cr13324309138
cr13324309138

一次DBA_FREE_SPACE的优化

sql文本：


  1. SELECT TABLESPACE_NAME,
  2.          FILE_ID,
  3.          COUNT (*) EXTENT_COUNT,
  4.          MIN (BYTES) BYTES_MIN,
  5.          MAX (BYTES) BYTES_MAX,
  6.          ROUND (AVG (BYTES)) BYTES_AVG,
  7.          SUM (BYTES) BYTES
  8.     FROM DBA_FREE_SPACE
  9. GROUP BY TABLESPACE_NAME, FILE_ID;

执行计划：

| Id  | Operation                         | Name             | Starts | E-Rows |E-Bytes| Cost (%CPU)| A-Rows |   A-Time   | Buffers |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                  |                  |      1 |        |       |   319M(100)|   5404 |00:29:22.37 |      81M|
|   1 |  HASH GROUP BY                    |                  |      1 |   5404 |   121K|   319M  (1)|   5404 |00:29:22.37 |      81M|
|   2 |   VIEW                            | DBA_FREE_SPACE   |      1 |    294M|  6457M|   319M  (1)|   1985K|00:29:16.96 |      81M|
|   3 |    UNION-ALL                      |                  |      1 |        |       |            |   1985K|00:29:15.81 |      81M|
|   4 |     NESTED LOOPS                  |                  |      1 |      1 |    66 |     4   (0)|      0 |00:00:00.01 |      30 |
|   5 |      NESTED LOOPS                 |                  |      1 |      1 |    48 |     3   (0)|      0 |00:00:00.01 |      30 |
|   6 |       TABLE ACCESS FULL           | FET$             |      1 |      1 |    39 |     3   (0)|      0 |00:00:00.01 |      30 |
|   7 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | FILE$            |      0 |      1 |     9 |     0   (0)|      0 |00:00:00.01 |       0 |
|*  8 |        INDEX UNIQUE SCAN          | I_FILE2          |      0 |      1 |       |     0   (0)|      0 |00:00:00.01 |       0 |
|*  9 |      TABLE ACCESS CLUSTER         | TS$              |      0 |      1 |    18 |     1   (0)|      0 |00:00:00.01 |       0 |
|  10 |     NESTED LOOPS                  |                  |      1 |    520 | 37440 |   145   (0)|    677K|00:09:47.75 |      27M|
|  11 |      NESTED LOOPS                 |                  |      1 |    520 | 32760 |     3   (0)|    677K|00:00:07.85 |     110K|
|* 12 |       TABLE ACCESS FULL           | TS$              |      1 |     26 |   624 |     3   (0)|     26 |00:00:00.01 |      30 |
|* 13 |       FIXED TABLE FIXED INDEX     | X$KTFBFE (ind:1) |     26 |     20 |   780 |     0   (0)|    677K|00:00:07.55 |     110K|
|* 14 |      TABLE ACCESS FULL            | FILE$            |    677K|      1 |     9 |     0   (0)|    677K|00:09:38.88 |      27M|
|  15 |     NESTED LOOPS                  |                  |      1 |    294M|    37G|   319M  (1)|   1307K|00:19:24.13 |      53M|
|  16 |      NESTED LOOPS                 |                  |      1 |   1177M|   140G|   147K(100)|   1307K|00:00:55.39 |   84980 |
|  17 |       MERGE JOIN                  |                  |      1 |  11777 |   724K|     4  (25)|  13085 |00:00:00.20 |     639 |
