分布式查询语句对于远程对象的查询在远程库执行，在远程库可以执行的SQL语句会通过优化器的查询转换，执行的是转换后的语句，然后结果集返回到本地，再与本地表运算。当然，本地操作还是远程操作是相对的，我们可以通过driving_site hint改变主查询计划的执行位置，但是对DML，driving_site是失效的,另外对远程表也可以使用其他hint来控制执行计划。
分布式查询语句中可能有不同远程库的表，优化分布式查询要达到3点目标：
1. 访问同一个远程库的次数要尽量少,也就是同一远程库的对象应该尽量转为一条SQL运算，一次运算，运算后将结果返回给本地库。
2.从远程库上返回到本地库的结果集要尽量小，只访问远程对象需要的字段，从而减少网络传输。
3.远程库上执行的语句的执行计划、远程库返回的结果与本地联合查询的计划应该比较高效。
如果能够达到以上3点，一般情况下，分布式查询的效率较高。
优化分布式查询需要从以上3个方面着手。下面的local_tab 7万多条，remote_big_tab百万条，remote_small_tab 7万多条。
1、使用Collocated内联视图
也就是说，SQL要引用不同远程库的表，需要组织好语句结构。将相同库的表放一起组成内联视图，这样ORACLE就很容易知道这个内联视图里的表是在同一远程库作完查询，然后再返回给本地库。这样减少了本地库与远程库的交互次数、传输结果集的数量和次数，从而提高效率。比如查询：
可以看出，在远程库remote上执行的语句是两个远程表关联后，并经过查询转换（全转为大写，自己取了别名A1，A2，ORACLE内部自己构造查询语句SELECT DISTINCT…，之后远程查询结果返回给本地，可以去远程库里查询实际的计划，走的是HASH JOIN。通过以上案例看出，对于一些复杂的查询，对象来源于不同远程库，能够通过SQL改写将相同远程库的表先做JOIN，可以提高效率。
2、了解CBO优化器对分布式查询的处理
CBO对分布式查询的处理，也是尽量转为Collocated内联视图，CBO会做如下动作：
1) 所有可mergeable的视图会merge。
2) CBO会测试Collocated内联视图的query BLOCK。
3) 如果可以将相同库的表组合成SQL一起查询，那么就会一起执行。
当然，CBO对分布式查询的处理，可能是不高效的，这时候得用其他的方法，比如使用HINT,改造SQL，改造分布式查询的方法（远程库用视图）等。特别当分布式查询包含下列情况，CBO可能是不高效的：
1）有分组运算
2）有子查询
3）SQL很复杂
比如下面语句含有子查询：
通过计划可以看到REMOTE有两个，两张远程表无法做Collocated inline VIEW运算。
再比如下面的语句，有分组运算：
通过计划看出，将远程表进行分组运算后，传输给本地库，然后大表传输给本地库，之后做HASH JOIN，这是不高效的。运行时间：已用时间: 00: 02: 12.22
可以改造分布式查询，手动组织Collocated inline VIEW,在远程库建立view:
通过计划可以看出，现在是远程表做整体操作之后才返回到本地了。
3、使用HINT，特别是driving_site HINT
对远程表可以使用hint,比如parallel,use_nl,use_hash,FULL等。
driving_site hint能够指定执行计划在远程还是本地做，比如下面使用driving_site(b),那么SQL就是放到远程去执行，也就是原来的远程表就相当于本地表，本地表要传输给remote库，主计划在remote库上执行
当然，如果是driving_site(a)那么就是本地驱动的，默认的是本地驱动的。
使用driving_site,特别是本地小结果集，远程大结果集的时候，总体结果集较小，希望计划在远程驱动，这样远程执行完毕，将结果集传输到本地，这样避免大结果集的传输。
例1：
小表9998条，大表3169376条记录,远程大表sub_id,acc_id上联合索引
查询876条数据，耗时50s,显然将大结果集拉到本地做运算是不好的，因为本地表很小，远程大表有索引，如果能在远端执行，并走nl,那么显然效率非常好。使用driving_site hint改造查询如下：
现在主计划是在远端remote上执行的，本地表small_tab_local变成了远程表，ORACLE会将small_tab_local结果集送到远端，只查询了sub_id,acc_id,然后作为驱动表，与远端表做NESTED LOOPS运算，计划里可以看到远端表走索引了，最后将远端执行结果返回给本地。
driving_site hint注意点
driving_site对dml无效，dml以目标表所在库驱动SQL计划。比如下面的driving_site失效，后面的hint还是有效的。
