1
实现算法
排序归并连接算法大致可以分为以下几步：
（1）首先以目标SQL中指定的谓词条件（如果有的话）去访问表T1，然后对访问结果按照表T1中的连接列来排序，排好序后的结果集我们记为结果集1。
（2）接着以目标SQL中指定的谓词条件（如果有的话）去访问表T2，然后对访问结果按照表T2中的连接列来排序，排好序后的结果集我们记为结果集2。
（3）最后对结果集1和结果集2执行合并操作。
排序归并连接可以分为2个过程：排序、归并。以下介绍的是归并实现的算法。这个算法用伪代码实现如下：
pr := r的第一个记录的地址；
ps := s的第一个记录的地址；
while (ps≠null and pr≠null) do
begin ts := ps所指向的记录； Ss := { ts }；
让ps指向关系s的下一个记录； done := false;
while (not done and ps≠null) do
begin ts’:= ps所指向的记录；
if (ts’[JoinAttrs] = ts [JoinAttrs])
then begin Ss := Ss∪{ ts’}；
让ps指向关系s的下一个记录；
end
else done := true；
end(在连接属性上具有相同值的S记录被加入到了Ss中。Ps指向在连接属性上具有另一个值的S记录。)
这段伪代码看的人头大，用图来进行解释就很好理解了。假设记录集T1、T2已经排好序，为了简单起见，只显示T1和T2在连接列上的取值。假设为等值连接，大致过程如下：
假设内存中有2个BUFFER，一个BUFFER能容纳2个记录，取出T1的（1，3）和T2的（1，4）进行比较，此时只有（1，1）是匹配的，把1所在的记录放到结果集中，3，4不匹配，那么接下来再取出记录集中的其他值：
此时可能会有疑问：3和4怎么没了呢？这是因为T2中剩下最小的值是4，由于我们的假设是等值连接，那么显然，3舍弃。同理舍弃4。接下来就是新的一轮循环啦，直到两个表比较完成。
2
表访问过程
排序归并连接每个表最大的访问次数为1，这个访问次数是为了根据WHERE子句中的条件筛选和过滤出用于归并的记录集，归并过程是对排序过程筛选出来的BUFFER进行操作的。
构造表T1和T2，构造过程略，表的记录数：
为了得到真实的执行计划，尤其是表访问次数，我选择了alter session set statistics_level=all 来获取执行计划。
执行查询语句：
SELECT /*+ leading(t1) use_merge(t2)*/ *
FROM t1, t2
WHERE t1.id = t2.t1_id;
这里HINT里使用了LEADING，实际上只是指定了首先进行排序操作的表，并非驱动表。
获取执行计划：
表T1和表T2都只访问了一次，如果查询一个T1中不存在的值那么执行计划为
T1表访问次数为1，T2表访问次数为0，可以看到BUFFERS的访问数目为3，是在步骤3中产生的，步骤4和5的BUFFERS都是0，也就是说，T1表即LEADING表没有返回值时，不会再去访问T2。如果修改HINT，使T2成为驱动表，那么执行计划就不一样了：
这时候相比于使用T1作为驱动表，耗费的资源要多很多，包括内存消耗、逻辑读、以及执行时间都大大增涨。
尝试一种特殊的情况：
SELECT /*+ leading(t2) use_merge(t1)*/ *
FROM t1, t2
WHERE t1.id = t2.t1_id
and 1=2;
此时表的访问次数都为0。这是因为限制条件中有一个永假的条件： AND 1=2，优化器此时会聪明地绕过表的访问，直接访问数据字典（filter(NULL IS NOT NULL)），返回结果为表的结构。
https://mp.weixin.qq.com/s/OvKvLyFtTrBIaxpEZzMgiA
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