查询计划及主要统计数据如下：
执行计划：
-----------------------------------------
……
2 1 HASH JOIN (Cost=5 Card=14 Bytes=224)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'DEPT' (Cost=2 Card=4 Bytes=52)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP' (Cost=2 Card=14 Bytes=42)
主要统计数据：
-----------------------------------------
305 recursive calls
46 consistent gets
创建物化视图EMP_DEPT：
create materialized view emp_dept build immediate
refresh on demand
enable query rewrite
as
select dept.deptno，dept.dname，count(*)
from emp，dept
where emp.deptno=dept.deptno
group by dept.deptno，dept.dname
/
再次执行查询，执行计划及主要统计数据如下：
执行计划：
-------------------------------------
……
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP_DEPT' (Cost=2 Card=327 Bytes=11445)
主要统计数据：
------------------------------------
79 recursive calls
28 consistent gets
可见，在建立物化视图之前，首先执行两个表的全表扫描，然后进行HASH连接，再进行分组排序和选择操作；而建立物化视图后，CBO自动将上述复杂操作转换为对物化视图EMP_DEPT的全扫描，相关的统计数据也有了很大的改善，递归调用(RECURSIVE CALLS)由305降到79，逻辑I/O(CONSISTENT GETS)由46降为28。
4.2.3 将频繁访问的小表读入CACHE
逻辑I/O总是快于物理I/O。如果数据库中存在被应用程序频繁访问的小表，可将这些表强行读入KEEP池，从而避免物理I/O的发生。
4.3 多表连接优化
最能体现查询复杂性的就是多表连接，多表连接操作往往要耗费大量的CPU时间和内存，因此多表连接查询性能优化往往是SQL优化的重点与难点。
4.3.1 消除外部连接
通过消除外部连接，不仅使得到的查询更易于读取，而且性能也经常可以得到改善。一般的思路是，有以下形式的查询：
SELECT …，OUTER_JOINED_TABLE.COLUMN
FROM SOME_TABLE，OUTER_JOINED_TO_TABLE
WHERE …=OUTER_JOINED_TO_TABLE(+)
可转换为如下形式的查询：
SELECT …，(SELECT COLUMN FROM OUTER_ JOINED_TO_TABLE WHERE …)FROM SOME_TABLE；
4.3.2 谓词前推，优化中间结果
多表连接的性能低下多数是因为连接操作与过滤操作的次序不合理，大多数用户在编写多表连接查询时，总是先进行连接操作再应用过滤条件，这导致服务器做了太多的无用功。针对这类问题，其优化思路就是尽可能将过滤谓词前推，使不符合条件的记录提前被筛选掉，只对符合条件的少数记录进行连接处理，这样可成倍的提高SQL查询效能。
如下图所示的星形模型，现要统计最近三个月进货的商品在各种销售渠道上的销售业绩。
图2 产品销售的星形模型
标准连接查询如下：
Select a.prod_name，sum(b.sale_quant)，
sum(c.sale_quant)，sum(d.sale_quant)
From product a，tele_sale b，online_sale c，store_sale d
Where a.prod_id=b.prod_id and a.prod_id=c.prod_id
and a.prod_id=d.prod_id And a.order_date>sysdate-90
Group by a.prod_id；
启用内嵌视图，且将条件a.order_date>sysdate-90前移，优化后代码如下：
Select a.prod_name，b.tele_sale_sum，c.online_sale_sum，d.store_sale_sum From product a，
(select sum(sal_quant) tele_sale_sum from product，tele_sale
Where product.order_date>sysdate-90 and product.prod_id =tele_sale.prod_id) b，
(select sum(sal_quant) online_sale_sum
from product，tele_sale
Where product.order_date>sysdate-90 and product.prod_id =online_sale.prod_id) c，
(select sum(sal_quant) store_sale_sum
from product，store_sale
Where product.order_date>sysdate-90 and product.prod_id =store_sale.prod_id) d，
Where a.prod_id=b.prod_id and
a.prod_id=c.prod_id and a.prod_id=d.prod_id；
