pureftp服务器在linux上的搭建
2012-09-15 22:05
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一、oracle优化器模式
ORACLE的优化器共有3种:
a. RULE (基于规则) b. COST (基于成本) c. CHOOSE (选择性)
为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer) , 你必须定期更新统计信息，以保证数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性.
如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE),那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关. 如果table已经被analyze过, 优化器模式将自动成为CBO , 反之,数据库将采用RULE形式的优化器。
二．访问Table的方式
ORACLE 采用两种访问表中记录的方式:
a. 全表扫描
全表扫描就是顺序地访问表中每条记录. ORACLE采用一次读入多个数 据块(database block)的方式优化全表扫描。
b. 索引扫描
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, ROWID包含了表中记录的物理位置信息.ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
其中ORACLE对索引又有两种访问模式.
a)索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)
大多数情况下, 优化器通过WHERE子句访问INDEX.
例如:
表LOADING有两个索引 : 建立在LOADING列上的唯一性索引LOADING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引IDX_MANAGER.
SELECT loading
FROM LOADING
WHERE LOADING = ‘ROSE HILL’;
在内部 , 上述SQL将被分成两步执行, 首先 , LOADING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问 , 获得相对应的ROWID, 通过ROWID访问表的方式执行下一步检索.
如果被检索返回的列包括在INDEX列中,ORACLE将不执行第二步的处理(通过ROWID访问表). 因为检索数据保存在索引中, 单单访问索引就可以完全满足查询结果.
下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作.
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE LOADING = ‘ROSE HILL’;
b)索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)
适用于两种情况:
1. 基于一个范围的检索
2. 基于非唯一性索引的检索
例1:
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE LOADING LIKE ‘M%’;
WHERE子句条件包括一系列值, ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK . 由于索引范围查询将返回一组值, 它的效率就要比索引唯一扫描
低一些.
例2:
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’;
这个SQL的执行分两步, IDX_MANAGER的索引范围查询(得到所有符合条件记录的ROWID) 和下一步同过ROWID访问表得到LOADING列的值. 由于IDX_MANAGER是一个非唯一性的索引,数据库不能对它执行索引唯一扫描.
由于SQL返回LOADING列,而它并不存在于IDX_MANAGER索引中, 所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的操作.
WHERE子句中, 如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符(WILDCARD)开始, 索引将不被采用.
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE MANAGER LIKE ‘％HANMAN’;
在这种情况下，ORACLE将使用全表扫描.
三．SQL调优的本质就是调整执行计划。
在好多情况下，oracle自动选择的执行计划并不是最优的，这时需要我们人工去干预。(什么是执行计划?)
对SQL调优基本步骤：
a) 捕获SQL语句
b) 产生SQL语句的执行计划；
c) 验证统计信息(SQL语句涉及到的表格是否做过分析)，表格信息(结果集的记录数，索引)，字段上面数据分布特点
d) 通过手工收集到的信息，形成自己理想的执行计划。
e) 如果做过分析，则重新分析相关表格或者做柱状图分析。
f) 如果没有做过分析，则通过尝试不同的Hint，从而获得合适的执行计划。
g) 当我们正常无法调优到位时，可以打开10053事件打开优化器的跟踪，看看Oracle如何选择的.
alter session set events='10053 trace name context forever,level 2';
四．如何捕获SQL语句
捕获SQL语句的方法有如下几种：
1．SQL TRACE或10046跟踪某个模块。
2．PERFSTAT性能统计包，使用方法见附录二。
3．V＄SQL，V＄SESSION_WAIT，V＄SQL_TEXT
五．如何查看执行计划
查看SQL语句的执行计划有以下几种：
1．Set autotrace on(set autotrace traceonly exp)
2．Explain plan for …..
@?/rdbms/admin/utlxpls.sql
3．V＄SQL_PLAN视图
column operation format a16
column "Query Plan" format a60
column options format a15
column object_name format a20
column id format 99
select id,lpad(' ',2*(level-1))||operation||' '||options||' '||object_name||' '
||decode(id,0,'Cost = '||position) "Query Plan"
from (select *
from v＄sql_plan
where address='&a') sql_plan
start with id = 0
connect by prior id = parent_id
/
4．第三方工具，如pl/sql developer,TOAD
六．SQL语句主要的连接方法
a) Nested-loop join
适合于小表(几千条，几万条记录)与大表做联接
在联接列上有索引。
分内表和外表(驱动表)，靠近from子句的是内表。从效率上讲，小表应该作外表，大表应该作内表，即大表查询时走索引。
COST= Access cost of A(驱动表) + (access cost of B * number of rows from A)
成本计算方法：
设小表100行，大表100000行。
两表均有索引：
如果小表在内，大表在外(驱动表)的话，则扫描次数为：
100000+100000*2 (其中2表示IO次数，一次索引，一次数据)
如果大表在内，小表在外(驱动表)的话，则扫描次数为：
100+100*2.
两表均无索引：
如果小表在内，大表在外的话，则扫描次数为：
100000+100*100000
如果大表在内，小表在外的话，则扫描次数为：
100+100000*100
注意：如果一个表有索引，一个表没有索引，ORACLE会将没有索引的表作驱动表。如果两个表都有索引，则外表作驱动表。如果两个都没索引的话，则也是外表作驱动表。
基本的执行计划如下所示：
NESTED LOOPS
TABLE ACCESS (BY ROWID) OF our_outer_table
INDEX (..SCAN) OF outer_table_index(….)
