谓词推入引发的惨案
早上某数据库服务器CPU不断报警，应用系统管理员同时反馈应用响应明显变慢。登陆数据库主机查看，
应用连接上来的几个进程占用了大量的CPU资源，造成CPU空闲率很低。登陆数据库查询，发现有不少buffer cache chains的等待，
初步判断是应用上出现了某些性能糟糕的SQL语句。
通过进程捕获了几条耗资源的SQL语句，发现大部分都是类似同一条语句造成的。手工执行一下，需要2分多钟才能出结果。
捕获到的SQL语句如下：
SELECT *
FROM (SELECT DISTINCT e.n_event_id,
e.n_parent_id,
e.v_event_num,
em.n_req_type_1,
em.n_req_type_2,
em.v_title,
em.v_description,
e.n_priority,
cb.n_time_limit,
cb.n_status,
e.n_process_way,
e.n_maintaince_event_id,
e.v_maintaince_flag,
e.v_replacedevice_flag,
et.d_acbept_date,
et.d_finish_date,
et.v_exempt_status,
et.n_callback_status,
et.n_delay_time,
erpl.n_creator,
erpl.d_creation_date,
e.n_req_id,
el.v_res_notice_msg,
el.v_res_notice_email,
el.v_res_notice_im,
vd.v_valid_status,
vd.v_related_org_id,
e.n_dev_process_way,
e.v_over_time_reason,
e.v_confirm_person,
e.v_new_device_num
FROM tb_event e,
tb_event_related_person erpl,
vorg_department vd,
tb_callback cb,
tb_event_log el,
tb_event_marker em,
tb_event_track et
WHERE e.n_event_id = et.n_event_id(+)
AND e.n_event_id = em.n_event_id(+)
AND e.n_event_id = el.n_event_id(+)
AND e.n_event_id = cb.n_event_id(+)
AND erpl.n_dept_id = vd.recid(+)
AND e.n_event_id = erpl.n_event_id(+)
ORDER BY e.d_creation_date DESC)
WHERE rownum <= 40;
vorg_department为一个view，具体定义如下：
create or replace view vorg_department as
select d.recid,
r.v_valid_status,
d.v_related_org_id,
r.org_parent,
r.tree_no,
d.dept_kind,
d.dept_type,
d.dept_name,
d.status,
d.dept_code,
d.area_code,
d.dept_prof,
d.sort_num,
d.link_addr,
r.layer
from ORG_DEPARTMENT d, ORG_DEPRELATION r
where d.recid = r.org_child
and r.relation_type = 1
该语句的执行计划如下：
PLAN_TABLE_OUTPUT
———————————————————————————————————–
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes|TempSpc|Cost|
———————————————————————————————————–
| 0 | SELECT STATEMENT | | 40| 15404| | 23M|
|* 1 | COUNT STOPKEY | | | | | |
| 2 | VIEW | | 110M| 395G| | 23M|
|* 3 | SORT UNIQUE STOPKEY | | 110M| 27G| 58G| 11M|
| 4 | NESTED LOOPS OUTER | | 110M| 27G| | 2797|
|* 5 | HASH JOIN OUTER | | 1255K| 308M| 39M| 2797|
|* 6 | HASH JOIN OUTER | | 153K| 37M| 28M| 1873|
|* 7 | HASH JOIN OUTER | | 115K| 27M| 24M| 1384|
|* 8 | HASH JOIN OUTER | | 101K| 23M| 23M| 990|
|* 9 | HASH JOIN OUTER | | 100K| 22M| 17M| 571|
| 10 | TABLE ACCESS FULL | TB_EVENT | 77044| 16M| | 256|
| 11 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_EVENT_TRACK_N_E_ID| 100K| 491K| | 4|
| 12 | INDEX FAST FULL SCAN |IDX_TB_CALLBAK_E_ID | 75959| 296K| | 21|
| 13 | TABLE ACCESS FULL | TB_EVENT_MARKER | 3686| 18430| | 3|
|* 14 | INDEX FAST FULL SCAN | IDX_TB_EVENT_RP_DUP1 | 101K| 895K| | 4|
| 15 | INDEX FAST FULL SCAN |IDX_TB_EVENT_LOG_N_E_ID| 628K| 2455K| | 149|
| 16 | VIEW PUSHED PREDICATE | VORG_DEPARTMENT | 88| 1144 | | |
| 17 | NESTED LOOPS | | 1 | 15 | | 2|
|* 18 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_DEPARTMENT | 1 | 6| | 1|
