SQL优化三板斧：精简之道、驱动为王、集合为本
作者介绍
黄浩，现任职于中国惠普，从业十年，始终专注于SQL。在华为做项目的两年多，做过大大小小的SQL多达1500个。闲暇之余，喜欢将部分案例写成博客发表在华为内部数据库官方社区，反响强烈，已连续四个月蝉联该社区最佳博主。目前已开设专栏“优哉悠斋”，成为首个受邀社区“专家访谈”的外协人员。
公元2016年8月1日晚上，朋友圈流行着这样一个段子：特想摸清台风“妮妲”的威力有多大，一专业人士说：只须一句话就能让你深刻理解。遂追问，答曰：“就连华为都通知放假了？”感谢“妮妲”，让深圳这座高速运转的城市在星期二这天暂停了；感谢华为，让我这个来深10年，为生活奔波劳顿的人也能倚在窗前，眼观疾风骤雨之变，心游惊涛骇浪之中。
妮妲走了，SQL来了
8月3日，一同事转来一个SQL，我打开文件，发现整个代码多达347行。
在DB中执行，时耗达到了4分多钟，再往下钻取，如同蜗牛一般，根本钻不动，14分钟过去了，还只钻取到了800行。
由此该SQL的性能表现为“两慢”：首条返回慢、下钻提取慢。大多数情况，我们只会遇其一，要么快速返回出现性能瓶颈，要么全部提取出现性能瓶颈。这回好了，都齐全了。透过窗户，望着被“妮妲”肆意狂虐后叶颤枝乱的树木，心里不禁在想：服务器也被“妮妲”肆虐了？
此时，台风“妮妲”疯狂过后的温馨凉意，也没能让我心如止水，毕竟这个优化任务看起来有些棘手。
人生若只如初见
因为来者不善，而时间宽限，我也计划打持久战。在展开分析前，我对SQL中的表对象和数据量做了初步统计。如下：
人生若只如初见，初见往往是美妙的，让人心旷神怡的。而与该SQL的初次交流，画面却是暗潮涌动杀机四伏：
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动辄千万上亿的数据量，近40次对象访问，还不包括VIEW中的表对象。
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从SQL代码上看，出现了聚合函数，因此可以断定是批量数据处理。
以上两点，按经验，能2分钟跑出来就不错了，现在是要求2~3S，看起来是一个不可完成的任务。
第一板斧：大刀阔斧
在初步分析中，ORDER_RELEASE和ORDER_RELEASE_REFNUM两个表是最抢眼的，数据量分别是千万级和亿级，访问次数更是惊人的达到了10次以上。好奇心我决定以这两个表为切入口，探究下是如何被访问的？
借助于NOTEPAD++编辑神器，很快定位到了这两个表的访问情况：
初步一看：
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这两个表的访问基本上都是在子查询中，而且都是成对出现
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仔细对比了子查询后，发现这些子查询可分A、B两类
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A类子查询共有5个的代码都是完全一样的，如下：
4、B类子查询共有3个的代码都是完全一样的，如下：
深入子查询内部，无论是A类子查询还是B类子查询，ORDER_RELEASE R和ORDER_RELEASE_REFNUM O_REF的关联方式都是一样的，关联字段是ORDER_RELEASE_GID。此时，结合两个表的命名，按多年的经验，我猜想：
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ORDER_RELEASE_GID为ORDER_RELEASE表的主键字段
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ORDER_RELEASE_REFNUM与ORDER_RELEASE表存在主外键约束，字段就是ORDER_RELEASE_GID
