oracle sql 执行计划分析

2023-01-07 22:09:24

转自http://itindex.net/detail/45962-oracle-sql-%E8%AE%A1%E5%88%92

一、首先创建表

    

  1. SQL> show user
    2. 

  2. USER is "RHYS"
    3. 

  3. SQL> create table A(col1 number(4,0),col2 number(4,0), col4 char(30));
    4. 

  4. create table B(col1 number(4,0),col3 number(4,0), name_b char(30));
    5. 

  5. create table C(col2 number(4,0),col3 number(4,0), name_c char(30));
    6. 

    7. 

  7. Table created.
    8. 

    9. 

  9. SQL> 
    10. 

  10. Table created.
    11. 

    12. 

  12. SQL> 
    13. 

  13. Table created.
    14.

第二、查看一下执行计划。
1、

    

  1. SQL> select a.col4 from c,a,b
    2. 

  2.   2  where c.col3=5 and a.col1=b.col1 and a.col2=c.col2 and b.col3=10;
    3. 

    4. 

  4. Execution Plan
    5. 

  5. ----------------------------------------------------------
    6. 

  6. Plan hash value: 1485247927
    7. 

    8. 

  8. ------------------------------------------------------------------------------
    9. 

  9. | Id  | Operation             | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    10. 

  10. ------------------------------------------------------------------------------
    11. 

  11. |   0 | SELECT STATEMENT      |      |     1 |   110 |     6   (0)| 00:00:01 |
    12. 

  12. |*  1 |  HASH JOIN            |      |     1 |   110 |     6   (0)| 00:00:01 |
    13. 

  13. |   2 |   MERGE JOIN CARTESIAN|      |     1 |    52 |     4   (0)| 00:00:01 |
    14. 

  14. |*  3 |    TABLE ACCESS FULL  | C    |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    15. 

  15. |   4 |    BUFFER SORT        |      |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    16. 

  16. |*  5 |     TABLE ACCESS FULL | B    |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    17. 

  17. |   6 |   TABLE ACCESS FULL   | A    |     1 |    58 |     2   (0)| 00:00:01 |
    18. 

  18. ------------------------------------------------------------------------------
    19. 

    20. 

  20. Predicate Information (identified by operation id):
    21. 

  21. ---------------------------------------------------
    22. 

    23. 

  23.    1 - access("A"."COL1"="B"."COL1" AND "A"."COL2"="C"."COL2")
    24. 

  24.    3 - filter("C"."COL3"=5)
    25. 

  25.    5 - filter("B"."COL3"=10)
    26. 

    27. 

  27. Note
    28. 

  28. -----
    29. 

  29.    - dynamic sampling used for this statement (level=2)
    30.

执行计划主要查看：访问路径，连接顺序，连接方法
执行计划顺序为上内原则，同层次上边先执行，内层先执行。
plan hash value：当sql第一次在shared pool中进行执行的是硬解析并生产该hash值
id，只是一个标号，并不是实际执行顺序
operation：从字面意思也看出来就是操作的类型
name：对象的名字
rows：oracle估计该操作返回的行数
bytes：产生的数据量
cost：表示该sql执行 到此步骤的时候sql执行代价。
该sql的执行步骤如下：
首先执行id 3-》id5-》id4—》id2-》id6-》id1-》id0
首先对id3进行全表扫描过滤条件为filter("C"."COL3"=5)，然后对表b进行全表扫描，条件为 filter("B"."COL3"=10),完了之后再进行buffer sort排序，最后把3和4的row source 进行merge join 笛卡尔积操作，并把所有的结果作为row source1 ，也就是驱动表，然后把表A作为被探测表，两者进行hash join。这就是这一个过程信息。
注意此处在id5和id3没有关联的条件，就采用了笛卡尔积，这是不好的现象。
2、

    

  1. SQL> select /*+ordered*/  a.col4 from c,a,b
    2. 

  2.   2  where c.col3=5 and a.col1=b.col1 and a.col2=c.col2 and b.col3=10;
    3. 

    4. 

  4. Execution Plan
    5. 

  5. ----------------------------------------------------------
    6. 

  6. Plan hash value: 531790806
    7. 

    8. 

  8. ----------------------------------------------------------------------------
    9. 

  9. | Id  | Operation           | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    10. 

  10. ----------------------------------------------------------------------------
    11. 

  11. |   0 | SELECT STATEMENT    |      |     1 |   110 |     6   (0)| 00:00:01 |
    12. 

  12. |*  1 |  HASH JOIN          |      |     1 |   110 |     6   (0)| 00:00:01 |
    13. 

  13. |*  2 |   HASH JOIN         |      |     1 |    84 |     4   (0)| 00:00:01 |
    14. 

  14. |*  3 |    TABLE ACCESS FULL| C    |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    15. 