TABLE ACCESS (BY ROWID) OF our_inner_table
INDEX (..SCAN) OF inner_table_index(….)
b) Hash join
适合于大表与大表，小表(几十万，几百万)与大表之间的联连。
联接列上不需要索引。
基本执行计划如下：
HASH JOIN
TABLE ACCESS (….) OF tableA
TABLE ACCESS (….) OF tableB
cost= (access cost of A * number of hash partitions of B) + access cost of B
可以看出主要成本在于A表是否可以被Cache。Hash_area_size的大小将决定Hash Join的主要成本。可以看出Hash Join的成本和返回集合并没有直接的关系，所以当返回结果集比较大的时候一般具有较好的性能。
为了加快hash join的速度，可以调大hash_area_size和pga_aggregate_target（默认为25M）的值。
c) Sort Merge join
每一个Row Source在Join列上均排序。
然后两个排序后的Row Source合并后，作一个结果集返回。
Sort/Merge Join仅仅对equal Join有效。
基本执行计划
MERGE (JOIN)
SORT (JOIN)
TABLE ACCESS (….) OF tableA
SORT (JOIN)
TABLE ACCESS (….) OF tableB
cost= access cost of A + access cost of B +(sort cost of A + sort cost of B)
可以看出Sort的成本是Merge Join的主要构成部分。这样sort_area_size的大小将很大程度决定Merge Join的大小。同样如果A表或者B表已经经过排序的，那么Merge Join往往具有很好的性能。其不会走索引。
没有驱动表的概念，即时响应能力较差。
七．一般情况下最常见的5种问题
1. Statement not written for indexes 25%
2. Indexes are missing or inappropriate 16%
3. Use of single-column index merge 15%
4. Misuse of nested loop, sort merge, or hash join 12%
5. Misuse of IN, EXISTS, NOT IN, NOT EXISTS, or table joins 8%
不过在我们这里，最常见的问题是在第2条，第3条，第4条。
1． Statement not written for indexes
类似于这样的：
SELECT account_name, trans_date, amount
FROM transaction
WHERE SUBSTR(account_name,1,7) = ' CAPITAL';
WHERE account_name LIKE 'CAPITAL%';
Account_date 日期
To_char(Account_date,’YYYY-MM-DD:HH24:MI:SS’)=’200508XXX’;
Account_date=to_date(‘200508….’,’yyyy-mm-dd);
2．Indexes are missing or inappropriate
例如REP_C021中有这样一句：
select SUBSIDIARYID,260,' 300电话卡',
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))) +
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),0
from cardsusage200508 a, service b
where a.caller = b.servicecode and
(b.property = i_property or i_property is null) and
a.cdrtype = 102
group by SUBSIDIARYID, 260, ' 300电话卡';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
1 0 SORT (GROUP BY)
2 1 NESTED LOOPS
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CARDSUSAGE200508'
4 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SERVICE'
5 4 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'SERVICE_CODE'
我们取其中的select语句进行调优。在调整之前，原select语句需要6分钟左右。
12:19:20 SQL> select cdrtype,count(*) from cardsusage200508
12:20:12 2 group by cdrtype;
CDRT COUNT(*)
---- ----------
102 637
106 1973757
107 2390097
112 46016
113 20
针对cardsuage200508表格的特性，我们在CDRTYPE字段上建立一个位图索引CARDSUSAGE_CDRTYPE_BTIDX。
将SQL语句加上以下Hint：
select /*+ INDEX(A, CARDSUSAGE_CDRTYPE_BTIDX)*/
SUBSIDIARYID,260,' 300电话卡',
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))) +
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),0
from cardsusage200508 a, service b
where a.caller = b.servicecode and
(b.property = i_property or i_property is null) and
a.cdrtype = 102
group by SUBSIDIARYID, 260, ' 300电话卡';
这样调整后，只需要几秒钟即可出来。
3. Use of single-column index merge
复合索引有的时候比单列索引效率更高。根据where子句中的具体情况，有 时可以建立复合索引。例如：
select a.AccountNum,a.ChargeID,a.Total,b.ItemID,
b.Amount,c.billingcycle
from charge_bill a, chargedetail_bill b, Account c
where a.AccountNum > 1 and a.AccountNum <= 1969618 and
a.status = '0' and a.InvoiceID is null and c.paymentmethod != '7' and
a.Total > 0 and a.AccountNum = c.AccountNum and
a.ChargeID = b.ChargeID
order by a.AccountNum, a.ChargeID, b.ItemID;
这样的SQL语句执行需要3分27秒。
我们做了以下优化：
在charge_bill表格的accountnum,status,total,invoiceid列上建立一个复合索引。这样上述SQL语句需要40秒左右。
Resume Service过程中有这么一句：
SELECT NVL(SUM(A.FEE),0)
FROM ACCOUNTBALANCE A,INVOICE B
WHERE A.OBJECTID = B.INVOICEID AND A.ACCOUNTNUM = :b1
AND B.BILLINGBEGINDATE < TO_DATE(:b2,'yyyymmdd');
该语句需要执行大概72000次。整个过程执行大概需要100分钟左右。
将:b1以具体的值代替，这条SQL语句执行很快，大概0.1秒左右。
我们做了以下优化：
在invoiceid,billingbegindate列上创建了一个索引idx_invoice_hc。
将上述SQL语句改成：
select /*+ use_nl(a,b) index(b,IDX_INVOICE_HC)*/ nvl(sum(a.fee),0)
from accountbalance a,invoice b
where a.objectid=b.invoiceid and a.accountnum=m_accountnum
and b.billingbegindate<to_date(m_date,'yyyymmdd');
这样一来，该过程的执行时间快的时候大概在10分钟左右，慢的时候(IO异常紧张的时)大概在30分钟左右。
4. Misuse of nested loop, sort merge, or hash join
表格之间的连接方式和连接顺序都将极大的影响SQL语句的性能。这种问 题在平时最常见。ORACLE在处理5张或5张以上的表格的连接时候，很容 易出问题。一般情况下，谨记前面表格之间的连接原则，即可以处理此类问 题。
例如：
select b.SUBSIDIARYID,
c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),
'gsm',count(*),sum(decode(untelLOCALCHARGE,
0,decode(duration,0,1,
decode(sign(duration - 1800),
1, 2 + trunc((duration - 1201) / 600),
2)), trunc((duration + 599) / 600))),
sum(nvl(GSMCHARGE, 0)),nvl(property, '0'),