|  18 |        TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| RECYCLEBIN$      |      1 |  13085 |   498K|     0   (0)|  13085 |00:00:00.08 |     609 |
|  19 |         INDEX FULL SCAN           | RECYCLEBIN$_TS   |      1 |      1 |       |     0   (0)|  13085 |00:00:00.03 |     157 |
|* 20 |        SORT JOIN                  |                  |  13085 |      4 |    96 |     4  (25)|  13085 |00:00:00.09 |      30 |
|* 21 |         TABLE ACCESS FULL         | TS$              |      1 |      4 |    96 |     3   (0)|     26 |00:00:00.01 |      30 |
|* 22 |       FIXED TABLE FIXED INDEX     | X$KTFBUE (ind:1) |  13085 |    100K|  6347K|    13 (100)|   1307K|00:00:54.54 |   84341 |
|* 23 |      TABLE ACCESS FULL            | FILE$            |   1307K|      1 |     9 |     0   (0)|   1307K|00:18:26.77 |      53M|
|  24 |     NESTED LOOPS                  |                  |      1 |      1 |   118 |     7   (0)|      0 |00:00:01.09 |     343K|
|  25 |      NESTED LOOPS                 |                  |      1 |      1 |   100 |     6   (0)|      0 |00:00:01.09 |     343K|
|  26 |       NESTED LOOPS                |                  |      1 |      1 |    61 |     6   (0)|      0 |00:00:01.09 |     343K|
|  27 |        TABLE ACCESS FULL          | FILE$            |      1 |      4 |    36 |     2   (0)|   5717 |00:00:00.01 |      41 |
|  28 |        TABLE ACCESS CLUSTER       | UET$             |   5717 |      1 |    52 |     1   (0)|      0 |00:00:01.08 |     343K|
|* 29 |         INDEX RANGE SCAN          | I_FILE#_BLOCK#   |   5717 |      1 |       |     1   (0)|    334K|00:00:00.22 |    9633 |
|* 30 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | RECYCLEBIN$      |      0 |  13085 |   498K|     0   (0)|      0 |00:00:00.01 |       0 |
|* 31 |        INDEX RANGE SCAN           | RECYCLEBIN$_TS   |      0 |      1 |       |     0   (0)|      0 |00:00:00.01 |       0 |
|* 32 |      TABLE ACCESS CLUSTER         | TS$              |      0 |      1 |    18 |     1   (0)|      0 |00:00:00.01 |       0 |
|* 33 |       INDEX UNIQUE SCAN           | I_TS#            |      0 |      1 |       |     0   (0)|      0 |00:00:00.01 |       0 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Query Block Name / Object Alias (identified by operation id):
-------------------------------------------------------------
   1 - SEL$1
   2 - SET$1 / DBA_FREE_SPACE@SEL$1
   3 - SET$1
   4 - SEL$2
   6 - SEL$2 / F@SEL$2
   7 - SEL$2 / FI@SEL$2
   8 - SEL$2 / FI@SEL$2
   9 - SEL$2 / TS@SEL$2
  10 - SEL$3
  12 - SEL$3 / TS@SEL$3
  13 - SEL$3 / F@SEL$3
  14 - SEL$3 / FI@SEL$3
  15 - SEL$4
  18 - SEL$4 / RB@SEL$4
  19 - SEL$4 / RB@SEL$4
  21 - SEL$4 / TS@SEL$4
  22 - SEL$4 / U@SEL$4
  23 - SEL$4 / FI@SEL$4
  24 - SEL$5
  27 - SEL$5 / FI@SEL$5
  28 - SEL$5 / U@SEL$5
  29 - SEL$5 / U@SEL$5
  30 - SEL$5 / RB@SEL$5
  31 - SEL$5 / RB@SEL$5
  32 - SEL$5 / TS@SEL$5
