ORACLE 优化汇总 (上)

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作者: Peak Wong, 　出处:IT专家网,　责任编辑: 李书琴

http://database.ctocio.com.cn/tips/193/7813693_4.shtml

1. 选用适合的 ORACLE 优化器
ORACLE 的优化器共有 3 种：
a. RULE (基于规则)
b. COST (基于成本)
c. CHOOSE (选择性)
设置缺省的优化器，可以通过对 init.ora 文件中OPTIMIZER_MODE 参数的各种声明，
如 RULE，COST，CHOOSE，ALL_ROWS，FIRST_ROWS . 你当然也在 SQL 句级或是
会话(session)级对其进行覆盖。
为了使用基于成本的优化器(CBO， CostBased
Optimizer) ， 你必须经常运行
analyze 命令，以增加数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性。
如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE)，那 么实际的优化器模式将和是否运
行过 analyze 命令有关。如果 table 已经被 analyze 过，优化器模式将自动成为 CBO ，反
之，数据库将采用RULE 形式的优化器。
在缺省情况下，ORACLE 采用 CHOOSE 优化器，为了避免那些不必要的全表扫描(full
table scan) ， 你必须尽量避免使用CHOOSE 优化器，而直接采用基于规则或者基于成本
的优化器。
2. 访问 Table 的方式 ORACLE 采用两种访问表中记录的方式
a. 全表扫描
全表扫描就是顺序地访问表中每条记录。 ORACLE 采用一次读入多个数据块
(database block)的方式优化全表扫描。
b. 通过 ROWID 访问表
你可以采用基于ROWID 的访问方式情况，提高访问表的效率， ROWID 包含了表中
记录的物理位置信息……ORACLE 采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置
(ROWID)之间的联系。 通常索引提供了快速访问 ROWID 的方法，因此那些基于索引列的
查询就可以得到性能上的提高。
3. 共享 SQL 语句
为了不重复解析相同的 SQL 语句，在第一次解析之后， ORACLE 将 SQL 语句存放在
内存中。这块位于系统全局区域 SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)中
的内存可以被所有的数据库用户共享。 因此，当你执行一个 SQL 语句(有时被称为一个游
标)时，如果它和之前的执行过的语句完全相同， ORACLE 就能很快获得已经被解析的语
句以及最好的执行路径。 ORACLE 的这个功能大大地提高了 SQL 的执行性能并节省了内
存的使用。
可惜的是 ORACLE 只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ，这个功能并不适用
于多表连接查询。数据库管理员必须在init.ora 中为这个区域设置合适的参数，当这个内存
区域越大，就可以保留更多的语句，当然被共享的可能性也就越大了。当你向 ORACLE 提
交一个 SQL 语句，ORACLE 会首先在这块内存中查找相同的语句。
这里需要注明的是，ORACLE 对两者采取的是一种严格匹配，要达成共享，SQL 语句必须
完全相同(包括空格，换行等)。
共享的语句必须满足三个条件：
A. 字符级的比较：
当前被执行的语句和共享池中的语句必须完全相同。
例如：
SELECT * FROM EMP;
和下列每一个都不同
SELECT * from EMP;
Select * From Emp;
SELECT * FROM EMP;
B. 两个语句所指的对象必须完全相同：
例如：
用户 对象名 如何访问
Jack sal_limit private synonym
Work_city public synonym
Plant_detail public synonym
Jill sal_limit private synonym
Work_city public synonym
Plant_detail table owner
考虑一下下列 SQL 语句能否在这两个用户之间共享。
C. 两个 SQL 语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables)
例如：第 一组的两个 SQL 语句是相同的(可以共享)，而 第二组中的两个语句是不同的(即
使在运行时，赋于不同的绑定变量相同的值)
a.
select pin ， name from people where pin = ：blk1.pin;
select pin ， name from people where pin = ：blk1.pin;
b.