SUM(trunc((duration + 599) / 600))
from rt_untelecomusage a ,service b, account c
where a.starttime >
to_date(to_char(add_months(to_date('200508 ', 'YYYYMM'), -1),
'YYYYMM') || '20235959',
'YYYYMMDDHH24MISS') and
a.starttime < to_date('200508 ' || '21', 'YYYYMMdd') and
gsmcharge > 0 and a.serviceid = b.serviceid and
b.accountnum = c.accountnum
group by b.SUBSIDIARYID,
c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),
'gsm',nvl(property, '0');
该语句原先需要4，5个小时左右。
优化：
alter session set hash_area_size=300000000;
select /*+ use_hash(b,c) ordered NO_EXPAND full(a) use_hash(a)*/ b.SUBSIDIARYID,c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),
'gsm',count(*), sum(decode(untelLOCALCHARGE,0,decode(duration,0, 1,
decode(sign(duration - 1800), 1,2 + trunc((duration - 1201) / 600), 2)),
trunc((duration + 599) / 600))),sum(nvl(GSMCHARGE, 0)),
nvl(property, '0'),SUM(trunc((duration + 599) / 600))
from service b, account c,untelecomusage_200508 a
where a.starttime >
to_date(to_char(add_months(to_date('200508', 'YYYYMM'), -1),
'YYYYMM') || '20235959',
'YYYYMMDDHH24MISS') and
a.starttime < to_date('200508' || '21', 'YYYYMMdd') and
gsmcharge > 0 and a.serviceid = b.serviceid and
b.accountnum = c.accountnum
group by b.SUBSIDIARYID,c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),'gsm',nvl(property, '0');
这样优化后，只需要40分钟左右即可。
八．案例
1． 循环Update操作
以下过程太慢了， 半个小时连5000条记录都未处理，总 共有7万多条。
declare
cursor c1 is
select caller
from zxx_sms_step where chargemonth=200504 and fee is null;
icnt number;
begin
icnt:=0;
for m_c1 in c1 loop
update zxx_sms_step a set fee=
(select nvl(sum(pascharge),0) from ipasimport_200504 where caller=m_c1.caller and pastag in (1243,1251))
where caller=m_c1.caller and chargemonth=200504;
icnt:=icnt+1;
if icnt=500 then
exit;
end if;
end loop;
end;
这样的SQL语句，建议先将update中的子查询生成一张中间表，然后再update。
alter session set hash_area_size=400000000 ;
select /*+use_hash(a,b)*/ b.caller,nvl(sum(a.pascharge),0) from ipasimport_200504 a,zxx_sms_step b
where b.chargemonth=200504 and b.fee is null
and a.caller=b.caller and a.pastag in (1243,1251)
group by b.caller;
这样10分钟不到就可产生中间表，然后再update只需几分钟即可。
2． 部分表格未做统计信息分析
网通OA系统自从oracle服务器从pc服务器上迁到小型机上后，其CPU利用率经常冲到很高。而其中每一个进程在某个瞬间将占用40%左右的CPU。这些进程都是通过jdbc thin client 连过来的。
通过抓取其sql_text，发现以下两条SQL语句不正常。
1.
SQL> select D.flow_inid,D.step_inco,D.deal_man,D.agen_men,D.time_set,D.peri_man,
2 S2.fsub_set,S2.fsub_id,F.mtbl_stru,F.doc_name,F.svr_name
3 from deal_info D,step_inst S1,step_def S2,flow_inst F
4 where D.step_inco=S1.step_inco and S1.flow_id=S2.flow_id
5 and S1.step_code=S2.step_code and S1.flow_inid=F.flow_inid and D.step_type=5
6 and D.fsub_flag is not null and D.fsub_flag=1 and rownum<=1;
其执行计划和统计信息如下：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=22 Card=1 Bytes=1077)
1 0 COUNT (STOPKEY)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=22 Card=1 Bytes=1077)
3 2 NESTED LOOPS (Cost=21 Card=1 Bytes=360)
4 3 NESTED LOOPS (Cost=20 Card=1 Bytes=150)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'STEP_INST' (Cost=2 Card=9 Bytes=153)
6 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEAL_INFO' (Cost=2 Card=1 Bytes=133)
7 6 INDEX (RANGE SCAN) OF 'DEAL_INFO_STEP_INCO' (NON-UNIQUE) (Cost=2
8 3 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'FLOW_INST' (Cost=1 Card=1 Bytes=210)
9 8 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_FLOW_INST' (UNIQUE)
10 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'STEP_DEF' (Cost=1 Card=1 Bytes=717)
11 10 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'STEP_DEF_PK11119358638593' (UNIQUE)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
270626 consistent gets
273 physical reads
0 redo size
1079 bytes sent via SQL*Net to client
655 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
0 rows processed
这条SQL语句执行的时间也不长，就几秒钟，但是我们看到consistent gets很高有27万多，这个操作就是消耗CPU的祸首。从执行计划来看，其执行计划显然不可理，问题出在表格的连接顺序上面，应该是deal_info表格做为驱动表先访问。
检查这些表格的统计分析，发现step_def表格未做分析，对该表格做统计信息分析，并对deal_info表做柱状图分析后：
analyze table deal_info compute statistics for all indexed columns;
其执行计划正是我们所想要的，同时consistent gets也只有200左右，该操作所消耗的CPU也下降到了1%。
2.表格的柱状图信息没有分析：
SELECT SO.SO_NBR, so_type.name,STATUS.STS_WORDS, SO.REMARKS, SO.CHECK_TYPE,CTRL_ASGN.DISPATCHED_DATE,
CTRL_ASGN.PRE_ALARM_DATE, CTRL_ASGN.ALARM_DATE
from SO,SO_HANDLE, CTRL_ASGN,so_type,status
WHERE SO_HANDLE.SO_NBR=SO.SO_NBR AND SO.SO_NBR=CTRL_ASGN.SO_NBR
AND SO_HANDLE.HANDLE_TYPE_ID=1017
and so.so_type_id=so_type.so_type_id and so.PRIORITY=status.sts_id and status.table_name='SO'
