Oracle 多表 连接 顺序 与 性能关系 测试

 

. 创建表并insert 数据

create table ta (id number,name varchar2(10));

create table tb(id number,job varchar2(10));

 

begin

for i in 1..1000000 loop

begin

insert into ta values(i,'dave');

commit;

end;

end loop;

end;

 

begin

for i in 1..1000000 loop

begin

if i<10 then

insert into tb values(i,'boy');

elsif i<20 and i>10 then

insert into tb values(i,'girl');

commit;

end if;

end;

end loop;

end;

 

.在没有索引的情况关联ta tb 查询

 

相关链接:

       Oracle Optimizer CBO RBO

       http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/08/19/5824886.aspx

 

       多表连接的三种方式详解 HASH JOIN MERGE JOIN NESTED LOOP

       http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/08/21/5826546.aspx

 

       Oracle Hint

       http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/08/23/5833020.aspx

 

2.1  optimizer选择 CBO10g 默认)

--ta 在前

select ta.id, ta.name,tb.job from ta,tb where ta.id=tb.id;

 

 Oracle 多表 连接 顺序 与 性能关系 测试

--tb 在前

select ta.id, ta.name,tb.job from tb,ta where ta.id=tb.id;

 

Oracle 多表 连接 顺序 与 性能关系 测试

总结:    

       两条SQL 执行计划是一样的, tatb 的顺序没有影响。

       因为tatb 的记录相差较大,ta100万,tb 只有20条。 所以这里CBO 选择使用Hash Join

       CBO 选择2个表中记录较小的表tb,将其数据放入内存,对Join key构造hash 表,然后去扫描大表ta 找出与散列表匹配的行。

 

2.2 tatb ID b-tree 索引后在查看

 

--建索引

create index idx_ta_id on ta(id);

create index idx_tb_id on tb(id);

 

--tb 在前

select ta.id, ta.name,tb.job from tb,ta where ta.id=tb.id;

 

Oracle 多表 连接 顺序 与 性能关系 测试

 

--ta 在前

select ta.id, ta.name,tb.job from ta,tb where ta.id=tb.id;

Oracle 多表 连接 顺序 与 性能关系 测试

 

总结:

       执行计划还是一样,不同的是表之间的关联模式发生的改变,从Hash Join 变成了Nested Loops

       Nested loop一般用在连接的表中有索引,并且索引选择性较好的时候. 在我们这个示例中,CBO 选择把返回结果集较小的表tb 作为outer tableCBO 下,默认把outer table 作为驱动表,然后用outer table 的每一行与inner table(我们这里是ta)进行Join,去匹配结果集。 由此可见,在tbinner table 有索引的情况,这种匹配就非常快。

 

       这种情况下整个SQLcost

       cost = outer access cost + (inner access cost * outer cardinality)

 

       从某种角度上看,可以把Nested loop 看成2for 循环。

 

 

2.3 使用RBO 查看

       10g里,optimizer 默认已经使用CBO了,如果我们想使用RBO 只能通过Hint 来实现。

      

-- ta 在前

select /*+rule*/ta.id, ta.name,tb.job from ta,tb where ta.id=tb.id;

 

Oracle 多表 连接 顺序 与 性能关系 测试

 

SYS@anqing2(rac2)> select /*+rule*/ta.id, ta.name,tb.job from ta,tb where ta.id<100 and  ta.id=tb.id;

Elapsed: 00:00:00.00

-- 注意这个SQL里,我们加了ta.id<100 的条件

Execution Plan

----------------------------------------------------------

Plan hash value: 3943212106

 

---------------------------------------------------

| Id  | Operation                     | Name      |

---------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT              |           |

|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID  | TB        |

|   2 |   NESTED LOOPS                |           |

|   3 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TA        |

|*  4 |     INDEX RANGE SCAN          | IDX_TA_ID |

|*  5 |    INDEX RANGE SCAN           | IDX_TB_ID |

---------------------------------------------------

-- 当我们加上条件之后,就先走ta了,而不是tb 因为先走ta,用ta的限制条件过滤掉一部分结果,这样剩下的匹配工作就会减少。

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

 

   4 - access("TA"."ID"<100)

   5 - access("TA"."ID"="TB"."ID")

 

Note

-----

   - rule based optimizer used (consider using cbo)

