hash join的逻辑
-- 全表扫描小表，并把关联字段的值取出，在pga里构建hash table。
-- 遍历大表，根据扫描的结果按照关联字段执行相同的hash函数，得到hash value，去pga的hash table里找匹配记录。

较小的row source 被用来构建hash table 与bitmap，第2个row source 被用来被hansed，并与第一个row source 生成的hash table 进行匹配，以便进行进一步的连接。Bitmap 被用来作为一种比较快的查找方法，来检查在hash table 中是否有匹配的行。特别的，当hash table 比较大而不能全部容纳在内存中时，这种查找方法更为有用。这种连接方法也有NL 连接中所谓的驱动表的概念，被构建为hash table 与bitmap 的表为驱动表，当被构建的hash table 与bitmap 能被容纳在内存中时，这种连接方式的效率极高。

位图索引的理解
位图索引：表有多少行则索引就有多少比特位，比如表的id字段建立位图索引（只有5（第一行）、10（第二行）、15（剩下所有行）三个值），表有100行，则索引就有100比特位，则表第一行是5，则第一行对应第一个索引值，索引块中第一个索引值是5后面对应的不是传统的B树索引性质的rowid而是位图标识如1000000000000（99个0），表第二行是10，则第二行对应第二个索引值，索引块中第二个索引值是10后面对应01000000000000（98个0），第三行之后的所有行对应第三个索引值001111111（98个1）
索引块如下
5 1000000000000
10 0100000000000
15 0011111111111
通过上面的1可以看出5只有1行是第一行，10只有1行是第二行，15对应后面的98行，如果如下每隔四行就是5，则说明5总计有20个值，发现每列只有一个1,其实就是每行只有一个值得原因
5 1000010000100
10 0100000000000
15 0011101111011

以下为个人对hash位图的一些理解
位图就类似下面a[1][0]、a[1][1]、a[1][2]、..a[1][9]、..a[10][0]
1、2、3、4、..、100
1、2、3、4、..、1000
1、2、3、4、..、10000
如何快速找出28
a[10][10]
a[100][10]
a[1000][10]

mod(10,10)
a[1][0]=1
a[1][1]=11
..
a[1][9]=91
a[2][0]=2
a[2][1]=12
..
a[2][9]=92
...
a[8][?]
[8][2]->28
以上a[10][0]=10、a[10][1]=20（因为十位为1，就是10.加上前面个位的10，就是20）..a[10][9]=100
1、11、21、31、...91
2、12、22、32、...92
3、13、23、33、...93
...
8、18、28、38、...98
..
10、20、30、40、...100

mod(100,10)
a[1][0]=1
a[1][1]=11
..
a[1][9]=91
a[2][0]=2
a[2][1]=12
..
a[2][9]=92
...
a[28][?]
[28][0]->28

mod(1000,10)
a[1][0]=1
a[1][1]=11
..
a[1][9]=91
a[2][0]=2
a[2][1]=12
..
a[2][9]=92
...
a[28][?]
[28][0]->28

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hash join构建位图的理解

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