AND STATUS.column_name ='PRIORITY' AND SO_HANDLE.WORK_AREA_ID= 300101
AND SO.STATE= 'B' AND SO.HALT ='N'
AND CTRL_ASGN.STATE = 'B'
AND CTRL_ASGN.STS = 'D';
该SQL语句执行时间要2分钟左右。
执行计划如下：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=HINT: RULE
1 0 NESTED LOOPS
2 1 NESTED LOOPS
3 2 NESTED LOOPS
4 3 NESTED LOOPS
5 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'STATUS'
6 5 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_STATUS' (UNIQUE)
7 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'CTRL_ASGN'
8 7 INDEX (RANGE SCAN) OF 'CTRL_ASGN_0002'
9 3 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO'
10 9 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_SO' (UNIQUE)
11 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO_TYPE'
12 11 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_SO_TYPE' (UNIQUE)
13 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO_HANDLE'
14 13 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_SO_HANDLE' (UNIQUE)
我们收集表格信息和结果集的信息:
SQL> select count(*) from CTRL_ASGN;
COUNT(*)
----------
1832469
SQL> select count(*) from status;
COUNT(*)
----------
1718
SQL> select count(*) from so;
COUNT(*)
----------
300296
SQL> select count(*) from so_type;
COUNT(*)
----------
265
SQL> select count(*) from so_handle;
COUNT(*)
----------
1296263
select count(*) from ctrl_asgn where CTRL_ASGN.STATE = 'B' AND CTRL_ASGN.STS = 'D';
COUNT(*)
----------
331490
select count(*) from so where SO.STATE= 'B' AND SO.HALT ='N';
COUNT(*)
----------
361
select count(*) from so_handle where SO_HANDLE.HANDLE_TYPE_ID=1017 and SO_HANDLE.WORK_AREA_ID= 300101;
COUNT(*)
----------
30086
通过对上面这些信息进行分析，我们可以发现这个问题也可以归结为表格之间的连接顺序上面。通过将SO表做柱状图分析后，该SQL语句只需1秒钟即可出来。
Analyze table so compute statistics for all indexed columns;
执行计划变成如下：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=273 Card=32 Bytes=3936)
1 0 NESTED LOOPS (Cost=273 Card=32 Bytes=3936)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=153 Card=30 Bytes=2730)
3 2 HASH JOIN (Cost=33 Card=30 Bytes=2130)
4 3 NESTED LOOPS (Cost=31 Card=30 Bytes=1620)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'STATUS' (Cost=2 Card=1 Bytes=25)
6 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO' (Cost=29 Card=59 Bytes=1711)
7 6 INDEX (RANGE SCAN) OF 'SO_0003' (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=59)
8 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SO_TYPE' (Cost=1 Card=128 Bytes=2176)
9 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO_HANDLE' (Cost=4 Card=280 Bytes=5600)
10 9 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_SO_HANDLE' (UNIQUE) (Cost=3 Card=280)
11 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'CTRL_ASGN' (Cost=4 Card=13620 Bytes=435840)
12 11 INDEX (RANGE SCAN) OF 'CTRL_ASGN_0003' (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=13620)
3． Not exists的使用
--停机保号用户数(除欠费)
select 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',count(distinct serviceid),1,'200509',groupid from cbq_lch_usage0
where subsidiaryid=1 and subid<>'02' and subid<>'06' and status='7' and
serviceid not in (select serviceorderid from cbq_qf_usage1 where status<>'3' and status <> '8')
group by 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',1,'200509',groupid ;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
1 0 SORT (GROUP BY)
2 1 FILTER
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CBQ_LCH_USAGE0'
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CBQ_QF_USAGE1'
Elapsed: 13:48:26.85
调整：
not in 改成not exists
create index idx_serviceorderid on cbq_qf_usage1(serviceorderid) nologging;
select 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',count(distinct serviceid),1,'200509',a.groupid
from cbq_lch_usage0 a
where a.subsidiaryid=1 and a.subid<>'02' and a.subid<>'06' and a.status='7'
and not exists(select 1 from cbq_qf_usage1 b where status<>'3' and status<>'8' and a.serviceid=b.serviceorderid)
group by 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',1,'200509',a.groupid;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
1 0 SORT (GROUP BY)
2 1 FILTER
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CBQ_LCH_USAGE0'
4 2 TABLE ACCESS (BY INDEX) OF 'CBQ_QF_USAGE1'
5 4 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_SERVICEORDERID'
Elapsed: 00:00:01.36
ORACLE的优化器共有3种:
a. RULE (基于规则) b. COST (基于成本) c. CHOOSE (选择性)
为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer) , 你必须定期更新统计信息，以保证数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性.