  15. |   4 |    TABLE ACCESS FULL| A    |     1 |    58 |     2   (0)| 00:00:01 |
    16. 

  16. |*  5 |   TABLE ACCESS FULL | B    |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    17. 

  17. ----------------------------------------------------------------------------
    18. 

    19. 

  19. Predicate Information (identified by operation id):
    20. 

  20. ---------------------------------------------------
    21. 

    22. 

  22.    1 - access("A"."COL1"="B"."COL1")
    23. 

  23.    2 - access("A"."COL2"="C"."COL2")
    24. 

  24.    3 - filter("C"."COL3"=5)
    25. 

  25.    5 - filter("B"."COL3"=10)
    26. 

    27. 

  27. Note
    28. 

  28. -----
    29. 

  29.    - dynamic sampling used for this statement (level=2)
    30.

使用hints可以调整optimizer的执行连接方法，在此例中我们指定了ordered使得采用hash join选取from 之后从左到有第一个表c作为驱动表。
执行顺序为：id3全表扫描过滤条件为filter("C"."COL3"=5)-》id4 全表扫描，然后表c为驱动表，a为探测表以此来进行hashjoin-》id5 全表扫描过滤条件为filter("B"."COL3"=10)，此后执行id2为外部表，id5为被探测表进行hash join，从access访问路径可以看出首先是id2为("A"."COL2"="C"."COL2")此后为 id1access("A"."COL1"="B"."COL1")。
这是整个sql执行的整个过程。
为了便于理解分析一下数据，
首先我要取到在表c中col3=5的所有数据，然后再内存进行hash，作为hash table，然后我在去使用该hash table去探测A表进行匹配，取出的数据为access("A"."COL2"="C"."COL2")，把最后的匹配结果作为row source，再次建立hash table表，然后再去探测b表，方式为：access("A"."COL1"="B"."COL1")。最终获得了0执行的结果信息。
对于note动态采样信息请参考：
http://www.oracle.com/technetwork/issue-archive/2009/09-jan/o19asktom-086775.html
由于本次没有对表进行analyze所有存有动态取样。

    

  1. SQL> select /*+ordered use_nl(a c)*/  a.col4 from c,a,b
    2. 

  2.   2  where c.col3=5 and a.col1=b.col1 and a.col2=c.col2 and b.col3=10;
    3. 

    4. 

  4. Execution Plan
    5. 

  5. ----------------------------------------------------------
    6. 

  6. Plan hash value: 1446226736
    7. 

    8. 

  8. ----------------------------------------------------------------------------
    9. 

  9. | Id  | Operation           | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    10. 

  10. ----------------------------------------------------------------------------
    11. 

  11. |   0 | SELECT STATEMENT    |      |     1 |   110 |     6   (0)| 00:00:01 |
    12. 

  12. |*  1 |  HASH JOIN          |      |     1 |   110 |     6   (0)| 00:00:01 |
    13. 

  13. |   2 |   NESTED LOOPS      |      |     1 |    84 |     4   (0)| 00:00:01 |
    14. 

  14. |*  3 |    TABLE ACCESS FULL| C    |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    15. 

  15. |*  4 |    TABLE ACCESS FULL| A    |     1 |    58 |     2   (0)| 00:00:01 |
    16. 

  16. |*  5 |   TABLE ACCESS FULL | B    |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    17. 

  17. ----------------------------------------------------------------------------
    18. 

    19. 

  19. Predicate Information (identified by operation id):
    20. 

  20. ---------------------------------------------------
    21. 

    22. 

  22.    1 - access("A"."COL1"="B"."COL1")
    23. 

  23.    3 - filter("C"."COL3"=5)
    24. 

  24.    4 - filter("A"."COL2"="C"."COL2")
    25. 

  25.    5 - filter("B"."COL3"=10)
    26. 

    27. 

  27. Note
    28. 

  28. -----
    29. 

  29.    - dynamic sampling used for this statement (level=2)
    30.

在这个语句中，表c和a进行了nested loops然后把结果惊醒hash table在与表b做jash join。

另外对于表有索引的情况进行如下分析。
首先创建表a的组合索引，索引列为（col1，col2）
eg：

    

  1. SQL> create index inx_col12A on a(col1,col2);
    2. 

    3. 

  3. Index created.
    4. 

    5. 

  5. SQL> select A.col4
    6. 

  6.   2  from C , A , B
    7. 

  7.   3  where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
    8. 

  8.   4  and B.col3 = 10;
    9. 

    10. 

  10. Execution Plan
    11. 

  11. ----------------------------------------------------------
    12. 

  12. Plan hash value: 2122808611
    13. 

    14. 

  14. -------------------------------------------------------------------------------------------
    15. 

  15. | Id  | Operation                    | Name       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    16. 

  16. -------------------------------------------------------------------------------------------
    17. 

