oracle 执行计划

1，什么是执行计划 所谓执行计划，顾名思义，就是对一个查询任务，做出一份怎样去完成任务的详细方案。举个生活中的例子，我从珠海要去英国，我可以 选择先去香港然后转机，也可以先去北京转机，或者去广州也可以。但是到底怎样去英国划算，也就是我的费用最

1，什么是执行计划

所谓执行计划，顾名思义，就是对一个查询任务，做出一份怎样去完成任务的详细方案。举个生活中的例子，我从珠海要去英国，我可以

选择先去香港然后转机，也可以先去北京转机，或者去广州也可以。但是到底怎样去英国划算，也就是我的费用最少，这是一件值得考究

的事情。同样对于查询而言，我们提交的SQL仅仅是描述出了我们的目的地是英国，但至于怎么去，通常我们的SQL中是没有给出提示信息

的，是由数据库来决定的。

　　我们先简单的看一个执行计划的对比：

　　SQL> set autotrace traceonly

　　执行计划一：

　　SQL> select count(*) from t;
　　COUNT(*)
　　----------
　　24815
　　Execution Plan
　　0　　　SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
　　1　　0　 SORT (AGGREGATE)
　　2　　1　　 TABLE Access (FULL) OF 'T'

　　执行计划二：

　　SQL> select count(*) from t;
　　COUNT(*)
　　24815
　　Execution Plan
　　0　　　SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=26 Card=1)
　　1　　0　 SORT (AGGREGATE)
　　2　　1　　 INDEX (FULL SCAN) OF 'T_INDEX' (NON-UNIQUE) (Cost=26 Card=28180)

　　这两个执行计划中，第一个表示求和是通过进行全表扫描来做的，把整个表中数据读入内存来逐条累加;第二个表示根据表中索引，把

整个索引读进内存来逐条累加，而不用去读表中的数据。但是这两种方式到底哪种快呢?通常来说可能二比一快，但也不是绝对的。这是一

个很简单的例子演示执行计划的差异。对于复杂的SQL(表连接、嵌套子查询等)，执行计划可能几十种甚至上百种，但是到底那种最好呢?

我们事前并不知道，数据库本身也不知道，但是数据库会根据一定的规则或者统计信息(statistics)去选择一个执行计划，通常来说选择的是

比较优的，但也有选择失误的时候，这就是这次讨论的价值所在。

Oracle优化器模式

　　Oracle优化器有两大类，基于规则的和基于代价的，在SQLPLUS中我们可以查看init文件中定义的缺省的优化器模式。

　　SQL> show parameters optimizer_mode
　　NAME　　　　　　　　　　　　　　　　 TYPE　　VALUE
　　optimizer_mode　　　　　　　　　　 string　 CHOOSE
　　SQL>

　　这是Oracle8.1.7 企业版，我们可以看出，默认安装后数据库优化器模式为CHOOSE,我们还可以设置为 RULE、

FIRST_ROWS,ALL_ROWS。可以在init文件中对整个instance的所有会话设置，也可以单独对某个会话设置：

　　SQL> ALTER SESSION SET optimizer_mode　= RULE;
　　会话已更改。
　　SQL>　ALTER SESSION SET optimizer_mode　= FIRST_ROWS;
　　会话已更改。
　　SQL>　ALTER SESSION SET optimizer_mode　= ALL_ROWS;
　　会话已更改。

　　基于规则的查询，数据库根据表和索引等定义信息，按照一定的规则来产生执行计划;基于代价的查询，数据库根据搜集的表和索引的

数据的统计信息(通过analyze 命令或者使用dbms_stats包来搜集)综合来决定选取一个数据库认为最优的执行计划(实际上不一定最优)。

RULE是基于规则的，CHOOSE表示如果查询的表存在搜集的统计信息则基于代价来执行(在CHOOSE模式下Oracle采用的是 FIRST_ROWS)