如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE),那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关. 如果table已经被analyze过, 优化器模式将自动成为CBO , 反之,数据库将采用RULE形式的优化器。
二．访问Table的方式
ORACLE 采用两种访问表中记录的方式:
a. 全表扫描
全表扫描就是顺序地访问表中每条记录. ORACLE采用一次读入多个数 据块(database block)的方式优化全表扫描。
b. 索引扫描
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, ROWID包含了表中记录的物理位置信息.ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
其中ORACLE对索引又有两种访问模式.
a)索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)
大多数情况下, 优化器通过WHERE子句访问INDEX.
例如:
表LOADING有两个索引 : 建立在LOADING列上的唯一性索引LOADING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引IDX_MANAGER.
SELECT loading
FROM LOADING
WHERE LOADING = ‘ROSE HILL’;
在内部 , 上述SQL将被分成两步执行, 首先 , LOADING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问 , 获得相对应的ROWID, 通过ROWID访问表的方式执行下一步检索.
如果被检索返回的列包括在INDEX列中,ORACLE将不执行第二步的处理(通过ROWID访问表). 因为检索数据保存在索引中, 单单访问索引就可以完全满足查询结果.
下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作.
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE LOADING = ‘ROSE HILL’;
b)索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)
适用于两种情况:
1. 基于一个范围的检索
2. 基于非唯一性索引的检索
例1:
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE LOADING LIKE ‘M%’;
WHERE子句条件包括一系列值, ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK . 由于索引范围查询将返回一组值, 它的效率就要比索引唯一扫描
低一些.
例2:
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’;
这个SQL的执行分两步, IDX_MANAGER的索引范围查询(得到所有符合条件记录的ROWID) 和下一步同过ROWID访问表得到LOADING列的值. 由于IDX_MANAGER是一个非唯一性的索引,数据库不能对它执行索引唯一扫描.
由于SQL返回LOADING列,而它并不存在于IDX_MANAGER索引中, 所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的操作.
WHERE子句中, 如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符(WILDCARD)开始, 索引将不被采用.
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE MANAGER LIKE ‘％HANMAN’;
在这种情况下，ORACLE将使用全表扫描.
三．SQL调优的本质就是调整执行计划。
在好多情况下，oracle自动选择的执行计划并不是最优的，这时需要我们人工去干预。(什么是执行计划?)
对SQL调优基本步骤：
a) 捕获SQL语句
b) 产生SQL语句的执行计划；
c) 验证统计信息(SQL语句涉及到的表格是否做过分析)，表格信息(结果集的记录数，索引)，字段上面数据分布特点
d) 通过手工收集到的信息，形成自己理想的执行计划。
e) 如果做过分析，则重新分析相关表格或者做柱状图分析。
f) 如果没有做过分析，则通过尝试不同的Hint，从而获得合适的执行计划。
g) 当我们正常无法调优到位时，可以打开10053事件打开优化器的跟踪，看看Oracle如何选择的.
alter session set events='10053 trace name context forever,level 2';
四．如何捕获SQL语句
捕获SQL语句的方法有如下几种：
1．SQL TRACE或10046跟踪某个模块。
2．PERFSTAT性能统计包，使用方法见附录二。
3．V＄SQL，V＄SESSION_WAIT，V＄SQL_TEXT
五．如何查看执行计划
查看SQL语句的执行计划有以下几种：
1．Set autotrace on(set autotrace traceonly exp)
2．Explain plan for …..
@?/rdbms/admin/utlxpls.sql
3．V＄SQL_PLAN视图
column operation format a16
column "Query Plan" format a60
column options format a15
column object_name format a20
column id format 99
select id,lpad(' ',2*(level-1))||operation||' '||options||' '||object_name||' '
||decode(id,0,'Cost = '||position) "Query Plan"
from (select *
from v＄sql_plan
where address='&a') sql_plan
start with id = 0
connect by prior id = parent_id
/
4．第三方工具，如pl/sql developer,TOAD
六．SQL语句主要的连接方法
a) Nested-loop join
适合于小表(几千条，几万条记录)与大表做联接
在联接列上有索引。
分内表和外表(驱动表)，靠近from子句的是内表。从效率上讲，小表应该作外表，大表应该作内表，即大表查询时走索引。
COST= Access cost of A(驱动表) + (access cost of B * number of rows from A)
成本计算方法：
设小表100行，大表100000行。
两表均有索引：
如果小表在内，大表在外(驱动表)的话，则扫描次数为：
100000+100000*2 (其中2表示IO次数，一次索引，一次数据)
如果大表在内，小表在外(驱动表)的话，则扫描次数为：
100+100*2.
两表均无索引：
如果小表在内，大表在外的话，则扫描次数为：
100000+100*100000
如果大表在内，小表在外的话，则扫描次数为：
100+100000*100
注意：如果一个表有索引，一个表没有索引，ORACLE会将没有索引的表作驱动表。如果两个表都有索引，则外表作驱动表。如果两个都没索引的话，则也是外表作驱动表。
基本的执行计划如下所示：
NESTED LOOPS
TABLE ACCESS (BY ROWID) OF our_outer_table
INDEX (..SCAN) OF outer_table_index(….)
