应用场景:

有如下的SQL:

select t.*, t1.owner
from t, t1
where t.id=t1.id;

表t ,t1的数据量比较大,比如200W行.但是两张表能关联的行数却很少,比如不到50条. T1表的行比较宽,且在id列上有单列索引.

这里限制t1的索引为单列索引是为了让访问t1表数据的时候要通过rowid回表.因为在实际应用中,我们通常会需要t1表的几个列,但是不可能对它们全都索引.

此时可以优化为下面的SQL.

select /*+ use_nl(t1, t) ordered */  t.*, t1.owner

from t, t1
where t.id=t1.id and t1.id is not null;
改写原理:

1. 当我们使用NEST LOOP的时候,t1表可以使用id列上的index走出INDEX RANGE SCAN,此时如果输入值不在索引范围内时,是能够很快返回的,理论上就无须访问索引的leaf块。只需访问root和部分branch即可.而这里我们能够真正匹配的数据很少,所以大部分时候都没有到达leaf.

不过这种场景实际应用中并不常见,所以在CBO看来, cost= rows of t * 3(假设index深度为3), 这个cost远大于hash join的cost。如果不加hint,CBO是不会选这个执行计划的.

  1. select  /*+ use_nl(p, l) ordered gather_plan_statistics */
  2. l.l_suppkey    from partsupp p ,lineitem l    where
  3. l.l_suppkey=p.ps_suppkey+10000010    and p.ps_suppkey>0
  4. Plan hash value: 3264550197
  5. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  6. | Id  | Operation             | Name        | Starts | E-Rows |E-Bytes| Cost (%CPU)| E-Time   | A-Rows |   A-Time   | Buffers |
  7. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  8. |   0 | SELECT STATEMENT      |             |      1 |        |       |  2405K(100)|          |      0 |00:00:00.91 |    1698 |
  9. |   1 |  NESTED LOOPS         |             |      1 |    480M|  3662M|  2405K  (1)| 08:01:03 |      0 |00:00:00.91 |    1698 |
  10. |*  2 |   INDEX FAST FULL SCAN| I_PARTSUPP1 |      1 |    800K|  3125K|   308   (2)| 00:00:04 |    800K|00:00:00.18 |    1685 |
  11. |*  3 |   INDEX RANGE SCAN    | I_LINEITEM1 |    800K|    600 |  2400 |     3   (0)| 00:00:01 |      0 |00:00:00.62 |      13 |
  12. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

比如下图,要访问10051的数据,通过root节点就知道没这个key了,根本不需完成一次index range scan,而在loop join的下一次循环如果是要10052,直接在cache里快速匹配即可,这个是我猜测的,在CBO执行过程中这个应该很容易实现,相当于做预先处理,这样的预处理再结合storage index就形成了smart scan。

2. HASH JOIN时需要真正拿到索引中t1.id列全部数据后再做匹配,因此此时会走IFS或IFFS,直接遍历索引的所有叶子节点,然后建立hash表.

当索引里记录比较多同时能够匹配的记录有很少是,这种方法不如上面的NEST LOOP.

实验准备:

表的创建和数据的准备,需要的时间比较久,得耐心等待.

--表T

create table t (
id number,
col1 varchar2(30),
col2 varchar2(30),
col3 varchar2(30),
col4 varchar2(30),
col5 varchar2(30),
col6 varchar2(30),
col7 varchar2(30),
col8 varchar2(30),
col9 varchar2(30),
col10 varchar2(30)
);

--随机生成约200W行数据

insert into t select
rownum,
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30) 
from dual connect by rownum<2000000;

--T1变的行宽比较大,此时full table scan 读的块较多.

create table t1 (
id number,
id2 number,
id3 varchar2(30),
id4 varchar2(30),
id5 varchar2(30),
id6 varchar2(30),
id7 varchar2(30),
id8 varchar2(30),
id9 varchar2(30),
id10 varchar2(30),
id11 varchar2(30),
id12 varchar2(30),
id13 varchar2(30),
id14 varchar2(30),
id15 varchar2(30),
id16 varchar2(30),
id17 varchar2(30),
id18 varchar2(30),
id19 varchar2(30),
id20 varchar2(30),
id21 varchar2(30), 
owner varchar2(30));

--T1表上创建索引

create index t1_idx_id on t1(id);

--随机生成约200W行数据

insert into t1 select
rownum+2000000,
round(dbms_random.value(1,100000000)),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30),
dbms_random.string('u',30)
from dual connect by rownum<2000000;

--收集表的统计信息

exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SYS',tabname=>'T',estimate_percent=>100,method_opt=>'for all columns size auto',cascade=>TRUE)
exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SYS',tabname=>'T1',estimate_percent=>100,method_opt=>'for all columns size auto',cascade=>TRUE)

--让表T, T1 有少数的关联行,这里是制造10条关联记录.

