二．访问Table的方式
ORACLE 采用两种访问表中记录的方式:
a. 全表扫描
全表扫描就是顺序地访问表中每条记录. ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描。
b. 索引扫描
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, ROWID包含了表中记录的物理位置信息.ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
其中ORACLE对索引又有两种访问模式.
a)索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)
大多数情况下, 优化器通过WHERE子句访问INDEX.
例如:
表LOADING有两个索引 : 建立在LOADING列上的唯一性索引LOADING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引IDX_MANAGER.
SELECT loading
FROM LOADING
WHERE LOADING = ‘ROSE HILL’;
在内部 , 上述SQL将被分成两步执行, 首先 , LOADING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问 , 获得相对应的ROWID, 通过ROWID访问表的方式执行下一步检索.
如果被检索返回的列包括在INDEX列中,ORACLE将不执行第二步的处理(通过ROWID访问表). 因为检索数据保存在索引中, 单单访问索引就可以完全满足查询结果.
下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作.
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE LOADING = ‘ROSE HILL’;
b)索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)
适用于两种情况:
1. 基于一个范围的检索
2. 基于非唯一性索引的检索
例1:
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE LOADING LIKE ‘M%’;
WHERE子句条件包括一系列值, ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK . 由于索引范围查询将返回一组值, 它的效率就要比索引唯一扫描
低一些.
例2:
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’;
这个SQL的执行分两步, IDX_MANAGER的索引范围查询(得到所有符合条件记录的ROWID) 和下一步同过ROWID访问表得到LOADING列的值. 由于IDX_MANAGER是一个非唯一性的索引,数据库不能对它执行索引唯一扫描.
由于SQL返回LOADING列,而它并不存在于IDX_MANAGER索引中, 所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的操作.
WHERE子句中, 如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符(WILDCARD)开始, 索引将不被采用.
SELECT LOADING
FROM LOADING
WHERE MANAGER LIKE ‘％HANMAN’;
在这种情况下，ORACLE将使用全表扫描.
三．SQL调优的本质就是调整执行计划。
在好多情况下，oracle自动选择的执行计划并不是最优的，这时需要我们人工去干预。(什么是执行计划?)
对SQL调优基本步骤：
a)捕获SQL语句
b)产生SQL语句的执行计划；
c)验证统计信息(SQL语句涉及到的表格是否做过分析)，表格信息(结果集的记录数，索引)，字段上面数据分布特点
d)通过手工收集到的信息，形成自己理想的执行计划。
e)如果做过分析，则重新分析相关表格或者做柱状图分析。
f)如果没有做过分析，则通过尝试不同的Hint，从而获得合适的执行计划。
g)当我们正常无法调优到位时，可以打开10053事件打开优化器的跟踪，看看Oracle如何选择的.
alter session set events='10053 trace name context forever,level 2';
四．如何捕获SQL语句
捕获SQL语句的方法有如下几种：
1．SQL TRACE或10046跟踪某个模块。
2．PERFSTAT性能统计包，使用方法见附录二。
3．V$SQL，V$SESSION_WAIT，V$SQL_TEXT
五．如何查看执行计划
查看SQL语句的执行计划有以下几种：
1．Set autotrace on(set autotrace traceonly exp)
2．Explain plan for …..
@?/rdbms/admin/utlxpls.sql
3．V$SQL_PLAN视图
column operation format a16
column "Query Plan" format a60
column options format a15
column object_name format a20
column id format 99
select id,lpad(' ',2*(level-1))||operation||' '||options||' '||object_name||' '
||decode(id,0,'Cost = '||position) "Query Plan"
from (select *
from v$sql_plan
where address='&a') sql_plan
start with id = 0
connect by prior id = parent_id
/
4．第三方工具，如pl/sql developer,TOAD
六．SQL语句主要的连接方法
a)Nested-loop join
适合于小表(几千条，几万条记录)与大表做联接
在联接列上有索引。
分内表和外表(驱动表)，靠近from子句的是内表。从效率上讲，小表应该作外表，大表应该作内表，即大表查询时走索引。
COST= Access cost of A(驱动表) + (access cost of B * number of rows from A)
成本计算方法：
设小表100行，大表100000行。
两表均有索引：
如果小表在内，大表在外(驱动表)的话，则扫描次数为：
100000+100000*2 (其中2表示IO次数，一次索引，一次数据)
如果大表在内，小表在外(驱动表)的话，则扫描次数为：
100+100*2.
