ckjt2463

对自定义函数使用不当的调优案例

一、问题。
下面这条SQL的运行时间较长，不满足业务需求。
select rs.managecom,
(select codename
from ldcode
where codetype = 'station'
and code = rs.managecom),
rs.insurername,
rs.contplancode,
case
when sum(prem) - sum(prem2) + sum(prem3) = 0 then
''
else
case
when substr(round((sum(rs.pay) + sum(rs.pay2)) /
(sum(prem) - sum(prem2) + sum(prem3)),
4) * 100,
0,
1) = '.' then
'0' || round((sum(rs.pay) + sum(rs.pay2)) /
(sum(prem) - sum(prem2) + sum(prem3)),
4) * 100 || '%'
else
round((sum(rs.pay) + sum(rs.pay2)) /
(sum(prem) - sum(prem2) + sum(prem3)),
4) * 100 || '%'
end
end,
sum(rs.pay),
sum(rs.pay2),
round(sum(prem), 2) - round(sum(prem2), 2) + round(sum(prem3), 2),
round(sum(prem), 2),
round(sum(prem2), 2),
round(sum(prem3), 2)
from (select g.managecom,
g.insurername,
(SELECT LN.CONTPLANNAME
FROM LCContPlan LN
WHERE LN.CONTPLANCODE = d.CONTPLANCODE
AND LN.GrpContno = d.GrpContno
AND ROWNUM = 1) contplancode,
d.insuredno,
nvl((select sum(a.realpay)
from llclaimdetail a, llclaim b
where a.clmno = b.clmno
and a.grpcontno = c.grpcontno
and a.customerno = d.insuredno
and a.givetype != '1'
and b.clmstate = '60'
and b.endcasedate >= date
'2015-01-01'
and b.endcasedate <= date '2015-11-30'),
0) pay,
nvl((select sum(d.realpay)
from LLClaimPolicyBak d, llclaim b
where d.grpcontno = c.grpcontno
and d.clmno = b.clmno
and d.insuredno = c.insuredno
and (d.clmstate not in ('60', '70', '100') or
d.clmstate is null)
and (b.endcasedate is null or b.endcasedate > date
'2015-11-30')
and d.makedate <= date
'2015-11-30'
and d.seqno =
(select max(seqno)
from LLClaimPolicyBak dd, llclaim bb
where dd.grpcontno = c.grpcontno
and dd.clmno = d.clmno
and dd.clmno = bb.clmno
and d.riskcode = dd.riskcode
and not exists
(select 'X'
from llclaimdetailb
where llclaimdetailb.clmno = dd.clmno
and llclaimdetailb.riskcode =
dd.riskcode
and llclaimdetailb.makedate =
dd.makedate)
and dd.makedate <= date
'2015-11-30'
and (dd.clmstate not in ('60', '70', '100') or
dd.clmstate is null)
and (bb.endcasedate is null or
bb.endcasedate > date '2015-11-30'))),
0) -
nvl((select sum(d.realpay)
from LLClaimPolicyBak d, llclaim b
where d.grpcontno = c.grpcontno
and d.clmno = b.clmno
and d.insuredno = c.insuredno
and (d.clmstate not in ('60', '70', '100') or
d.clmstate is null)
and (b.endcasedate is null or b.endcasedate > date
'2015-01-01' - 1)
and d.makedate <= date
'2015-01-01' - 1
and d.seqno =
(select max(seqno)
from LLClaimPolicyBak dd, llclaim bb
where dd.grpcontno = c.grpcontno
and dd.clmno = d.clmno
and dd.clmno = bb.clmno
and not exists
(select 'X'
from llclaimdetailb
where llclaimdetailb.clmno = dd.clmno
and llclaimdetailb.riskcode =
dd.riskcode
and llclaimdetailb.makedate =
dd.makedate)
and d.riskcode = dd.riskcode
and dd.makedate <= date
'2015-01-01' - 1
and (dd.clmstate not in ('60', '70', '100') or
dd.clmstate is null)
and (bb.endcasedate is null or
bb.endcasedate > date '2015-01-01' - 1))),
0) pay2,
splitstr_jzy(getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30'),
1) prem,
splitstr_jzy(getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30'),
2) prem2,
splitstr_jzy(getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30'),
3) prem3
from lccont c, lcinsured d, lcgrpcont g
where c.grpcontno = d.grpcontno
and c.contno = d.contno
and c.insuredno = d.insuredno
and c.grpcontno = g.grpcontno
and g.appflag = '1'