 

--tb 在前

select /*+rule*/ta.id, ta.name,tb.job from tb,ta where ta.id=tb.id;

 

Oracle 多表 连接 顺序 与 性能关系 测试

 

 

总结:

       2个就区别很明显。 因为Oraclesql的解析是从后向前的。 那么当先遇到tb时,那么会对tb进行全表扫描,然后用这个结果匹配ta。因为ta有索引,所以通过索引去匹配。

       如果先遇到ta,那么就会对ta进行全表扫描。 因为2个表的差距很大,所以全表扫描的成本也就很大。

       所以在RBO 下,大表在前,小表在后。这样就会先遇到小表,后遇到大表。 如果有指定限定的where 条件,会先走限定条件的表。

 

 

2.4 drop 索引之后,在走RBO

 

drop index idx_ta_id;

drop index idx_tb_id;

 

 

--ta 在前

select /*+rule*/ta.id, ta.name,tb.job from ta,tb where ta.id=tb.id;

Oracle 多表 连接 顺序 与 性能关系 测试

--tb 在前

select /*+rule*/ta.id, ta.name,tb.job from tb,ta where ta.id=tb.id;

 

Oracle 多表 连接 顺序 与 性能关系 测试

总结:

       这里选择了Sort Merge Join 来连接2张表。Sort Merge join 用在没有索引,并且数据已经排序的情况.

      

       我们表中的记录是按照顺序插叙的,所以符合这个条件。 SQL 的解析还是按照从后往前,所以这里tatb 在前先扫描的顺序不一样,不过都是全表扫描。 效率都不高。

 

 

2.5  引深一个问题:使用 字段名 代替 *

       * 能方便很多,但在ORACLE解析的过程中, 会通过查询数据字典,会将’*’ 依次转换成所有的列名,这就需要耗费更多的时间. 从而降低了效率。

 

SYS@anqing2(rac2)> set timing on

SYS@anqing2(rac2)> select * from ta where rownum=1;

        ID NAME

---------- ----------

         1 dave

 

Elapsed: 00:00:00.03

SYS@anqing2(rac2)> desc ta

 Name                 Null?    Type

 ----------------------------------------- -------- ----------------------------

 ID                           NUMBER

 NAME                       VARCHAR2(10)

 

SYS@anqing2(rac2)> select id,name from ta where rownum=1;

 

        ID NAME

---------- ----------

         1 dave

 

Elapsed: 00:00:00.02

                                     

时间已经缩短。 但不明显,用Toad 来查看一下:

 

写全字段,执行时间是161 毫秒,用* 561毫秒。 差距很明显。

 

查看一下他们的执行计划:

SYS@anqing2(rac2)> select * from ta where rownum=1;

Elapsed: 00:00:00.00

 

Execution Plan

----------------------------------------------------------

Plan hash value: 761731071

 

---------------------------------------------------------------------------

| id  | operation          | name | rows  | bytes | cost (%cpu)| time     |

---------------------------------------------------------------------------

|   0 | select statement   |      |     1 |    20 |     7  (72)| 00:00:01 |

|*  1 |  count stopkey   |      |       |      |           |         |

|   2 |   table access full| ta   |   890k|    16m|     7  (72)| 00:00:01 |

---------------------------------------------------------------------------

 

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

 

   1 - filter(ROWNUM=1)

 

Note

-----

   - dynamic sampling used for this statement

 

SYS@anqing2(rac2)> select id,name from ta where rownum=1;

Elapsed: 00:00:00.00

Execution Plan

----------------------------------------------------------

Plan hash value: 761731071

 

---------------------------------------------------------------------------

| id  | operation          | name | rows  | bytes | cost (%cpu)| time     |

---------------------------------------------------------------------------

|   0 | select statement   |      |     1 |    20 |     7  (72)| 00:00:01 |

|*  1 |  count stopkey   |      |       |      |           |        |

|   2 |   table access full| ta   |   890k|    16m|     7  (72)| 00:00:01 |

---------------------------------------------------------------------------

 

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

 

   1 - filter(ROWNUM=1)

 

Note

-----

   - dynamic sampling used for this statement

 

 

注意:

       使用 * 和 写全字段名,他们的执行计划是一样的,但是执行时间不一样。

 

 

 

 

 

 

 

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