  33 - SEL$5 / TS@SEL$5
Outline Data
-------------
  /*+
      BEGIN_OUTLINE_DATA
      IGNORE_OPTIM_EMBEDDED_HINTS
      OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('11.2.0.3')
      DB_VERSION('11.2.0.3')
      ALL_ROWS
      OUTLINE_LEAF(@"SEL$2")
      OUTLINE_LEAF(@"SEL$3")
      OUTLINE_LEAF(@"SEL$4")
      OUTLINE_LEAF(@"SEL$5")
      OUTLINE_LEAF(@"SET$1")
      OUTLINE_LEAF(@"SEL$1")
      NO_ACCESS(@"SEL$1" "DBA_FREE_SPACE"@"SEL$1")
      USE_HASH_AGGREGATION(@"SEL$1")
      FULL(@"SEL$5" "FI"@"SEL$5")
      INDEX_RS_ASC(@"SEL$5" "U"@"SEL$5" "I_FILE#_BLOCK#")
      INDEX_RS_ASC(@"SEL$5" "RB"@"SEL$5" ("RECYCLEBIN$"."TS#"))
      INDEX(@"SEL$5" "TS"@"SEL$5" "I_TS#")
      LEADING(@"SEL$5" "FI"@"SEL$5" "U"@"SEL$5" "RB"@"SEL$5" "TS"@"SEL$5")
      USE_NL(@"SEL$5" "U"@"SEL$5")
      USE_NL(@"SEL$5" "RB"@"SEL$5")
      USE_NL(@"SEL$5" "TS"@"SEL$5")
      INDEX(@"SEL$4" "RB"@"SEL$4" ("RECYCLEBIN$"."TS#"))
      FULL(@"SEL$4" "TS"@"SEL$4")
      FULL(@"SEL$4" "U"@"SEL$4")
      FULL(@"SEL$4" "FI"@"SEL$4")
      LEADING(@"SEL$4" "RB"@"SEL$4" "TS"@"SEL$4" "U"@"SEL$4" "FI"@"SEL$4")
      USE_MERGE(@"SEL$4" "TS"@"SEL$4")
      USE_NL(@"SEL$4" "U"@"SEL$4")
      USE_NL(@"SEL$4" "FI"@"SEL$4")
      FULL(@"SEL$3" "TS"@"SEL$3")
      FULL(@"SEL$3" "F"@"SEL$3")
      FULL(@"SEL$3" "FI"@"SEL$3")
      LEADING(@"SEL$3" "TS"@"SEL$3" "F"@"SEL$3" "FI"@"SEL$3")
      USE_NL(@"SEL$3" "F"@"SEL$3")
      USE_NL(@"SEL$3" "FI"@"SEL$3")
      FULL(@"SEL$2" "F"@"SEL$2")
      INDEX_RS_ASC(@"SEL$2" "FI"@"SEL$2" ("FILE$"."TS#" "FILE$"."RELFILE#"))
      CLUSTER(@"SEL$2" "TS"@"SEL$2")
      LEADING(@"SEL$2" "F"@"SEL$2" "FI"@"SEL$2" "TS"@"SEL$2")
      USE_NL(@"SEL$2" "FI"@"SEL$2")
      USE_NL(@"SEL$2" "TS"@"SEL$2")
      END_OUTLINE_DATA
  */
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   8 - access("F"."TS#"="FI"."TS#" AND "F"."FILE#"="FI"."RELFILE#")
   9 - filter(("TS"."BITMAPPED"=0 AND "TS"."TS#"="F"."TS#"))
  12 - filter(("TS"."CONTENTS$"=0 AND "TS"."BITMAPPED"<>0 AND INTERNAL_FUNCTION("TS"."ONLINE$")))
  13 - filter("TS"."TS#"="F"."KTFBFETSN")
  14 - filter(("F"."KTFBFETSN"="FI"."TS#" AND "F"."KTFBFEFNO"="FI"."RELFILE#"))
  20 - access("TS"."TS#"="RB"."TS#")
       filter("TS"."TS#"="RB"."TS#")
  21 - filter(("TS"."CONTENTS$"=0 AND "TS"."BITMAPPED"<>0 AND INTERNAL_FUNCTION("TS"."ONLINE$")))
  22 - filter(("U"."KTFBUESEGTSN"="RB"."TS#" AND "U"."KTFBUESEGFNO"="RB"."FILE#" AND "U"."KTFBUESEGBNO"="RB"."BLOCK#"))
  23 - filter(("RB"."TS#"="FI"."TS#" AND "U"."KTFBUEFNO"="FI"."RELFILE#"))
  29 - access("U"."TS#"="FI"."TS#" AND "U"."SEGFILE#"="FI"."RELFILE#")
  30 - filter(("U"."SEGFILE#"="RB"."FILE#" AND "U"."SEGBLOCK#"="RB"."BLOCK#"))
  31 - access("U"."TS#"="RB"."TS#")
  32 - filter("TS"."BITMAPPED"=0)
  33 - access("TS"."TS#"="U"."TS#")
Column Projection Information (identified by operation id):
-----------------------------------------------------------