为了验证我的假设，我VIEW了ORDER_RELEASE_REFNUM的表结构，如下：
果真如此。那么问题来了，即便如此，我们又能做什么呢？答案很简单，这两类子查询中，ORDER_RELEASE表可以被“砍掉”。等价的SQL如下：
A类：
B类：
再看看这个子查询的数据量：
只有8千多条，相对于千万上亿，已经是非常少的数据量了。
结合上述分析结果，我对SQL做了如下调整：
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将A、B类子查询用两个with子查询代替，这样就能减少大表的访问次数；
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在A、B类子查询中，将ORDER_RELEASE表“砍掉”，减少表关联带来的IO开销；
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由于子查询的数据量非常小，将之前的IN子查询改写为INNER JOIN，这样就可以形成小结果集驱动大表的效果。
调整后的代码如下：
对于这次的优化，我并没有抱什么希望，因为这仅仅是常规性的精简，还没有深入到代码内部。或者说，这还仅仅是规范性改写。
果真，执行仍然需要耗时4分多钟，但是，这次的精简并不是没有任何收益。因为当往下钻取时，速度非常快，钻取完6625条记录不到10S。
不知不觉中，已到了下班时间。台风过后，残阳西下，不再燥热，难违暖意，别有一番韵味。
第二板斧：披荆斩棘
第二天一上班，就开始接着昨天的节奏继续优化。
SQL的精简并没有为快速返回带来任何收益，我决定看下执行计划，尝试着从执行计划中得到更多的信息。果真，F5后看到的执行计划中，一个VIEW的COST犹如“鹤立鸡群”，特别的扎眼：
从执行计划看，Oracle对这个视图做了传统的处理，没有合并，也没有谓词推入。所以视图中的表基本上都是table access full。此时，突然想起在当时统计表对象的时候，记得只有一个视图，而在昨天在精简B类子查询的时候，也出现过一个视图。那这两个视图应该是同一个了。而昨天B类子查询的速度是非常快的。
我赶紧将执行计划定位到了B类子查询，如下：
原来如此，在B类子查询中，该视图被merge了。
受此启发，我也计划将主查询中的VIEW通过HINT进行MERGE，但是HINT似乎并不生效，始终都无法改变现有的执行计划。无奈之际，只有深入SQL，实地窥探这个VIEW到底“何德何能”，会让ORACLE优化器如此“死心塌地”的“维持原判”。
从上图中可以看出，该视图与A类子查询进行了关联，而事实上，B类子查询就是该视图与A类子查询关联的结果呀。怎么在这里又要临时关联呢？难道昨天做精简的时候还存在漏网之鱼？
再看代码：
原来这里需要获取该视图的两个字段，而在B类子查询中，我们只获取了SHIPMENT_GID一个字段。那是否可以直接在B类子查询中加一个字段呢？
我们再来看看B类子查询的代码逻辑：
在这里，我们获取了SHIPMENT_GID字段，并对该字段通过DISTINCT去除了重复值。这样做的目的在于，在后面调用该子查询时，以该子查询为驱动表，驱动关联其他表对象。因为子查询的结果集很小，而被关联的表对象都是千万上亿级别的。
很显然，如果我们在B类子查询中增加ORDER_RELEASE_GID字段，就会影响到SHIPMENT_GID的唯一性，这样，在后续的关联查询中，就不能直接用B类子查询驱动关联。这会直接破坏掉已经建立好的驱动关系。
既然增加字段之路行不通，那就尝试着再增加一个WITH子查询，代码如下：
与此同时，对访问该视图的代码也进行了适应性的修改，修改后的脚本如下：
再次执行，耗时2:28，虽然与秒级的性能要求相距甚远，但是至少性能提升了近50%，其意义并在于提升的效果，而在于证明了优化方向是正确的，即在大表林立群狼环视虎视眈眈的环境中，要快速准确的定位出驱动表，需要明确将驱动表数据准备好。
