下面的执行计划是怎么打印出来的,很多朋友还是不知道。其实语句只有三条:

       

explain plan for 你要查看的SQL语句;
commit;
select * from table(dbms_xplan.display);

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      先告诉大家一个原则,看执行计划的时候,从第一行开始向右下看,一直到最右边。如果有并列的,那么先上再下。如果没并列,右边的先执行。

      闲话少说,先上图吧:

      

      这是一个简单的SQL的执行计划,这个执行计划告诉我们,id=2的最先执行,然后是id=3的,然后执行id=1的。

      首先对test进行一次全表扫描,这一步返回rows=2,CPU的消耗为2。接下来对test1进行一次全表扫描,这一次返回的rows为2,CPU的消耗为3。接下来对这两个结果进行一次哈希连接(hash join),返回rows=1,这里的CPU消耗为6,但是需要注意,这次是我的语句赶寸了,6=2X3,但是哈希连接需要的CPU COST绝对不会恰恰是之前执行的操作的CPU COST之积,特别说明一下。至此,我们的oracle对这个语句的执行计划结束。

      这个执行计划是怎么得到的?既然是计划,那么绝对不是把这个语句先执行一遍,然后把这个计算出来,那样的话这个执行计划就成了事后诸葛亮了。这个执行计划是oracle根据统计信息得到的。那么这个执行计划就有可能不准,请大家看看我的语句以及执行出来的结果:

      

SELECT A.SER_ID, B.OWNER FROM TEST A, TEST1 B WHERE A.AREA_ID = B.OWNER;

      结果如图:

     怎么样?绝对不是6行那么点点东西吧?这个表的统计信息看来非常非常旧了。于是我对两个表重新进行统计:

     

ANALYZE TABLE TEST COMPUTE STATISTICS;

ANALYZE TABLE TEST1 COMPUTE STATISTICS;

     然后再看看执行计划:

     

      肿么样,这样就不是那么小了吧?test有12M行的返回。test1的owner字段只有两条记录:911和290。那么对应的test中area_id=290/911的有多少条记录呢?count一下:8485760,那么为什么是12M行呢?因为是全表扫描:

      

SELECT COUNT(*)/1024/1024 FROM TEST;

     结果就是12。

     现在可以总结一下了:执行计划的准确性(主要指数据返回,数据量大小)由统计信息的准确性决定。