  17. |   0 | SELECT STATEMENT             |            |     1 |   110 |     4   (0)| 00:00:01 |
    18. 

  18. |   1 |  NESTED LOOPS                |            |     1 |   110 |     4   (0)| 00:00:01 |
    19. 

  19. |   2 |   NESTED LOOPS               |            |     1 |   110 |     4   (0)| 00:00:01 |
    20. 

  20. |   3 |    MERGE JOIN CARTESIAN      |            |     1 |    52 |     4   (0)| 00:00:01 |
    21. 

  21. |*  4 |     TABLE ACCESS FULL        | C          |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    22. 

  22. |   5 |     BUFFER SORT              |            |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    23. 

  23. |*  6 |      TABLE ACCESS FULL       | B          |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    24. 

  24. |*  7 |    INDEX RANGE SCAN          | INX_COL12A |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
    25. 

  25. |   8 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| A          |     1 |    58 |     0   (0)| 00:00:01 |
    26. 

  26. -------------------------------------------------------------------------------------------
    27. 

    28. 

  28. Predicate Information (identified by operation id):
    29. 

  29. ---------------------------------------------------
    30. 

    31. 

  31.    4 - filter("C"."COL3"=5)
    32. 

  32.    6 - filter("B"."COL3"=10)
    33. 

  33.    7 - access("A"."COL1"="B"."COL1" AND "A"."COL2"="C"."COL2")
    34. 

    35. 

  35. Note
    36. 

  36. -----
    37. 

  37.    - dynamic sampling used for this statement (level=2)
    38.

这个比较有意思了。首先看一下执行顺序，首先对表c进行全表扫描过滤条件为col3=5取出数据作为row source1，然后再对b进行全表扫描过滤条件为col3=10，因为走的是merge join 笛卡尔积的排序连接，然后再buffer 进行sort作为row sources2 ，完了之后row source1和row source2作合并连接，完了之后作为row source1 是驱动表，然后再进行index range scan（索引范围扫描）访问路径为： access("A"."COL1"="B"."COL1" AND "A"."COL2"="C"."COL2")，完了之后把结果作为row source1 然后再去与表A进行嵌套循环操作，不过A也就是id8 走的是index rowid。完了之后再进行0获得数据。太繁琐了。呵呵。

    

  1. SQL> select /*+ ORDERED USE_NL (A C)*/ A.col4
    2. 

  2.   2  from C , A , B
    3. 

  3.   3  where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
    4. 

  4.   4  and B.col3 = 10;
    5. 

    6. 

  6. Execution Plan
    7. 

  7. ----------------------------------------------------------
    8. 

  8. Plan hash value: 1446226736
    9. 

    10. 

  10. ----------------------------------------------------------------------------
    11. 

  11. | Id  | Operation           | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    12. 

  12. ----------------------------------------------------------------------------
    13. 

  13. |   0 | SELECT STATEMENT    |      |     1 |   110 |     6   (0)| 00:00:01 |
    14. 

  14. |*  1 |  HASH JOIN          |      |     1 |   110 |     6   (0)| 00:00:01 |
    15. 

  15. |   2 |   NESTED LOOPS      |      |     1 |    84 |     4   (0)| 00:00:01 |
    16. 

  16. |*  3 |    TABLE ACCESS FULL| C    |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    17. 

  17. |*  4 |    TABLE ACCESS FULL| A    |     1 |    58 |     2   (0)| 00:00:01 |
    18. 

  18. |*  5 |   TABLE ACCESS FULL | B    |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    19. 

  19. ----------------------------------------------------------------------------
    20. 

    21. 

  21. Predicate Information (identified by operation id):
    22. 

  22. ---------------------------------------------------
    23. 

    24. 

  24.    1 - access("A"."COL1"="B"."COL1")
    25. 

  25.    3 - filter("C"."COL3"=5)
    26. 

  26.    4 - filter("A"."COL2"="C"."COL2")
    27. 

  27.    5 - filter("B"."COL3"=10)
    28. 

    29. 

  29. Note
    30. 

  30. -----
    31. 

  31.    - dynamic sampling used for this statement (level=2)
    32.

当改变optimizer选择的执行计划时候，添加了hints，然后我们使用嵌套循环，驱动表为c，被驱动表为A，完了之后再作为row source1做为hash table， 然后与表B进行hash join。

    

  1. SQL> select /*+ USE_NL (A C)*/ A.col4
    2. 

  2.   2  from C , A , B
    3. 

  3.   3  where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
    4. 

  4.   4  and B.col3 = 10;
    5. 

    6. 

  6. Execution Plan
    7. 

  7. ----------------------------------------------------------
    8. 

  8. Plan hash value: 2122808611
    9. 

    10. 

  10. -------------------------------------------------------------------------------------------
    11. 

  11. | Id  | Operation                    | Name       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    12. 

  12. -------------------------------------------------------------------------------------------
    13. 