，否则基于规则来执行。在基于代价的两种方式中，FIRST_ROWS指执行计划采用最少资源尽快的返回部分结果给客户端，对于排序分页

页显示这种查询尤其适用，ALL_ROWS指以总体消耗资源最少的方式返回结果给客户端。

　　基于规则的模式下，数据库的执行计划通常比较稳定。但在基于代价的模式下，我们才有更大的机会选择最优的执行计划。也由于

Oracle的很多查询方面的特性必须在基于代价的模式下才能体现出来，所以我们通常不选择RULE(并且Oracle宣称从 Oracle 10i版本数据库

开始将不再支持 RULE)。既然是基于代价的模式，也就是说执行计划的选择是根据表、索引等定义和数据的统计信息来决定的，这个统计

信息是根据 analyze 命令或者dbms_stats包来定期搜集的。首先存在着一种可能，就是由于搜集信息是一个很消耗资源和时间的动作，尤

其当表数据量很大的时候，因为搜集信息是对整个表数据进行重新的完全统计，所以这是我们必须慎重考虑的问题。我们只能在服务器空

闲的时候定期的进行信息搜集。这说明我们在一段时期内，统计信息可能和数据库本身的数据并不吻合;另外就是Oracle的统计数据本身也

存在着不精确部分(详细参考Oracle DOCUMENT)，更重要的一个问题就是及时统计数据相对已经比较准确，但是Oracle的优化器的选择也

并不是始终是最优的方案。这也倚赖于Oracle对不同执行计划的代价的计算规则(我们通常是无法知道具体的计算规则的)。这好比我们决定

从香港还是从北京去英国，车票、机票等实际价格到底是怎么核算出来的我们并不知道，或者说我们现在了解的价格信息，在我们乘车前

往的时候，真实价格跟我们的预算已经发生了变化。所有的因素，都将影响我们的整个开销。

　　执行计划稳定性能带给我们什么

　　Oracle存在着执行计划选择失误的可能。这也是我们经常遇见的一些现象，比如总有人说我的程序在测试数据库中跑的很好，但在产

品数据库上就是跑的很差，甚至后者硬件条件比前者还好，这到底是为什么?硬件资源、统计信息、参数设置都可能对执行计划产生影响。

由于因素太多，我们总是对未来怀着一种莫名的恐惧，我的产品数据库上线后到底跑的好不好?于是Oracle提供了一种稳定执行计划的能力

，也就是把在测试环境中的运行良好的执行计划所产生的OUTLINES移植到产品数据库，使得执行计划不会随着其他因素的变化而变化。

　　那么OUTLINES是什么呢?先要介绍一个内容，Oracle提供了在SQL中使用HINTS来引导优化器产生我们想要的执行计划的能力。这在

多表连接、复杂查询中特别有效。HINTS的类型很多，可以设置优化器目标(RULE、CHOOSE、FIRST_ROWS、ALL_ROWS)，可以指定表

连接的顺序，可以指定使用哪个表的哪个索引等等，可以对SQL进行很多精细的控制。通过这种方式产生我们想要的执行计划的这些

HINTS,Oracle可以存储这些HINTS，我们称之为OUTLINES。通过STORE OUTLINES可以使得我们拥有以后产生相同执行计划的能力，也

就是使我们拥有了稳定执行计划的能力。

　　这里想给出一个附加的说明就是，实际上，我们通过工具改写SQL，比如使用SQL　EXPERT改写后的SQL，这些不仅仅是加了HINTS

而且文本都已经发生了变化的SQL，也可以存储OUTLINES，并可被应用到应用中。但这不是一定生效，我们必须测试检查是否生效。但由

于就算给了错误的OUTLINES,数据库在执行的时候，也只是忽略过去重新生成执行计划而不会返回错误，所以我们才敢放心的这么使用。

当然在Oracle文档中并没有指明可以这样做，文档中只是说明，如果存在OUTLINES的同时又在SQL中加了HINTS，则会使用OUTLINES而

忽略HINTS。这个功能在LECCO将发布的产品中会使用这一功能，这样可以将SQL EXPERT的改写SQL的能力和稳定执行计划的能力结合起

来，那么我们就对不能更改源代码的应用具有了相当强大的SQL优化能力。

　　也许我们会有疑问，假如稳定了执行计划，那还搜集统计信息干吗?这是因为几个原因造成的，首先，现在的执行计划对于未来发生了

变化的数据未必就是合适的，存在着当前的执行计划不满足未来数据的变化后的效率，而新的统计信息的情况下所产生的执行计划也并不

是全部都合理的。那这个时候，我们可以采用新搜集的统计信息，但是却对新统计信息下不良的执行计划采用Oracle提供的执行计划稳定

性这个能力固定执行计划，这样结合起来我们可以建立满意的高效的数据库运行环境。

　　我们还需要关注的一个东西，Oracle提供的dbms_stats包除了具有搜集统计信息的能力，还具有把数据库中统计信息(statistics)

export/import的能力，还具有只搜集统计信息而使得统计信息不应用于数据库的能力(把统计信息搜集到一个特定的表中而不是立即生效)