   1 - "TABLESPACE_NAME"[VARCHAR2,30], "FILE_ID"[NUMBER,22], COUNT("BYTES")[22], COUNT(*)[22], SUM("BYTES")[22], MAX("BYTES")[22], MIN("BYTES")[22]
   2 - "TABLESPACE_NAME"[VARCHAR2,30], "FILE_ID"[NUMBER,22], "BYTES"[NUMBER,22]
   3 - STRDEF[30], STRDEF[22], STRDEF[22]
   4 - "F"."LENGTH"[NUMBER,22], "FI"."FILE#"[NUMBER,22], "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22]
   5 - "F".ROWID[ROWID,10], "F"."TS#"[NUMBER,22], "F"."LENGTH"[NUMBER,22], "FI"."FILE#"[NUMBER,22]
   6 - "F".ROWID[ROWID,10], "F"."TS#"[NUMBER,22], "F"."FILE#"[NUMBER,22], "F"."LENGTH"[NUMBER,22]
   7 - "FI"."FILE#"[NUMBER,22]
   8 - "FI".ROWID[ROWID,10]
   9 - "TS"."TS#"[NUMBER,22], "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22], "TS"."BITMAPPED"[NUMBER,22]
  10 - "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22], "F"."KTFBFEBLKS"[NUMBER,22], "FI"."FILE#"[NUMBER,22]
  11 - "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22], "F"."KTFBFETSN"[NUMBER,22], "F"."KTFBFEFNO"[NUMBER,22], "F"."KTFBFEBLKS"[NUMBER,22]
  12 - "TS"."TS#"[NUMBER,22], "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22]
  13 - "F"."KTFBFETSN"[NUMBER,22], "F"."KTFBFEFNO"[NUMBER,22], "F"."KTFBFEBLKS"[NUMBER,22]
  14 - "FI"."FILE#"[NUMBER,22]
  15 - "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22], "U"."KTFBUEBLKS"[NUMBER,22], "FI"."FILE#"[NUMBER,22]
  16 - "RB"."TS#"[NUMBER,22], "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22], "U"."KTFBUEFNO"[NUMBER,22], "U"."KTFBUEBLKS"[NUMBER,22]
  17 - "RB"."TS#"[NUMBER,22], "RB"."BLOCK#"[NUMBER,22], "RB"."FILE#"[NUMBER,22], "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22]
  18 - "RB"."TS#"[NUMBER,22], "RB"."FILE#"[NUMBER,22], "RB"."BLOCK#"[NUMBER,22]
  19 - "RB".ROWID[ROWID,10], "RB"."TS#"[NUMBER,22]
  20 - (#keys=1) "TS"."TS#"[NUMBER,22], "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22]
  21 - "TS"."TS#"[NUMBER,22], "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22]
  22 - "U"."KTFBUESEGTSN"[NUMBER,22], "U"."KTFBUESEGFNO"[NUMBER,22], "U"."KTFBUESEGBNO"[NUMBER,22], "U"."KTFBUEFNO"[NUMBER,22], "U"."KTFBUEBLKS"[NUMBER,22]
  23 - "FI"."FILE#"[NUMBER,22]
  24 - "FI"."FILE#"[NUMBER,22], "U"."LENGTH"[NUMBER,22], "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22]
  25 - "FI"."FILE#"[NUMBER,22], "U"."TS#"[NUMBER,22], "U"."LENGTH"[NUMBER,22]
  26 - "FI"."FILE#"[NUMBER,22], "U"."TS#"[NUMBER,22], "U"."SEGFILE#"[NUMBER,22], "U"."SEGBLOCK#"[NUMBER,22], "U"."LENGTH"[NUMBER,22]
  27 - "FI"."FILE#"[NUMBER,22], "FI"."TS#"[NUMBER,22], "FI"."RELFILE#"[NUMBER,22]
  28 - "U".ROWID[ROWID,10], "U"."TS#"[NUMBER,22], "U"."SEGFILE#"[NUMBER,22], "U"."SEGBLOCK#"[NUMBER,22], "U"."LENGTH"[NUMBER,22]
  29 - "U".ROWID[ROWID,10]
  31 - "RB".ROWID[ROWID,10]
  32 - "TS".ROWID[ROWID,10], "TS"."TS#"[NUMBER,22], "TS"."NAME"[VARCHAR2,30], "TS"."BLOCKSIZE"[NUMBER,22], "TS"."BITMAPPED"[NUMBER,22]
  33 - "TS".ROWID[ROWID,10]
Note
-----
   - cardinality feedback used for this statement