语句执行1分31s,driving_site hint失效，但是后面的NL没有失效，可以从计划中看出类似绑定变量的参数，这实际上是对于每个small_tab_local的结果集的行，将sub_id,acc_id传给远端表big_tab_remote,也就是变量:1，:2，这样本地的表筛选出多少行，远程语句SELECT /*+ OPAQUE_TRANSFORM USE_NL ("B") */ "SUB_ID","ACC_ID" FROM "BIG_TAB_REMOTE" "B" WHERE :1="SUB_ID" AND :2="ACC_ID" 就执行多少次。
这里本地表9998条，无过滤条件，因此远程表语句运行了9998次，虽然远程查询也是走索引的，但是SQL被执行了9998次，是非常影响性能的。可以去远程库查询下：
这里driving_site失效，但是后面的nl还有效，远程表执行的次数是small_tab_local表的数量（因为这里没有谓词过滤small_tab_local),可以使用其他hint,比如。
INSERT INTO test_cnt
SELECT/*+ordered use_hash(b)*/ COUNT(*) FROM small_tab_local a, big_tab_remote@remote b
WHERE a.sub_id=b.sub_id AND a.acc_id=b.acc_id;
当然效率不一定很好，因为这里由远程驱动效率最好，为了不想driving_site失效，可以使用PL/SQL(这里是只查询数量，如果查询结果集可以使用PL/SQL批处理插入）。
例2：
查询语句：
比较慢，返回32行，需要10来秒。其中v_remote是个视图，此视图连接到远程表，其中远程的两张表的object_id都有索引：
c和d是本地表，d.object_id以及c.object_name有索引。单独查询很快，<1s就会返回：
单独查询很快，为什么联合查询就慢了呢？原因在于：
因此，优化此混合查询的语句有多种办法：可以使用PL/SQL拆分本地与远程查询，或者可以使用driving_site hint,将主计划推到远程库去执行，本地的结果集少，推到远程，远程视图走索引，效率高。如下：
现在效率很高，从计划中可以看出，现在计划在远程库上执行，本地的查询查询一行object_id=11传输给远程，并驱动视图查询，视图走索引，然后再将结果返回给本地。另外注意hint 视图的用法是hint(视图名.表名)。
再次说说driving_site失效的情况：
DML,DDL让driving_site失效,driving_site hint会自动被oracle忽略掉，因为此时以目标表所在的库为主计划驱动，相当于driving_site(目标表库）
1）DML，DDL如果是对本地表操作，主计划是在本地做的，远程数据拉到本地,driving_site(remote)失效。
2）DML如果是对远程表DML，主计划是在远程做的，本地数据送到远程，相当于自动driving_site(remote)
含有dblink的SQL语句，特别是DML SQL，优化是很复杂的，特别是远程表与本地表结果集都很大，或含有多个不同的远程对象，这时更加复杂。很多含有dblink的SQL语句可以通过Collocated inline view，定义视图，driving_site hint,PL/SQL程序等进行优化。当然，在业务允许的情况下也可以通过MV等技术，减少dblink使用，可以在一定程度上优化含有DBLINK的分布式操作语句。
作者介绍：丁俊
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2016全球敏捷运维峰会特邀嘉宾。
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【DBA+社群】联合发起人，新炬网络专家团成员。
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性能优化专家，Oracle ACEA，ITPUB开发版资深版主、ITPUB 2010-2013连续4届最佳精华获得者、2011-2014连续4届最佳版主。
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十年电信行业从业经验，从事过系统开发与维护、业务架构和数据分析、系统优化等工作。
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电子工业出版社终身荣誉作者，《剑破冰山-Oracle开发艺术》副主编。
本文来自云栖社区合作伙伴"DBAplus"，原文发布时间：2016-02-22