Nested loop join:
步骤：确定一个驱动表(outer table)，另一个表为inner table，驱动表中的每一行与inner表中的相应记录JOIN。类似一个嵌套的循环。适用于驱动表的记录集比较小（<10000）而且inner表需要有有效的访问方法（Index）。需要注意的是：JOIN的顺序很重要，驱动表的记录集一定要小，返回结果集的响应时间是最快的。
对于被连接的数据子集较小的情况，嵌套循环连接是个较好的选择。
cost = outer access cost + (inner access cost * outer cardinality)
Hash join
步骤：将两个表中较小的一个在内存中构造一个HASH表（对JOIN KEY），扫描另一个表，同样对JOIN KEY进行HASH后探测是否可以JOIN。适用于记录集比较大的情况。需要注意的是：如果HASH表太大，无法一次构造在内存中，则分成若干个partition，写入磁盘的temporary segment，则会多一个写的代价，会降低效率。
散列连接是CBO 做大数据集连接时的常用方式
cost = (outer access cost * # of hash partitions) + inner access cost
Sort merge join
步骤：将两个表排序，然后将两个表合并。通常情况下，只有在以下情况发生时，才会使用此种JOIN方式：
通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好，然而如果行源已经被排过序，在执行排序合并连接时不需要再排序了，这时排序合并连接的性能会优于散列连接。
1.RBO模式
2.不等价关联(>,<,>=,<=,<>)
3.HASH_JOIN_ENABLED=false
4.数据源已排序
cost = (outer access cost * # of hash partitions) + inner access cost
nested loop一般用在连接的表中有索引，并且索引选择性较好的时候；
merge join 用在没有索引，并且数据已经排序的情况；
hash join在两个表的数据量差别很大的时候.
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