oracle优化-leading提示和ordered提示以及materialize提示
以下内容适用于oracle 10.2.0.5及其以上版本
一个查询很慢,原始SQL如下:
select
a.*
from (select
ssi.ID,
'small_station_info' TB,
(select sbi.name
from scene_base_info sbi
where sbi.id = ssi.antenna_selection) as antenna_selection,
ssi.antenna_height,
ssi.down_angle,
ssi.azimuth_angle,
ssi.ITI_ID,
sa.longitude,
sa.latitude,
sa.attach_id
from consolidation_demand cd
left join demand_test_info dti
on cd.id = dti.cd_id
left join demand_plan_info dpi
on dti.id = dpi.tdl_id
left join building_plan_info bpi
on dpi.id = bpi.dpi_id
left join NEAR_FAR_PLACE_INFO nfpi
on bpi.id = nfpi.bpi_id
left join SMALL_STATION_INFO ssi
on nfpi.id = ssi.nfpi_id
left join site_attachment sa
on TO_NUMBER(sa.longitude) is not null
AND TO_NUMBER(sa.latitude) > 26.074423
AND TO_NUMBER(sa.latitude) < 26.077573
AND TO_NUMBER(sa.longitude) > 119.191148
AND TO_NUMBER(sa.longitude) < 119.197649
AND sa.attach_name =
substr(ssi.AZIMUTH_ANGLE_PHOTO,
instr(ssi.AZIMUTH_ANGLE_PHOTO, '/', -1) + 1,
length(ssi.AZIMUTH_ANGLE_PHOTO))) a
where a.longitude is not null
表都不大,执行计划如下:
已选择 12 行。 执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1917963167 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 253 | 519 (2)| 00:00:07 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | SCENE_BASE_INFO | 1 | 14 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX UNIQUE SCAN | SCENE_BASE_INFO_PK | 1 | | 0 (0)| 00:00:01 |
| 3 | VIEW | | 1 | 253 | 519 (2)| 00:00:07 |
|* 4 | FILTER | | | | | |
|* 5 | HASH JOIN OUTER | | 1 | 251 | 519 (2)| 00:00:07 |
|* 6 | HASH JOIN OUTER | | 83 | 8134 | 505 (1)| 00:00:07 |
|* 7 | HASH JOIN OUTER | | 83 | 7304 | 501 (1)| 00:00:07 |
|* 8 | HASH JOIN OUTER | | 83 | 6391 | 493 (1)| 00:00:06 |
|* 9 | HASH JOIN OUTER | | 83 | 5478 | 271 (1)| 00:00:04 |
| 10 | MERGE JOIN CARTESIAN | | 36 | 2052 | 21 (0)| 00:00:01 |
|* 11 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| SITE_ATTACHMENT | 1 | 53 | 16 (0)| 00:00:01 |
|* 12 | INDEX RANGE SCAN | IDX_SITE_ATTACHMENT_JWD | 1 | | 15 (0)| 00:00:01 |
| 13 | BUFFER SORT | | 6725 | 26900 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 14 | INDEX FAST FULL SCAN | PK_CONSOLIDATION_DEMAND | 6725 | 26900 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 15 | TABLE ACCESS FULL | DEMAND_TEST_INFO | 15459 | 135K| 249 (1)| 00:00:03 |
| 16 | TABLE ACCESS FULL | DEMAND_PLAN_INFO | 8787 | 96657 | 221 (1)| 00:00:03 |
| 17 | TABLE ACCESS FULL | BUILDING_PLAN_INFO | 3244 | 35684 | 8 (0)| 00:00:01 |
| 18 | TABLE ACCESS FULL | NEAR_FAR_PLACE_INFO | 389 | 3890 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 19 | TABLE ACCESS FULL | SMALL_STATION_INFO | 594 | 90882 | 13 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id):
--------------------------------------------------- 2 - access("SBI"."ID"=:B1)
4 - filter("SA"."ATTACH_NAME"=SUBSTR("SSI"."AZIMUTH_ANGLE_PHOTO",INSTR("SSI"."AZIMUTH_ANGLE_PHOTO",'
/',-1)+1,LENGTH("SSI"."AZIMUTH_ANGLE_PHOTO")))
5 - access("NFPI"."ID"="SSI"."NFPI_ID"(+))
6 - access("BPI"."ID"="NFPI"."BPI_ID"(+))
7 - access("DPI"."ID"="BPI"."DPI_ID"(+))
8 - access("DTI"."ID"="DPI"."TDL_ID"(+))
9 - access("CD"."ID"="DTI"."CD_ID"(+))
11 - filter("SA"."LONGITUDE" IS NOT NULL)
12 - access(TO_NUMBER("LONGITUDE")>119.191148 AND TO_NUMBER("LATITUDE")>26.074423 AND
TO_NUMBER("LONGITUDE")<119.197649 AND TO_NUMBER("LATITUDE")<26.077573)
filter(TO_NUMBER("LONGITUDE") IS NOT NULL AND TO_NUMBER("LATITUDE")<26.077573 AND
TO_NUMBER("LATITUDE")>26.074423)
这个执行计划,看起来无比正常,应该要left join的都有。
但问题的关键在于10 步骤-- MERGE JOIN CARTESIAN。笛卡尔乘积的排序合并连接,这个需要耗费很长时间。
等待这个结果要耗费几十秒,甚至要更久!