两表均无索引：
如果小表在内，大表在外的话，则扫描次数为：
100000+100*100000
如果大表在内，小表在外的话，则扫描次数为：
100+100000*100
注意：如果一个表有索引，一个表没有索引，ORACLE会将没有索引的表作驱动表。如果两个表都有索引，则外表作驱动表。如果两个都没索引的话，则也是外表作驱动表。
基本的执行计划如下所示：
NESTED LOOPS
TABLE ACCESS (BY ROWID) OF our_outer_table
INDEX (..SCAN) OF outer_table_index(….)
TABLE ACCESS (BY ROWID) OF our_inner_table
INDEX (..SCAN) OF inner_table_index(….)
b)Hash join
适合于大表与大表，小表(几十万，几百万)与大表之间的联连。
联接列上不需要索引。
基本执行计划如下：
HASH JOIN
TABLE ACCESS (….) OF tableA
TABLE ACCESS (….) OF tableB
cost= (access cost of A * number of hash partitions of B) + access cost of B
可以看出主要成本在于A表是否可以被Cache。Hash_area_size的大小将决定Hash Join的主要成本。可以看出Hash Join的成本和返回集合并没有直接的关系，所以当返回结果集比较大的时候一般具有较好的性能。
为了加快hash join的速度，可以调大hash_area_size和pga_aggregate_target（默认为25M）的值。
c)Sort Merge join
每一个Row Source在Join列上均排序。
然后两个排序后的Row Source合并后，作一个结果集返回。
Sort/Merge Join仅仅对equal Join有效。
基本执行计划
MERGE (JOIN)
SORT (JOIN)
TABLE ACCESS (….) OF tableA
SORT (JOIN)
TABLE ACCESS (….) OF tableB
cost= access cost of A + access cost of B +(sort cost of A + sort cost of B)
可以看出Sort的成本是Merge Join的主要构成部分。这样sort_area_size的大小将很大程度决定Merge Join的大小。同样如果A表或者B表已经经过排序的，那么Merge Join往往具有很好的性能。其不会走索引。
没有驱动表的概念，即时响应能力较差。
七．一般情况下最常见的5种问题
1. Statement not written for indexes25%
2. Indexes are missing or inappropriate16%
3. Use of single-column index merge15%
4. Misuse of nested loop, sort merge, or hash join12%
5. Misuse of IN, EXISTS, NOT IN, NOT EXISTS, or table joins8%
不过在我们这里，最常见的问题是在第2条，第3条，第4条。
1．Statement not written for indexes
类似于这样的：
SELECT account_name, trans_date, amount
FROM transaction
WHERE SUBSTR(account_name,1,7) = ' CAPITAL';
WHERE account_name LIKE 'CAPITAL%';
Account_date 日期
To_char(Account_date,’YYYY-MM-DD:HH24:MI:SS’)=’200508XXX’;
Account_date=to_date(‘200508….’,’yyyy-mm-dd);
2．Indexes are missing or inappropriate
例如REP_C021中有这样一句：
select SUBSIDIARYID,260,' 300电话卡',
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))) +
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),0
from cardsusage200508 a, service b
where a.caller = b.servicecode and
(b.property = i_property or i_property is null) and
a.cdrtype = 102
group by SUBSIDIARYID, 260, ' 300电话卡';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
1 0 SORT (GROUP BY)
2 1 NESTED LOOPS
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CARDSUSAGE200508'
4 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SERVICE'
5 4 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'SERVICE_CODE'
我们取其中的select语句进行调优。在调整之前，原select语句需要6分钟左右。
12:19:20 SQL> select cdrtype,count(*) from cardsusage200508
12:20:12 2 group by cdrtype;
CDRT COUNT(*)
---- ----------
102 637
106 1973757
107 2390097
112 46016
113 20
针对cardsuage200508表格的特性，我们在CDRTYPE字段上建立一个位图索引CARDSUSAGE_CDRTYPE_BTIDX。
将SQL语句加上以下Hint：
select /*+ INDEX(A, CARDSUSAGE_CDRTYPE_BTIDX)*/
SUBSIDIARYID,260,' 300电话卡',
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))) +
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 1, ceil(duration / 60))),
sum(decode(feetype, 0, ceil(duration / 60))),0
from cardsusage200508 a, service b
where a.caller = b.servicecode and
(b.property = i_property or i_property is null) and
a.cdrtype = 102
group by SUBSIDIARYID, 260, ' 300电话卡';
这样调整后，只需要几秒钟即可出来。
3. Use of single-column index merge
复合索引有的时候比单列索引效率更高。根据where子句中的具体情况，有时可以建立复合索引。例如：
select a.AccountNum,a.ChargeID,a.Total,b.ItemID,
b.Amount,c.billingcycle
from charge_bill a, chargedetail_bill b, Account c
where a.AccountNum > 1 and a.AccountNum <= 1969618 and
a.status = '0' and a.InvoiceID is null and c.paymentmethod != '7' and
