consistent gets在Oracle使用特例

Oracle数据库中，consistent gets在判断一段SQL的性能时非常有用，通常来讲比较两段SQL的性能好坏不是看谁的执行时间短，而是看谁

　　Oracle数据库中，consistent gets在判断一段SQL的性能时非常有用，通常来讲比较两段SQL的性能好坏不是看谁的执行时间短，而是看谁的consistent gets小。不过这也不是绝对的，下面这个例子就是一个反例。

　　一：通常情况下，不在logical RAM buffer中的数据要通过physical reads来读取，而physical reads后通常会紧跟着一个consistent gets.因此一般情况下consistent gets是要比physical reads大的。但是有一个特例，如果physical reads得到的数据直接用于HASH或者SORT,则只记为physical reads不记为consistent gets.所以加上order by后有可能physical reads多但consistent gets少。不过这个原因不是我这里现象产生的原因，因为我这个实验里根本没有physical reads.

　　二：arraysize的影响。arraysize是指读取数据时一次读取得到的行数。这个值默认为15,使用show arraysize命令可以查看。一个数据块例如有100条记录， 么并不是读取这个块一次就能取到所有数据，以arraysize=15为例，就要有 100/15=7次consistent gets.把arraysize设置得大一点可以降低consistent gets,不过有时候可能会消耗更多的资源。如果我们做select count（0） from test;操作，那么Oracle DBA会把arraysize暂时设为test的行数，因此consistent gets会很少：

代码如下：
　　ETL@RACTEST> select count（0） from test; Elapsed: 00:00:00.00 Execution Plan Plan hash value: 1950795681 --------------
　　| Id | Operation
　　| Name | Rows | Cost （%CPU）| Time
　　| | 0 | SELECT STATEMENT |
　　| 1 |
　　6 （0）| 00:00:01 | | 1 | SORT AGGREGATE |
　　| 1 |
　　| |
　　| 2 | TABLE ACCESS FULL| TEST | 10000 |
　　6 （0）| 00:00:01 | ------------------------------------------------------------------- Note
　　- dynamic sampling used for this statement Statistics
　　0 recursive calls
　　0 db block gets
　　23 consistent gets
　　0 physical reads
　　0 redo size
　　515 bytes sent via SQL*Net to client
　　465 bytes received via SQL*Net from client
　　2 SQL*Net roundtrips to/from client
　　0 sorts （memory）
　　0 sorts （disk）
　　1 rows processed

　　可以看到select count（0）只需要23个逻辑读。一共10000条数据，10000/15=666.667 ,好，667+23=690!和第1个SQL的consistent gets竟然惊人的一致！这不是巧合，这就是consistent gets的计算公式。我们还可以发现select count（0）和第2个SQL的consistent gets竟然也惊人地一致，都是23!

TOM的解释是：
　　在select * from test order by 1;时，Oracle也把arraysize临时设为test表的行数，，它把所有数据先全部取出来放到sort区做排序，而在sort区的读取就不算在 consistent gets里了。所以虽然第2个SQL和select count（0）的consistent gets相同，但它的效率一定比select count（0）低，我们看执行计划里的COST便可以得知，第2个SQL的COST为7,select count（0）的COST为6,第1个SQL的COST也为6.（COST相同并不代表执行效率完全相同）

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