ORACLE执行计划入门

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阅读本文你能够了解以下这些知识点：

Driving Table(驱动表)
Probed Table(被探查表)

全表扫描（Full Table Scans, FTS）

通过ROWID的表存取

索引扫描（Index Scan或index lookup）
       索引唯一扫描(index unique scan)
        索引范围扫描(index range scan)
        索引全扫描(index full scan)
        索引快速扫描(index fast full scan)
合并连接(Sort Merge Join, SMJ)

嵌套循环 (Nested Loops, NL)
哈希连接(Hash Join, HJ)

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一．相关的概念

Rowid 的概念：
      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 概念
        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 语句与 SELECT 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( 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( 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，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。在我们后面的描述中，一般将该表称为连接操作的 row source 1 。

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。在我们后面的描述中，一般将该表称为连接操作的 row source 2 。

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。

 

二． oracle 访问数据的存取方法

1) 全表扫描（ Full Table Scans, FTS ）
         为实现全表扫描， Oracle 读取表中所有的行，并检查每一行是否满足语句的 WHERE 限制条件一个多块读操作可以使一次 I/O 能读取多块数据块 (db_block_multiblock_read_count 参数设定 ) ，而不是只读取一个数据块，这极大的减少了 I/O 总次数，提高了系统的吞吐量，所以利用多块读的方法可以十分高效地实现全表扫描，而且只有在全表扫描的情况下才能使用多块读操作。在这种访问模式下，每个数据块只被读一次。
          使用 FTS 的前提条件：在较大的表上不建议使用全表扫描，除非取出数据的比较多，超过总量的 5% -- 10% ，或你想使用并行查询功能时。
        使用全表扫描的例子：
        ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
        SQL> explain plan for select * from dual;
        Query Plan
        -----------------------------------------
        SELECT STATEMENT     [CHOOSE] Cost=
          TABLE ACCESS FULL DUAL

2) 通过 ROWID 的表存取（ Table Access by ROWID 或 rowid lookup ）
       行的 ROWID 指出了该行所在的数据文件、数据块以及行在该块中的位置，所以通过 ROWID 来存取数据可以快速定位到目标数据上，是 Oracle 存取单行数据的最快方法。

        这种存取方法不会用到多块读操作，一次 I/O 只能读取一个数据块。我们会经常在执行计划中看到该存取方法，如通过索引查询数据。
使用 ROWID 存取的方法：
SQL> explain plan for select * from dept where rowid = 'AAAAyGAADAAAAATAAF';
Query Plan
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
TABLE ACCESS BY ROWID DEPT [ANALYZED]

3 ）索引扫描（ Index Scan 或 index lookup ）
       我们先通过 index 查找到数据对应的 rowid 值 ( 对于非唯一索引可能返回多个 rowid 值 ) ，然后根据 rowid 直接从表中得到具体的数据，这种查找方式称为索引扫描或索引查找 (index lookup) 。一个 rowid 唯一的表示一行数据，该行对应的数据块是通过一次 i/o 得到的，在此情况下该次 i/o 只会读取一个数据库块。

       在索引中，除了存储每个索引的值外，索引还存储具有此值的行对应的 ROWID 值。索引扫描可以由 2 步组成： (1) 扫描索引得到对应的 rowid 值。 (2) 通过找到的 rowid 从表中读出具体的数据。每步都是单独的一次 I/O ，但是对于索引，由于经常使用，绝大多数都已经 CACHE 到内存中，所以第 1 步的 I/O 经常是逻辑 I/O ，即数据可以从内存中得到。但是对于第 2 步来说，如果表比较大，则其数据不可能全在内存中，所以其 I/O 很有可能是物理 I/O ，这是一个机械操作，相对逻辑 I/O 来说，是极其费时间的。所以如果多大表进行索引扫描，取出的数据如果大于总量的 5% -- 10% ，使用索引扫描会效率下降很多。
如下列所示：
SQL> explain plan for select empno, ename from emp where empno=10;
Query Plan
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
    INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1
          但是如果查询的数据能全在索引中找到，就可以避免进行第 2 步操作，避免了不必要的 I/O ，此时即使通过索引扫描取出的数据比较多，效率还是很高的
SQL> explain plan for select empno from emp where empno=10;  -- 只查询 empno 列值
Query Plan
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
   INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1

        进一步讲，如果 sql 语句中对索引列进行排序，因为索引已经预先排序好了，所以在执行计划中不需要再对索引列进行排序
SQL> explain plan for select empno, ename from emp
where empno > 7876 order by empno;
Query Plan
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT STATEMENT   [CHOOSE] Cost=1   
T ABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
  INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]
        从这个例子中可以看到：因为索引是已经排序了的，所以将按照索引的顺序查询出符合条件的行，因此避免了进一步排序操作。