update t1 set id = (select round(dbms_random.value(1,1999999)) from dual)
where id in (select round(dbms_random.value(2000001,4000000)) from dual connect by rownum<10) and id is not null;

实验开始:

SQL> select t.*, t1.owner
  2  from t, t1
  3  where t.id=t1.id and t1.id is not null;

已选择10行。

已用时间:  00: 00: 18.54

执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1444793974

-----------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |      |     1 |   352 |       |   109K  (1)| 00:21:56 |
|*  1 |  HASH JOIN         |      |     1 |   352 |    93M|   109K  (1)| 00:21:56 |
|*  2 |   TABLE ACCESS FULL| T1   |  1999K|    70M|       | 49367   (1)| 00:09:53 |
|   3 |   TABLE ACCESS FULL| T    |  1999K|   600M|       | 24691   (1)| 00:04:57 |
-----------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

1 - access("T"."ID"="T1"."ID")
   2 - filter("T1"."ID" IS NOT NULL)

统计信息
----------------------------------------------------------
         97  recursive calls
          0  db block gets
     454560  consistent gets
     283928  physical reads
          0  redo size
       2086  bytes sent via SQL*Net to client
        420  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
         10  rows processed

全表扫描的T1时,18S。

SQL> select /*+index(t1 T1_IDX_ID)*/t.*, t1.owner
  2  from t, t1
  3  where t.id=t1.id and t1.id is not null;

已选择10行。

已用时间:  00: 01: 52.29

执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2604990230

--------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name      | Rows  | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |           |     1 |   352 |       |   246K  (1)| 00:49:19 |
|*  1 |  HASH JOIN                   |           |     1 |   352 |    93M|   246K  (1)| 00:49:19 |
|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1        |  1999K|    70M|       |   186K  (1)| 00:37:15 |
|*  3 |    INDEX FULL SCAN           | T1_IDX_ID |  1999K|       |       |  4279   (1)| 00:00:52 |
|   4 |   TABLE ACCESS FULL          | T         |  1999K|   600M|       | 24691   (1)| 00:04:57 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

1 - access("T"."ID"="T1"."ID")
   3 - filter("T1"."ID" IS NOT NULL)

统计信息
----------------------------------------------------------
         98  recursive calls
          0  db block gets
     458819  consistent gets
     271761  physical reads
   13092036  redo size
       2086  bytes sent via SQL*Net to client
        420  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
         10  rows processed

SQL> select /*+ use_nl(t1, t) ordered */t.*, t1.owner
  2  from t, t1
  3  where t.id=t1.id and t1.id is not null;

已选择10行。

已用时间:  00: 00: 04.81

执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3173170385

------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |           |     1 |   352 |  4026K  (1)| 13:25:15 |
|   1 |  NESTED LOOPS                |           |       |       |            |          |
|   2 |   NESTED LOOPS               |           |     1 |   352 |  4026K  (1)| 13:25:15 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL         | T         |  1999K|   600M| 24691   (1)| 00:04:57 |
|*  4 |    INDEX RANGE SCAN          | T1_IDX_ID |     1 |       |     2   (0)| 00:00:01 |
|   5 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1        |     1 |    37 |     2   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

4 - access("T"."ID"="T1"."ID")
       filter("T1"."ID" IS NOT NULL)

统计信息
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
      90946  consistent gets
      90914  physical reads
          0  redo size
       2086  bytes sent via SQL*Net to client
        420  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
         10  rows processed

select /*+ use_nl(t1, t) ordered  gather_plan_statistics*/t.*, t1.owner
from t, t1 where t.id=t1.id and t1.id is not null

Plan hash value: 3173170385

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name      | Starts | E-Rows |E-Bytes| Cost (%CPU)| E-Time   | A-Rows |   A-Time   | Buffers | Reads  |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |           |      4 |        |       |  4026K(100)|          |  40 |00:01:04.01 |     363K|       363K|
|   1 |  NESTED LOOPS                |           |      4 |        |       |            |          |  40 |00:01:04.01 |     363K|       363K|
|   2 |   NESTED LOOPS               |           |      4 |      1 |   352 |  4026K  (1)| 13:25:15 |  40 |00:01:04.01 |     363K|       363K|
|   3 |    TABLE ACCESS FULL         | T         |      4 |   1999K|   600M| 24691   (1)| 00:04:57 |   7999K|00:00:33.47 |     363K|    363K|
|*  4 |    INDEX RANGE SCAN          | T1_IDX_ID |   7999K|      1 |       |     2   (0)| 00:00:01 |  40 |00:00:51.27 | 60 |      0 |
|   5 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1        |     40 |      1 |    37 |     2   (0)| 00:00:01 |  40 |00:00:00.01 | 40 |      0 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

一种特殊场景下的HASH JOIN的优化为NEST LOOP.的更多相关文章

  1. FFmpeg命令:几种常见场景下的FFmpeg命令(摄像头采集推流,桌面屏幕录制推流、转流,拉流等等)

    前提: 首先你得有FFmpeg(ffmpeg官网快捷通道:http://ffmpeg.org/) 再者,推流你得有个流媒体服务,个人测试用小水管:rtmp://eguid.cc:1935/rtmp/t ...

