执行计划中各个字段的含义描述及获取方法

本篇文章主要介绍了"执行计划中各个字段的含义描述及获取方法"，主要涉及到执行计划中各个字段的含义描述及获取方法方面的内容，对于执行计划中各个字段的含义描述及获取方法感兴趣的同学可以参考一下。

一、概述

当一条SQL执行很慢时，我们需要分析SQL的执行计划来判断问题的所在。得到一条sql的执行计划有如下三种方法：

1）set autot trace（设置autotrace）

       select  .... from ....（执行sql语句，得到执行计划）


2）dbms_xplan.display函数

explain plan for selelct .... from ...（explain plan for以sql语句为参数做为输入，隐式输出执行计划并写到plan_table表中,plan_table是plan_table$表的public synonym）

 select * from table(dbms_xplan.display);（查看执行计划，实际是利用dbms_xplan.display函数读取的plan_table表的信息）


如果在生产环境中一条sql使用了绑定变量，使用该方法查看该sql的执行计划时，我们最好不要用具体值替换绑定变量，否则就是提交向explain plan提交了一条不同的sql，此时可能因为sql profile,存储刚要,sql计划基线的存在对查询优化器的决定产生影响。exilain plan支持有带有绑定变量的sql。

如：有如下存储过程

create or replace procedure p (p_value in number） is

begin

  for i in (select * from emp where empno =p_value)

loop

             ---do something;

end loop;

end;

查看pl/sql中query语句的执行计划：explain plan for select * from emp where empno= :p_value;

在explain plan语句中的绑定变量的使用方法是在变量前加冒号。但是值得注意：explain plan for 语句中的绑定变量不会发生绑定变量窥视，这使得使用了绑定变量的exlain plan得到执行计划和真实的计划可能并不相同。


3）dbms_xplan.display_cursor()函数

该函数从库缓存中读取实际的执行计划，也就是从视图v$sql,v$session,v$sql_plan,v$sql_plan_statistics_all,v$sql_plan_statistics。

    ①select ... from ..（执行sql语句）

       select * from table(dbms_xplan.display_cursor('sql_id','child_number,format));（查看执行计划，执行计划是真实的，但是成本消耗信息是预估的，并不是运行时的成本消耗）

该方法调用了v$sql_plan和v$sql_plan_statistics_all视图中记录的执行计划的信息进行展示。

　②在执行sql语句时，加入hint:/*+ gather_plan_statistics*/：select  /*+ gather_plan_statistics*/... from ..

      select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'ALLSTATS LAST'));（查看执行计划，使用hint后，会收集运行时的成本消耗，因为收集运行时的成本需要消耗较多的资源，所以其它方式均不收集运行时的统计信息）

其实②是①的变形而已，都是使用了dbms_xplan.display_cursor()函数。但是②中使用了hint，这可以使得②得出的执行计划的内容更加详细。



4）dbms_xplan.display_awr()函数

select * from table(dbms_xplan.display_awr('sql_id',null,null,'all');

当采集快照的时候，awr就能够收集执行计划。存储执行计划的资料库和v$sql_plan视图基本相同，为dba_hist_sql_plan。通过dbms_xplan.display_awr()函数可以查询视图中的信息以图表的形式展现执行计划。


5）使用10046事件


Note：方法1）2）得到的执行计划并不是实际执行时的计划，尽管大多时候它和实际执行时使用的计划一致的，但偶有不一致的情况，3）4）5）显示的执行计划都是实际执行时使用的计划。但在方法1）-5）中，除了3）中的②之外，显示的成本消耗值均为预估值，数据库默认不会收集sql运行时的成本消耗，因为这中收集本身会带来很大的资源消耗，只有使用3)中②方法或是设置statistics_level=all时会收集，并写入v$sql_plan_statistics视图。


