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通过Map-Reduce实现Join系列之一

本系列的开篇在提到使用Map-Reduce实现Join之前，先来看看目前在数据库中应用比较广泛和流行的集中Join算法。它们分别是嵌套循环Join(Nested Loops Join)、排序合并Join(Sort-Merge Join)和哈希Join(Hash Join)。
1.嵌套循环Join

Java代码  

1. for R中的每一条记录r do  
2.     for S中的每一条记录s do  
3.        if (r和s满足Join条件)  
4.           将r和s进行合并，然后输出  
5.     end for  
6. end for  

这种Join算法实现起来非常简单，而且可以支持任何类型的Join条件。但是在当两个集合包含的记录数变大的情况下，性能下降非常厉害，因为对于一个具有n条记录的集合R和m条记录的集合S来说，时间复杂度是O(m*n)。

2.排序合并Join

合并排序Join，应该使用比较普遍的算法，对于两个需要进行Join的集合P和Q，首先分别对这两个集合进行排序，每个集合在排序时使用的属性就是Join的时候需要用的属性。排序完成之后使用下面的算法对这两个集合进行合并：

Java代码  

1. p∈P;q∈Q;gq∈Q  
2. while q中还有记录 do  
3.     while p.a  gq.b do  
4.         令gq指向集合Q中的下一条记录  
5.     end while  
6.     while p.a == gq.b do  
7.         q = gq //找到要Join的两条记录了  
8.         while p.a == q.b do  
9.             将记录p和q Join之后输出  
10.             令q指向集合Q中的下一条记录  
11.         end while  
12.         令p指向集合P中的下一条记录  
13.     end while  
14.     gq = q //记录查询可以进行Join的记录  
15. end while  

假设数据集合P和Q中的记录情况如下：

集合P：

集合Q：

我们通过B列对两个数据集合进行Join，首先需要对两个集合在B列上进行排序，得到的接结果如下：

集合P：

集合Q：

根据算法，当第一次发现有可以Join的两个记录时，指向集合P和集合Q的两个记录指针的位置如下图所示：

发现有可以Join的记录之后，根据算法，会将p和q所指向的两条记录进行Join，然后输出，之后q指向下一条记录，这个时候发现p和q的B列值不相等了，根据算法p会指向下一条记录，由于这个时候p和q指向的B列值相等，因此算法中的前两个while循环被跳过，直接进入第三个while循环，找个循环将集合P中B值为4的一条记录与集合Q中B列值为4的两条记录进行Join，循环结束之后，p和q的指向如下图所示：

算法继续执行，知道两个集合中B列值相等的所有记录都被Join之后，算法结束。

3.哈希Join

哈希Join需要将被Join的两个数据集合中的一个全部载入内存的哈希表中。因此，这种Join方式适用于被Join的两个数据集合中，有一个集合数据量比较小，可以全部放入内存的场景。这种Join方式的伪代码如下，其中有两个数据集合，分别是P和Q，而集合P数据量比较小，可以全部载入内存中的哈希表中：

Java代码  

1. for 集合P中的记录p do  
2.     将p载入内存中的哈希表H中  
3. end for  
4.   
5. for 集合Q中的记录q do  
6.     if H中有记录与q在Join条件匹配  
7.         将p和q做Join操作，然后将结果输出  
8.     end if   
9. end for  

这种Join算法同样只能用于等值Join操作。相比于排序合并Join，这种方式速度要更快，但是对内存的消耗比较大。