select pin ， name from people where pin = ：blk1.ot_ind;
select pin ， name from people where pin = ：blk1.ov_ind;
4. 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)
ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名，因此 FROM 子句
中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理。 在 FROM 子句中包含多个表的情况
下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表。当 ORACLE 处理多个表时， 会运用排序
及合并的方式连接它们。首先，扫描第一个表(FROM 子句中最后的那个表)并对记录进行派
序，然后扫描第二个表(FROM 子句中最后第二个表)，最后将所有从第二个表中检索出的记
录与第一个表中合适记录进行合并。
例如：
表 TAB1 16，384 条记录
表 TAB2 1 条记录
选择 TAB2 作为基础表 (最好的方法)
select count(*) from tab1，tab2 执行时间 0.96 秒
选择 TAB2 作为基础表 (不佳的方法)
select count(*) from tab2，tab1 执行时间 26.09 秒
如果有 3 个以上的表连接查询， 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表，
交叉表是指那个被其他表所引用的表。
例如： EMP 表描述了 LOCATION 表和 CATEGORY 表的交集。
SELECT *
FROM LOCATION L ,
CATEGORY C,
EMP E
WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
AND E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
将比下列SQL 更有效率
SELECT *
FROM EMP E ,
LOCATION L ,
CATEGORY C
WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
ORACLE 采用自下而上的顺序解析WHERE 子句，根据这个原理，表之间的连接必须写
在其他WHERE 条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE 子句的
末尾。
例如：
(低效，执行时间 156.3 秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO);
(高效,执行时间 10.6 秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO)
AND SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’;
2. SELECT 子句中避免使用 ‘ * ’
当你想在 SELECT 子句中列出所有的 COLUMN 时，使用动态 SQL 列引用 ‘*’ 是一个
方便的方法。不幸的是，这是一个非常低效的方法。 实际上，ORACLE 在解析的过程中，
会将‘*’ 依次转换成所有的列名， 这个工作是通过查询数据字典完成的， 这意味着将耗费
更多的时间。
3. 减少访问数据库的次数
当执行每条 SQL 语句时， ORACLE 在内部执行了许多工作： 解析 SQL 语句， 估算
索引的利用率， 绑定变量 ， 读数据块等等。 由此可见， 减少访问数据库的次数 ， 就
能实际上减少 ORACLE 的工作量。
例如，以下有三种方法可以检索出雇员号等于 0342 或 0291 的职员。
方法 1 (最低效)
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 342;
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 291;
方法 2 (次低效)
DECLARE
CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS
SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = E_NO;
BEGIN
OPEN C1(342);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
OPEN C1(291);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
CLOSE C1;
END;
方法 3 (高效)
以下是引用片段：
SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,
B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE
FROM EMP A,EMP B
WHERE A.EMP_NO = 342
AND B.EMP_NO = 291;
注意：
在 SQL*Plus ， SQL*Forms 和 Pro*C 中重新设置 ARRAYSIZE 参数， 可以增加每次
数据库访问的检索数据量 ，建议值为 200.