二、实验分析

下面针对同一条语句依次使用三种情况分析（生产环境中的一条sql，有点长）：

2.1使用set autot trace

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　SQL> set autot trace
SQL> SELECT C.RPT_ID,
  2         MAX(C.NAME),
  3         C.STAT_DATE,
  4         SUM(A.RCV_AMT),
  5         SUM(B.THIS_PENALTY),
  6         SUM(B.PREPAY_AMT),
  7         C.TYPE_CODE
  8    FROM sgpms.A_PAY_FLOW A, sgpms.PUB_A_PAY_RELA B, sgpms.A_BUSI_RPT C
  9   WHERE A.CHARGE_ID = B.CHARGE_ID
 10     AND B.RPT_ID = C.RPT_ID
 11     AND C.TYPE_CODE = '08'
 12     AND C.STAT_EMP_NO = '00040532'
 13     AND C.STAT_DATE >= '20110101'
 14     AND C.STAT_DATE <= '20140226'
 15   GROUP BY C.RPT_ID, C.STAT_DATE, C.TYPE_CODE
 16   ORDER BY C.RPT_ID DESC;
647 rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name               | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Pstart| Pstop |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |                    |  2152K|   188M|       |   471K  (3)|       |       |
|   1 |  SORT GROUP BY                |                    |  2152K|   188M|  3230M|   471K  (3)|       |       |
|   2 |   HASH JOIN                   |                    |    31M|  2720M|       |   308K  (4)|       |       |
|   3 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| A_BUSI_RPT         |  3813 |   189K|       |   988   (1)|       |       |
|   4 |     INDEX RANGE SCAN          | IND_A_BUSI_RPT_005 |  5324 |       |       |     5   (0)|       |       |
|   5 |    HASH JOIN                  |                    |    60M|  2369M|  1439M|   306K  (3)|       |       |
|   6 |     PARTITION RANGE ALL       |                    |    60M|   748M|       |   175K  (3)|     1 |     8 |
|   7 |      PARTITION LIST ALL       |                    |    60M|   748M|       |   175K  (3)|     1 |  LAST |
|   8 |       TABLE ACCESS FULL       | A_PAY_FLOW         |    60M|   748M|       |   175K  (3)|     1 |   880 |
|   9 |     TABLE ACCESS FULL         | PUB_A_PAY_RELA     |    60M|  1609M|       | 69324   (5)|       |       |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Note
-----
   - 'PLAN_TABLE' is old version
Statistics
----------------------------------------------------------
       3001  recursive calls
          0  db block gets
    2626565  consistent gets
     371318  physical reads
       3772  redo size
      26485  bytes sent via SQL*Net to client
        965  bytes received via SQL*Net from client
         45  SQL*Net roundtrips to/from client
          1  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
        647  rows processed

在执行计划表中rows,bytes,TempSpc,Cost都是预估算的值。实际执行时，这些值会与真实值存在差入。差入可能很大，也可能很小。（每个字段的代表的含义后面会有讲解）

2.2 使用explain plan for...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　SQL> explain plan for
  2  SELECT C.RPT_ID,
  3         MAX(C.NAME),
  4         C.STAT_DATE,
  5         SUM(A.RCV_AMT),
  6         SUM(B.THIS_PENALTY),
  7         SUM(B.PREPAY_AMT),
  8         C.TYPE_CODE
  9    FROM sgpms.A_PAY_FLOW A, sgpms.PUB_A_PAY_RELA B, sgpms.A_BUSI_RPT C
 10   WHERE A.CHARGE_ID = B.CHARGE_ID
 11     AND B.RPT_ID = C.RPT_ID
 12     AND C.TYPE_CODE = '08'
 13     AND C.STAT_EMP_NO = '00040532'
 14     AND C.STAT_DATE >= '20110101'
 15     AND C.STAT_DATE <= '20140226'
 16   GROUP BY C.RPT_ID, C.STAT_DATE, C.TYPE_CODE
 17   ORDER BY C.RPT_ID DESC;
Explained.

SQL> select * from table(dbms_xplan.display);

PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name               | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Pstart| Pstop |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |                    |  2152K|   188M|       |   471K  (3)|       |       |
|   1 |  SORT GROUP BY                |                    |  2152K|   188M|  3230M|   471K  (3)|       |       |
|   2 |   HASH JOIN                   |                    |    31M|  2720M|       |   308K  (4)|       |       |
|   3 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| A_BUSI_RPT         |  3813 |   189K|       |   988   (1)|       |       |
|   4 |     INDEX RANGE SCAN          | IND_A_BUSI_RPT_005 |  5324 |       |       |     5   (0)|       |       |
|   5 |    HASH JOIN                  |                    |    60M|  2369M|  1439M|   306K  (3)|       |       |
|   6 |     PARTITION RANGE ALL       |                    |    60M|   748M|       |   175K  (3)|     1 |     8 |