TABLE ACCESS (BY ROWID) OF our_inner_table
INDEX (..SCAN) OF inner_table_index(….)
b) Hash join
适合于大表与大表，小表(几十万，几百万)与大表之间的联连。
联接列上不需要索引。
基本执行计划如下：
HASH JOIN
TABLE ACCESS (….) OF tableA
TABLE ACCESS (….) OF tableB
cost= (access cost of A * number of hash partitions of B) + access cost of B
可以看出主要成本在于A表是否可以被Cache。Hash_area_size的大小将决定Hash Join的主要成本。可以看出Hash Join的成本和返回集合并没有直接的关系，所以当返回结果集比较大的时候一般具有较好的性能。
为了加快hash join的速度，可以调大hash_area_size和pga_aggregate_target（默认为25M）的值。
c) Sort Merge join
每一个Row Source在Join列上均排序。
然后两个排序后的Row Source合并后，作一个结果集返回。
Sort/Merge Join仅仅对equal Join有效。
基本执行计划
MERGE (JOIN)
SORT (JOIN)
TABLE ACCESS (….) OF tableA
SORT (JOIN)
TABLE ACCESS (….) OF tableB
cost= access cost of A + access cost of B +(sort cost of A + sort cost of B)
可以看出Sort的成本是Merge Join的主要构成部分。这样sort_area_size的大小将很大程度决定Merge Join的大小。同样如果A表或者B表已经经过排序的，那么Merge Join往往具有很好的性能。其不会走索引。
没有驱动表的概念，即时响应能力较差。
七．一般情况下最常见的5种问题
1. Statement not written for indexes 25%
2. Indexes are missing or inappropriate 16%
3. Use of single-column index merge 15%
4. Misuse of nested loop, sort merge, or hash join 12%
5. Misuse of IN, EXISTS, NOT IN, NOT EXISTS, or table joins 8%
不过在我们这里，最常见的问题是在第2条，第3条，第4条。
1． Statement not written for indexes
类似于这样的：
SELECT account_name, trans_date, amount
FROM transaction
WHERE SUBSTR(account_name,1,7) = ' CAPITAL';
WHERE account_name LIKE 'CAPITAL%';
Account_date 日期
To_char(Account_date,’YYYY-MM-DD:HH24:MI:SS’)=’200508XXX’;
Account_date=to_date(‘200508….’,’yyyy-mm-dd);
2．Indexes are missing or inappropriate
例如REP_C021中有这样一句：
select SUBSIDIARYID,260,' 300电话卡',
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))) +
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),0
from cardsusage200508 a, service b
where a.caller = b.servicecode and
(b.property = i_property or i_property is null) and
a.cdrtype = 102
group by SUBSIDIARYID, 260, ' 300电话卡';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
1 0 SORT (GROUP BY)
2 1 NESTED LOOPS
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CARDSUSAGE200508'
4 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SERVICE'
5 4 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'SERVICE_CODE'
我们取其中的select语句进行调优。在调整之前，原select语句需要6分钟左右。
12:19:20 SQL> select cdrtype,count(*) from cardsusage200508
12:20:12 2 group by cdrtype;
CDRT COUNT(*)
---- ----------
102 637
106 1973757
107 2390097
112 46016
113 20
针对cardsuage200508表格的特性，我们在CDRTYPE字段上建立一个位图索引CARDSUSAGE_CDRTYPE_BTIDX。
将SQL语句加上以下Hint：
select /*+ INDEX(A, CARDSUSAGE_CDRTYPE_BTIDX)*/
SUBSIDIARYID,260,' 300电话卡',
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))) +
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),0
from cardsusage200508 a, service b
where a.caller = b.servicecode and
(b.property = i_property or i_property is null) and
a.cdrtype = 102
group by SUBSIDIARYID, 260, ' 300电话卡';
这样调整后，只需要几秒钟即可出来。
3. Use of single-column index merge
复合索引有的时候比单列索引效率更高。根据where子句中的具体情况，有 时可以建立复合索引。例如：
select a.AccountNum,a.ChargeID,a.Total,b.ItemID,
b.Amount,c.billingcycle
from charge_bill a, chargedetail_bill b, Account c
where a.AccountNum > 1 and a.AccountNum <= 1969618 and
a.status = '0' and a.InvoiceID is null and c.paymentmethod != '7' and
a.Total > 0 and a.AccountNum = c.AccountNum and
a.ChargeID = b.ChargeID
order by a.AccountNum, a.ChargeID, b.ItemID;
这样的SQL语句执行需要3分27秒。
我们做了以下优化：
在charge_bill表格的accountnum,status,total,invoiceid列上建立一个复合索引。这样上述SQL语句需要40秒左右。
Resume Service过程中有这么一句：
SELECT NVL(SUM(A.FEE),0)
FROM ACCOUNTBALANCE A,INVOICE B
WHERE A.OBJECTID = B.INVOICEID AND A.ACCOUNTNUM = :b1
AND B.BILLINGBEGINDATE < TO_DATE(:b2,'yyyymmdd');
该语句需要执行大概72000次。整个过程执行大概需要100分钟左右。
将:b1以具体的值代替，这条SQL语句执行很快，大概0.1秒左右。
我们做了以下优化：
在invoiceid,billingbegindate列上创建了一个索引idx_invoice_hc。
将上述SQL语句改成：
select /*+ use_nl(a,b) index(b,IDX_INVOICE_HC)*/ nvl(sum(a.fee),0)
from accountbalance a,invoice b
where a.objectid=b.invoiceid and a.accountnum=m_accountnum
and b.billingbegindate<to_date(m_date,'yyyymmdd');
这样一来，该过程的执行时间快的时候大概在10分钟左右，慢的时候(IO异常紧张的时)大概在30分钟左右。
4. Misuse of nested loop, sort merge, or hash join
表格之间的连接方式和连接顺序都将极大的影响SQL语句的性能。这种问 题在平时最常见。ORACLE在处理5张或5张以上的表格的连接时候，很容 易出问题。一般情况下，谨记前面表格之间的连接原则，即可以处理此类问 题。
例如：
select b.SUBSIDIARYID,
c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),
'gsm',count(*),sum(decode(untelLOCALCHARGE,
0,decode(duration,0,1,
decode(sign(duration - 1800),
1, 2 + trunc((duration - 1201) / 600),
2)), trunc((duration + 599) / 600))),