  13. |   0 | SELECT STATEMENT             |            |     1 |   110 |     4   (0)| 00:00:01 |
    14. 

  14. |   1 |  NESTED LOOPS                |            |     1 |   110 |     4   (0)| 00:00:01 |
    15. 

  15. |   2 |   NESTED LOOPS               |            |     1 |   110 |     4   (0)| 00:00:01 |
    16. 

  16. |   3 |    MERGE JOIN CARTESIAN      |            |     1 |    52 |     4   (0)| 00:00:01 |
    17. 

  17. |*  4 |     TABLE ACCESS FULL        | C          |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    18. 

  18. |   5 |     BUFFER SORT              |            |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    19. 

  19. |*  6 |      TABLE ACCESS FULL       | B          |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    20. 

  20. |*  7 |    INDEX RANGE SCAN          | INX_COL12A |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
    21. 

  21. |   8 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| A          |     1 |    58 |     0   (0)| 00:00:01 |
    22. 

  22. -------------------------------------------------------------------------------------------
    23. 

    24. 

  24. Predicate Information (identified by operation id):
    25. 

  25. ---------------------------------------------------
    26. 

    27. 

  27.    4 - filter("C"."COL3"=5)
    28. 

  28.    6 - filter("B"."COL3"=10)
    29. 

  29.    7 - access("A"."COL1"="B"."COL1" AND "A"."COL2"="C"."COL2")
    30. 

    31. 

  31. Note
    32. 

  32. -----
    33. 

  33.    - dynamic sampling used for this statement (level=2)
    34. 

    35. 

  35. SQL>
    36.

注意当我们对表进行了分析之后，那么就不会有动态分析了，动态分析只是为了进行执行计划的选择。
对于分析表知识详解：
http://blog.csdn.net/xiaohai20102010/article/details/8777158

    

  1. <pre>SQL> set autotrace off
    2. 

  2. SQL> analyze table a compute statistics;
    3. 

    4. 

  4. Table analyzed.
    5. 

    6. 

  6. SQL> analyze table b compute statistics;
    7. 

    8. 

  8. Table analyzed.
    9. 

    10. 

  10. SQL> analyze table c compute statistics;
    11. 

    12. 

  12. Table analyzed.
    13. 

    14. 

  14. SQL> analyze index  inx_col12A compute statistics;
    15. 

    16. 

  16. Index analyzed.
    17. 

    18. 

  18. SQL> select A.col4
    19. 

  19.   2  from C , A , B
    20. 

  20.   3  where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
    21. 

  21.   4  and B.col3 = 10;
    22. 

    23. 

  23. no rows selected
    24. 

    25. 

  25. SQL> set auotrace trace explain
    26. 

  26. SP2-0158: unknown SET option "auotrace"
    27. 

  27. SQL> set autotrace trace explain
    28. 

  28. SQL> r
    29. 

  29.   1  select A.col4
    30. 

  30.   2  from C , A , B
    31. 

  31.   3  where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
    32. 

  32.   4* and B.col3 = 10
    33. 

    34. 

  34. Execution Plan
    35. 

  35. ----------------------------------------------------------
    36. 

  36. Plan hash value: 2122808611
    37. 

    38. 

  38. -------------------------------------------------------------------------------------------
    39. 

  39. | Id  | Operation                    | Name       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
    40. 

  40. -------------------------------------------------------------------------------------------
    41. 

  41. |   0 | SELECT STATEMENT             |            |     1 |   110 |     4   (0)| 00:00:01 |
    42. 

  42. |   1 |  NESTED LOOPS                |            |     1 |   110 |     4   (0)| 00:00:01 |
    43. 

  43. |   2 |   NESTED LOOPS               |            |     1 |   110 |     4   (0)| 00:00:01 |
    44. 

  44. |   3 |    MERGE JOIN CARTESIAN      |            |     1 |    52 |     4   (0)| 00:00:01 |
    45. 

  45. |*  4 |     TABLE ACCESS FULL        | C          |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    46. 

  46. |   5 |     BUFFER SORT              |            |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    47. 

  47. |*  6 |      TABLE ACCESS FULL       | B          |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
    48. 

  48. |*  7 |    INDEX RANGE SCAN          | INX_COL12A |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
    49. 

  49. |   8 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| A          |     1 |    58 |     0   (0)| 00:00:01 |
    50. 

  50. -------------------------------------------------------------------------------------------
    51. 

    52. 

  52. Predicate Information (identified by operation id):
    53. 

  53. ---------------------------------------------------
    54. 

    55. 

  55.    4 - filter("C"."COL3"=5)
    56. 

  56.    6 - filter("B"."COL3"=10)
    57. 

  57.    7 - access("A"."COL1"="B"."COL1" AND "A"."COL2"="C"."COL2")
    58. 

  58. </pre>
    59.
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