a.Total > 0 and a.AccountNum = c.AccountNum and
a.ChargeID = b.ChargeID
order by a.AccountNum, a.ChargeID, b.ItemID;
这样的SQL语句执行需要3分27秒。
我们做了以下优化：
在charge_bill表格的accountnum,status,total,invoiceid列上建立一个复合索引。这样上述SQL语句需要40秒左右。
Resume Service过程中有这么一句：
SELECT NVL(SUM(A.FEE),0)
FROM ACCOUNTBALANCE A,INVOICE B
WHERE A.OBJECTID = B.INVOICEID AND A.ACCOUNTNUM = :b1
AND B.BILLINGBEGINDATE < TO_DATE(:b2,'yyyymmdd');
该语句需要执行大概72000次。整个过程执行大概需要100分钟左右。
将:b1以具体的值代替，这条SQL语句执行很快，大概0.1秒左右。
我们做了以下优化：
在invoiceid,billingbegindate列上创建了一个索引idx_invoice_hc。
将上述SQL语句改成：
select /*+ use_nl(a,b) index(b,IDX_INVOICE_HC)*/ nvl(sum(a.fee),0)
from accountbalance a,invoice b
where a.objectid=b.invoiceid and a.accountnum=m_accountnum
and b.billingbegindate
这样一来，该过程的执行时间快的时候大概在10分钟左右，慢的时候(IO异常紧张的时)大概在30分钟左右。
4.Misuse of nested loop, sort merge, or hash join
表格之间的连接方式和连接顺序都将极大的影响SQL语句的性能。这种问题在平时最常见。ORACLE在处理5张或5张以上的表格的连接时候，很容易出问题。一般情况下，谨记前面表格之间的连接原则，即可以处理此类问题。
例如：
select b.SUBSIDIARYID,
c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),
'gsm',count(*),sum(decode(untelLOCALCHARGE,
0,decode(duration,0,1,
decode(sign(duration - 1800),
1, 2 + trunc((duration - 1201) / 600),
2)), trunc((duration + 599) / 600))),
sum(nvl(GSMCHARGE, 0)),nvl(property, '0'),
SUM(trunc((duration + 599) / 600))
from rt_untelecomusage a ,service b, account c
where a.starttime >
to_date(to_char(add_months(to_date('200508 ', 'YYYYMM'), -1),
'YYYYMM') || '20235959',
'YYYYMMDDHH24MISS') and
a.starttime < to_date('200508 ' || '21', 'YYYYMMdd') and
gsmcharge > 0 and a.serviceid = b.serviceid and
b.accountnum = c.accountnum
group by b.SUBSIDIARYID,
c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),
'gsm',nvl(property, '0');
该语句原先需要4，5个小时左右。
优化：
alter session set hash_area_size=300000000;
select /*+ use_hash(b,c) ordered NO_EXPAND full(a) use_hash(a)*/ b.SUBSIDIARYID,c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),
'gsm',count(*), sum(decode(untelLOCALCHARGE,0,decode(duration,0, 1,
decode(sign(duration - 1800), 1,2 + trunc((duration - 1201) / 600), 2)),
trunc((duration + 599) / 600))),sum(nvl(GSMCHARGE, 0)),
nvl(property, '0'),SUM(trunc((duration + 599) / 600))
from service b, account c,untelecomusage_200508 a
where a.starttime >
to_date(to_char(add_months(to_date('200508', 'YYYYMM'), -1),
'YYYYMM') || '20235959',
'YYYYMMDDHH24MISS') and
a.starttime < to_date('200508' || '21', 'YYYYMMdd') and
gsmcharge > 0 and a.serviceid = b.serviceid and
b.accountnum = c.accountnum
group by b.SUBSIDIARYID,c.paymentmethod || ':' || nvl(subscribertype, '9999999'),'gsm',nvl(property, '0');
这样优化后，只需要40分钟左右即可。
八．案例
1．循环Update操作
以下过程太慢了， 半个小时连5000条记录都未处理，总 共有7万多条。
declare
cursor c1 is
select caller
from zxx_sms_step where chargemonth=200504 and fee is null;
icnt number;
begin
icnt:=0;
for m_c1 in c1 loop
update zxx_sms_step a set fee=
(select nvl(sum(pascharge),0) from ipasimport_200504 where caller=m_c1.caller and pastag in (1243,1251))
where caller=m_c1.caller and chargemonth=200504;
icnt:=icnt+1;
if icnt=500 then
exit;
end if;
end loop;
end;
这样的SQL语句，建议先将update中的子查询生成一张中间表，然后再update。
alter session set hash_area_size=400000000 ;
select /*+use_hash(a,b)*/ b.caller,nvl(sum(a.pascharge),0) from ipasimport_200504 a,zxx_sms_step b
where b.chargemonth=200504 and b.fee is null
and a.caller=b.caller and a.pastag in (1243,1251)
group by b.caller;
这样10分钟不到就可产生中间表，然后再update只需几分钟即可。
2．部分表格未做统计信息分析
网通OA系统自从oracle服务器从pc服务器上迁到小型机上后，其CPU利用率经常冲到很高。而其中每一个进程在某个瞬间将占用40%左右的CPU。这些进程都是通过jdbc thin client 连过来的。
通过抓取其sql_text，发现以下两条SQL语句不正常。
1.