根据索引的类型与 where 限制条件的不同，有 4 种类型的索引扫描：
        索引唯一扫描 (index unique scan)
        索引范围扫描 (index range scan)
        索引全扫描 (index full scan)
        索引快速扫描 (index fast full scan)
       
        (1) 索引唯一扫描 (index unique scan)
                通过唯一索引查找一个数值经常返回单个 ROWID 。如果存在 UNIQUE 或 PRIMARY KEY 约束（它保证了语句只存取单行）的话， Oracle 经常实现唯一性扫描。
        使用唯一性约束的例子：
        SQL> explain plan for
        select empno,ename from emp where empno=10;
        Query Plan
        ------------------------------------
        SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
        TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
            INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1
       
        (2) 索引范围扫描 (index range scan)
                使用一个索引存取多行数据，在唯一索引上使用索引范围扫描的典型情况下是在谓词 (where 限制条件 ) 中使用了范围操作符 ( 如 > 、 < 、 <> 、 >= 、 <= 、 between)
                使用索引范围扫描的例子：
SQL> explain plan for select empno,ename from emp
where empno > 7876 order by empno;
Query Plan
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT STATEMENT   [CHOOSE] Cost=1
TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
  INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]
       
在非唯一索引上，谓词 col = 5 可能返回多行数据，所以在非唯一索引上都使用索引范围扫描。
        使用 index rang scan 的 3 种情况：
        (a) 在唯一索引列上使用了 range 操作符 (> < <> >= <= between)
        (b) 在组合索引上，只使用部分列进行查询，导致查询出多行
        (c) 对非唯一索引列上进行的任何查询。
       
        (3) 索引全扫描 (index full scan)
        与全表扫描对应，也有相应的全索引扫描。而且此时查询出的数据都必须从索引中可以直接得到。
全索引扫描的例子：
An Index full scan will not perform single block i/o's and so it may prove to be inefficient.

e.g.
Index BE_IX is a concatenated index on big_emp ( empno, ename )

SQL> explain plan for select empno, ename from big_emp order by empno,ename;
Query Plan
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT STATEMENT   [CHOOSE] Cost=26
   INDEX FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

        (4) 索引快速扫描 (index fast full scan)
        扫描索引中的所有的数据块，与 index full scan 很类似，但是一个 显著的区别就是它不对查询出的数据进行排序，即数据不是以排序顺序被返回 。在这种存取方法中，可以使用多块读功能，也可以使用并行读入，以便获得最大吞吐量与缩短执行时间。

索引快速扫描的例子：
BE_IX 索引是一个多列索引： big_emp (empno,ename)

SQL> explain plan for select empno,ename from big_emp;
Query Plan
------------------------------------------
SELECT STATEMENT   [CHOOSE] Cost=1
   INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

只选择多列索引的第 2 列：
SQL> explain plan for select ename from big_emp;
Query Plan
------------------------------------------
SELECT STATEMENT   [CHOOSE] Cost=1
   INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]


三 . 表之间的连接
        Join 是一种试图将两个表结合在一起的谓词，一次只能连接 2 个表，表连接也可以被称为表关联。在后面的叙述中，我们将会使用 ”row source” 来代替 ” 表 ” ，因为使用 row source 更严谨一些，并且将参与连接的 2 个 row source 分别称为 row source1 和 row source 2 。 Join 过程的各个步骤经常是串行操作，即使相关的 row source 可以被并行访问，即可以并行的读取做 join 连接的两个 row source 的数据，但是在将表中符合限制条件的数据读入到内存形成 row source 后， join 的其它步骤一般是串行的。有多种方法可以将 2 个表连接起来，当然每种方法都有自己的优缺点，每种连接类型只有在特定的条件下才会发挥出其最大优势。

        row source( 表 ) 之间的连接顺序对于查询的效率有非常大的影响。通过首先存取特定的表，即将该表作为驱动表，这样可以先应用某些限制条件，从而得到一个较小的 row source ，使连接的效率较高，这也就是我们常说的要先执行限制条件的原因。一般是在将表读入内存时，应用 where 子句中对该表的限制条件。
        根据 2 个 row source 的连接条件的中操作符的不同，可以将连接分为等值连接 ( 如 WHERE A.COL3 = B.COL4) 、非等值连接 (WHERE A.COL3 > B.COL4) 、外连接 (WHERE A.COL3 = B.COL4(+)) 。上面的各个连接的连接原理都基本一样，所以为了简单期间，下面以等值连接为例进行介绍。在后面的介绍中，都已：
        SELECT A.COL1, B.COL2
        FROM A, B
        WHERE A.COL3 = B.COL4;
        为例进行说明，假设 A 表为 Row Soruce1 ，则其对应的连接操作关联列为 COL 3 ； B 表为 Row Soruce2 ，则其对应的连接操作关联列为 COL 4 ；