，在这个基础上我们就可以把统计信息export出来再import到一个测试环境中，再运行我们的应用，在测试环境中我们观察最新的统计信

息会导致哪些执行计划发生变化(DB EXPERT的Plan Version Tracer是模拟不同环境并自动检查不同环境中执行计划变化的工具)，是变好了

还是变差了。我们可以把变差的这一部分在测试环境中使用hints或者利用工具(SQL EXPERT是在重写SQL这一领域目前最强有力的工具)产

生良好的执行计划的SQL，利用这些SQL可以产生OUTLINES,然后在产品数据库应用最新的统计信息的同时移植进这些OUTLINES。

　　最后说一下我们不得不使用执行计划稳定性能力的场合。我们假定Oracle的优化器的选择都是准确的，但是优化器选择的基础就是我

们的SQL,这些SQL才从根本上决定了运行效率，这是更重要的一个优化的环节。SQL是基础(当然数据库的设计是基础的基础)，一个SQL写

的好不好，就相当于我们同样是要想去英国，但是我的起点在珠海，你的起点却在*的最边缘偏僻的一个地方，那不管你做怎样的最优

路线选择，你都不如我在珠海去英国所花费的代价小。

2，怎么生成的

1.Explain plan
explain plan for
select * from aa;
查看结果：
select * from table(dbms_xplan.display());
2.Autotrace Set timing on --记录所用时间
Set autot trace --自动记录执行计划
3.SQL_TRACE
ORACLE SQL_TRACE

“SQL TRACE”是Oracle提供的用于进行SQL跟踪的手段，是强有力的辅助诊断工具。在日常的数据库问题诊断和解决中，“SQL TRACE”是

非常常用的方法。

一般，一次跟踪可以分为以下几步：

1、界定需要跟踪的目标范围，并使用适当的命令启用所需跟踪。

2、经过一段时间后，停止跟踪。此时应该产生了一个跟踪结果文件。

3、找到跟踪文件，并对其进行格式化，然后阅读或分析。

本文就“SQL TRACE”的这些使用作简单探讨，并通过具体案例对SQL_TRACE的使用进行说明。

3，怎么查看执行计划

从Oracle10g开始，可以通过EXPLAIN PLAN FOR查看DDL语句的执行计划了。

在9i及以前版本，Oracle只能看到DML的执行计划，不过从10g开始，通过EXPLAIN PLAN FOR的方式，已经可以看到DDL语句的执行计划

了。

这对于研究CREATE TABLE AS SELECT、CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT以及CREATE INDEX，ALTER INDEX REBUILD等语

句有很大的帮助。

举个简单的例子，Oracle的文档上对于索引的建立有如下描述：

The optimizer can use an existing index to build another index. This results in a much faster index build.

如果看不到DDL的执行计划，只能根据执行时间的长短去猜测Oracle的具体执行计划，但是这种方法没有足够的说服力。但是通过DDL的执

行计划，就使得结果一目了然了。

SQL> CREATE TABLE T AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS;

表已创建。

SQL> EXPLAIN PLAN FOR
2 CREATE INDEX IND_T_NAME ON T(OBJECT_NAME);

已解释。

SQL> SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);

PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3035241083

-------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | CREATE INDEX STATEMENT | | 57915 | 3732K| 75 (2)| 00:00:01 |
| 1 | INDEX BUILD NON UNIQUE| IND_T_NAME | | | | |
| 2 | SORT CREATE INDEX | | 57915 | 3732K| | |
| 3 | TABLE ACCESS FULL | T | 57915 | 3732K| 41 (3)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------

Note
-----
- estimated index size: 5242K bytes

已选择14行。

SQL> CREATE INDEX IND_T_OWNER_NAME ON T(OWNER, OBJECT_NAME);

索引已创建。

SQL> EXPLAIN PLAN FOR
2 CREATE INDEX IND_T_NAME ON T(OBJECT_NAME);

已解释。

SQL> SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);

PLAN_TABLE_OUTPUT
-------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 517242163