4. 使用 DECODE 函数来减少处理时间
使用DECODE 函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表。
例如：
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0020
AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0030
AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;
你可以用 DECODE 函数高效地得到相同结果
SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT,
COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COUNT,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SAL
FROM EMP WHERE ENAME LIKE ‘SMITH%’;
类似的，DECODE 函数也可以运用于 GROUP BY 和 ORDER BY 子句中。
5. 整合简单，无关联的数据库访问
如果你有几个简单的数据库查询语句，你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间
没有关系)
例如：
SELECT NAME
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 1234;
SELECT NAME
FROM DPT
WHERE DPT_NO = 10 ;
SELECT NAME
FROM CAT
WHERE CAT_TYPE = ‘RD’;
上面的 3 个查询可以被合并成一个：
SELECT E.NAME , D.NAME , C.NAME
FROM CAT C , DPT D , EMP E,DUAL X
WHERE NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,E.ROWID(+))
AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,D.ROWID(+))
AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,C.ROWID(+))
AND E.EMP_NO(+) = 1234
AND D.DEPT_NO(+) = 10
AND C.CAT_TYPE(+) = ‘RD’;
1. 删除重复记录
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了 ROWID)
DELETE FROM EMP E
WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X
WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
2. 用 TRUNCATE 替代 DELETE
当删除表中的记录时，在通常情况下， 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢
复的信息。 如果你没有 COMMIT 事务，ORACLE 会将数据恢复到删除之前的状态(准确地
说是恢复到执行删除命令之前的状况)
而当运用 TRUNCATE 时， 回滚段不再存放任何可被恢复的信息。当命令运行后，数
据不能被恢复。因此很少的资源被调用，执行时间也会很短。
(译者按： TRUNCATE 只在删除全表适用，TRUNCATE 是 DDL 不是 DML)
３. 尽量多使用 COMMIT
只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT， 这样程序的性能得到提高，需求也会因
为 COMMIT 所释放的资源而减少：COMMIT 所释放的资源：
a. 回滚段上用于恢复数据的信息。
b. 被程序语句获得的锁
c. redo log buffer 中的空间
d. ORACLE 为管理上述 3 种资源中的内部花费
(译者按： 在使用 COMMIT 时必须要注意到事务的完整性，现实中效率和事务完整性
往往是鱼和熊掌不可得兼)
４. 计算记录条数
和一般的观点相反， count(*) 比 count(1)稍快 ， 当然如果可以通过索引检索，对索
引列的计数仍旧是最快的。 例如 COUNT(EMPNO)
(译者按： 在 CSDN 论坛中，曾经对此有过相当热烈的讨论， 作者的观点并不十分准
确，通过实际的测试，上述三种方法并没有显著的性能差别)
５. 用 Where 子句替换 HAVING 子句
避免使用 HAVING 子句， HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。
这个处理需要排序，总计等操作。 如果能通过WHERE 子句限制记录的数目，那就能减少
这方面的开销。
例如：
低效
SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)
FROM LOCATION
GROUP BY REGION
HAVING REGION REGION != ‘SYDNEY’
AND REGION != ‘PERTH’
高效
SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)
FROM LOCATION
WHERE REGION REGION != ‘SYDNEY’
AND REGION != ‘PERTH’
GROUP BY REGION
(译者按： HAVING 中的条件一般用于对一些集合函数的比较，如 COUNT() 等等。除
此而外，一般的条件应该写在WHERE 子句中)
6. 减少对表的查询
在含有子查询的 SQL 语句中，要特别注意减少对表的查询。
例如：
低效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
AND DB_VER= ( SELECT DB_VER
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
高效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE (TAB_NAME,DB_VER)
= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
Update 多个 Column 例子：
低效：
UPDATE EMP
SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES)
1. 使用表的别名(Alias)
当在 SQL 语句中连接多个表时， 请使用表的别名并把别名前缀于每个 Column 上。这
样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由Column 歧义引起的语法错误。
(Column 歧义指的是由于 SQL 中不同的表具有相同的 Column 名，当 SQL 语句中出现
这个 Column 时，SQL 解析器无法判断这个Column 的归属)
2. 用 EXISTS 替代 IN
在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接。在这
种情况下， 使用 EXISTS(或 NOT EXISTS)通常将提高查询的效率。
低效：
SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO
FROM DEPT
WHERE LOC = ‘MELB’)
高效：
SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0
AND EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
AND LOC = ‘MELB’)
(相对来说，用 NOT EXISTS 替换 NOT IN 将更显著地提高效率，下面将指出)
3. 用 NOT EXISTS 替代 NOT IN
在子查询中，N OT IN 子句将执行一个内部的排序和合并。无论在哪种情况下，N OT IN
都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历)。 为了避免使用NOT IN ，我
们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
例如：
SELECT …
FROM EMP
WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO
FROM DEPT
WHERE DEPT_CAT=’A’);
为了提高效率。改写为：
(方法一： 高效)
SELECT ….