cardinalit y feedback特性作用在了该sql上，但是这个对此sql影响并不大。


问题分析：

通过A-TIME可以发现时间消耗主要在以下步骤：
| Id  | Operation                         | Name             | Starts | E-Rows |E-Bytes| Cost (%CPU)| A-Rows |   A-Time   | Buffers |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|  10 |     NESTED LOOPS                  |                  |      1 |    520 | 37440 |   145   (0)|    677K|00:09:47.75 |      27M|

|  11 |      NESTED LOOPS                 |                  |      1 |    520 | 32760 |     3   (0)|    677K|00:00:07.85 |     110K|
|* 12 |       TABLE ACCESS FULL           | TS$              |      1 |     26 |   624 |     3   (0)|     26 |00:00:00.01 |      30 |
|* 13 |       FIXED TABLE FIXED INDEX     | X$KTFBFE (ind:1) |     26 |     20 |   780 |     0   (0)|    677K|00:00:07.55 |     110K|
|* 14 |      TABLE ACCESS FULL            | FILE$            |    677K|      1 |     9 |     0   (0)|    677K|00:09:38.88 |      27M|
|  15 |     NESTED LOOPS                  |                  |      1 |    294M|    37G|   319M  (1)|   1307K|00:19:24.13 |      53M|
|  16 |      NESTED LOOPS                 |                  |      1 |   1177M|   140G|   147K(100)|   1307K|00:00:55.39 |   84980 |
|  17 |       MERGE JOIN                  |                  |      1 |  11777 |   724K|     4  (25)|  13085 |00:00:00.20 |     639 |
|  18 |        TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| RECYCLEBIN$      |      1 |  13085 |   498K|     0   (0)|  13085 |00:00:00.08 |     609 |
|  19 |         INDEX FULL SCAN           | RECYCLEBIN$_TS   |      1 |      1 |       |     0   (0)|  13085 |00:00:00.03 |     157 |
|* 20 |        SORT JOIN                  |                  |  13085 |      4 |    96 |     4  (25)|  13085 |00:00:00.09 |      30 |
|* 21 |         TABLE ACCESS FULL         | TS$              |      1 |      4 |    96 |     3   (0)|     26 |00:00:00.01 |      30 |
|* 22 |       FIXED TABLE FIXED INDEX     | X$KTFBUE (ind:1) |  13085 |    100K|  6347K|    13 (100)|   1307K|00:00:54.54 |   84341 |
|* 23 |      TABLE ACCESS FULL            | FILE$            |   1307K|      1 |     9 |     0   (0)|   1307K|00:18:26.77 |      53M|

 很容易看到性能差的原因就是由于 NESTED LOOPS的关系，对FILE$分别全表扫描了 677K次和 1307K次 ，分别消耗了9分38秒和18分26秒。这里注意E-Rows，CBO的基数评估为1177 M 比A-rows还要多，为何还会选择 NESTED LOOPS的连接方式呢？
  • 1.谓词关联不是等号，不能选择HASH JOIN
  • 2.使用了use_nl的hint

验证：
 23 - filter(("RB"."TS#"="FI"."TS#" AND "U"."KTFBUEFNO"="FI"."RELFILE#")) --第一种可能排除
DBA_FREE_SPACE的视图定义：
  1. SELECT ts.name,
  2.        fi.file#,
  3.        f.block#,
  4.        f.LENGTH * ts.blocksize,
  5.        f.LENGTH,
  6.        f.file#
  7.   FROM sys.ts$ ts, sys.fet$ f, sys.file$ fi
  8.  WHERE ts.ts# = f.ts#
  9.        AND f.ts# = fi.ts#
  10.        AND f.file# = fi.relfile#
  11.        AND ts.bitmapped = 0
  12. UNION ALL
  13. SELECT /*+ ordered use_nl(f) use_nl(fi) */
  14.       ts.name,
  15.        fi.file#,
  16.        f.ktfbfebno,
  17.        f.ktfbfeblks * ts.blocksize,
  18.        f.ktfbfeblks,
  19.        f.ktfbfefno
  20.   FROM sys.ts$ ts, sys.x$ktfbfe f, sys.file$ fi
  21.  WHERE ts.ts# = f.ktfbfetsn
  22.        AND f.ktfbfetsn = fi.ts#
  23.        AND f.ktfbfefno = fi.relfile#
  24.        AND ts.bitmapped <> 0
  25.        AND ts.online$ IN (1, 4)
  26.        AND ts.contents$ = 0
  27. UNION ALL
  28. SELECT /*+ ordered use_nl(u) use_nl(fi) */
  29.       ts.name,
  30.        fi.file#,
  31.        u.ktfbuebno,
  32.        u.ktfbueblks * ts.blocksize,
  33.        u.ktfbueblks,
  34.        u.ktfbuefno
  35.   FROM sys.recyclebin$ rb,
  36.        sys.ts$ ts,
  37.        sys.x$ktfbue u,
  38.        sys.file$ fi
  39.  WHERE ts.ts# = rb.ts#
  40.        AND rb.ts# = fi.ts#
  41.        AND u.ktfbuefno = fi.relfile#
  42.        AND u.ktfbuesegtsn = rb.ts#
  43.        AND u.ktfbuesegfno = rb.file#
  44.        AND u.ktfbuesegbno = rb.block#
  45.        AND ts.bitmapped <> 0
  46.        AND ts.online$ IN (1, 4)
  47.        AND ts.contents$ = 0
  48. UNION ALL
  49. SELECT ts.name,
  50.        fi.file#,
  51.        u.block#,
  52.        u.LENGTH * ts.blocksize,
  53.        u.LENGTH,
  54.        u.file#
  55.   FROM sys.ts$ ts,
  56.        sys.uet$ u,
  57.        sys.file$ fi,
  58.        sys.recyclebin$ rb
  59.  WHERE ts.ts# = u.ts#
  60.        AND u.ts# = fi.ts#
  61.        AND u.segfile# = fi.relfile#
  62.        AND u.ts# = rb.ts#
  63.        AND u.segfile# = rb.file#
  64.        AND u.segblock# = rb.block#
  65.        AND ts.bitmapped = 0
果然是在视图内部使用了hint。但是当库比较大的时候EXTENT会比较多也就是sys.x$ktfbue和sys.x$ktfbue的记录数会非常多，此时选择USE_NL就是不合理的了。

