# Nested Loop Join
#### 算子说明
嵌套循环连接（Nested Loop Join）是最简单的连接方法，也是所有关系数据库系统中都会实现的连接操作。这种方法的基本思想是"把两个表中的数据两两比较，看是否满足连接条件"。
在GaussDB中，Nested Loop Join的工作原理是，对于外部表（Outer Table）中的每一行，扫描内部表（Inner Table），查找符合连接条件的行。这类似于两个嵌套的循环，外部循环遍历外部表，内部循环遍历内部表，因此得名 。
Nested Loop Join的时间复杂度是O(n\*m), 其中n和m分别代表两个表的行数，如果内部表可以用索引来扫描，那么时间复杂度可以降低到O(nlogm)。
#### 典型场景
- 当内部表或外部表（或者两者都）非常小的时候。
- 当内部表能够根据连接条件快速定位到满足条件的行时，例如内部表的连接字段已经建了索引。
- Nested Loop Join对连接的条件没有限制，任何连接条件Nested Loop Join都可以执行。
 
#### 示例
**示例：**两个小表之间做Join。
```
--数据准备。 
gaussdb=# CREATE TABLE employee(id int, deptid int); 
CREATE TABLE 
gaussdb=# INSERT INTO employee VALUES(1, 1), (2,1),(3,2),(4, 1), (5,2); 
INSERT 0 5 
gaussdb=# CREATE TABLE manager(id int, deptid int); 
CREATE TABLE 
gaussdb=# INSERT INTO manager VALUES(1,1), (2,2),(3,1),(4,2); 
INSERT 0 4
--收集统计信息。
gaussdb=# ANALYZE employee;
gaussdb=# ANALYZE manager;
--执行结果。 
gaussdb=# EXPLAIN SELECT * FROM employee e JOIN manager m ON e.deptid < m.deptid; 
                                  QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------
 Streaming (type: GATHER)  (cost=4.00..38.43 rows=133 width=16)
   Node/s: All datanodes
   ->  Nested Loop  (cost=0.00..32.24 rows=133 width=16)
         Join Filter: (e.deptid < m.deptid)
         ->  Streaming(type: BROADCAST)  (cost=0.00..15.18 rows=40 width=8)
               Spawn on: All datanodes
               ->  Seq Scan on employee e  (cost=0.00..13.13 rows=20 width=8)
         ->  Materialize  (cost=0.00..13.20 rows=20 width=8)
               ->  Seq Scan on manager m  (cost=0.00..13.13 rows=20 width=8)
(9 rows)
--删除。
gaussdb=# DROP TABLE employee,manager;
```
上述示例中，Nested Loop Join输出信息如下所示。
| 信息名称        | 含义                                                                 |
|:---|:---|
| Nested Loop | 算子的名称。                                                             |
| Join Filter | 算子join的连接谓词，示例中条件为e.deptid 小于m.deptid，在查询执行时，满足这些条件的行会被包含在最终的结果集中。 |