and ((g.cvalidate >= date '2015-01-01' and g.cvalidate <= date
'2015-11-30') or
(g.insurprotocoldate >= date
'2015-01-01' and g.insurprotocoldate <= date '2015-11-30') or
(g.cvalidate <= date
'2015-01-01' and g.insurprotocoldate >= date '2015-11-30'))
and c.managecom like '86%'
and g.conttype = '2') rs
group by rs.managecom, rs.insurername, rs.contplancode;

以下为该SQL的执行计划和统计信息：
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | Reads | OMem | 1Mem | Used-Mem |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 13 |00:03:41.72 | 21M| 6 | | | |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LDCODE | 2 | 1 | 2 |00:00:00.01 | 6 | 0 | | | |
|* 2 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LDCODE | 2 | 1 | 2 |00:00:00.01 | 4 | 0 | | | |
|* 3 | COUNT STOPKEY | | 4800 | | 4800 |00:00:00.09 | 9600 | 0 | | | |
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LCCONTPLAN | 4800 | 1 | 4800 |00:00:00.08 | 9600 | 0 | | | |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | PK_LCCONTPLAN | 4800 | 1 | 4800 |00:00:00.05 | 4800 | 0 | | | |
| 6 | SORT AGGREGATE | | 60166 | 1 | 60166 |00:00:02.22 | 140K| 1 | | | |
| 7 | NESTED LOOPS | | 60166 | 1 | 18122 |00:00:02.02 | 140K| 1 | | | |
|* 8 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMDETAIL | 60166 | 1 | 24885 |00:00:01.44 | 90493 | 1 | | | |
|* 9 | INDEX RANGE SCAN | IDX_LLCLAIMDETAIL_CSTMNO | 60166 | 2 | 35213 |00:00:00.83 | 60776 | 1 | | | |
|* 10 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIM | 24885 | 1 | 18122 |00:00:00.48 | 49777 | 0 | | | |
|* 11 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LLCLAIM | 24885 | 1 | 24885 |00:00:00.20 | 24889 | 0 | | | |
| 12 | SORT AGGREGATE | | 60166 | 1 | 60166 |00:00:09.15 | 1313K| 5 | | | |
|* 13 | FILTER | | 60166 | | 2425 |00:00:09.01 | 1313K| 5 | | | |
| 14 | NESTED LOOPS | | 60166 | 3 | 16062 |00:00:06.71 | 1120K| 5 | | | |
|* 15 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMPOLICYBAK | 60166 | 3 | 460K|00:00:03.55 | 199K| 5 | | | |
|* 16 | INDEX RANGE SCAN | IDX_LLCLAIMPOLICYBAK_INSUREDNO | 60166 | 117 | 598K|00:00:01.36 | 122K| 1 | | | |
|* 17 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIM | 460K| 1 | 16062 |00:00:02.58 | 920K| 0 | | | |
|* 18 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LLCLAIM | 460K| 1 | 460K|00:00:01.43 | 460K| 0 | | | |
| 19 | SORT AGGREGATE | | 12397 | 1 | 12397 |00:00:02.21 | 192K| 0 | | | |
| 20 | NESTED LOOPS ANTI | | 12397 | 1 | 104K|00:00:02.08 | 192K| 0 | | | |
| 21 | NESTED LOOPS | | 12397 | 1 | 143K|00:00:01.66 | 142K| 0 | | | |
|* 22 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIM | 12397 | 1 | 12397 |00:00:00.09 | 24796 | 0 | | | |
|* 23 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LLCLAIM | 12397 | 1 | 12397 |00:00:00.05 | 12399 | 0 | | | |
|* 24 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMPOLICYBAK | 12397 | 1 | 143K|00:00:01.55 | 117K| 0 | | | |
|* 25 | INDEX RANGE SCAN | IDX_LLCLAIMPOLICYBAK_CLMNO | 12397 | 1 | 1110K|00:00:00.11 | 29945 | 0 | | | |
|* 26 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMDETAILB | 16011 | 1 | 2839 |00:00:00.28 | 50149 | 0 | | | |
|* 27 | INDEX RANGE SCAN | PK_LLCLAIMDETAILB | 16011 | 2 | 50957 |00:00:00.15 | 32849 | 0 | | | |
| 28 | SORT AGGREGATE | | 60166 | 1 | 60166 |00:00:01.40 | 199K| 0 | | | |
|* 29 | FILTER | | 60166 | | 0 |00:00:01.29 | 199K| 0 | | | |