sum(nvl(GSMCHARGE, 0)),nvl(property, '0'),
SUM(trunc((duration + 599) / 600))
from rt_untelecomusage a ,service b, account c
where a.starttime >
to_date(to_char(add_months(to_date('200508 ', 'YYYYMM'), -1),
'YYYYMM') || '20235959',
'YYYYMMDDHH24MISS') and
a.starttime < to_date('200508 ' || '21', 'YYYYMMdd') and
gsmcharge > 0 and a.serviceid = b.serviceid and
b.accountnum = c.accountnum
group by b.SUBSIDIARYID,
c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),
'gsm',nvl(property, '0');
该语句原先需要4，5个小时左右。
优化：
alter session set hash_area_size=300000000;
select /*+ use_hash(b,c) ordered NO_EXPAND full(a) use_hash(a)*/ b.SUBSIDIARYID,c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),
'gsm',count(*), sum(decode(untelLOCALCHARGE,0,decode(duration,0, 1,
decode(sign(duration - 1800), 1,2 + trunc((duration - 1201) / 600), 2)),
trunc((duration + 599) / 600))),sum(nvl(GSMCHARGE, 0)),
nvl(property, '0'),SUM(trunc((duration + 599) / 600))
from service b, account c,untelecomusage_200508 a
where a.starttime >
to_date(to_char(add_months(to_date('200508', 'YYYYMM'), -1),
'YYYYMM') || '20235959',
'YYYYMMDDHH24MISS') and
a.starttime < to_date('200508' || '21', 'YYYYMMdd') and
gsmcharge > 0 and a.serviceid = b.serviceid and
b.accountnum = c.accountnum
group by b.SUBSIDIARYID,c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),'gsm',nvl(property, '0');
这样优化后，只需要40分钟左右即可。
八．案例
1． 循环Update操作
以下过程太慢了， 半个小时连5000条记录都未处理，总 共有7万多条。
declare
cursor c1 is
select caller
from zxx_sms_step where chargemonth=200504 and fee is null;
icnt number;
begin
icnt:=0;
for m_c1 in c1 loop
update zxx_sms_step a set fee=
(select nvl(sum(pascharge),0) from ipasimport_200504 where caller=m_c1.caller and pastag in (1243,1251))
where caller=m_c1.caller and chargemonth=200504;
icnt:=icnt+1;
if icnt=500 then
exit;
end if;
end loop;
end;
这样的SQL语句，建议先将update中的子查询生成一张中间表，然后再update。
alter session set hash_area_size=400000000 ;
select /*+use_hash(a,b)*/ b.caller,nvl(sum(a.pascharge),0) from ipasimport_200504 a,zxx_sms_step b
where b.chargemonth=200504 and b.fee is null
and a.caller=b.caller and a.pastag in (1243,1251)
group by b.caller;
这样10分钟不到就可产生中间表，然后再update只需几分钟即可。
2． 部分表格未做统计信息分析
网通OA系统自从oracle服务器从pc服务器上迁到小型机上后，其CPU利用率经常冲到很高。而其中每一个进程在某个瞬间将占用40%左右的CPU。这些进程都是通过jdbc thin client 连过来的。
通过抓取其sql_text，发现以下两条SQL语句不正常。
1.
SQL> select D.flow_inid,D.step_inco,D.deal_man,D.agen_men,D.time_set,D.peri_man,
2 S2.fsub_set,S2.fsub_id,F.mtbl_stru,F.doc_name,F.svr_name
3 from deal_info D,step_inst S1,step_def S2,flow_inst F
4 where D.step_inco=S1.step_inco and S1.flow_id=S2.flow_id
5 and S1.step_code=S2.step_code and S1.flow_inid=F.flow_inid and D.step_type=5
6 and D.fsub_flag is not null and D.fsub_flag=1 and rownum<=1;
其执行计划和统计信息如下：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=22 Card=1 Bytes=1077)
1 0 COUNT (STOPKEY)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=22 Card=1 Bytes=1077)
3 2 NESTED LOOPS (Cost=21 Card=1 Bytes=360)
4 3 NESTED LOOPS (Cost=20 Card=1 Bytes=150)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'STEP_INST' (Cost=2 Card=9 Bytes=153)
6 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEAL_INFO' (Cost=2 Card=1 Bytes=133)
7 6 INDEX (RANGE SCAN) OF 'DEAL_INFO_STEP_INCO' (NON-UNIQUE) (Cost=2
8 3 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'FLOW_INST' (Cost=1 Card=1 Bytes=210)
9 8 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_FLOW_INST' (UNIQUE)
10 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'STEP_DEF' (Cost=1 Card=1 Bytes=717)
11 10 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'STEP_DEF_PK11119358638593' (UNIQUE)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
270626 consistent gets
273 physical reads
0 redo size
1079 bytes sent via SQL*Net to client
655 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
0 rows processed
这条SQL语句执行的时间也不长，就几秒钟，但是我们看到consistent gets很高有27万多，这个操作就是消耗CPU的祸首。从执行计划来看，其执行计划显然不可理，问题出在表格的连接顺序上面，应该是deal_info表格做为驱动表先访问。
检查这些表格的统计分析，发现step_def表格未做分析，对该表格做统计信息分析，并对deal_info表做柱状图分析后：
analyze table deal_info compute statistics for all indexed columns;
其执行计划正是我们所想要的，同时consistent gets也只有200左右，该操作所消耗的CPU也下降到了1%。
2.表格的柱状图信息没有分析：
SELECT SO.SO_NBR, so_type.name,STATUS.STS_WORDS, SO.REMARKS, SO.CHECK_TYPE,CTRL_ASGN.DISPATCHED_DATE,
CTRL_ASGN.PRE_ALARM_DATE, CTRL_ASGN.ALARM_DATE
from SO,SO_HANDLE, CTRL_ASGN,so_type,status
WHERE SO_HANDLE.SO_NBR=SO.SO_NBR AND SO.SO_NBR=CTRL_ASGN.SO_NBR
AND SO_HANDLE.HANDLE_TYPE_ID=1017