PLAN_TABLE_OUTPUT
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   7 |      PARTITION LIST ALL       |                    |    60M|   748M|       |   175K  (3)|     1 |  LAST |
|   8 |       TABLE ACCESS FULL       | A_PAY_FLOW         |    60M|   748M|       |   175K  (3)|     1 |   880 |
|   9 |     TABLE ACCESS FULL         | PUB_A_PAY_RELA     |    60M|  1609M|       | 69324   (5)|       |       |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Note
-----
   - 'PLAN_TABLE' is old version
19 rows selected.

执行计划表中的Rows--Pstop列的值同样为估算值



2.3 使用hint和dbms_xplan.display_cursor

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　SELECT /*+ gather_plan_statistics */
       C.RPT_ID,
       MAX(C.NAME),
       C.STAT_DATE,
       SUM(B.THIS_PENALTY),
       SUM(B.PREPAY_AMT),
       C.TYPE_CODE
  FROM  sgpms.PUB_A_PAY_RELA B, sgpms.A_BUSI_RPT C
 WHERE  B.RPT_ID = C.RPT_ID
   AND C.TYPE_CODE = '08'
   AND C.STAT_EMP_NO = '00040532'
   AND C.STAT_DATE >= '20110101'
   AND C.STAT_DATE <= '20140226'
 GROUP BY C.RPT_ID, C.STAT_DATE, C.TYPE_CODE
 ORDER BY C.RPT_ID DESC
 
select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'ALLSTATS LAST'));
 
PLAN_TABLE_OUTPUT
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  b7n4qkvmx1np8, child number 0
-------------------------------------
SELECT /*+ gather_plan_statistics */     C.RPT_ID,        MAX(C.NAME),        C.STAT_DATE,        SUM(A.RCV_AMT),        SUM(B.THIS_PENALTY),
SUM(B.PREPAY_AMT),        C.TYPE_CODE   FROM sgpms.A_PAY_FLOW A, sgpms.PUB_A_PAY_RELA B, sgpms.A_BUSI_RPT C  WHERE A.CHARGE_ID = B.CHARGE_ID    AND B.RPT_ID
= C.RPT_ID    AND C.TYPE_CODE = '08'    AND C.STAT_EMP_NO = '00040532'    AND C.STAT_DATE >= '20110101'    AND C.STAT_DATE <= '20140226'  GROUP BY C.RPT_ID,
C.STAT_DATE, C.TYPE_CODE  ORDER BY C.RPT_ID DESC
Plan hash value: 328594437

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name               | Starts | E-Rows | A-Rows |   A-Time   | Buffers | Reads  | Writes |  OMem |  1Mem | Used-Mem | Used-Tmp|
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |                    |      1 |        |    647 |00:02:40.80 |    2626K|    371K|    371K|       |       |          |         |
|   1 |  SORT GROUP BY                |                    |      1 |   2152K|    647 |00:02:40.80 |    2626K|    371K|    371K|   160K|   160K|  142K (0)|         |
|*  2 |   HASH JOIN                   |                    |      1 |     31M|   2682 |00:02:37.11 |    2626K|    371K|    371K|   865K|   865K| 1248K (0)|         |
|*  3 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| A_BUSI_RPT         |      1 |   3813 |   1128 |00:00:00.01 |    1261 |     33 |      0 |       |       |          |         |
|*  4 |     INDEX RANGE SCAN          | IND_A_BUSI_RPT_005 |      1 |   5324 |   1689 |00:00:00.01 |       9 |      0 |      0 |       |       |          |         |
|*  5 |    HASH JOIN                  |                    |      1 |     60M|     60M|00:02:04.45 |    2625K|    371K|    371K|  2061M|    47M|  870M (1)|    2999K|
|   6 |     PARTITION RANGE ALL       |                    |      1 |     60M|     60M|00:01:00.42 |    1897K|      0 |      0 |       |       |          |         |
|   7 |      PARTITION LIST ALL       |                    |      8 |     60M|     60M|00:00:00.26 |    1897K|      0 |      0 |       |       |          |         |
|   8 |       TABLE ACCESS FULL       | A_PAY_FLOW         |    880 |     60M|     60M|00:00:00.91 |    1897K|      0 |      0 |       |       |          |         |
|   9 |     TABLE ACCESS FULL         | PUB_A_PAY_RELA     |      1 |     60M|     60M|00:00:00.01 |     728K|      0 |      0 |       |       |          |         |