SQL> select D.flow_inid,D.step_inco,D.deal_man,D.agen_men,D.time_set,D.peri_man,
2 S2.fsub_set,S2.fsub_id,F.mtbl_stru,F.doc_name,F.svr_name
3 from deal_info D,step_inst S1,step_def S2,flow_inst F
4 where D.step_inco=S1.step_inco and S1.flow_id=S2.flow_id
5 and S1.step_code=S2.step_code and S1.flow_inid=F.flow_inid and D.step_type=5
6 and D.fsub_flag is not null and D.fsub_flag=1 and rownum<=1;
其执行计划和统计信息如下：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=22 Card=1 Bytes=1077)
1 0 COUNT (STOPKEY)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=22 Card=1 Bytes=1077)
3 2 NESTED LOOPS (Cost=21 Card=1 Bytes=360)
4 3 NESTED LOOPS (Cost=20 Card=1 Bytes=150)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'STEP_INST' (Cost=2 Card=9 Bytes=153)
6 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEAL_INFO' (Cost=2 Card=1 Bytes=133)
7 6 INDEX (RANGE SCAN) OF 'DEAL_INFO_STEP_INCO' (NON-UNIQUE) (Cost=2
8 3 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'FLOW_INST' (Cost=1 Card=1 Bytes=210)
9 8 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_FLOW_INST' (UNIQUE)
10 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'STEP_DEF' (Cost=1 Card=1 Bytes=717)
11 10 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'STEP_DEF_PK11119358638593' (UNIQUE)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
270626 consistent gets
273 physical reads
0 redo size
1079 bytes sent via SQL*Net to client
655 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
0 rows processed
这条SQL语句执行的时间也不长，就几秒钟，但是我们看到consistent gets很高有27万多，这个操作就是消耗CPU的祸首。从执行计划来看，其执行计划显然不可理，问题出在表格的连接顺序上面，应该是deal_info表格做为驱动表先访问。
检查这些表格的统计分析，发现step_def表格未做分析，对该表格做统计信息分析，并对deal_info表做柱状图分析后：
analyze table deal_info compute statistics for all indexed columns;
其执行计划正是我们所想要的，同时consistent gets也只有200左右，该操作所消耗的CPU也下降到了1%。
2.表格的柱状图信息没有分析：
SELECT SO.SO_NBR, so_type.name,STATUS.STS_WORDS, SO.REMARKS, SO.CHECK_TYPE,CTRL_ASGN.DISPATCHED_DATE,
CTRL_ASGN.PRE_ALARM_DATE, CTRL_ASGN.ALARM_DATE
from SO,SO_HANDLE, CTRL_ASGN,so_type,status
WHERESO_HANDLE.SO_NBR=SO.SO_NBR AND SO.SO_NBR=CTRL_ASGN.SO_NBR
AND SO_HANDLE.HANDLE_TYPE_ID=1017
and so.so_type_id=so_type.so_type_id and so.PRIORITY=status.sts_id and status.table_name='SO'
AND STATUS.column_name ='PRIORITY' AND SO_HANDLE.WORK_AREA_ID= 300101
AND SO.STATE= 'B' AND SO.HALT ='N'
AND CTRL_ASGN.STATE = 'B'
AND CTRL_ASGN.STS = 'D';
该SQL语句执行时间要2分钟左右。
执行计划如下：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=HINT: RULE
1 0 NESTED LOOPS
2 1 NESTED LOOPS
3 2 NESTED LOOPS
4 3 NESTED LOOPS
5 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'STATUS'
6 5 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_STATUS' (UNIQUE)
7 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'CTRL_ASGN'
8 7 INDEX (RANGE SCAN) OF 'CTRL_ASGN_0002'
9 3 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO'
10 9 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_SO' (UNIQUE)
11 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO_TYPE'
12 11 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_SO_TYPE' (UNIQUE)
13 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO_HANDLE'
14 13 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_SO_HANDLE' (UNIQUE)
我们收集表格信息和结果集的信息:
SQL> select count(*) from CTRL_ASGN;
COUNT(*)
----------
1832469
SQL> select count(*) from status;
COUNT(*)
----------
1718
SQL> select count(*) from so;
