http://blog.csdn.net/lifetragedy/article/details/51320192

 

Oracle的执行计划

 

得到执行计划的方式

 
 
 

Autotrace例子

 
 
 

使用Explain

 
 
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 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
  1. explain plan set STATEMENT_ID='testplan'  
  2. for select * from dual;  


 
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 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
  1. select lpad(' ',5*(level-1))||operation operation, options,  
  2.        object_name, cost,position  
  3.   from plan_table  
  4.     start with id=0 and STATEMENT_ID='testplan'  
  5.     connect by prior id=parent_id ;  


怎样看执行计划

 
 
 

看懂执行计划前先需要了解的一些知识


伪列-ROWID

 
rowid是一个伪列,既然是伪列,那么这个列就不是用户定义,而是系统自己给加上的。对每个表都有一个rowid的伪列,但是表中并不物理存储ROWID列的值。不过你可以像使用其它列那样使用它,但是不能删除改列,也不能对该列的值进行修改、插入。一旦一行数据插入数据库,则rowid在该行的生命周期内是唯一的,即即使该行产生行迁移,行的rowid也不会改变。 
 

Recursive SQL

 
有时为了执行用户发出的一个sql语句,Oracle必须执行一些额外的语句,我们将这些额外的语句称之为‘recursive calls’或‘recursive SQL statements’。如当一个DDL语句发出后,ORACLE总是隐含的发出一些recursive SQL语句,来修改数据字典信息,以便用户可以成功的执行该DDL语句。当需要的数据字典信息没有在共享内存中时,经常会发生Recursive calls,这些Recursive calls会将数据字典信息从硬盘读入内存中。用户不比关心这些recursive SQL语句的执行情况,在需要的时候,ORACLE会自动的在内部执行这些语句。当然DML语句也都可能引起recursive SQL。简单的说,我们可以将触发器视为recursive SQL。 
 
 

Row Source and Predicate

 
  • Row Source(行源):用在查询中,由上一操作返回的符合条件的行的集合,即可以是表的全部行数据的集合;也可以是表的部分行数据的集合;也可以为对上2个row source进行连接操作(如join连接)后得到的行数据集合。
  • Predicate(谓词):一个查询中的WHERE限制条件
 

Driving Table

 
Driving Table(驱动表):该表又称为外层表(OUTER TABLE)。这个概念用于嵌套与HASH连接中。如果该row source返回较多的行数据,则对所有的后续操作有负面影响。注意此处虽然翻译为驱动表,但实际上翻译为驱动行源(driving row source)更为确切。一般说来a,是应用查询的限制条件后,返回较少行源的表作为驱动表,所以如果一个大表在WHERE条件有有限制条件(如等值限制),则该大表作为驱动表也是合适的,所以并不是只有较小的表可以作为驱动表,正确说法应该为应用查询的限制条件后,返回较少行源的表作为驱动表。在执行计划中,应该为靠上的那个row source,后面会给出具体说明。
 
 

Probed Table

 
Probed Table(被探查表):该表又称为内层表(INNER TABLE)。在我们从驱动表中得到具体一行的数据后,在该表中寻找符合连接条件的行。所以该表应当为大表(实际上应该为返回较大row source的表)且相应的列上应该有索引。 
 
 

组合索引(concatenated index) 

由多个列构成的索引,如create index idx_emp on emp(col1, col2, col3, ……),则我们称idx_emp索引为组合索引。在组合索引中有一个重要的概念:引导列(leading column),在上面的例子中,col1列为引导列。当我们进行查询时可以使用”where col1 = ? ”,也可以使用”where col1 = ? and col2 = ?”,这样的限制条件都会使用索引,但是”where col2 = ? ”查询就不会使用该索引。所以限制条件中包含先导列时,该限制条件才会使用该组合索引。 
 

可选择性(selectivity)

 
比较一下列中唯一键的数量和表中的行数,就可以判断该列的可选择性。如果该列的”唯一键的数量/表中的行数”的比值越接近1,则该列的可选择性越高,该列就越适合创建索引,同样索引的可选择性也越高。在可选择性高的列上进行查询时,返回的数据就较少,比较适合使用索引查询。 
 

oracle访问数据的存取方法(高实战) 


 

索引扫描的细分(Index Scan)

 
 
 

表连接(高实战1)

 
 
 

表连接(高实战2)

 
 

表连接(高实战3)

 
 
 

表连接(高实战4)

 
 

不同表连接的相对速度

 
 
 

一个简单的执行计划(在PLSQL-DEVELOPER里按F5,不是F4哈)

 
 

再来看2个执行计划(1)

 
 
 

再来看2个执行计划(2)

 
 
 

Oracle中的Hints(提示)

 
 
 

优化器提示

 
 
 

表连接提示

 
 
 

索引提示

 
 
 

并行提示

 
 
 

表访问提示

 
 
 

索引和SQL语句的正确使用

 
 

使用ORACLE自带的SQLPLUS

 
 

如何让SQLPLUS据有AUTOTRACE功能

  • 以sys用户连接;
  • 运行$ORACLE_HOME/sqlplus目录下的plustrace.sql脚本;
  • grant plustrace to public,对所有用户有效;
  • 在sql*plus 中运行set autot on命令,将自动跟踪sql的执行计划并提供sql统计资料;
 

Consistent Gets

 
 
 
第1个不加order by的SQL肯定比第2个SQL效率高是毋庸置疑的。


但是为什么第2个SQL的consistent gets如此之少?


原因有如下两点:


  1. 通常情况下,不在logical RAM buffer中的数据要通过physical reads来读取,而physical reads后通常会紧跟着一个consistent gets。因此一般情况下consistent gets是要比physical reads大的。但是有一个特例,如果physical reads得到的数据直接用于HASH或者SORT,则只记为physical reads不记为consistent gets。所以加上order by后有可能physical reads多但consistent gets少。不过这个原因不是我这里现象产生的原因,因为我这个实验里根本没有physical reads。
  2. arraysize的影响。arraysize是指读取数据时一次读取得到的行数。这个值默认为15,使用show arraysize命令可以查看。一个数据块例如有100条记录,那么并不是读取这个块一次就能取到所有数据,以arraysize=15为例,就要有100/15=7次consistent gets。把arraysize设置得大一点可以降低consistent gets,不过有时候可能会消耗更多的资源。如果我们做select count(0) from test;操作,那么Oracle会把arraysize暂时设为test的行数,因此consistent gets会很少。很少:
 
 
 

AUTOTRACE的几个常用选项

 
set autotrace off : 不生成autotrace 报告,这是缺省模式
set autotrace on explain:  autotrace只显示优化器执行路径报告
set autotrace on statistics: 只显示执行统计信息
set autotrace on: 包含执行计划和统计信息
set autotrace traceonly: 同set autotrace on,但是不显示查询输
 
 

set autotrace on explain

 
 
 

set autotrace on statistics

 
 
 

set autotrace traceonly

 
 
 

set autotrace traceonly explain

 
 
 

另一种查看SQL计划的方式-Explain plan

 
 
说明:用以查看SQL语句的执行计划


准备:


运行$ORACLE_HOME/rdbms/admin目录下的utlxplan.sql脚本
建立plan_table表
执行方案:explain plan for SQL
 

Explain Plan-查看执行方案

 

 

posted on 2016-11-16 11:17  懒懒的呐喊  阅读(197)  评论(0编辑  收藏  举报