| 30 | NESTED LOOPS | | 60166 | 1 | 0 |00:00:01.24 | 199K| 0 | | | |
|* 31 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMPOLICYBAK | 60166 | 1 | 0 |00:00:01.19 | 199K| 0 | | | |
|* 32 | INDEX RANGE SCAN | IDX_LLCLAIMPOLICYBAK_INSUREDNO | 60166 | 117 | 598K|00:00:00.39 | 122K| 0 | | | |
|* 33 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIM | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
|* 34 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LLCLAIM | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
| 35 | SORT AGGREGATE | | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
| 36 | NESTED LOOPS ANTI | | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
| 37 | NESTED LOOPS | | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
|* 38 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| LLCLAIM | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
|* 39 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LLCLAIM | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
|* 40 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| LLCLAIMPOLICYBAK | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
|* 41 | INDEX RANGE SCAN | IDX_LLCLAIMPOLICYBAK_CLMNO | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
|* 42 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMDETAILB | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
|* 43 | INDEX RANGE SCAN | PK_LLCLAIMDETAILB | 0 | 2 | 0 |00:00:00.01 | 0 | 0 | | | |
| 44 | HASH GROUP BY | | 1 | 5 | 13 |00:03:41.72 | 21M| 6 | 728K| 728K| 989K (0)|
| 45 | VIEW | | 1 | 2233 | 60166 |00:03:41.17 | 21M| 6 | | | |
|* 46 | HASH JOIN | | 1 | 2233 | 60166 |00:00:03.30 | 7461 | 0 | 820K| 820K| 1183K (0)|
|* 47 | TABLE ACCESS FULL | LCGRPCONT | 1 | 48 | 48 |00:00:00.01 | 16 | 0 | | | |
|* 48 | HASH JOIN | | 1 | 2256 | 65410 |00:00:03.14 | 7445 | 0 | 5933K| 2261K| 6542K (0)|
|* 49 | TABLE ACCESS FULL | LCCONT | 1 | 49349 | 65410 |00:00:02.71 | 4163 | 0 | | | |
| 50 | TABLE ACCESS FULL | LCINSURED | 1 | 65400 | 65410 |00:00:00.07 | 3282 | 0 | | | |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

2 - access("CODETYPE"='station' AND "CODE"=:B1)
3 - filter(ROWNUM=1)
5 - access("LN"."GRPCONTNO"=:B1 AND "LN"."CONTPLANCODE"=:B2)
8 - filter(("A"."GRPCONTNO"=:B1 AND "A"."GIVETYPE"<>'1'))
9 - access("A"."CUSTOMERNO"=:B1)
10 - filter(("B"."ENDCASEDATE">=TO_DATE(' 2015-01-01 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND "B"."CLMSTATE"='60' AND "B"."ENDCASEDATE"<=TO_DATE(' 2015-11-30
00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')))
11 - access("A"."CLMNO"="B"."CLMNO")
13 - filter("D"."SEQNO"=)
15 - filter(("D"."GRPCONTNO"=:B1 AND "D"."MAKEDATE"<=TO_DATE(' 2015-11-30 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND ("D"."CLMSTATE" IS NULL OR
("D"."CLMSTATE"<>'60' AND "D"."CLMSTATE"<>'70' AND "D"."CLMSTATE"<>'100'))))
16 - access("D"."INSUREDNO"=:B1)
17 - filter(("B"."ENDCASEDATE" IS NULL OR "B"."ENDCASEDATE">TO_DATE(' 2015-11-30 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')))
18 - access("D"."CLMNO"="B"."CLMNO")
22 - filter(("BB"."ENDCASEDATE" IS NULL OR "BB"."ENDCASEDATE">TO_DATE(' 2015-11-30 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')))
23 - access("BB"."CLMNO"=:B1)
24 - filter(("DD"."GRPCONTNO"=:B1 AND "DD"."RISKCODE"=:B2 AND "DD"."MAKEDATE"<=TO_DATE(' 2015-11-30 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND ("DD"."CLMSTATE"