COUNT(*)
----------
300296
SQL> select count(*) from so_type;
COUNT(*)
----------
265
SQL> select count(*) from so_handle;
COUNT(*)
----------
1296263
select count(*) from ctrl_asgn where CTRL_ASGN.STATE = 'B' AND CTRL_ASGN.STS = 'D';
COUNT(*)
----------
331490
select count(*) from so where SO.STATE= 'B' AND SO.HALT ='N';
COUNT(*)
----------
361
select count(*) from so_handle where SO_HANDLE.HANDLE_TYPE_ID=1017 and SO_HANDLE.WORK_AREA_ID= 300101;
COUNT(*)
----------
30086
通过对上面这些信息进行分析，我们可以发现这个问题也可以归结为表格之间的连接顺序上面。通过将SO表做柱状图分析后，该SQL语句只需1秒钟即可出来。
Analyze table so compute statistics for all indexed columns;
执行计划变成如下：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=273 Card=32 Bytes=3936)
1 0 NESTED LOOPS (Cost=273 Card=32 Bytes=3936)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=153 Card=30 Bytes=2730)
3 2 HASH JOIN (Cost=33 Card=30 Bytes=2130)
4 3 NESTED LOOPS (Cost=31 Card=30 Bytes=1620)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'STATUS' (Cost=2 Card=1 Bytes=25)
6 4 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO' (Cost=29 Card=59 Bytes=1711)
7 6 INDEX (RANGE SCAN) OF 'SO_0003' (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=59)
8 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SO_TYPE' (Cost=1 Card=128 Bytes=2176)
9 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SO_HANDLE' (Cost=4 Card=280 Bytes=5600)
10 9 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_SO_HANDLE' (UNIQUE) (Cost=3 Card=280)
11 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'CTRL_ASGN' (Cost=4 Card=13620 Bytes=435840)
12 11 INDEX (RANGE SCAN) OF 'CTRL_ASGN_0003' (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=13620)
3．Not exists的使用
--停机保号用户数(除欠费)
select 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',count(distinct serviceid),1,'200509',groupid from cbq_lch_usage0
where subsidiaryid=1 and subid<>'02' and subid<>'06' and status='7' and
serviceid not in (select serviceorderid from cbq_qf_usage1 where status<>'3' and status <> '8')
group by 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',1,'200509',groupid ;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
1 0 SORT (GROUP BY)
2 1 FILTER
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CBQ_LCH_USAGE0'
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CBQ_QF_USAGE1'
Elapsed: 13:48:26.85
调整：
not in 改成not exists
create index idx_serviceorderid on cbq_qf_usage1(serviceorderid) nologging;
select 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',count(distinct serviceid),1,'200509',a.groupid
from cbq_lch_usage0 a
where a.subsidiaryid=1 and a.subid<>'02' and a.subid<>'06' and a.status='7'
and not exists(select 1 from cbq_qf_usage1 b where status<>'3' and status<>'8' and a.serviceid=b.serviceorderid)
group by 'XJ'||1||'180','停机保号用户数',1,'200509',a.groupid;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
1 0 SORT (GROUP BY)
2 1 FILTER
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CBQ_LCH_USAGE0'
4 2 TABLE ACCESS (BY INDEX) OF 'CBQ_QF_USAGE1'
5 4 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_SERVICEORDERID'
Elapsed: 00:00:01.36
九．其他
1．SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘
当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态 SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法. 实际上,ORACLE在解析的过程中, 会将’*’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间.
