as the outer loop, Ri say. The comp

as the outer loop, Ri say. The complete partition Ri is read into memory and each block of
the equivalent Si partition is read and each tuple is used to probe Ri for matching tuples.
For increased efficiency, it is common to build an in-memory hash table for each partition
Ri using a second hash function, different from the partitioning hash function. The
algorithm for hash join is outlined in Figure 21.11. We can estimate the cost of the hash
join as:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นลูปภายนอก Ri กล่าว พาร์ติชันเสร็จสมบูรณ์ Ri จะอ่านหน่วยความจำและความ
อ่านพาร์ติชันศรีเทียบเท่า และมีใช้แต่ละทูเพิลหยั่ง Ri สำหรับการจับคู่ tuples
สำหรับเพิ่มประสิทธิภาพ มันเป็นเรื่องธรรมดาในการสร้างตารางที่มีแฮในหน่วยความจำสำหรับแต่ละพาร์ติชัน
ฟังก์ชันแฮชรีใช้เป็นสองฟังก์ชันแฮช แตกต่างจากการแบ่งพาร์ทิชัน ใน
อัลกอริทึมสำหรับการเข้าร่วมแฮจะอธิบายในรูป 21.11 เราสามารถประเมินต้นทุนของแฮ
ร่วม:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นห่วงด้านนอก Ri พูด พาร์ทิชันที่สมบูรณ์ Ri จะถูกอ่านในหน่วยความจำและบล็อกของแต่ละ
พาร์ทิชันศรีเทียบเท่าถูกอ่านและแต่ละ tuple จะใช้ในการสอบสวน Ri สำหรับการจับคู่สิ่งอันดับ
สำหรับประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นมันเป็นเรื่องธรรมดาในการสร้างตารางแฮชในหน่วยความจำสำหรับแต่ละพาร์ทิชัน
Ri ใช้ ฟังก์ชันแฮชที่สองแตกต่างไปจากฟังก์ชั่นการแบ่งกัญชา
อัลกอริทึมสำหรับกัญชาเข้าร่วมเป็นที่ที่ระบุไว้ในรูปที่ 21.11 เราสามารถประมาณการค่าใช้จ่ายของกัญชา
เข้าร่วมดังนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็น ห่วงด้านนอก ริพูด ริ พาร์ทิชันที่สมบูรณ์อ่านในหน่วยความจำและแต่ละบล็อกของ
เทียบเท่าจังหวัดพาร์ทิชันที่ถูกอ่านและแต่ละ tuple คือวัดริสำหรับการจับคู่ที่มี .
สำหรับประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น มันเป็นเรื่องธรรมดาที่จะสร้างในตารางแฮชหน่วยความจำสำหรับแต่ละพาร์ทิชัน
ริใช้ฟังก์ชันแฮชที่สองแตกต่างจากพาร์ทิชันฟังก์ชันแฮช .
ขั้นตอนวิธีกัญชาเข้าร่วมสามารถอธิบายในรูป 21.11 . เราสามารถประเมินต้นทุนของกัญชา
เข้าร่วมดังนี้