IS NULL OR ("DD"."CLMSTATE"<>'60' AND "DD"."CLMSTATE"<>'70' AND "DD"."CLMSTATE"<>'100'))))
25 - access("DD"."CLMNO"="BB"."CLMNO")
filter("DD"."CLMNO"=:B1)
26 - filter(("LLCLAIMDETAILB"."RISKCODE"=:B1 AND "LLCLAIMDETAILB"."MAKEDATE"<=TO_DATE(' 2015-11-30 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND
"LLCLAIMDETAILB"."RISKCODE"="DD"."RISKCODE" AND "LLCLAIMDETAILB"."MAKEDATE"="DD"."MAKEDATE"))
27 - access("LLCLAIMDETAILB"."CLMNO"=:B1)
filter("LLCLAIMDETAILB"."CLMNO"="DD"."CLMNO")
29 - filter("D"."SEQNO"=)
31 - filter(("D"."MAKEDATE"<=TO_DATE(' 2014-12-31 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND "D"."GRPCONTNO"=:B1 AND ("D"."CLMSTATE" IS NULL OR
("D"."CLMSTATE"<>'60' AND "D"."CLMSTATE"<>'70' AND "D"."CLMSTATE"<>'100'))))
32 - access("D"."INSUREDNO"=:B1)
33 - filter(("B"."ENDCASEDATE">TO_DATE(' 2014-12-31 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') OR "B"."ENDCASEDATE" IS NULL))
34 - access("D"."CLMNO"="B"."CLMNO")
38 - filter(("BB"."ENDCASEDATE">TO_DATE(' 2014-12-31 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') OR "BB"."ENDCASEDATE" IS NULL))
39 - access("BB"."CLMNO"=:B1)
40 - filter(("DD"."MAKEDATE"<=TO_DATE(' 2014-12-31 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND "DD"."GRPCONTNO"=:B1 AND "DD"."RISKCODE"=:B2 AND ("DD"."CLMSTATE"
IS NULL OR ("DD"."CLMSTATE"<>'60' AND "DD"."CLMSTATE"<>'70' AND "DD"."CLMSTATE"<>'100'))))
41 - access("DD"."CLMNO"="BB"."CLMNO")
filter("DD"."CLMNO"=:B1)
42 - filter(("LLCLAIMDETAILB"."RISKCODE"=:B1 AND "LLCLAIMDETAILB"."MAKEDATE"<=TO_DATE(' 2014-12-31 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND
"LLCLAIMDETAILB"."RISKCODE"="DD"."RISKCODE" AND "LLCLAIMDETAILB"."MAKEDATE"="DD"."MAKEDATE"))
43 - access("LLCLAIMDETAILB"."CLMNO"=:B1)
filter("LLCLAIMDETAILB"."CLMNO"="DD"."CLMNO")
46 - access("C"."GRPCONTNO"="G"."GRPCONTNO")
47 - filter(("G"."CONTTYPE"='2' AND "G"."APPFLAG"='1' AND (("G"."INSURPROTOCOLDATE">=TO_DATE(' 2015-01-01 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND
"G"."INSURPROTOCOLDATE"<=TO_DATE(' 2015-11-30 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')) OR ("G"."CVALIDATE">=TO_DATE(' 2015-01-01 00:00:00', 'syyyy-mm-dd
hh24:mi:ss') AND "G"."CVALIDATE"<=TO_DATE(' 2015-11-30 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')) OR ("G"."INSURPROTOCOLDATE">=TO_DATE(' 2015-11-30 00:00:00',
'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND "G"."CVALIDATE"<=TO_DATE(' 2015-01-01 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')))))
48 - access("C"."GRPCONTNO"="D"."GRPCONTNO" AND "C"."CONTNO"="D"."CONTNO" AND "C"."INSUREDNO"="D"."INSUREDNO")
49 - filter("C"."MANAGECOM" LIKE '86%')

Statistics
----------------------------------------------------------
1944733 recursive calls
4331962 db block gets
17399665 consistent gets
2 physical reads
116 redo size
2735 bytes sent via SQL*Net to client
5649 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
180506 sorts (memory)
0 sorts (disk)
13 rows processed

二，处理过程。
从统计信息上看，为了完成最终只有13行（13 rows processed）的一个查询，逻辑读17399665个块次（17399665 consistent gets），以数据库块8K大小的默认值计算的话，意味着前后一共处理了130G左右数据。递归调用也很高（1944733 recursive calls）。
递归调用也是一种比较消耗资源的操作，当发生空间不足，需要更多的分区（extent)时；引起触发器工作时；执行存储过程、自定义函数等时；需要从磁盘读取数据字典信息时等情况下，都会引起递归调用。也可以简单理解为需要执行本SQL之外的其它SQL时，就称之为递归调用。
再从执行计划上看，注意到starts列上有不少成千上万的值，甚至还有460K的。而该列是表示相应对象被访问的次数的。如果相应的对象的访问方法还是全表扫描或是索引全扫描，那就更需要引起注意。