2．用TRUNCATE替代DELETE
3．使用表的别名(Alias)
当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.
4.索引的等级
一般情况索引等级如下：
a) 等式比较比范围比较要高。
b) 唯一性索引比非唯一性索引要高。
c) 一般情况下单列索引等级要比复合索引高，但如果where子句中包含所有复合索引的字段，则复合索引等级高。
例如：
SELECT col1, ...
FROM emp
WHERE emp_name = 'GURRY'
AND emp_no = 127
AND dept_no = 12
Index1 (emp_name)
Index2 (emp_no, dept_no, emp_name)
ORACLE将使用索引Index2。
5.统计信息分析
在现实当中，有关analyze分析有以下两种误区：
a) 只要对主要的或者关键的表格做分析即可。其实正确的应该是需要对所有涉及到的表格都做过分析。
b) 做一次分析后即可高枕无忧。事实上，一旦做过分析后，就应该定期更新这些统计信息，以保证统计信息的正确性。
6．Exists总比In快
有许多人认为用Exists总比用In要快,这也是一个误区。有时用in反而比用Exists快。
他们之间的区别如下：
IN subquery，首先执行subquery，由subquery来驱动父查询。而Exists子查询则由父查询来驱动子查询。这就是两者之间的区别。
所以如果子查询小的话，则可以采用in会快一些，如果子查询大的话，则采用exists会快一些。
7．>与>=
大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A，
30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。
那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2时ORACLE会先找出
为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。
8. 使用索引来避免排序
索引是排好序的，在某些情况下可以使用索引来避免排序。
SELECT acc_name,acc_surname
FROM account acct
ORDER BY 1;
SELECT /*+ INDEX_ASC(acct acc_ndx1) */ acc_name,acc_surname
FROM account acct;
9.大对象操作
a)Big Insert
(1)direct insert(serial and parallel)
insert /*+append*/into tab1 select * from tab2;
Insert /*+append parallel(emp,8)*/ into emp select * from emp_bak;
(2)nologging
insert into tab1 nologging select * from tab2;
(3)Large extent size
更大的extent可以获得更好的insert性能。
(5)Large rollback segment
b)Large Index Create
大的索引extent size值
大的Sort_area_size值
采用nologging
采用parallel
大的临时表空间
alter session sort_area_size=100000000;
create index xxx on aa(ab) nologging parallel 2;
c)Large Delete
分几次delete。
附录一
Hint全集
174. /*+ALL_ROWS*/
表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化.例如:
SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='CCBZZP';
175. /*+FIRST_ROWS*/
表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化.例如:
SELECT /*+FIRST_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='CCBZZP';
176. /*+CHOOSE*/
表明如果数据字典中有访问表的统计信息,将基于开销的优化方法,并获得最佳的吞吐量;表明如果数据字典中没有访问表的统计信息,将基于规则开销的优化方法;例如:
SELECT /*+CHOOSE*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='CCBZZP';
177. /*+ RULE*/
表明对语句块选择基于规则的优化方法.例如:
SELECT /*+ RULE */ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='CCBZZP';
178. /*+ FULL(TABLE)*/
表明对表选择全局扫描的方法.例如:
SELECT /*+FULL(A)*/ EMP_NO,EMP_NAM FROM BSEMPMS A WHERE EMP_NO='CCBZZP';
179. /*+ROWID(TABLE)*/
提示明确表明对指定表根据ROWID进行访问.例如:
SELECT /*+ROWID(BSEMPMS)*/ * FROM BSEMPMS WHERE ROWID>='AAAAAAAAAAAAAA'
AND EMP_NO='CCBZZP';
180. /*+CLUSTER(TABLE)*/
提示明确表明对指定表选择簇扫描的访问方法,它只对簇对象有效.例如:
SELECT /*+CLUSTER */ BSEMPMS.EMP_NO,DPT_NO FROM BSEMPMS,BSDPTMS
WHERE DPT_NO='TEC304' AND BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO;
181. /*+ INDEX(TABLE INDEX_NAME)*/
/*+index(table ind_name) index(table ind_name)*/
表明对表选择索引的扫描方法.例如:
SELECT /*+INDEX(BSEMPMS SEX_INDEX) USE SEX_INDEX BECAUSE THERE ARE FEWMALE BSEMPMS */ FROM BSEMPMS WHERE SEX='M';
182. /*+INDEX_ASC(TABLE INDEX_NAME)*/
表明对表选择索引升序的扫描方法.例如:
