数据库优化集锦

一、一般注意事项
 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，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree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.。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：【 ATER INDEX REBUILD 】
不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:
◆避免对索引字段进行计算操作
◆避免在索引字段上使用not，<>，!=
◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
◆避免在索引列上出现数据类型转换
◆避免在索引字段上使用函数
◆避免建立索引的列中使用空值。
 总是使用索引的第一个列：
如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引
 使用提示（Hints）
对于表的访问，可以使用两种Hints.
　FULL 和 ROWID
    FULL hint 告诉ORACLE使用全表扫描的方式访问指定表。
    例如：
　SELECT /*+ FULL（EMP） */ *
　FROM EMP
　WHERE EMPNO = 7893；
    ROWID hint 告诉ORACLE使用TABLE ACCESS BY ROWID的操作访问表。
    通常， 你需要采用TABLE ACCESS BY ROWID的方式特别是当访问大表的时候， 使用这种方式， 你需要知道ROIWD的值或者使用索引。
    如果一个大表没有被设定为缓存（CACHED）表而你希望它的数据在查询结束是仍然停留在SGA中，你就可以使用CACHE hint 来告诉优化器把数据保留在SGA中。 通常CACHE hint 和 FULL hint 一起使用。
    例如：
　SELECT /*+ FULL（WORKER） CACHE（WORKER）*/ *
　FROM WORK；
    索引hint 告诉ORACLE使用基于索引的扫描方式。 你不必说明具体的索引名称
　例如：
　SELECT /*+ INDEX（LODGING） */ LODGING
　FROM LODGING
　WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’；
    在不使用hint的情况下， 以上的查询应该也会使用索引，然而，如果该索引的重复值过多而你的优化器是CBO， 优化器就可能忽略索引。 在这种情况下， 你可以用INDEX hint强制ORACLE使用该索引。
    ORACLE hints 还包括ALL_ROWS， FIRST_ROWS， RULE，USE_NL， USE_MERGE， USE_HASH 等等。
    译者按：使用hint ， 表示我们对ORACLE优化器缺省的执行路径不满意，需要手工修改。这是一个很有技巧性的工作。 我建议只针对特定的，少数的SQL进行hint的优化。对ORACLE的优化器还是要有信心（特别是CBO）
 sql语句用大写
oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行。
 简化复杂操作
部分UPDATE、SELECT 语句 写得很复杂（经常嵌套多级子查询）——可以考虑适当拆成几步，先生成一些临时数据表，再进行关联操作。
 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
高效: SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE
(TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)
FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
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: UPDATE EMP SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)
FROM EMP_CATEGORIES) WHERE EMP_DEPT = 0020
低效: UPDATE EMP SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY)
FROM EMP_CATEGORIES), SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE)
FROM EMP_CATEGORIES) WHERE EMP_DEPT = 0020
 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.
 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 16384 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
 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’;
（译者按： 虽然采取这种方法，效率得到提高，但是程序的可读性大大降低，所以读者还是要权衡之间的利弊）
 通过内部函数提高SQL效率.：
　　复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的
 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
 减少访问数据库的次数：
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;
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）
    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;

 避免使用耗费资源的操作
带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎。执行耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强。
 慎重使用临时表可以极大的提高系统性能
 java代码中尽量少用“+”连接字符串
二、常用SQL语句优化规则
 WHERE子句中的连接顺序
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.
低效
SELECT …
FROM EMP E
WHERE SAL > 50000
AND    JOB = ‘MANAGER’
AND    25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
             WHERE MGR=E.EMPNO);
高效
SELECT …
FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
             WHERE MGR=E.EMPNO)
AND    SAL > 50000
AND    JOB = ‘MANAGER’;
 SELECT子句中避免使用 *
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
 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。
 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)
 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
 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. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里
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
 用 [NOT] EXISTS替代 [NOT] 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. 在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT 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’);
 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, 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.
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。
 用>=替代>
高效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4
低效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.
 用UNION替换OR (适用于索引列)
　　通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.
高效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
　　 FROM LOCATION
　　 WHERE LOC_ID = 10
　　 UNION
　　 SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
　　 FROM LOCATION
　　 WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
　　 FROM LOCATION
　　 WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面
 用IN来替换OR
　　这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的.
高效:SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
低效: SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30
 用UNION-ALL 替换UNION ( 有可能的话)：
　　当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量
高效: SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
　　 FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
　　 UNION ALL
　　 SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
　　 FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
低效： SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
　　 FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
　　 UNION
　　 SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
　　 FROM DEBIT_TRANSACTIONS
　　 WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
 用UNION-ALL 替换UNION ( 有可能的话)：
　　当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量
 用WHERE替代ORDER BY：
ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引.
ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.
ORDER BY中所有的列必须定义为非空.
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.
例如:　　表DEPT包含以下列:
DEPT_CODE PK NOT NULL
　　DEPT_DESC NOT NULL
　　DEPT_TYPE NULL
低效: (索引不被使用).
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE
高效: (使用索引)
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0
三、补充
 识别'低效执行'的SQL语句：
　　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：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
　　ROUND((BUFFER_GETS-DISK_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_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
　　ORDER BY 4 DESC;
 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
　（译者按： 这一节中，作者并没有提到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。 ）
 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。
    译者按：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。