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SQL语句性能调整之ORACLE的执行计划

  访问路径(方法) -- access path

  优化器在形成执行计划时需要做的一个重要选择是如何从数据库查询出需要的数据。对于SQL语句存取的任何表中的任何行,可能存在许多存取路径(存取方法),通过它们可以定位和查询出需要的数据。优化器选择其中自认为是最优化的路径。

  在物理层,oracle读取数据,一次读取的最小单位为数据库块(由多个连续的操作系统块组成),一次读取的最大值由操作系统一次I/O的最大值与multiblock参数共同决定,所以即使只需要一行数据,也是将该行所在的数据库块读入内存。逻辑上,oracle用如下存取方法访问数据:

  1) 全表扫描(Full Table Scans, FTS)

  为实现全表扫描,Oracle读取表中所有的行,并检查每一行是否满足语句的WHERE限制条件。Oracle顺序地读取分配给表的每个数据块,直到读到表的最高水线处(high water mark, HWM,标识表的最后一个数据块)。一个多块读操作可以使一次I/O能读取多块数据块(db_block_multiblock_read_count参数设定),而不是只读取一个数据块,这极大的减少了I/O总次数,提高了系统的吞吐量,所以利用多块读的方法可以十分高效地实现全表扫描,而且只有在全表扫描的情况下才能使用多块读操作。在这种访问模式下,每个数据块只被读一次。由于HWM标识最后一块被读入的数据,而delete操作不影响HWM值,所以一个表的所有数据被delete后,其全表扫描的时间不会有改善,一般我们需要使用truncate命令来使HWM值归为0。幸运的是oracle 10G后,可以人工收缩HWM的值。

  由FTS模式读入的数据被放到高速缓存的Least Recently Used (LRU)列表的尾部,这样可以使其快速交换出内存,从而不使内存重要的数据被交换出内存。

  使用FTS的前提条件:在较大的表上不建议使用全表扫描,除非取出数据的比较多,超过总量的5% -- 10%,或你想使用并行查询功能时。

  使用全表扫描的例子:

  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

  SQL> explain plan for select * from dual;

  Query Plan

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

  SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=

  TABLE ACCESS FULL DUAL

  2) 通过ROWID的表存取(Table Access by ROWID或rowid lookup)

  行的ROWID指出了该行所在的数据文件、数据块以及行在该块中的位置,所以通过ROWID来存取数据可以快速定位到目标数据上,是Oracle存取单行数据的最快方法。

  为了通过ROWID存取表,Oracle 首先要获取被选择行的ROWID,或者从语句的WHERE子句中得到,或者通过表的一个或多个索引的索引扫描得到。Oracle然后以得到的ROWID为依据定位每个被选择的行。

  这种存取方法不会用到多块读操作,一次I/O只能读取一个数据块。我们会经常在执行计划中看到该存取方法,如通过索引查询数据。

  使用ROWID存取的方法:

  SQL> explain plan for select * from dept where rowid = 'AAAAyGAADAAAAATAAF';

  Query Plan

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

  SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1

  TABLE ACCESS BY ROWID DEPT [ANALYZED]

  3)索引扫描(Index Scan或index lookup)

  我们先通过index查找到数据对应的rowid值(对于非唯一索引可能返回多个rowid值),然后根据rowid直接从表中得到具体的数据,这种查找方式称为索引扫描或索引查找(index lookup)。一个rowid唯一的表示一行数据,该行对应的数据块是通过一次i/o得到的,在此情况下该次i/o只会读取一个数据库块。 23

  在索引中,除了存储每个索引的值外,索引还存储具有此值的行对应的ROWID值。索引扫描可以由2步组成:(1) 扫描索引得到对应的rowid值。 (2) 通过找到的rowid从表中读出具体的数据。每步都是单独的一次I/O,但是对于索引,由于经常使用,绝大多数都已经CACHE到内存中,所以第1步的I/O经常是逻辑I/O,即数据可以从内存中得到。但是对于第2步来说,如果表比较大,则其数据不可能全在内存中,所以其I/O很有可能是物理I/O,这是一个机械操作,相对逻辑I/O来说,是极其费时间的。所以如果多大表进行索引扫描,取出的数据如果大于总量的5% -- 10%,使用索引扫描会效率下降很多。

  如下列所示:

  SQL> explain plan for select empno, ename from emp where empno=10;

  Query Plan

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

  SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1

  TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]

  INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1

  注意TABLE ACCESS BY ROWID EMP部分,这表明这不是通过FTS存取路径访问数据,而是通过rowid lookup存取路径访问数据的。在此例中,所需要的rowid是由于在索引查找empno列的值得到的,这种方式是INDEX UNIQUE SCAN查找,后面给予介绍,EMP_I1为使用的进行索引查找的索引名字。

  但是如果查询的数据能全在索引中找到,就可以避免进行第2步操作,避免了不必要的I/O,此时即使通过索引扫描取出的数据比较多,效率还是很高的,因为这只会在索引中读取。所以上面我在介绍基于规则的优化器时,使用了select count(id) from SWD_BILLDETAIL where cn <'6',而没有使用select count(cn) from SWD_BILLDETAIL where cn <'6'。因为在实际情况中,只查询被索引列的值的情况极为少,所以,如果我在查询中使用count(cn),则不具有代表性。

  SQL> explain plan for select empno from emp where empno=10; -- 只查询empno列值

  Query Plan

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

  SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1

  INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1

  进一步讲,如果sql语句中对索引列进行排序,因为索引已经预先排序好了,所以在执行计划中不需要再对索引列进行排序

  SQL> explain plan for select empno, ename from emp

  where empno > 7876 order by empno;

  Query Plan

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

  SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1

  TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]

  INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]

  从这个例子中可以看到:因为索引是已经排序了的,所以将按照索引的顺序查询出符合条件的行,因此避免了进一步排序操作。

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