所以，初步看上去，调优的潜力很大。（返回行少，但资源消耗大的，通常调优的潜力都比较大。）
在阅读SQL代码时，发现其中有这样的代码：
splitstr_jzy(getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30')
显然，这里的splitstr_jzy和getSumPlanPrem都是自定义函数。考虑到前边较高的递归调用，所以，很可能这种过高的递归调用是因这两个自定义函数所产生的。
这时，第一个想法产生了，即暂时注释掉这些函数的引用，看看情况会如何。如果性能有明显提升，说明问题的根源肯定与这些自定义函数相关。我们就要把主要精力先放在这些自定义函数上。如果性能提升不大，那么说明问题的根源与这些自定义函数关系不大，我们需要继续分析其它方面的问题。
为节省往篇幅，这里只提供与这些自定义函数相关的代码：
   /*splitstr_jzy(getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30'),
1)*/ 0 prem,
/*splitstr_jzy(getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30'),
2)*/ 0 prem2,
/*splitstr_jzy(getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30'),
3)*/ 0 prem3
from lccont c, lcinsured d, lcgrpcont g
从以上代码可见，通过注释掉相关函数，并固定设置一个0值来代替原函数执行的结果。之所以用一个固定值来代替，是因为相关自定义函数的调用处于子查询中，外部查询需要使用这些函数的结果，如果完全注释掉，还要修改外部查询的相关代码，动静比较大。
再次执行注释掉相关函数的SQL，统计信息的结果如下：
Statistics
----------------------------------------------------------
2718 recursive calls
0 db block gets
1671681 consistent gets
3255 physical reads
260 redo size
2432 bytes sent via SQL*Net to client
5762 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
99 sorts (memory)
0 sorts (disk)
13 rows processed

很明显，递归调用减少为约2700次，逻辑读1671681个块次，相较于注释前，分别只是原来的千分之一和十分之一。而且实际的执行时间也只要不到20秒了。看来这两个函数是我们主攻的方向。
通过对getSumPlanPrem源代码的分析，发现其主要是对若干表的单表查询，并将获得的指定列的值赋给变量，然后根据对这些变量的比较和计算，最终形成三个数值结果，但返回时，是将三个数值结果转换为字符，并以逗号分隔拼接后，以一个字符串的形式返回。而这些单表的查询中，有相当一部分的表上并没有适用的索引（不是没有索引，而是没有适合相关查询的索引。），而使得部分查询需要访问更多的数据块才能得到需要的结果，需要消耗更多的资源。比如：
select c.prem
into tPrem
from lccont c
where c.grpcontno = cGrpContNo
and c.insuredno = cInsur edNo;
这样一个查询。表lccont有一个名为PK_LCCONT的主键，主键列为（CONTNO）。grpcontno列和insuredno列各有一个单列索引，而该表共有约6万行数据。仅从这条语句的角度来看，无论是走这两列中的任一个索引，最终都要回表去获取PREM列的值，不如将grpcontno列、insuredno列和prem列编入一个复合索引中，这样不仅不用回表，而且这个索引的选择性会更好。这里简单展开一下，对于复合索引，创建时列的顺序是很有讲究的。要把WHERE条件中出现的列写到前边，如果有多个，哪个重复值高，就把哪一列写到前面（通常而言）。这样，当某个SQL中只有对第二列条件的过滤时，就有可能用上该复合索引（以索引跳跃扫描的方式来访问），反之，把重复值低的放到前面，当只有对第二列条件的过滤时，这个复合索引很可能是用不上的。而造成这种状况的原因是和复合索引的存储结构相关的。
再次运行原SQL（未注释自定义函数代码的SQL），统计信息如下：
Statistics
----------------------------------------------------------
1944042 recursive calls
4331962 db block gets
4623587 consistent gets
351 physical reads
144 redo size
2735 bytes sent via SQL*Net to client
5650 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
180498 sorts (memory)
0 sorts (disk)
13 rows processed
逻辑读降为4623587个块次（4623587 consistent gets），只是原来的四分之一了。但由于调用自定义函数的次数没有减少，所以，递归调用的次数没有改变。
再来看这段对自定义函数调用的代码：
splitstr_jzy(getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30'),
1) prem,
splitstr_jzy(getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30'),
2)0 prem2,
splitstr_jzy(getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30'),
3) prem3
可以看到对getSumPlanPrem的调用重复了三次，且输入的参数完全一样。而splitstr_jzy函数的作用就是把以逗号分隔的，包括三个结果值的字符串根据第二个输入参数的值，把第N段的结果拆分出来。
如果我们这里把它变成只调用一次，那么该自定义函数的调用就会减少三分之二。那么无论是递归调用的次数，还是函数运行产生的资源消耗都会减少。
所以，我们这里只保留一次调用，而这个splitstr_jzy自定义函数的功能，完全可以用正则表达式来实现，即把外部查询对原prem，prem2和prem3的引用，分别改为regexp_substr(prem_all,'[^,]+',1,1), regexp_substr(prem_all,'[^,]+',1,2), regexp_substr(prem_all,'[^,]+',1,3)。
再次修改后的代码大致为：
select ...
regexp_substr(prem_all,'[^,]+',1,1) prem,
regexp_substr(prem_all,'[^,]+',1,2) prem2,
regexp_substr(prem_all,'[^,]+',1,3) prem3,
...
from (
select ....
getSumPlanPrem(c.grpcontno,
d.insuredno,
date '2015-01-01',
date '2015-11-30') prem_all
from .....
where .....)
where ....