-------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | CREATE INDEX STATEMENT | | 57915 | 3732K| 75 (2)| 00:00:01 |
| 1 | INDEX BUILD NON UNIQUE| IND_T_NAME | | | | |
| 2 | SORT CREATE INDEX | | 57915 | 3732K| | |
| 3 | INDEX FAST FULL SCAN| IND_T_OWNER_NAME | | | | |
-------------------------------------------------------------------------------------------

Note
-----
- estimated index size: 5242K bytes

已选择14行。

SQL> SET AUTOT ON
SQL> CREATE INDEX IND_T_NAME ON T(OBJECT_NAME);

索引已创建。

注意，查看DDL的执行计划需要使用EXPLAIN PLAN FOR，AUTOTRACE对于DDL是无效的。

4，如何读懂执行计划：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'USER_INFO'
3 2 NESTED LOOPS
4 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'USER_NUM_TABLE'
5 3 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_USER_INFO' (UNIQUE)
请问以上执行计划语句是如何看的？语句的执行顺序是什么？
让我们来解释一下怎么看吧,左边的两列数字，第一列表示这条计划的编号，第二列是这条计划的父计划的编号；如果一条计划有子计划，

那么先要执行其子计划;在这个例子中：从第一条编号为0的（SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE）开始，他有个子计划1（SORT

(AGGREGATE)），然后1有个子计划2，2有子计划3， 3 有子计划4和5，4是3的第一个子计划，所以先执行4（TABLE ACCESS (FULL)

OF 'USER_NUM_TABLE'），再执行5(INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_USER_INFO' (UNIQUE))，4和5执行完返回到其父计划3（NESTED

LOOPS），3把4和5取到的rows进行nested loops，结果再返回到2，再到1排序，再到0select.

Oracle执行计划解释

一．相关的概念

Rowid的概念：rowid是一个伪列，既然是伪列，那么这个列就不是用户定义，而是系统自己给加上的。对每个表都有一个rowid的伪列，但是表中并不物理存储ROWID列的值。不过你可以像使用其它列那样使用它，但是不能删除改列，也不能对该列的值进行 修改、插入。一旦一行数据插入数据库，则rowid在该行的生命周期内是唯一的，即即使该行产生行迁移，行的rowid也不会改变。

Recursive SQL概念：有时为了执行用户发出的一个sql语句，Oracle必须执行一些额外的语句，我们将这些额外的语句称之为''recursive calls''或''recursive SQL statements''.如当一个DDL语句发出后，ORACLE总是隐含的发出一些recursive SQL语句，来修改数据字典信息，以便用户可以成功的执行该DDL语句。当需要的数据字典信息没有在共享内存中时，经常会发生Recursive calls，这些Recursive calls会将数据字典信息从硬盘读入内存中。用户不比关心这些recursive SQL语句的执行情况，在需要的时候，ORACLE会自动的在内部执行这些语句。当然DML语句与SELECT都可能引起recursive SQL.简单的说，我们可以将触发器视为recursive SQL.

Row Source（行源）：用在查询中，由上一操作返回的符合条件的行的集合，即可以是表的全部行数据的集合；也可以是表的部分行数据的集合；也可以为对上2个row source进行连接操作（如join连接）后得到的行数据集合。

Predicate（谓词）：一个查询中的WHERE限制条件

Driving Table（驱动表）：该表又称为外层表（OUTER TABLE）。这个概念用于嵌套与HASH连接中。如果该row source返回较多的行数据，则对所有的后续操作有负面影响。注意此处虽然翻译为驱动表，但实际上翻译为驱动行源（driving row source）更为确切。一般说来，是应用查询的限制条件后，返回较少行源的表作为驱动表，所以如果一个大表在WHERE条件有有限制条件（如等值限 制），则该大表作为驱动表也是合适的，所以并不是只有较小的表可以作为驱动表，正确说法应该为应用查询的限制条件后，返回较少行源的表作为驱动表。在执行计划中，应该为靠上的那个row source，后面会给出具体说明。在我们后面的描述中，一般将该表称为连接操作的row source 1.

Probed Table（被探查表）：该表又称为内层表（INNER TABLE）。在我们从驱动表中得到具体一行的数据后，在该表中寻找符合连接条件的行。所以该表应当为大表（实际上应该为返回较大row source的表）且相应的列上应该有索引。在我们后面的描述中，一般将该表称为连接操作的row source 2.