优化：

sql改写：

  1. SELECT TABLESPACE_NAME,
  2.          FILE_ID,
  3.          COUNT (*) EXTENT_COUNT,
  4.          MIN (BYTES) BYTES_MIN,
  5.          MAX (BYTES) BYTES_MAX,
  6.          ROUND (AVG (BYTES)) BYTES_AVG,
  7.          SUM (BYTES) BYTES
  8.     FROM (SELECT ts.name TABLESPACE_NAME,
  9.                  fi.file# FILE_ID,
  10.                  f.block# BLOCK_ID,
  11.                  f.LENGTH * ts.blocksize BYTES,
  12.                  f.LENGTH BLOCKS,
  13.                  f.file# RELATIVE_FNO
  14.             FROM sys.ts$ ts, sys.fet$ f, sys.file$ fi
  15.            WHERE ts.ts# = f.ts#
  16.                  AND f.ts# = fi.ts#
  17.                  AND f.file# = fi.relfile#
  18.                  AND ts.bitmapped = 0
  19.           UNION ALL
  20.           SELECT /*+ opt_param('_optimizer_use_feedback' 'false') leading(ts f fi) use_nl(f) use_hash(fi) swap_join_inputs(fi) */
  21.                 ts.name,
  22.                  fi.file#,
  23.                  f.ktfbfebno,
  24.                  f.ktfbfeblks * ts.blocksize,
  25.                  f.ktfbfeblks,
  26.                  f.ktfbfefno
  27.             FROM sys.ts$ ts, sys.x$ktfbfe f, sys.file$ fi
  28.            WHERE ts.ts# = f.ktfbfetsn
  29.                  AND f.ktfbfetsn = fi.ts#
  30.                  AND f.ktfbfefno = fi.relfile#
  31.                  AND ts.bitmapped <> 0
  32.                  AND ts.online$ IN (1, 4)
  33.                  AND ts.contents$ = 0
  34.           UNION ALL
  35.           SELECT /*+ opt_param('_optimizer_use_feedback' 'false') leading(rb ts u fi) use_nl(ts) use_nl(u) use_hash(fi) swap_join_inputs(fi) */
  36.                 ts.name,
  37.                  fi.file#,
  38.                  u.ktfbuebno,
  39.                  u.ktfbueblks * ts.blocksize,
  40.                  u.ktfbueblks,
  41.                  u.ktfbuefno
  42.             FROM sys.recyclebin$ rb,
  43.                  sys.ts$ ts,
  44.                  sys.x$ktfbue u,
  45.                  sys.file$ fi
  46.            WHERE ts.ts# = rb.ts#
  47.                  AND rb.ts# = fi.ts#
  48.                  AND u.ktfbuefno = fi.relfile#
  49.                  AND u.ktfbuesegtsn = rb.ts#
  50.                  AND u.ktfbuesegfno = rb.file#
  51.                  AND u.ktfbuesegbno = rb.block#
  52.                  AND ts.bitmapped <> 0
  53.                  AND ts.online$ IN (1, 4)
  54.                  AND ts.contents$ = 0
  55.           UNION ALL
  56.           SELECT ts.name,
  57.                  fi.file#,
  58.                  u.block#,
  59.                  u.LENGTH * ts.blocksize,
  60.                  u.LENGTH,
  61.                  u.file#
  62.             FROM sys.ts$ ts,
  63.                  sys.uet$ u,
  64.                  sys.file$ fi,
  65.                  sys.recyclebin$ rb
  66.            WHERE ts.ts# = u.ts#
  67.                  AND u.ts# = fi.ts#
  68.                  AND u.segfile# = fi.relfile#
  69.                  AND u.ts# = rb.ts#
  70.                  AND u.segfile# = rb.file#
  71.                  AND u.segblock# = rb.block#
  72.                  AND ts.bitmapped = 0)
  73. GROUP BY TABLESPACE_NAME, FILE_ID;
这里为了得到更稳定的执行计划在sql级别禁用了_optimizer_use_feedback，并且改变了连接方式和连接顺序。