连接类型：
目前为止，无论连接操作符如何，典型的连接类型共有 3 种：
排序 - - 合并连接 (Sort Merge Join (SMJ) )
嵌套循环 (Nested Loops (NL) )
哈希连接 (Hash Join)

排序 - - 合并连接 (Sort Merge Join, SMJ)
内部连接过程：
1) 首先生成 row source1 需要的数据，然后对这些数据按照连接操作关联列 ( 如 A.col3) 进行排序。
2) 随后生成 row source2 需要的数据，然后对这些数据按照与 sort source1 对应的连接操作关联列 ( 如 B.col4) 进行排序。
3) 最后两边已排序的行被放在一起执行合并操作，即将 2 个 row source 按照连接条件连接起来
下面是连接步骤的图形表示：
                         MERGE
                         /       "
               SORT       SORT
                  |                   |
        Row Source 1         Row Source 2

                如果 row source 已经在连接关联列上被排序，则该连接操作就不需要再进行 sort 操作，这样可以大大提高这种连接操作的连接速度，因为排序是个极其费资源的操作，特别是对于较大的表。 预先排序的 row source 包括已经被索引的列 ( 如 a.col3 或 b.col4 上有索引 ) 或 row source 已经在前面的步骤中被排序了。尽管合并两个 row source 的过程是串行的，但是可以并行访问这两个 row source( 如并行读入数据，并行排序 ).

SMJ 连接的例子：
SQL> explain plan for
select /*+ ordered */ e.deptno, d.deptno
from emp e, dept d
where e.deptno = d.deptno
order by e.deptno, d.deptno;

Query Plan
-------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=17
   MERGE JOIN
    SORT JOIN
      TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
    SORT JOIN
      TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]

                排序是一个费时、费资源的操作，特别对于大表。基于这个原因， SMJ 经常不是一个特别有效的连接方法，但是如果 2 个 row source 都已经预先排序，则这种连接方法的效率也是蛮高的。

嵌套循环 (Nested Loops, NL)
        这个连接方法有驱动表 ( 外部表 ) 的概念。其实，该连接过程就是一个 2 层嵌套循环，所以外层循环的次数越少越好，这也就是我们为什么将小表或返回较小 row source 的表作为驱动表 ( 用于外层循环 ) 的理论依据。但是这个理论只是一般指导原则，因为遵循这个理论并不能总保证使语句产生的 I/O 次数最少。有时不遵守这个理论依据，反而会获得更好的效率。如果使用这种方法，决定使用哪个表作为驱动表很重要。有时如果驱动表选择不正确，将会导致语句的性能很差、很差。

内部连接过程：
Row source1 的 Row 1 --------------       -- Probe ->       Row source 2
Row source1 的 Row 2 --------------       -- Probe ->       Row source 2
Row source1 的 Row 3 --------------       -- Probe ->       Row source 2
…….
Row source1 的 Row n --------------       -- Probe ->       Row source 2
        从内部连接过程来看，需要用 row source1 中的每一行，去匹配 row source2 中的所有行，所以此时保持 row source1 尽可能的小与高效的访问 row source2( 一般通过索引实现 ) 是影响这个连接效率的关键问题。这只是理论指导原则，目的是使整个连接操作产生最少的物理 I/O 次数，而且如果遵守这个原则，一般也会使总的物理 I/O 数最少。但是如果不遵从这个指导原则，反而能用更少的物理 I/O 实现连接操作，那尽管违反指导原则吧！因为最少的物理 I/O 次数才是我们应该遵从的真正的指导原则，在后面的具体案例分析中就给出这样的例子。

        在上面的连接过程中，我们称 Row source1 为驱动表或外部表。 Row Source2 被称为被探查表或内部表。

        在 NESTED LOOPS 连接中， Oracle 读取 row source1 中的每一行，然后在 row sourc2 中检查是否有匹配的行，所有被匹配的行都被放到结果集中，然后处理 row source1 中的下一行。这个过程一直继续，直到 row source1 中的所有行都被处理。这是从连接操作中可以得到第一个匹配行的最快的方法之一，这种类型的连接可以用在需要快速响应的语句中，以响应速度为主要目标。

        如果 driving row source( 外部表 ) 比较小，并且在 inner row source( 内部表 ) 上有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时，使用这种方法可以得到较好的效率。 NESTED LOOPS 有其它连接方法没有的的一个优点是：可以先返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据，这可以实现快速的响应时间。