and so.so_type_id=so_type.so_type_id and so.PRIORITY=status.sts_id and status.table_name='SO'
AND STATUS.column_name ='PRIORITY' AND SO_HANDLE.WORK_AREA_ID= 300101
AND SO.STATE= 'B' AND SO.HALT ='N'
AND CTRL_ASGN.STATE = 'B'
AND CTRL_ASGN.STS = 'D';
该SQL语句执行时间要2分钟左右。
执行计划如下：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=HINT: RULE
1 0 NESTED LOOPS
2 1 NESTED LOOPS
3 2 NESTED LOOPS
4 3 NESTED LOOPS
5 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'STATUS'
6 5 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_STATUS' (UNIQUE)
7 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'CTRL_ASGN'
8 7 INDEX (RANGE SCAN) OF 'CTRL_ASGN_0002'
9 3 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO'
10 9 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_SO' (UNIQUE)
11 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO_TYPE'
12 11 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_SO_TYPE' (UNIQUE)
13 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO_HANDLE'
14 13 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_SO_HANDLE' (UNIQUE)
我们收集表格信息和结果集的信息:
SQL> select count(*) from CTRL_ASGN;
COUNT(*)
----------
1832469
SQL> select count(*) from status;
COUNT(*)
----------
1718
SQL> select count(*) from so;
COUNT(*)
----------
300296
SQL> select count(*) from so_type;
COUNT(*)
----------
265
SQL> select count(*) from so_handle;
COUNT(*)
----------
1296263
select count(*) from ctrl_asgn where CTRL_ASGN.STATE = 'B' AND CTRL_ASGN.STS = 'D';
COUNT(*)
----------
331490
select count(*) from so where SO.STATE= 'B' AND SO.HALT ='N';
COUNT(*)
----------
361
select count(*) from so_handle where SO_HANDLE.HANDLE_TYPE_ID=1017 and SO_HANDLE.WORK_AREA_ID= 300101;
COUNT(*)
----------
30086
通过对上面这些信息进行分析，我们可以发现这个问题也可以归结为表格之间的连接顺序上面。通过将SO表做柱状图分析后，该SQL语句只需1秒钟即可出来。
Analyze table so compute statistics for all indexed columns;
执行计划变成如下：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=273 Card=32 Bytes=3936)
1 0 NESTED LOOPS (Cost=273 Card=32 Bytes=3936)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=153 Card=30 Bytes=2730)
3 2 HASH JOIN (Cost=33 Card=30 Bytes=2130)
4 3 NESTED LOOPS (Cost=31 Card=30 Bytes=1620)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'STATUS' (Cost=2 Card=1 Bytes=25)
6 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO' (Cost=29 Card=59 Bytes=1711)
7 6 INDEX (RANGE SCAN) OF 'SO_0003' (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=59)
8 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SO_TYPE' (Cost=1 Card=128 Bytes=2176)
9 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO_HANDLE' (Cost=4 Card=280 Bytes=5600)
10 9 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_SO_HANDLE' (UNIQUE) (Cost=3 Card=280)
11 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'CTRL_ASGN' (Cost=4 Card=13620 Bytes=435840)
12 11 INDEX (RANGE SCAN) OF 'CTRL_ASGN_0003' (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=13620)
3． Not exists的使用
--停机保号用户数(除欠费)
select 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',count(distinct serviceid),1,'200509',groupid from cbq_lch_usage0
where subsidiaryid=1 and subid<>'02' and subid<>'06' and status='7' and
serviceid not in (select serviceorderid from cbq_qf_usage1 where status<>'3' and status <> '8')
group by 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',1,'200509',groupid ;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
1 0 SORT (GROUP BY)
2 1 FILTER
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CBQ_LCH_USAGE0'
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CBQ_QF_USAGE1'
Elapsed: 13:48:26.85
调整：
not in 改成not exists
create index idx_serviceorderid on cbq_qf_usage1(serviceorderid) nologging;
select 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',count(distinct serviceid),1,'200509',a.groupid
from cbq_lch_usage0 a
where a.subsidiaryid=1 and a.subid<>'02' and a.subid<>'06' and a.status='7'
and not exists(select 1 from cbq_qf_usage1 b where status<>'3' and status<>'8' and a.serviceid=b.serviceorderid)
group by 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',1,'200509',a.groupid;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
1 0 SORT (GROUP BY)
2 1 FILTER
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CBQ_LCH_USAGE0'
4 2 TABLE ACCESS (BY INDEX) OF 'CBQ_QF_USAGE1'
5 4 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_SERVICEORDERID'
Elapsed: 00:00:01.36
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