group by .....;

对这样处理的SQL代码再次运行，其统计信息如下：
Statistics
----------------------------------------------------------
527686 recursive calls
0 db block gets
2416931 consistent gets
93 physical reads
188 redo size
2917 bytes sent via SQL*Net to client
6671 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
60166 sorts (memory)
0 sorts (disk)
13 rows processed
递归调用的次数变为527686次，逻辑读的次数为2416931次，相较于上一次改写，又分别下降了约70%和50%。实际的执行时间也减少到约30秒。
而此时的执行计划是：
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | OMem | 1Mem | Used-Mem |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 13 |00:00:32.02 | 2416K| | | |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LDCODE | 2 | 1 | 2 |00:00:00.01 | 6 | | | |
|* 2 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LDCODE | 2 | 1 | 2 |00:00:00.01 | 4 | | | |
|* 3 | COUNT STOPKEY | | 4800 | | 4800 |00:00:00.07 | 9600 | | | |
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LCCONTPLAN | 4800 | 1 | 4800 |00:00:00.05 | 9600 | | | |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | PK_LCCONTPLAN | 4800 | 1 | 4800 |00:00:00.03 | 4800 | | | |
| 6 | SORT AGGREGATE | | 60166 | 1 | 60166 |00:00:01.30 | 140K| | | |
| 7 | NESTED LOOPS | | 60166 | 1 | 18122 |00:00:01.17 | 140K| | | |
|* 8 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMDETAIL | 60166 | 1 | 24808 |00:00:00.82 | 90718 | | | |
|* 9 | INDEX RANGE SCAN | IDX_LLCLAIMDETAIL_CSTMNO | 60166 | 2 | 35102 |00:00:00.50 | 60780 | | | |
|* 10 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIM | 24808 | 1 | 18122 |00:00:00.28 | 49622 | | | |
|* 11 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LLCLAIM | 24808 | 1 | 24808 |00:00:00.14 | 24810 | | | |
| 12 | SORT AGGREGATE | | 60166 | 1 | 60166 |00:00:07.19 | 1315K| | | |
|* 13 | FILTER | | 60166 | | 2421 |00:00:07.10 | 1315K| | | |
| 14 | NESTED LOOPS | | 60166 | 3 | 16062 |00:00:04.91 | 1121K| | | |
|* 15 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMPOLICYBAK | 60166 | 3 | 460K|00:00:01.90 | 201K| | | |
|* 16 | INDEX RANGE SCAN | IDX_LLCLAIMPOLICYBAK_INSUREDNO | 60166 | 117 | 610K|00:00:00.57 | 122K| | | |
|* 17 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIM | 460K| 1 | 16062 |00:00:02.63 | 920K| | | |
|* 18 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LLCLAIM | 460K| 1 | 460K|00:00:01.48 | 460K| | | |
| 19 | SORT AGGREGATE | | 12397 | 1 | 12397 |00:00:02.10 | 193K| | | |
| 20 | NESTED LOOPS ANTI | | 12397 | 1 | 104K|00:00:01.98 | 193K| | | |
| 21 | NESTED LOOPS | | 12397 | 1 | 143K|00:00:01.61 | 143K| | | |
|* 22 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIM | 12397 | 1 | 12397 |00:00:00.09 | 24796 | | | |
|* 23 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LLCLAIM | 12397 | 1 | 12397 |00:00:00.05 | 12399 | | | |
|* 24 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMPOLICYBAK | 12397 | 1 | 143K|00:00:01.50 | 118K| | | |
|* 25 | INDEX RANGE SCAN | IDX_LLCLAIMPOLICYBAK_CLMNO | 12397 | 1 | 1116K|00:00:00.10 | 29984 | | | |
|* 26 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMDETAILB | 16011 | 1 | 2849 |00:00:00.24 | 50276 | | | |
|* 27 | INDEX RANGE SCAN | PK_LLCLAIMDETAILB | 16011 | 2 | 51475 |00:00:00.13 | 32852 | | | |
| 28 | SORT AGGREGATE | | 60166 | 1 | 60166 |00:00:01.29 | 201K| | | |
|* 29 | FILTER | | 60166 | | 0 |00:00:01.20 | 201K| | | |
| 30 | NESTED LOOPS | | 60166 | 1 | 0 |00:00:01.16 | 201K| | | |
|* 31 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMPOLICYBAK | 60166 | 1 | 0 |00:00:01.11 | 201K| | | |
|* 32 | INDEX RANGE SCAN | IDX_LLCLAIMPOLICYBAK_INSUREDNO | 60166 | 117 | 610K|00:00:00.35 | 122K| | | |
|* 33 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIM | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
|* 34 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LLCLAIM | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
| 35 | SORT AGGREGATE | | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
| 36 | NESTED LOOPS ANTI | | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
