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oracle 语句执行计划

手机用户7421 2024-08-14
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在Oracle数据库中,理解SQL语句的执行计划对于优化查询性能非常重要。执行计划是由Oracle优化器生成的一系列步骤,这些步骤描述了如何访问数据以及如何处理数据以返回查询结果。以下是解析Oracle SQL执行计划的一些关键点:

1. 获取执行计划

要获取SQL语句的执行计划,你可以使用EXPLAIN PLAN FOR命令配合DBMS_XPLAN.DISPLAY过程来查看。这是一个简单的例子:


1EXPLAIN PLAN FOR
2SELECT * FROM table_name WHERE id = 123;
3
4-- 显示执行计划
5SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);

2. 执行计划的格式

执行计划通常按照层次结构显示,每一行代表一个操作步骤。这些步骤包括但不限于:

  • Table Scans(表扫描): 表示全表扫描或索引快速扫描。
  • Index Scans(索引扫描): 包括索引范围扫描(Index Range Scan)、索引全扫描(Index Full Scan)等。
  • Hash JoinsMerge JoinsNested Loops(哈希连接、合并连接、嵌套循环连接): 连接不同表的方式。
  • Sorts(排序): 对结果集进行排序的操作。
  • Filter(过滤): 应用WHERE子句条件的地方。

3. 解析执行计划的关键要素

3.1 操作符(Operations)

  • Table Access: 表访问方式,如 TABLE ACCESS FULL 表示全表扫描,INDEX FAST FULL SCAN 表示通过索引快速全表扫描。
  • Index Access: 索引访问方式,如 INDEX RANGE SCAN 表示索引范围扫描,INDEX FAST FULL SCAN 表示通过索引快速全表扫描。
  • Joins: 如 HASH JOINNESTED LOOPSMERGE JOIN 等。

3.2 选择性(Selectivity)

  • 选择性是指查询返回的行数相对于表中总行数的比例。较低的选择性意味着返回的行数较少,这通常对性能有利。

3.3 行估计(Rows Estimated)

  • Oracle优化器会估计每个步骤返回的行数。这些估计用于决定最佳的执行路径。

3.4 CPU 和 IO 成本

  • CPU Cost: 估计执行此步骤所需的CPU操作数量。
  • IO Cost: 估计执行此步骤所需的磁盘I/O操作数量。
  • Total Cost: CPU成本和IO成本的总和,用于比较不同执行路径的成本。

3.5 Predicate Information

  • Predicate Information 列出了应用于每个操作的谓词条件,这对于理解查询是如何被优化器处理的非常重要。

4. 示例

假设你有一个执行计划如下:


1| Id  | Operation               | Name          | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
2|-----|-------------------------|---------------|-------|-------|------------|----------|
3|   0 | SELECT STATEMENT        |               |    20 |   160 |     7   (1)| 00:00:01 |
4|   1 |  HASH JOIN              |               |    20 |   160 |     7   (1)| 00:00:01 |
5|*  2 |   INDEX RANGE SCAN      | IDX_TABLE_A   |    10 |    80 |     2   (0)| 00:00:01 |
6|*  3 |   INDEX RANGE SCAN      | IDX_TABLE_B   |    10 |    80 |     2   (0)| 00:00:01 |
  • Id 0 表示查询语句。
  • Id 1 表示哈希连接操作。
  • Id 2 和 Id 3 表示索引范围扫描,分别在表A和表B上的索引上执行。
  • * 前缀表示谓词信息,即WHERE子句中的条件。

5. 分析执行计划

  • 检查索引使用情况:确认是否使用了适当的索引。
  • 评估连接策略:确定连接操作是否最优。
  • 优化谓词条件:确保WHERE子句中的条件被有效地利用。
  • 考虑并行执行:对于大数据集,考虑启用并行查询以提高性能。
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