组合索引（concatenated index）：由多个列构成的索引，如create index idx_emp on emp（col1， col2， col3， ……），则我们称idx_emp索引为组合索引。在组合索引中有一个重要的概念：引导列（leading column），在上面的例子中，col1列为引导列。当我们进行查询时可以使用“where col1 = ？ ”，也可以使用“where col1 = ？ and col2 = ？”，这样的限制条件都会使用索引，但是“where col2 = ？ ”查询就不会使用该索引。所以限制条件中包含先导列时，该限制条件才会使用该组合索引。

可选择性（selectivity）：比较一下列中唯一键的数量和表中的行数，就可以判断该列的可选择性。 如果该列的“唯一键的数量/表中的行数”的比值越接近1，则该列的可选择性越高，该列就越适合创建索引，同样索引的可选择性也越高。在可选择性高的列上进行查询时，返回的数据就较少，比较适合使用索引查询。

二．oracle访问数据的存取方法

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。

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。

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。

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

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

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。

根据索引的类型与where限制条件的不同，有4种类型的索引扫描：

索引唯一扫描（index unique scan）

索引范围扫描（index range scan）

索引全扫描（index full scan）

索引快速扫描（index fast full scan）

（1） 索引唯一扫描（index unique scan）

通过唯一索引查找一个数值经常返回单个ROWID.如果存在UNIQUE 或PRIMARY KEY 约束（它保证了语句只存取单行）的话，Oracle经常实现唯一性扫描。

使用唯一性约束的例子：

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

（2） 索引范围扫描（index range scan）

使用一个索引存取多行数据，在唯一索引上使用索引范围扫描的典型情况下是在谓词（where限制条件）中使用了范围操作符（如>、、>=、

使用索引范围扫描的例子：

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]

在非唯一索引上，谓词col = 5可能返回多行数据，所以在非唯一索引上都使用索引范围扫描。

使用index rang scan的3种情况：

（a） 在唯一索引列上使用了range操作符（> >=

（b） 在组合索引上，只使用部分列进行查询，导致查询出多行

（c） 对非唯一索引列上进行的任何查询。

（3） 索引全扫描（index full scan）

与全表扫描对应，也有相应的全索引扫描。而且此时查询出的数据都必须从索引中可以直接得到。

全索引扫描的例子：

An Index full scan will not perform single block i/o''s and so it may prove to be inefficient.

e.g.

Index BE_IX is a concatenated index on big_emp （empno， ename）

SQL> explain plan for select empno， ename from big_emp order by empno，ename；

Query Plan

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

SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=26

INDEX FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

（4） 索引快速扫描（index fast full scan）

扫描索引中的所有的数据块，与 index full scan很类似，但是一个显著的区别就是它不对查询出的数据进行排序，即数据不是以排序顺序被返回。在这种存取方法中，可以使用多块读功能，也可以使用并行读入，以便获得最大吞吐量与缩短执行时间。

索引快速扫描的例子：

BE_IX索引是一个多列索引： big_emp （empno，ename）

SQL> explain plan for select empno，ename from big_emp；

Query Plan

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

SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1

INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

只选择多列索引的第2列：

SQL> explain plan for select ename from big_emp；

Query Plan

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

SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1

INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

三、表之间的连接

Join是一种试图将两个表结合在一起的谓词，一次只能连接2个表，表连接也可以被称为表关联。在后面的叙 述中，我们将会使用“row source”来代替“表”，因为使用row source更严谨一些，并且将参与连接的2个row source分别称为row source1和row source 2.Join过程的各个步骤经常是串行操作，即使相关的row source可以被并行访问，即可以并行的读取做join连接的两个row source的数据，但是在将表中符合限制条件的数据读入到内存形成row source后，join的其它步骤一般是串行的。有多种方法可以将2个表连接起来，当然每种方法都有自己的优缺点，每种连接类型只有在特定的条件下才会 发挥出其最大优势。

row source（表）之间的连接顺序对于查询的效率有非常大的影响。通过首先存取特定的表，即将该表作为驱动表，这样可以先应用某些限制条件，从而得到一个 较小的row source，使连接的效率较高，这也就是我们常说的要先执行限制条件的原因。一般是在将表读入内存时，应用where子句中对该表的限制条件。