改写后的执行计划：

-----------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                        | Name             | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                 |                  |    12 |   276 |    33  (46)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH GROUP BY                   |                  |    12 |   276 |    33  (46)| 00:00:01 |
|   2 |   VIEW                           |                  |    75 |  1725 |    32  (44)| 00:00:01 |
|   3 |    UNION-ALL                     |                  |       |       |            |          |
|   4 |     NESTED LOOPS                 |                  |     1 |    66 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   5 |      NESTED LOOPS                |                  |     1 |    48 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   6 |       TABLE ACCESS FULL          | FET$             |     1 |    39 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   7 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| FILE$            |     1 |     9 |     0   (0)| 00:00:01 |
|*  8 |        INDEX UNIQUE SCAN         | I_FILE2          |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|*  9 |      TABLE ACCESS CLUSTER        | TS$              |     1 |    18 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 10 |     HASH JOIN                    |                  |    72 |  5184 |     6  (17)| 00:00:01 |
|  11 |      TABLE ACCESS FULL           | FILE$            |     4 |    36 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  12 |      NESTED LOOPS                |                  |    72 |  4536 |     3   (0)| 00:00:01 |
|* 13 |       TABLE ACCESS FULL          | TS$              |     4 |    96 |     3   (0)| 00:00:01 |
|* 14 |       FIXED TABLE FIXED INDEX    | X$KTFBFE (ind:1) |    20 |   780 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 15 |     HASH JOIN                    |                  |     1 |   137 |    18  (73)| 00:00:01 |
|  16 |      TABLE ACCESS FULL           | FILE$            |     4 |    36 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  17 |      NESTED LOOPS                |                  |     1 |   128 |    16  (82)| 00:00:01 |
|  18 |       NESTED LOOPS               |                  |     1 |    63 |     3   (0)| 00:00:01 |
|  19 |        TABLE ACCESS FULL         | RECYCLEBIN$      |     1 |    39 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 20 |        TABLE ACCESS CLUSTER      | TS$              |     1 |    24 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 21 |         INDEX UNIQUE SCAN        | I_TS#            |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 22 |       FIXED TABLE FIXED INDEX    | X$KTFBUE (ind:1) |   100K|  6347K|    13 (100)| 00:00:01 |
|  23 |     NESTED LOOPS                 |                  |     1 |   118 |     4   (0)| 00:00:01 |
|  24 |      NESTED LOOPS                |                  |     1 |   100 |     3   (0)| 00:00:01 |
|  25 |       NESTED LOOPS               |                  |     1 |    91 |     3   (0)| 00:00:01 |
|  26 |        TABLE ACCESS FULL         | RECYCLEBIN$      |     1 |    39 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  27 |        TABLE ACCESS CLUSTER      | UET$             |     1 |    52 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 28 |         INDEX UNIQUE SCAN        | I_FILE#_BLOCK#   |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|  29 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| FILE$            |     1 |     9 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 30 |        INDEX UNIQUE SCAN         | I_FILE2          |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 31 |      TABLE ACCESS CLUSTER        | TS$              |     1 |    18 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 32 |       INDEX UNIQUE SCAN          | I_TS#            |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------


Elapsed: 00:01:00.96  --仅仅消耗了1分钟
Statistics
----------------------------------------------------------
      18987  recursive calls
     103412  db block gets
     144013  consistent gets
      13983  physical reads
          0  redo size
     236532  bytes sent via SQL*Net to client
       4484  bytes received via SQL*Net from client
        362  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
       5404  rows processed
逻辑读之前为 81M，现在只有144013