  2. oracle多表连接方式Hash Join Nested Loop Join Merge Join

    在查看sql执行计划时,我们会发现表的连接方式有多种,本文对表的连接方式进行介绍以便更好看懂执行计划和理解sql执行原理. 一.连接方式:        嵌套循环(Nested  Loops (NL) ...

  3. Oracle 表的连接方式(2)-----HASH JOIN的基本机制3

    HASH JOIN的模式 hash join有三种工作模式,分别是optimal模式,onepass模式和multipass模式,分别在v$sysstat里面有对应的统计信息: SQL> sel ...

  4. 浅谈SQL Server中的三种物理连接操作(HASH JOIN MERGE JOIN NESTED LOOP)

    简介 在SQL Server中,我们所常见的表与表之间的Inner Join,Outer Join都会被执行引擎根据所选的列,数据上是否有索引,所选数据的选择性转化为Loop Join,Merge J ...

  5. oracle Hash Join及三种连接方式

    在Oracle中,确定连接操作类型是执行计划生成的重要方面.各种连接操作类型代表着不同的连接操作算法,不同的连接操作类型也适应于不同的数据量和数据分布情况. 无论是Nest Loop Join(嵌套循 ...

  6. 浅谈SQL Server中的三种物理连接操作(Nested Loop Join、Merge Join、Hash Join)

    简介 在SQL Server中,我们所常见的表与表之间的Inner Join,Outer Join都会被执行引擎根据所选的列,数据上是否有索引,所选数据的选择性转化为Loop Join,Merge J ...

  7. Sort merge join、Nested loops、Hash join(三种连接类型)

    目前为止,典型的连接类型有3种: Sort merge join(SMJ排序-合并连接):首先生产driving table需要的数据,然后对这些数据按照连接操作关联列进行排序:然后生产probed ...

  8. vue-router两种模式,到底什么情况下用hash,什么情况下用history模式呢?

    转:https://segmentfault.com/q/1010000010340823/a-1020000010598395 为什么要有 hash 和 history 对于 Vue 这类渐进式前端 ...

  9. 多表连接的三种方式详解 hash join、merge join、 nested loop

    在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪 ...

随机推荐

  1. Python基础3:字符编码

    http://www.jb51.net/article/64917.htm Python 编码为什么那么蛋疼? https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid= ...

  2. 剑指offer二十三之二叉搜索树的后序遍历序列

    一.题目 输入一个整数数组,判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果.如果是则输出Yes,否则输出No.假设输入的数组的任意两个数字都互不相同. 二.思路 1.二叉搜索树又称二叉排序树(Binar ...

  3. ubuntu16.04上Eclipse和hadoop配置

    1.安装Eclipse 1>下载Eclipse 可以以多种方式下载Eclipse,下面介绍直接从eplise官网下载和从中国镜像站点下载,下载把eclipse上传到Hadoop环境中. 第一种方 ...

  4. 使用Visual Studio Code搭建PHP调试环境

    1.需要安装的软件 Visual Studio Code. WAMP(包括Apache.MySQL.PHP.以及最关键的XDebug) 2.下载软件 Visual Studio Code,光看名字就知 ...

  5. Nodejs学习笔记(七)—Node.js + Express 构建网站简单示例

    前言 上一篇学习了一些构建网站会用到的一些知识点:https://www.cnblogs.com/flyingeagle/p/9192936.html 这一篇主要结合前面讲到的知识,去构建一个较为完整 ...

  6. 入坑python 自己写的小工具,纪念一下

    这个程序的功能是可以从表格中读取某一列数据,传到IDs 这一个参数里,然后在url中获取相应的请求值,并打印 import urllib.request import json import xlrd ...

  7. ruby中数组的常用函数

    在程序中定义一个数组 在程序中定义一个数组,因为我们在下面说明. fruits = ["apple", "orange", "lemon"] ...

  8. Codeforces 960G. Bandit Blues

    Description 你需要构造一个长度为 \(n\) 的排列 , 使得一个数作为前缀最大值的次数为 \(A\) , 作为后缀最大值的次数为 \(B\) , 求满足要求的排列个数 . 题面 Solu ...

  9. C#语法之Linq查询基础二

    上篇C#语法之Linq查询基础一基本把Linq介绍了一下,这篇主要是列举下它的几个常见用法. 在用之前先准备些数据,新建了两个类Student.Score,并通过静态方法提供数据. using Sys ...

  10. docker1-安装和使用

    docker安装和使用 一.安装docker 1.1 centos7.2安装docker 环境:centos7.2 安装方法:https://docs.docker.com/engine/instal ...