根据2个row source的连接条件的中操作符的不同，可以将连接分为等值连接（如WHERE A.COL3 = B.COL4）、非等值连接（WHERE A.COL3 > B.COL4）、外连接（WHERE A.COL3 = B.COL4（+））。上面的各个连接的连接原理都基本一样，所以为了简单期间，下面以等值连接为例进行介绍。

在后面的介绍中，都已：

SELECT A.COL1， B.COL2

FROM A， B

WHERE A.COL3 = B.COL4；

为例进行说明，假设A表为Row Soruce1，则其对应的连接操作关联列为COL 3；B表为Row Soruce2，则其对应的连接操作关联列为COL 4；

连接类型：

目前为止，无论连接操作符如何，典型的连接类型共有3种：

排序 - - 合并连接（Sort Merge Join （SMJ） ）

嵌套循环（Nested Loops （NL） ）

哈希连接（Hash Join）

排序 - - 合并连接（Sort Merge Join， SMJ）

内部连接过程：

1） 首先生成row source1需要的数据，然后对这些数据按照连接操作关联列（如A.col3）进行排序。

2） 随后生成row source2需要的数据，然后对这些数据按照与sort source1对应的连接操作关联列（如B.col4）进行排序。

3） 最后两边已排序的行被放在一起执行合并操作，即将2个row source按照连接条件连接起来

下面是连接步骤的图形表示：

MERGE

/\

SORTSORT

||

Row Source 1Row Source 2

如果row source已经在连接关联列上被排序，则该连接操作就不需要再进行sort操作，这样可以大大提高这种连接操作的连接速度，因为排序是个极其费资源的操 作，特别是对于较大的表。预先排序的row source包括已经被索引的列（如a.col3或b.col4上有索引）或row source已经在前面的步骤中被排序了。尽管合并两个row source的过程是串行的，但是可以并行访问这两个row source（如并行读入数据，并行排序）。

SMJ连接的例子：SQL> explain plan for

select /*+ ordered */ e.deptno， d.deptno

from emp e， dept d

where e.deptno = d.deptno

order by e.deptno， d.deptno；

Query Plan

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

SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=17

MERGE JOIN

SORT JOIN

TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]

SORT JOIN

TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]

排序是一个费时、费资源的操作，特别对于大表。基于这个原因，SMJ经常不是一个特别有效的连接方法，但是如果2个row source都已经预先排序，则这种连接方法的效率也是蛮高的。

嵌套循环（Nested Loops， NL）

这个连接方法有驱动表（外部表）的概念。其实，该连接过程就是一个2层嵌套循环，所以外层循环的次数越少越好，这也就是我们为什么将小表或返回较小 row source的表作为驱动表（用于外层循环）的理论依据。但是这个理论只是一般指导原则，因为遵循这个理论并不能总保证使语句产生的I/O次数最少。有时 不遵守这个理论依据，反而会获得更好的效率。如果使用这种方法，决定使用哪个表作为驱动表很重要。有时如果驱动表选择不正确，将会导致语句的性能很差、很差。

内部连接过程：

Row source1的Row 1 —— Probe ->Row source 2

Row source1的Row 2 —— Probe ->Row source 2

Row source1的Row 3 —— Probe ->Row source 2

……。

Row source1的Row n —— Probe ->Row source 2

从内部连接过程来看，需要用row source1中的每一行，去匹配row source2中的所有行，所以此时保持row source1尽可能的小与高效的访问row source2（一般通过索引实现）是影响这个连接效率的关键问题。这只是理论指导原则，目的是使整个连接操作产生最少的物理I/O次数，而且如果遵守这 个原则，一般也会使总的物理I/O数最少。但是如果不遵从这个指导原则，反而能用更少的物理I/O实现连接操作，那尽管违反指导原则吧！因为最少的物理 I/O次数才是我们应该遵从的真正的指导原则，在后面的具体案例分析中就给出这样的例子。

在上面的连接过程中，我们称Row source1为驱动表或外部表。Row Source2被称为被探查表或内部表。

在NESTED LOOPS连接中，Oracle读取row source1中的每一行，然后在row sourc2中检查是否有匹配的行，所有被匹配的行都被放到结果集中，然后处理row source1中的下一行。这个过程一直继续，直到row source1中的所有行都被处理。这是从连接操作中可以得到第一个匹配行的最快的方法之一，这种类型的连接可以用在需要快速响应的语句中，以响应速度为 主要目标。