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  • 小丽成长记（四十三） 玲玲54321
    小丽发现，即使她好不容易调整好自己的心态下一秒总会有不确定的伤脑筋的事出现，一个接一个的问题，人生就没有停下的时候，小问题不断出现。不过她今天看的书，她接受了人生就是不确定的，厉害的人就是不断创造确定性，在Ta的领域比别人多的确定性就能让自己脱颖而出，显示价值从而获得的比别人多的利益。正是这样的原因，因为从前修炼自己太少，使得她现在在人生道路上打怪起来困难重重，她似乎永远摆脱不了那种无力感，有种习
  • 学点心理知识，呵护孩子健康 静候花开_7090
    昨天听了华中师范大学教育管理学系副教授张玲老师的《哪里才是学生心理健康的最后庇护所，超越教育与技术的思考》的讲座。今天又重新学习了一遍，收获匪浅。张玲博士也注意到了当今社会上的孩子由于心理问题导致的自残、自杀及伤害他人等恶性事件。她向我们普及了一个重要的命题，她说心理健康的一些基本命题，我们与我们通常的一些教育命题是不同的，她还举了几个例子，让我们明白我们原来以为的健康并非心理学上的健康。比如如果
  • 2021年12月19日，春蕾教育集团团建活动感受——黄晓丹 黄错错加油
    感受:1.从陌生到熟悉的过程。游戏环节让我们在轻松的氛围中得到了锻炼，也增长了不少知识。2.游戏过程中，我们贡献的是个人力量，展现的是团队的力量。它磨合的往往不止是工作的熟悉，更是观念上契合度的贴近。3.这和工作是一样的道理。在各自的岗位上，每个人摆正自己的位置、各司其职充分发挥才能，并团结一致劲往一处使，才能实现最大的成功。新知:1.团队精神需要不断地创新。过去，人们把创新看作是冒风险，现在人们
  • Cell Insight | 单细胞测序技术又一新发现，可用于HIV-1和Mtb共感染个体诊断 尐尐呅
    结核病是艾滋病合并其他疾病中导致患者死亡的主要原因。其中结核病由结核分枝杆菌（Mycobacteriumtuberculosis,Mtb）感染引起，获得性免疫缺陷综合症（艾滋病）由人免疫缺陷病毒（Humanimmunodeficiencyvirustype1,HIV-1）感染引起。国家感染性疾病临床医学研究中心/深圳市第三人民医院张国良团队携手深圳华大生命科学研究院吴靓团队，共同研究得出单细胞测序
  • c++ 的iostream 和 c++的stdio的区别和联系 黄卷青灯77 c++算法开发语言iostreamstdio
    在C++中，iostream和C语言的stdio.h都是用于处理输入输出的库，但它们在设计、用法和功能上有许多不同。以下是两者的区别和联系：区别1.编程风格iostream（C++风格）：C++标准库中的输入输出流类库，支持面向对象的输入输出操作。典型用法是cin（输入）和cout（输出），使用>操作符来处理数据。更加类型安全，支持用户自定义类型的输入输出。#includeintmain(){in
  • 瑶池防线 谜影梦蝶
    冥华虽然逃过了影梦的军队，但他是一个忠臣，他选择上报战况。败给影梦后成逃兵，高层亡尔还活着，七重天失守......随便一条，即可处死冥华。冥华自然是知道以仙界高层的习性此信一发自己必死无疑，但他还选择上报实情，因为责任。同样此信送到仙宫后，知道此事的人，大多数人都认定冥华要完了，所以上到仙界高层，下到扫大街的，包括冥华自己，全都准备好迎接冥华之死。如果仙界现在还属于两方之争的话，冥华必死无疑。然而
  • 爬山后遗症 璃绛
    爬山，攀登，一步一步走向制高点，是一种挑战。成功抵达是一种无法言语的快乐，在山顶吹吹风，看看风景，这是从未有过的体验。然而，爬山一时爽，下山腿打颤，颠簸的路，一路向下走，腿部力量不够，走起来抖到不行，停不下来了！第二天必定腿疼，浑身酸痛，坐立难安！
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    package com.array; /** * @Description 测试初始值 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:31:53 */ public class ArrayTest { ArrayTest at; String str; byte bt; short s; int i; long
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            记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。           看完整本书，也记了不少笔记
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    注意：本文基于 Django 1.8.2 版本   生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls  说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整   查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
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    假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
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    --只包含执行部分的PL/SQL块 --set serveroutput off begin dbms_output.put_line('Hello,everyone!'); end; select * from emp; --包含定义部分和执行部分的PL/SQL块 declare v_ename varchar2(5); begin select
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         对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......   &nb
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    要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎 先抄一段官方doc里的代码 作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
  • Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案 datamachine mapreducehadoop分布式计算
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  • 以資料庫驗證登入 dcj3sjt126com yii
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    上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。 工具/原料 git github 方法/步骤   在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。   钩子更新的代码如下： error_reportin
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    1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Red
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