        如果不使用并行操作，最好的驱动表是那些应用了 where 限制条件后，可以返回较少行数据的的表，所以大表也可能称为驱动表，关键看限制条件。对于并行查询，我们经常选择大表作为驱动表，因为大表可以充分利用并行功能。当然，有时对查询使用并行操作并不一定会比查询不使用并行操作效率高，因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件，而且还要看你的硬件配置是否可以支持并行 ( 如是否有多个 CPU ，多个硬盘控制器 ) ，所以要具体问题具体对待。

NL 连接的例子：
SQL> explain plan for
select a.dname,b.sql
from dept a,emp b
where a.deptno = b.deptno;

Query Plan
-------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
   NESTED LOOPS
    TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
    TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]

哈希连接 (Hash Join, HJ)
        这种连接是在 oracle 7.3 以后引入的，从理论上来说比 NL 与 SMJ 更高效，而且只用在 CBO 优化器中。
        较小的 row source 被用来构建 hash table 与 bitmap ，第 2 个 row source 被用来被 hansed ，并与第一个 row source 生成的 hash table 进行匹配，以便进行进一步的连接。 Bitmap 被用来作为一种比较快的查找方法，来检查在 hash table 中是否有匹配的行。特别的，当 hash table 比较大而不能全部容纳在内存中时，这种查找方法更为有用。这种连接方法也有 NL 连接中所谓的驱动表的概念，被构建为 hash table 与 bitmap 的表为驱动表，当被构建的 hash table 与 bitmap 能被容纳在内存中时，这种连接方式的效率极高。

HASH 连接的例子：
SQL> explain plan for
select /*+ use_hash(emp) */ empno
from emp, dept
where emp.deptno = dept.deptno;

Query Plan
----------------------------
SELECT STATEMENT  [CHOOSE] Cost=3
   HASH JOIN
    TABLE ACCESS FULL DEPT
    TABLE ACCESS FULL EMP

        要使哈希连接有效，需要设置 HASH_JOIN_ENABLED=TRUE ，缺省情况下该参数为 TRUE ，另外，不要忘了还要设置 hash_area_size 参数，以使哈希连接高效运行，因为哈希连接会在该参数指定大小的内存中运行，过小的参数会使哈希连接的性能比其他连接方式还要低。

总结一下，在哪种情况下用哪种连接方法比较好：
排序 - - 合并连接 (Sort Merge Join, SMJ) ：
        a) 对于非等值连接，这种连接方式的效率是比较高的。
        b) 如果在关联的列上都有索引，效果更好。
        c) 对于将 2 个较大的 row source 做连接，该连接方法比 NL 连接要好一些。
        d) 但是如果 sort merge 返回的 row source 过大，则又会导致使用过多的 rowid 在表中查询数据时，数据库性能下降，因为过多的 I/O 。
嵌套循环 (Nested Loops, NL) ：
        a) 如果 driving row source( 外部表 ) 比较小，并且在 inner row source( 内部表 ) 上
有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时，使用这种方法可以得到较好的效率。
        b) NESTED LOOPS 有其它连接方法没有的的一个优点是：可以先返回已经
连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据，
这可以实现快速的响应时间。
哈希连接 (Hash Join, HJ) ：
        a) 这种方法是在 oracle7 后来引入的，使用了比较先进的连接理论，
        一般来说，其效率应该好于其它 2 种连接，但是这种连接只能用在
        CBO 优化器中，而且需要设置合适的 hash_area_size 参数，
        才能取得较好的性能。
b) 在 2 个较大的 row source 之间连接时会取得相对较好的效率，在一个
row source 较小时则能取得更好的效率。
c) 只能用于等值连接中

笛卡儿乘积 (Cartesian Product)
        当两个 row source 做连接，但是它们之间没有关联条件时，就会在两个 row source 中做笛卡儿乘积，这通常由编写代码疏漏造成 ( 即程序员忘了写关联条件 ) 。笛卡尔乘积是一个表的每一行依次与另一个表中的所有行匹配。在特殊情况下我们可以使用笛卡儿乘积，如在星形连接中，除此之外，我们要尽量使用笛卡儿乘积，否则，自己想结果是什么吧！

注意在下面的语句中，在 2 个表之间没有连接。
SQL> explain plan for
select emp.deptno,dept,deptno
from emp,dept

Query Plan
------------------------------
SLECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
  MERGE JOIN CARTESIAN
    TABLE ACCESS FULL DEPT
    SORT JOIN
      TABLE ACCESS FULL EMP

CARTESIAN 关键字指出了在 2 个表之间做笛卡尔乘积。假如表 emp 有 n 行， dept 表有 m 行，笛卡尔乘积的结果就是得到 n * m 行结果。

 

 

资料来源： http://www.oracle.com.cn/viewthread.php?tid=80153&extra=page%3D1%26amp%3Bfilter%3Ddigest