PLAN_TABLE_OUTPUT
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   2 - access("B"."RPT_ID"="C"."RPT_ID")
   3 - filter(("C"."STAT_DATE">='20110101' AND "C"."STAT_DATE"<='20140226'))
   4 - access("C"."STAT_EMP_NO"='00040532' AND "C"."TYPE_CODE"='08')
   5 - access("A"."CHARGE_ID"="B"."CHARGE_ID")
32 rows selected.

我们看到3）→②的方法中，执行计划表中多出了很多列。其中A-开头的列为实际真实的数据，E-开头的字段为预估值。本条SQL中估算的行数和真实的行数有很大差距，这会导致CBO选择错误的执行计划。从A-Time列(真实的执行时间)可以看到执行这条sql花费了较长的时间，这就是因为CBO利用统计信息进行了误差较大的估算，导致选用了错误的执行计划。

在Operation字段，可以看到执行计划主要使用了hash join进行多表连接。为了优化这条sql的执行时间，我根据这条SQL涉及到表的特征，利用hint让执行计划使用nested loop（嵌套循环）连接。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　SELECT /*+ gather_plan_statistics use_nl(C B A)*/  C.RPT_ID,
       MAX(C.NAME),
       C.STAT_DATE,
       SUM(A.RCV_AMT),
       SUM(B.THIS_PENALTY),
       SUM(B.PREPAY_AMT),
       C.TYPE_CODE
  FROM sgpms.A_PAY_FLOW A, sgpms.PUB_A_PAY_RELA B, sgpms.A_BUSI_RPT C
 WHERE A.CHARGE_ID = B.CHARGE_ID
   AND B.RPT_ID = C.RPT_ID
   AND C.TYPE_CODE = '08'
   AND C.STAT_EMP_NO = '00040532'
   AND C.STAT_DATE >= '20110101'
   AND C.STAT_DATE <= '20140226'
 GROUP BY C.RPT_ID, C.STAT_DATE, C.TYPE_CODE
 ORDER BY C.RPT_ID DESC
 
SQL> select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'ALLSTATS LAST'));

PLAN_TABLE_OUTPUT
-------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  bd63ph7uazaq6, child number 0
-------------------------------------
SELECT /*+ gather_plan_statistics use_nl(C B A)*/  C.RPT_ID,        MAX(C.NAME),        C.STAT_DATE,        SUM(A.RCV_AMT),
SUM(B.THIS_PENALTY),        SUM(B.PREPAY_AMT),        C.TYPE_CODE   FROM sgpms.A_PAY_FLOW A, sgpms.PUB_A_PAY_RELA B, sgpms.A_BUSI_RPT C
WHERE A.CHARGE_ID = B.CHARGE_ID    AND B.RPT_ID = C.RPT_ID    AND C.TYPE_CODE = '08'    AND C.STAT_EMP_NO = '00040532'    AND C.STAT_DATE
>= '20110101'    AND C.STAT_DATE <= '20140226'  GROUP BY C.RPT_ID, C.STAT_DATE, C.TYPE_CODE  ORDER BY C.RPT_ID DESC