FROM EMP A,DEPT B
WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)
AND B.DEPT_NO IS NULL
AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’
(方法二： 最高效)
SELECT ….
FROM EMP E
WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT D
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
4. 用表连接替换 EXISTS
通常来说 ， 采用表连接的方式比 EXISTS 更有效率
SELECT ENAME
FROM EMP E
WHERE EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
(更高效)
SELECT ENAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’ ;
(在RBO 的情况下，前者的执行路径包括 FILTER，后者使用 NESTED LOOP)
5. 用 EXISTS 替换 DISTINCT
当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时，避免在 SELECT 子句
中使用 DISTINCT. 一般可以考虑用 EXIST 替换
例如：
低效：
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
高效：
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME
FROM DEPT D
WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’
FROM EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
EXISTS 使查询更为迅速，因为 RDBMS 核心模块将在子查询的条件一旦满足后，立
刻返回结果。
6. 识别‘低效执行’的 SQL 语句
用下列 SQL 工具找出低效 SQL：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETSDISK_
READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS>0
AND BUFFER_GETS > 0
AND (BUFFER_GETSDISK_
READS)/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY 4 DESC;
(虽然目前各种关于 SQL 优化的图形化工具层出不穷，但是写出自己的 SQL 工具来解
决问题始终是一个最好的方法)
7. 使用 TKPROF 工具来查询 SQL 性能状态
SQL trace 工具收集正在执行的 SQL 的性能状态数据并记录到一个跟踪文件中。这个
跟踪文件提供了许多有用的信息，例如解析次数。执行次数，CPU 使用时间等。这些数据
将可以用来优化你的系统。
设置 SQL TRACE 在会话级别：
有效
ALTER SESSION SET SQL_TRACE TRUE
设置 SQL TRACE 在整个数据库有效仿， 你必须将 SQL_TRACE 参数在 init.ora 中设
为 TRUE， USER_DUMP_DEST 参数说明了生成跟踪文件的目录
(这里并没有提到 TKPROF 的用法， 对 SQL TRACE 的用法也不够准确， 设置 SQL
TRACE 首先要在 init.ora 中设定 TIMED_STATISTICS， 这样才能得到那些重要的时间状
态。 生成的 trace 文件是不可读的，所以要用 TKPROF 工具对其进行转换，TKPROF 有
许多执行参数。 大家可以参考 ORACLE 手册来了解具体的配置。 )
1. 用 EXPLAIN PLAN 分析 SQL 语句
EXPLAIN PLAN 是一个很好的分析 SQL 语句的工具，它甚至可以在不执行 SQL 的情
况下分析语句。 通过分析，我们就可以知道 ORACLE 是怎么样连接表，使用什么方式扫
描表(索引扫描或全表扫描)以及使用到的索引名称。
你需要按照从里到外，从上到下的次序解读分析的结果。 EXPLAIN PLAN 分析的结果
是用缩进的格式排列的， 最内部的操作将被最先解读， 如果两个操作处于同一层中，带有
最小操作号的将被首先执行。
NESTED LOOP 是少数不按照上述规则处理的操作， 正确的执行路径是检查对
NESTED LOOP 提供数据的操作，其中操作号最小的将被最先处理。
通过实践， 感到还是用 SQLPLUS 中的 SET TRACE 功能比较方便。
举例：
SQL> list
1 SELECT *
2 FROM dept, emp
3* WHERE emp.deptno = dept.deptno
SQL> set autotrace traceonly /*traceonly 可以不显示执行结果*/
SQL> /
14 rows selected.