第三板斧：神工鬼斧
性能尚未达标，优化仍需继续。
先看看执行计划：
从COST列，并没有看到成本特别高的操作。所以，我放弃了继续在执行计划上做文章，转而深入分析SQL代码逻辑。
经过一番抽丝剥茧起承转合后，SQL的整体代码逻辑也呼之欲出，发现顶层的逻辑设计非常简单明了，就是三个子查询的结果集内连接，如下图所示：
接下来，我做了一件被人“鄙视”的小儿科的事，就是分别执行了这三个子查询。原本想着总会有一个慢的，我就重点优化慢的那个子查询。而结果却出人意表，三个子查询都是在2S左右就能完成执行，而且数据量都在1万以内。那为何三个子查询关联在一起，性能会如此受影响呢？要知道，如果是三个1万以内的表关联，即便是无任何索引，那也是秒出呀。
那么问题出在哪里呢？没的说，肯定是执行计划并没有按我们预想的去执行这个SQL。此时，我也没有心思去仔细分析执行计划，而是直接祭出了第三板斧通过with子查询的方式将ORDER_REL、SHP、REL三个子查询封装成结果集，改写后的SQL如下：
再看执行计划：
看起来与我们预期的效果一致了，而关键还是要看执行的效率。
3.5S，再往下钻取，也不到10s皇天不负有心人，终于可以画“句号”了。此时，已经是第三天上午，距离拿到原始SQL将近2天的时间了。台风“妮妲”早已销声匿迹，来也匆匆去也匆匆。你方唱罢我登场，立秋前的烧烤模式再次以胜利者的姿态，歇斯底里的“蒸烤”着这片大地。而躲在空调房的人类，也在尽情的透支着地球赐予的有限资源，最终会如同这个SQL一样，终有一天会引发灾难；而再去治理，再去挽救，需要花费更多的资源与精力。
后记
从4分钟到3.5S，从钻取卡顿到一泻千里，整整经历了近2天时间，耗时之长在以往的优化案例中实属少见。事实上，当一开始拿到这个SQL时，尤其是在了解到这个SQL及背后的数据环境时，我心里面是直打鼓的。可以说，是硬着头皮拿下了这个SQL，现在回想起来仍然后怕。然而，除了后怕，更多的是该案例优化过程中所体现出的SQL（优化）精髓：精简之道、驱动为王、集合为本。
精简之道
大道至简、简单即高效、复杂的事情简单化等等这些我们喜闻乐见的生活常识，同样适用于SQL（优化）。记得SQL优化大师曾说过：不要让ORACLE做多余的事。而对于ORACLE而言，多余的事情是什么呢？多余的表关联、重复的表访问、冗余的关联（过滤）条件、不必要的DISTINCT\ORDER BY\GROUP BY、曲折的访问路径。虽然ORACLE优化器引擎也在努力识别并消除这些“多余的事 ”（可参见博客，然而，在面对复杂的SQL时，ORACLE也往往束手无策。因此，SQL优化的首要之事就是精简SQL。
驱动为王
有这样一句话：一头狮子领着一群羊，要胜过一头羊领着一群狮子。这就道出了“领头”的重要性，在ORACLE优化器中，就是“驱动表”。驱动表的意义有如木楔子，只有薄如纸片锐如刀刃的楔子，才能轻而易举的插入坚硬木桩中。如果给你一个圆头的木头，任凭你力气再大，也不能插入。这就要求驱动表的数据量要足够的少。尽管ORACLE优化器也在努力寻找合适的“领头”，而有的时候，ORACLE优化器会被腰里别了杆枪的老鼠给骗了。比如本案例中的A类子查询，起初是通过IN子查询进行过滤的，这就存在很大的性能风险。关于驱动表的优化案例有很多，后续会专题分享。
集合为本
集合操作是二维关系数据库引擎在数据处理时的根本，单表是一个集合，多表关联后的结果也是一个集合，视图、子查询的返回结果还是一个集合，整个SQL执行完后的结果仍然是一个集合。
因此，一个高效的SQL一定有一个合理的集合运算结构。根据业务需求，结合代码逻辑，有的时候需要将代码片通过子查询封装；而有的时候又需要将子查询合并到主查询中；有的时候需要将大集合根据业务逻辑切片成多个小的集合；有的时候又需要将若干个小的集合预先合并成大集合。总之，在进行SQL（优化）时，一定要有集合的概念，用集合的思维指导SQL（优化）。