如果driving row source（外部表）比较小，并且在inner row source（内部表）上有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时，使用这种方法可以得到较好的效率。NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是：可以先返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据，这可以实现快速的响应时间。

如果不使用并行操作，最好的驱动表是那些应用了where 限制条件后，可以返回较少行数据的的表，所以大表也可能称为驱动表，关键看限制条件。对于并行查询，我们经常选择大表作为驱动表，因为大表可以充分利用并 行功能。当然，有时对查询使用并行操作并不一定会比查询不使用并行操作效率高，因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件，而且还要看你的硬件配置是否 可以支持并行（如是否有多个CPU，多个硬盘控制器），所以要具体问题具体对待。

NL连接的例子：

SQL> explain plan for

select a.dname，b.sql

from dept a，emp b

where a.deptno = b.deptno；

Query Plan

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

SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5

NESTED LOOPS

TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]

TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]

哈希连接（Hash Join， HJ）

这种连接是在oracle 7.3以后引入的，从理论上来说比NL与SMJ更高效，而且只用在CBO优化器中。

较小的row source被用来构建hash table与bitmap，第2个row source被用来被hansed，并与第一个row source生成的hash table进行匹配，以便进行进一步的连接。Bitmap被用来作为一种比较快的查找方法，来检查在hash table中是否有匹配的行。特别的，当hash table比较大而不能全部容纳在内存中时，这种查找方法更为有用。这种连接方法也有NL连接中所谓的驱动表的概念，被构建为hash table与bitmap的表为驱动表，当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时，这种连接方式的效率极高。

HASH连接的例子：

SQL> explain plan for

select /*+ use_hash（emp） */ empno

from emp， dept

where emp.deptno = dept.deptno；

Query Plan

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

SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=3

HASH JOIN

TABLE ACCESS FULL DEPT

TABLE ACCESS FULL EMP

要使哈希连接有效，需要设置HASH_JOIN_ENABLED=TRUE，缺省情况下该参数为TRUE，另外，不要忘了还要设置 hash_area_size参数，以使哈希连接高效运行，因为哈希连接会在该参数指定大小的内存中运行，过小的参数会使哈希连接的性能比其他连接方式还 要低。

总结一下，在哪种情况下用哪种连接方法比较好：

排序 - - 合并连接（Sort Merge Join， SMJ）：

a） 对于非等值连接，这种连接方式的效率是比较高的。

b） 如果在关联的列上都有索引，效果更好。

c） 对于将2个较大的row source做连接，该连接方法比NL连接要好一些。

d） 但是如果sort merge返回的row source过大，则又会导致使用过多的rowid在表中查询数据时，数据库性能下降，因为过多的I/O.

嵌套循环（Nested Loops， NL）：

a） 如果driving row source（外部表）比较小，并且在inner row source（内部表）上有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时，使用这种方法可以得到较好的效率。

b） NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是：可以先返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据，这可以实现快速的响应时间。

哈希连接（Hash Join， HJ）：

a） 这种方法是在oracle7后来引入的，使用了比较先进的连接理论，一般来说，其效率应该好于其它2种连接，但是这种连接只能用在CBO优化器中，而且需要设置合适的hash_area_size参数，才能取得较好的性能。

b） 在2个较大的row source之间连接时会取得相对较好的效率，在一个row source较小时则能取得更好的效率。

c） 只能用于等值连接中

笛卡儿乘积（Cartesian Product）

当两个row source做连接，但是它们之间没有关联条件时，就会在两个row source中做笛卡儿乘积，这通常由编写代码疏漏造成（即程序员忘了写关联条件）。笛卡尔乘积是一个表的每一行依次与另一个表中的所有行匹配。在特殊情 况下我们可以使用笛卡儿乘积，如在星形连接中，除此之外，我们要尽量使用笛卡儿乘积，否则，自己想结果是什么吧！

注意在下面的语句中，在2个表之间没有连接。

SQL> explain plan for

select emp.deptno，dept，deptno

from emp，dept

Query Plan

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

SLECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5

MERGE JOIN CARTESIAN

TABLE ACCESS FULL DEPT

SORT JOIN

TABLE ACCESS FULL EMP

CARTESIAN关键字指出了在2个表之间做笛卡尔乘积。假如表emp有n行，dept表有m行，笛卡尔乘积的结果就是得到n * m行结果。