Execution Plan
0
SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 NESTED LOOPS
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'
3 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'
4 3 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)
Statistics
0
recursive calls
2 db block gets
30 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
2598 bytes sent via SQL*Net to client
503 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
14 rows processed
通过以上分析，可以得出实际的执行步骤是：
1. TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'
2. INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)
3. TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'
4. NESTED LOOPS (JOINING 1 AND 3)
注：目前许多第三方的工具如TOAD 和ORACLE 本身提供的工具如OMS 的SQL Analyze
都提供了极其方便的 EXPLAIN PLAN 工具。也许喜欢图形化界面的朋友们可以选用它们。
2. 用索引提高效率
索引是表的一个概念部分，用来提高检索数据的效率。 实际上，ORACLE 使用了一个
复杂的自平衡 Btree
结构。 通常，通过索引查询数据比全表扫描要快。 当 ORACLE 找出
执行查询和Update 语句的最佳路径时， ORACLE 优化器将使用索引。 同样在联结多个
表时使用索引也可以提高效率。 另一个使用索引的好处是，它提供了主键(primary key)的
唯一性验证。
除了那些 LONG 或 LONG RAW 数据类型， 你可以索引几乎所有的列。 通常， 在大
型表中使用索引特别有效。 当然，你也会发现， 在扫描小表时，使用索引同样能提高效率。
虽然使用索引能得到查询效率的提高，但是我们也必须注意到它的代价。 索引需要空
间来存储，也需要定期维护， 每当有记录在表中增减或索引列被修改时， 索引本身也会被
修改。 这意味着每条记录的 INSERT ， DELETE ， UPDATE 将为此多付出 4 ， 5 次
的磁盘 I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应时
间变慢。
定期的重构索引是有必要的。
ALTER INDEX REBUILD
3. 索引的操作
ORACLE 对索引有两种访问模式。
索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)
大多数情况下， 优化器通过WHERE 子句访问 INDEX.
例如：
表 LODGING 有两个索引 ： 建立在 LODGING 列上的唯一性索引 LODGING_PK 和
建立在 MANAGER 列上的非唯一性索引 LODGING$MANAGER.
SELECT *
FROM LODGING
WHERE LODGING = ‘ROSE HILL’;
在内部 ， 上述 SQL 将被分成两步执行， 首先 ， LODGING_PK 索引将通过索引唯
一扫描的方式被访问 ， 获得相对应的ROWID， 通过 ROWID 访问表的方式执行下一步
检索。
如果被检索返回的列包括在 INDEX 列中，ORACLE 将不执行第二步的处理(通过
ROWID 访问表)。 因为检索数据保存在索引中， 单单访问索引就可以完全满足查询结果。
下面 SQL 只需要 INDEX UNIQUE SCAN 操作。
SELECT LODGING
FROM LODGING
WHERE LODGING = ‘ROSE HILL’;
索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)
适用于两种情况：
1. 基于一个范围的检索
2. 基于非唯一性索引的检索
例 1：
SELECT LODGING FROM LODGING WHERE LODGING LIKE ‘M%’;
WHERE 子句条件包括一系列值， ORACLE 将通过索引范围查询的方式查询
LODGING_PK . 由于索引范围查询将返回一组值， 它的效率就要比索引唯一扫描低一些。
例 2：
SELECT LODGING
FROM LODGING
WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’;
这个 SQL 的执行分两步， LODGING$MANAGER 的索引范围查询(得到所有符合条件
记录的 ROWID) 和下一步同过ROWID 访问表得到 LODGING 列的值。 由于
LODGING$MANAGER 是一个非唯一性的索引，数据库不能对它执行索引唯一扫描。
由于 SQL 返回 LODGING 列，而它并不存在于 LODGING$MANAGER 索引中， 所以
在索引范围查询后会执行一个通过 ROWID 访问表的操作。
WHERE 子句中， 如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符(WILDCARD)开始，
索引将不被采用。在这种情况下，ORACLE 将使用全表扫描。
SELECT LODGING
FROM LODGING
WHERE MANAGER LIKE ‘%HANMAN’;