| 37 | NESTED LOOPS | | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
|* 38 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| LLCLAIM | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
|* 39 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_LLCLAIM | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
|* 40 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| LLCLAIMPOLICYBAK | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
|* 41 | INDEX RANGE SCAN | IDX_LLCLAIMPOLICYBAK_CLMNO | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
|* 42 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | LLCLAIMDETAILB | 0 | 1 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
|* 43 | INDEX RANGE SCAN | PK_LLCLAIMDETAILB | 0 | 2 | 0 |00:00:00.01 | 0 | | | |
| 44 | HASH GROUP BY | | 1 | 5 | 13 |00:00:32.02 | 2416K| 728K| 728K| 994K (0)|
| 45 | VIEW | | 1 | 2233 | 60166 |00:00:30.08 | 2416K| | | |
|* 46 | HASH JOIN | | 1 | 2233 | 60166 |00:00:03.12 | 7461 | 820K| 820K| 1192K (0)|
|* 47 | TABLE ACCESS FULL | LCGRPCONT | 1 | 48 | 48 |00:00:00.01 | 16 | | | |
|* 48 | HASH JOIN | | 1 | 2256 | 65410 |00:00:03.08 | 7445 | 5933K| 2261K| 6473K (0)|
|* 49 | TABLE ACCESS FULL | LCCONT | 1 | 49349 | 65410 |00:00:02.78 | 4163 | | | |
| 50 | TABLE ACCESS FULL | LCINSURED | 1 | 65400 | 65410 |00:00:00.07 | 3282 | | | |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
而下一步的重点，则要是要消除这些成千上万次的表连接次数。而结合谓词信息的分析，发现这里大部分的成千上万次表连接的原因，就是使用了大量的标量子查询（即只返回一行一列的子查询）。而这些子查询又都出现在外部查询的SELECT部分，这也就意味着，外部查询返回多少行，这个子查询就要执行多少次，相关的表就要被访问多少次。所以，进一步优化的方法，就是改写SQL，把这些子查询移到FROM 后面，这样相关表只要访问一次就可以。
由于改写过程中出现改写后的结果与原SQL不一致，而用户又不愿提供原始数据供分析，以及担心SQL改动过大而可能引起的不利因素等原因，所以，进一步的优化没能进行下去。
按我本意，是想在将大部分的超高表连接次数消除后，继续检查相关表上统计信息的准确性（从执行计划中可见，有部分处理步骤中，估算的行数与实际的行数相差较大。），以确保CBO不致因统计信息的问题而产生错误的执行计划。如果一切顺利，这个SQL的执行时间调到秒出是有可能的。

三、总结
通过这个案例，有以下几点经验：
1、当出现超高的递归调用时，要检查SQL中是否有自定义函数的调用，并尝试减少这些函数的调用，以及优化函数自身。
2、当有内置函数可以实现的功能时，尽量使用系统内置函数。
3、当逻辑读较高，且伴随有大量的表连接次数（starts列）时，可以通过改写SQL，达到减少表连接次数，降低逻辑读的目的。

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何太极：互联网中服务费的商业价值太极专栏
有一种财富之门，互联网企业绝不轻易开启，一旦打开，就是金山！这是什么呢？那就是服务费！多少互联网企业，成也服务费，败也服务费！一、服务费是互联网掘金的重要秘诀？所谓服务费，就是是对合作者、使用者入驻平台或使用平台服务所收取的使用费。在太极的《大话互联网模式》一书中，对服务费与其他费用进行了对比和分析。1.服务费与会员费服务费有时也是一种会员费，但服务内容如果不形成套餐或会员制，以独立或明细项目方式
稀缺大白兔吃奶糖
时间和金钱不足引起的焦虑，窥管效应，只关注眼前，看不到长远，时间带宽永远很小，左手一只鸡，右手一只鸭，忙忙碌碌，绩效较差。这是为什么？资源稀缺不可怕，心态稀缺就比较麻烦，背后原因是认知障碍和能力不足！
数据结构——线性表（C++）
线性表一、线性表的定义二、线性表的抽象数据类型三、线性表的顺序存储1.顺序存储定义2.顺序存储的实现方式四、线性表的链式存储五、其他线性表参考一、线性表的定义线性表：零个或多个数据元素的有限序列。线性表是最常用且是最简单的一种数据结构。形如：A1、A2、A3….An这样含有有限的数据序列，我们就称之为线性表。线性表包括顺序表和链表。顺序表（其实就是数组）里面元素的地址是连续的，链表里面节点的地址不
Spring框架全面解析：从核心原理到企业级应用衣褐D spring rpc java
一、Spring框架概述1.1Spring的诞生与发展Spring框架由RodJohnson在2003年首次提出，并在他的著作《ExpertOne-on-OneJ2EEDevelopmentwithoutEJB》中阐述了传统J2EE开发模式的局限性以及轻量级容器的优势。Spring框架的诞生彻底改变了Java企业级应用的开发方式，从最初的1.0版本发展到现在的5.x系列，Spring已经发展成为一
向着开满鲜花的峡谷——读《根鸟》梦轩斋
向着开满鲜花的峡谷——读《根鸟》梦轩，20201014【读】根鸟不是鸟，是一个男孩，一个不太一样的男孩。他梦想成为一个出色的猎手，却在白鹰的指引下，要去解救一个掉进峡谷的女孩子——紫烟。那是一片长满了百合花的峡谷，水边、坡上、岩石旁、大树下，到处都是，不疯不闹，静谧美好。这是根鸟自己的梦。而根鸟却不觉得是梦。尽管所有的人都不理解，甚至嘲笑他。除了他的父亲。根鸟家只有他和父亲，他的母亲，在他一岁的时
jdk tomcat 环境变量配置 Array_06 java jdk tomcat
Win7 下如何配置java环境变量 1。准备jdk包，win7系统，tomcat安装包（均上网下载即可） 2。进行对jdk的安装，尽量为默认路径（但要记住啊！！以防以后配置用。。。） 3。分别配置高级环境变量。电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。分别配置 : path &nbs
Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误 bijian1013 java spring
在工作中调另一个系统的SDK包，出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。 org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数 Cwind java 题解位运算 LeetCode Algorithm
原题链接：#136 Single Number 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现两次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：题目限定了线性的时间复杂度，同时不使用额外的空间，即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，故将数组中的每个元素进
qq登陆界面开发 15700786134 qq
今天我们来开发一个qq登陆界面，首先写一个界面程序，一个界面首先是一个Frame对象，即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下： public class First { public void initul(){ jf=ne