|* 19 | INDEX RANGE SCAN | ASSOCIATION8_FK | 1 | 9| | 1|
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首先了解了一下各表的统计信息情况和表的数据情况，统计信息都是最新的，除了tb_event_log表略微大点，有60多万数据外，其余表均10万左右或更小，
执行计划里面的小表table full sacn和一些索引的access情况也并无严重问题。接下来关注表与表之间的关联顺序和方式。
继续分析这个执行计划，第四行评估出了一个超级大的结果集，找到这个结果集的产生方式，第16行引起了我的注意。
VIEW PUSHED PREDICATE,在存在out join和view的情况下，CBO自动选择了谓词推进到了视图VORG_DEPARTMENT中以过滤更多的数据，也算无可厚非。
但继续往上找，找到这个谓词的基数，第5行，发现评估出来的基数竟然有100多万行之多，而视图本身的结果集，只有不到3000行！
看来这是一个“愚蠢的”执行计划，CBO先选择视图之外的表做关联,tb_event虽然本身很小，但由于与其他表做多次外连接，
因此最终得到一个庞大的基数，而拿着这个结果集推进到视图中，想想是多么恐怖的事情！
一般来说，大集合的结果集合并不适合进行PUSHED PREDICATE。如果只是少量，会起到比较好的效果。
既然知道了原因，那就尝试着去改变这个执行计划。Oracle提供了no_push_pred和push_pred来改变pushed predication行为，
在上述语句中添加no_push_pred提示：
SELECT *
FROM (SELECT /*+ no_push_pred(vd) */ DISTINCT e.n_event_id,
e.n_parent_id,
e.v_event_num,
….
FROM tb_event e,
tb_event_related_person erpl,
vorg_department vd,
tb_callback cb,
tb_event_log el,
tb_event_marker em,
tb_event_track et
WHERE e.n_event_id = et.n_event_id(+)
AND e.n_event_id = em.n_event_id(+)
AND e.n_event_id = el.n_event_id(+)
AND e.n_event_id = cb.n_event_id(+)
AND erpl.n_dept_id = vd.recid(+)
AND e.n_event_id = erpl.n_event_id(+)
ORDER BY e.d_creation_date DESC)
WHERE rownum <= 40;
修改后的执行计划如下：
———————————————————————————————————–
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes|TempSpc|Cost|
———————————————————————————————————–
| 0 | SELECT STATEMENT | | 40 | 11553| | 181K|
|* 1 | COUNT STOPKEY | | | | | |
| 2 | VIEW | | 1470K| 5398M| | 181K|
|* 3 | SORT UNIQUE STOPKEY | | 1470K| 370M| 765M| 92546|
|* 4 | HASH JOIN OUTER | | 1470K| 370M| 46M| 3546|
|* 5 | HASH JOIN OUTER | | 180K| 44M| 39M| 2499|、
|* 6 | HASH JOIN OUTER | | 153K| 37M| 28M| 1873|
|* 7 | HASH JOIN OUTER | | 115K| 27M| 24M| 1384|
|* 8 | HASH JOIN OUTER | | 101K| 23M| 23M| 990|
|* 9 | HASH JOIN OUTER | | 100K| 22M| 17M| 571|
| 10 | TABLE ACCESS FULL | TB_EVENT | 77044| 16M| | 256|
| 11 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_EVENT_TRACK_N_E_ID | 100K| 491K| | 4|
| 12 | INDEX FAST FULL SCAN | IDX_TB_CALLBAK_E_ID | 75959| 296K| | 21|
| 13 | TABLE ACCESS FULL | TB_EVENT_MARKER | 3686| 18430| | 3|
|* 14 | INDEX FAST FULL SCAN | IDX_TB_EVENT_RP_DUP1 | 101K| 895K| | 4|
| 15 | VIEW | VORG_DEPARTMENT | 3355| 20130| | 3|
| 16 | NESTED LOOPS | | 3355| 50325| | 3|
|* 17 | INDEX FAST FULL SCAN | ASSOCIATION8_FK | 3356| 30204| | 3|
|* 18 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_DEPARTMENT | 1| 6| | |
| 19 | INDEX FAST FULL SCAN | IDX_TB_EVENT_LOG_N_E_ID| 628K| 2455K| | 149|
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表tb_event e和tb_event_track et关联
通过e 和 tb_callback cb关联
通过 e和 tb_event_marker em,
调整后整个执行速度有了明显提升，15秒之内可以返回结果，可以看到view结果集与第六步产生的结果集进行hash join outer，然后得到的结果集合与最大的表tb_event_log再次进行hash join outer。当然这个执行计划可能还有完善的余地，需进一步根据数据情况调整表的关联顺序.
一个 视图 作为 NL 被驱动表 ,基本凶多吉少
为什么视图 能作为 NL 被驱动表？？？ 根据链接列推入到视图