Plan hash value: 2963661606

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                            | Name                 | Starts | E-Rows | A-Rows |   A-Time   | Buffers |  OMem |  1Mem | Used-Mem |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                     |                      |      1 |        |    647 |00:00:00.09 |   17903 |       |       |          |
|   1 |  SORT GROUP BY                       |                      |      1 |   2152K|    647 |00:00:00.09 |   17903 |   133K|   133K|  118K (0)|
|   2 |   NESTED LOOPS                       |                      |      1 |     31M|   2682 |00:00:00.13 |   17903 |       |       |          |
|   3 |    NESTED LOOPS                      |                      |      1 |     30M|   2684 |00:00:00.03 |    7167 |       |       |          |
|*  4 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID      | A_BUSI_RPT           |      1 |   3813 |   1128 |00:00:00.01 |    1261 |       |       |          |
|*  5 |      INDEX RANGE SCAN                | IND_A_BUSI_RPT_005   |      1 |   5324 |   1689 |00:00:00.01 |       9 |       |       |          |
|   6 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID      | PUB_A_PAY_RELA       |   1128 |   8088 |   2684 |00:00:00.04 |    5906 |       |       |          |
|*  7 |      INDEX RANGE SCAN                | IND_PUB_PAY_RELA_RPT |   1128 |   8405 |   2684 |00:00:00.01 |    3401 |       |       |          |
|   8 |    TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID| A_PAY_FLOW           |   2684 |      1 |   2682 |00:00:00.04 |   10736 |       |       |          |
|*  9 |     INDEX UNIQUE SCAN                | PK_A_PAY_FLOW        |   2684 |      1 |   2682 |00:00:00.03 |    8054 |       |       |          |

PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   4 - filter(("C"."STAT_DATE">='20110101' AND "C"."STAT_DATE"<='20140226'))
   5 - access("C"."STAT_EMP_NO"='00040532' AND "C"."TYPE_CODE"='08')
   7 - access("B"."RPT_ID"="C"."RPT_ID")
   9 - access("A"."CHARGE_ID"="B"."CHARGE_ID")
32 rows selected.

通过A-Time列可以看到sql的执行时间已经变短了。



三、执行计划表中，各字段的含义

3.1 基本字段(总是可用的)

　Id                 执行计划中每一个操作(行)的标识符。如果数字前面带有星号，意味着将在随后提供这行包含的谓词信息
    Operation  对应执行的操作。也叫行源操作
    Name        操作的对象名称
 
3.2 查询优化器评估信息
    Rows(E-Rows)     预估操作返回的记录条数
    Bytes(E-Bytes)   预估操作返回的记录字节数
    TempSpc          预估操作使用临时表空间的大小
    Cost(%CPU)      预估操作所需的开销。在括号中列出了CPU开销的百分比。注意这些值是通过执行计划计算出来的。
                    换句话说，父操作的开销包含子操作的开销
    Time            预估执行操作所需要的时间(HH:MM:SS)
 
3.3 分区(仅当访问分区表时下列字段可见)
    Pstart        访问的第一个分区。如果解析时不知道是哪个分区就设为KEY,KEY(I),KEY(MC),KEY(OR),KEY(SQ)
    Pstop         访问的最后一个分区。如果解析时不知道是哪个分区就设为KEY,KEY(I),KEY(MC),KEY(OR),KEY(SQ)
 
3.4 并行和分布式处理(仅当使用并行或分布式操作时下列字段可见)
    Inst         在分布式操作中，指操作使用的数据库链接的名字
    TQ         在并行操作中，用于从属线程间通信的表队列
    IN-OUT         并行或分布式操作间的关系
    PQ Distrib     在并行操作中，生产者为发送数据给消费者进行的分配
 
3.5 运行时统计(当设定参数statistics_level为all或使用gather_plan_statistics提示时，下列字段可见)
    Starts        指定操作执行的次数
    A-Rows   操作返回的真实记录数
    A-Time       操作执行的真实时间(HH:MM:SS.FF)
 
3.6 I/O 统计(当设定参数statistics_level为all或使用gather_plan_statistics提示时，下列字段可见)
  Buffers     执行期间进行的逻辑读操作数量
    Reads       执行期间进行的物理读操作数量
    Writes       执行期间进行的物理写操作数量         
 
3.7 内存使用统计
    OMem        最优执行所需内存的预估值
    1Mem         一次通过(one-pass)执行所需内存的预估值
    0/1/M        最优/一次通过/多次通过(multipass)模式操作执行的次数
    Used-Mem     最后一次执行时操作使用的内存量
    Used-Tmp     最后一次执行时操作使用的临时空间大小。这个字段必须扩大1024倍才能和其他衡量内存的字段一致(比如，32k意味着32MB)
    Max-Tmp      操作使用的最大临时空间大小。这个字段必须扩大1024倍才能和其他衡量内存的字段一致(比如，32k意味着32MB)


各个值可以对照二、中的实验进行对照学习。