Linux的程序包管理器RPM 被触发 linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时，都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序，然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装，这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤，便于广大用户的安装部署程序，程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包，提供给大家下载，我们只需要根据自己的
socket通信遇到EOFException 肆无忌惮_ EOFException
java.io.EOFException at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281) at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
基于spring的web项目定时操作知了ing java Web
废话不多说，直接上代码，很简单配置一下项目启动就行 1，web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="h
树形结构的数据库表Schema设计矮蛋蛋 schema
原文地址： http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488 程序设计过程中，我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系，如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等，通常而言，这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库，都是以二维表的形式记录存储数据信息，
maven将jar包和源码一起打包到本地仓库 alleni123 maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository <project> ... <build> <plugins> <plugin> <groupI
java IO操作与 File 获取文件或文件夹的大小，可读，等属性！！！百合不是茶
类 File File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。 1，何为文件：标准文件（txt doc mp3...）目录文件（文件夹）虚拟内存文件 2，File类中有可以创建文件的 createNewFile（）方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(）{}因为可能会抛出异常；也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
Spring注入有继承关系的类（2） bijian1013 java spring
被注入类的父类有相应的属性，Spring可以直接注入相应的属性，如下所例：1.AClass类 package com.bijian.spring.test4; public class AClass { private String a; private String b; public String getA() { retu
30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成长励志
很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
【Velocity四】Velocity与Java互操作 bit1129 velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发，用于替代JSP标签技术，那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础， POJO package com.tom.servlets; public
【Hive十一】Hive数据倾斜优化 bit1129 hive
什么是Hive数据倾斜问题操作：join,group by,count distinct 现象：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成；查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。原因：key分布不均匀倾斜度衡量：平均记录数超过50w且
在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
java-3.求子数组的最大和 bylijinnan java
package beautyOfCoding; public class MaxSubArraySum { /** * 3.求子数组的最大和题目描述：输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
Netty源码学习-FileRegion bylijinnan java netty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java 可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象，而不需要相应的encoder： //pipeline（没有诸如“FileRegionEncoder”的handler）： public ChannelPipeline ge
使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题 cngolon 跨浏览器复制到粘贴板 Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理 Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上，这样其实点击的不是按钮而是 Flash ，这样将需要的内容传入Flash，再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。 Zero Clipboard的安装方法首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包，解压后把文件夹中两个文件：ZeroClipboard.js
单例模式 cuishikuan 单例模式
第一种（懒汉，线程不安全）： public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
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一、spring配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
细节问题：ZEROFILL的用法范围。 dcj3sjt126com mysql
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如何看待一些知名博客推广软文的行为？ justjavac 博客
本文来自我在知乎上的一个回答：http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621 互联网上的两种典型心态：当初求种像条狗，如今撸完嫌人丑当初搜贴像条犬，如今读完嫌人软你为啥感觉不舒服呢？难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用，你才舒服？就如同 Google 关闭了 Gooled Reader，那是
sql优化总结 macroli sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性，在这里做一下总结，个人原则如有不对请多多指教。谢谢！要知道一个简单的sql语句执行效率，就要有查看方式，一遍更好的进行优化。一、简单的统计语句执行时间 declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
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具体说明及示例参见附件文档。文档目录：目录一、关系运算： 4 1. 等值比较: = 4 2. 不等值比较: <> 4 3. 小于比较: < 4 4. 小于等于比较: <= 4 5. 大于比较: > 5 6. 大于等于比较: >= 5 7. 空值判断: IS NULL 5
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