SELECT /*+INDEX_ASC(BSEMPMS PK_BSEMPMS) */ FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='CCBZZP';
183. /*+INDEX_COMBINE*/
为指定表选择位图访问路经,如果INDEX_COMBINE中没有提供作为参数的索引,将选择出位图索引的布尔组合方式.例如:
SELECT /*+INDEX_COMBINE(BSEMPMS SAL_BMI HIREDATE_BMI)*/ * FROM BSEMPMS
WHERE SAL<5000000 AND HIREDATE
184. /*+INDEX_JOIN(TABLE INDEX_NAME)*/
提示明确命令优化器使用索引作为访问路径.例如:
SELECT /*+INDEX_JOIN(BSEMPMS SAL_HMI HIREDATE_BMI)*/ SAL,HIREDATE
FROM BSEMPMS WHERE SAL<60000;
185. /*+INDEX_DESC(TABLE INDEX_NAME)*/
表明对表选择索引降序的扫描方法.例如:
SELECT /*+INDEX_DESC(BSEMPMS PK_BSEMPMS) */ FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='CCBZZP';
186. /*+INDEX_FFS(TABLE INDEX_NAME)*/
对指定的表执行快速全索引扫描,而不是全表扫描的办法.例如:
SELECT /*+INDEX_FFS(BSEMPMS IN_EMPNAM)*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TEC305';
187. /*+ADD_EQUAL TABLE INDEX_NAM1,INDEX_NAM2,...*/
提示明确进行执行规划的选择,将几个单列索引的扫描合起来.例如:
SELECT /*+INDEX_FFS(BSEMPMS IN_DPTNO,IN_EMPNO,IN_SEX)*/ * FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='CCBZZP' AND DPT_NO='TDC306';
188. /*+USE_CONCAT*/
对查询中的WHERE后面的OR条件进行转换为UNION ALL的组合查询.例如:
SELECT /*+USE_CONCAT*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TDC506' AND SEX='M';
189. /*+NO_EXPAND*/
对于WHERE后面的OR 或者IN-LIST的查询语句,NO_EXPAND将阻止其基于优化器对其进行扩展.例如:
SELECT /*+NO_EXPAND*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TDC506' AND SEX='M';
190. /*+NOWRITE*/
禁止对查询块的查询重写操作.
191. /*+REWRITE*/
可以将视图作为参数.
192. /*+MERGE(TABLE)*/
能够对视图的各个查询进行相应的合并.例如:
SELECT /*+MERGE(V) */ A.EMP_NO,A.EMP_NAM,B.DPT_NO FROM BSEMPMS A (SELET DPT_NO
,AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM BSEMPMS B GROUP BY DPT_NO) Va WHERE A.DPT_NO=V.DPT_NO
AND A.SAL>V.AVG_SAL;
193. /*+NO_MERGE(TABLE)*/
对于有可合并的视图不再合并.例如:
SELECT /*+NO_MERGE(V) */ A.EMP_NO,A.EMP_NAM,B.DPT_NO FROM BSEMPMS A (SELET DPT_NO
,AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM BSEMPMS B GROUP BY DPT_NO) V WHERE A.DPT_NO=V.DPT_NO
AND A.SAL>V.AVG_SAL;
194. /*+ORDERED*/
根据表出现在FROM中的顺序,ORDERED使ORACLE依此顺序对其连接.例如:
SELECT /*+ORDERED*/ A.COL1,B.COL2,C.COL3 FROM TABLE1 A,TABLE2 B,TABLE3 C
WHERE A.COL1=B.COL1 AND B.COL1=C.COL1;
195. /*+USE_NL(TABLE)*/
将指定表与嵌套的连接的行源进行连接,并把指定表作为内部表.例如:
SELECT /*+ORDERED USE_NL(BSEMPMS)*/ BSDPTMS.DPT_NO,BSEMPMS.EMP_NO,BSEMPMS.EMP_NAM FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHERE BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO;
196. /*+USE_MERGE(TABLE)*/
将指定的表与其他行源通过合并排序连接方式连接起来.例如:
SELECT /*+USE_MERGE(BSEMPMS,BSDPTMS)*/ * FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHERE
BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO;
197. /*+USE_HASH(TABLE)*/
将指定的表与其他行源通过哈希连接方式连接起来.例如:
SELECT /*+USE_HASH(BSEMPMS,BSDPTMS)*/ * FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHERE
BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO;
198. /*+DRIVING_SITE(TABLE)*/
强制与ORACLE所选择的位置不同的表进行查询执行.例如:
SELECT /*+DRIVING_SITE(DEPT)*/ * FROM BSEMPMS,DEPT@BSDPTMS WHERE BSEMPMS.DPT_NO=DEPT.DPT_NO;
199. /*+LEADING(TABLE)*/
将指定的表作为连接次序中的首表.
200. /*+CACHE(TABLE)*/
当进行全表扫描时,CACHE提示能够将表的检索块放置在缓冲区缓存中最近最少列表LRU的最近使用端例如:
SELECT /*+FULL(BSEMPMS) CAHE(BSEMPMS) */ EMP_NAM FROM BSEMPMS;
201. /*+NOCACHE(TABLE)*/
当进行全表扫描时,CACHE提示能够将表的检索块放置在缓冲区缓存中最近最少列表LRU的最近使用端，例如:
SELECT /*+FULL(BSEMPMS) NOCAHE(BSEMPMS) */ EMP_NAM FROM BSEMPMS;
202. /*+APPEND*/
直接插入到表的最后,可以提高速度.
insert /*+append*/ into test1 select * from test4 ;
203. /*+NOAPPEND*/
通过在插入语句生存期内停止并行模式来启动常规插入.
insert /*+noappend*/ into test1 select * from test4;
附录二
STATSPACK包的使用指南
1.oracle8.1.6开始引进statspack，statspack是诊断oracle性能的强有力的工具。
2.安装前准备
A.首先是系统参数的确认：
job_query_processes：为了建立自动任务，执行数据收集，该参数要大于0
time_statistics：为了收集操作系统计时信息等，需要将其设置为TRUE
B.建议最好是单独的为perfstat用户（即安装statspack要建的用户）单独建立数据表空间和临时表空间，数据表空间至少要有100M的空闲空间，否则创建statspack对象会失败，如果打算长期使用statspack，可以考虑建稍大些的数据表空间。
3.安装
A.安装脚本
安 装的脚本所在目录是$ORACLE_HOME/rdbms/admin，在oracle8.1.6版本安装脚本是statscre.sql，之后 8.1.7版本开始就是spcreate.sql，安装所需用户在9i之前的需要internal或者拥有sysdba权限的用户，9i需要的用户是 sys（9i已经不存在internal用户了）
执行安装脚本如下：
SQL> @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/spcreate
B. 在安装过程中，需要填写perfstat用户的密码，并且选择perfstat用户的数据表空间和临时表空间，安装完成之后，察看相应的.lis文件检查 安装是否正确无误，有问题可以通过spdrop.sql完成statspack的卸载，重新运行spcreate.sql完成statspack的安装。
4. 测试
最简单的statspack报告生成，运行两次statspack.snap，然后运行spreport.sql生成一个基于 两个时间点的报告。如果是8.1.7.3之前版本的Oracle，需要修改spcpkg.sql，要将substr修改为substrb，如下位置：
select l_snap_id
, p_dbid
, p_instance_number
, substr(sql_text,1,31) ? substrb(sql_text,1,31)
建立简单的statspack报告过程如下：
SQL> execute statspack.snap (i_snap_level=>10)
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> execute statspack.snap
PL/SQL procedure successfully completed.
SQL> @$ORACLE_HOME/rdbms/admin/spreport
Spreport的执行过程中会列出需要选择的快照，你需要填写该报告描述的开始和结束的快照序号，并填写报告的文件名，当然可以不填，使用默认的报告文件名，默认的会生成在目录$ORACLE_HOME/rdbms/admin中
这样就可以验证statspack已经正确的安装完成了
自动收集statspack快照
正常在真正的环境下，我们是需要连续的采样一段时间，这样生成的statspack才能更好的反映系统的现状，我们是可以通过spauto.sql来自动收集数据的。
主要可能会设计到修改如下部分的内容
variable jobno number;
variable instno number;
begin
select instance_number into :instno from v$instance;
dbms_job.submit(:jobno, 'statspack.snap;', trunc(sysdate+1/24,'HH'), 'trunc(SYSDATE+1/24,''HH'')', TRUE, :instno);
commit;
end;
/
主要是修改1/24这个值，目前是一个小时自动收集一次数据，如果要改动为半个小时收集一次数据就修改为1/48,同理，进行或大或小的修改。
执行后，可以在spauto.lis文件中看到当前自动收集数据的job号等信息。当想要生成statspack报告的时候，只要选择任何两个不跨越停机时间的快照序号就可以了。注意，statspack是不能跨越停机的。