如何解决这样的问题,有以下几个方法:
- 重新收集每个表的统计数据--这个没有实验过,但即使那么做,可能也无效。不过从本例看,很有可能是这个导致的。
- 启用leading提示,结合其它提示
- 使用materialize提示
使用leading提示
select /*+ no_merge(a) no_push_pred(a) */
a.*
from (select
/*+ leading(cd dti dpi bpi ssi) */
...) a
where a.longitude is not null
/
执行计划
已选择 12 行。 执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1844304918 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 253 | 520 (2)| 00:00:07 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | SCENE_BASE_INFO | 1 | 14 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX UNIQUE SCAN | SCENE_BASE_INFO_PK | 1 | | 0 (0)| 00:00:01 |
| 3 | VIEW | | 1 | 253 | 520 (2)| 00:00:07 |
|* 4 | HASH JOIN | | 1 | 251 | 520 (2)| 00:00:07 |
|* 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| SITE_ATTACHMENT | 1 | 53 | 16 (0)| 00:00:01 |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | IDX_SITE_ATTACHMENT_JWD | 1 | | 15 (0)| 00:00:01 |
|* 7 | HASH JOIN RIGHT OUTER | | 23606 | 4564K| 503 (2)| 00:00:07 |
| 8 | TABLE ACCESS FULL | SMALL_STATION_INFO | 594 | 90882 | 13 (0)| 00:00:01 |
|* 9 | HASH JOIN RIGHT OUTER | | 15459 | 679K| 490 (2)| 00:00:06 |
| 10 | TABLE ACCESS FULL | NEAR_FAR_PLACE_INFO | 389 | 3890 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 11 | HASH JOIN RIGHT OUTER | | 15459 | 528K| 486 (2)| 00:00:06 |
| 12 | TABLE ACCESS FULL | BUILDING_PLAN_INFO | 3244 | 35684 | 8 (0)| 00:00:01 |
|* 13 | HASH JOIN RIGHT OUTER | | 15459 | 362K| 477 (1)| 00:00:06 |
| 14 | TABLE ACCESS FULL | DEMAND_PLAN_INFO | 8787 | 96657 | 221 (1)| 00:00:03 |
|* 15 | HASH JOIN OUTER | | 15459 | 196K| 255 (1)| 00:00:04 |
| 16 | INDEX FAST FULL SCAN | PK_CONSOLIDATION_DEMAND | 6725 | 26900 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 17 | TABLE ACCESS FULL | DEMAND_TEST_INFO | 15459 | 135K| 249 (1)| 00:00:03 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id):
--------------------------------------------------- 2 - access("SBI"."ID"=:B1)
4 - access("SA"."ATTACH_NAME"=SUBSTR("SSI"."AZIMUTH_ANGLE_PHOTO",INSTR("SSI"."AZIMUTH_ANGLE_PH
OTO",'/',-1)+1,LENGTH("SSI"."AZIMUTH_ANGLE_PHOTO")))
5 - filter("SA"."LONGITUDE" IS NOT NULL)
6 - access(TO_NUMBER("LONGITUDE")>119.191148 AND TO_NUMBER("LATITUDE")>26.074423 AND
TO_NUMBER("LONGITUDE")<119.197649 AND TO_NUMBER("LATITUDE")<26.077573)
filter(TO_NUMBER("LONGITUDE") IS NOT NULL AND TO_NUMBER("LATITUDE")<26.077573 AND
TO_NUMBER("LATITUDE")>26.074423)
7 - access("NFPI"."ID"="SSI"."NFPI_ID"(+))
9 - access("BPI"."ID"="NFPI"."BPI_ID"(+))
11 - access("DPI"."ID"="BPI"."DPI_ID"(+))
13 - access("DTI"."ID"="DPI"."TDL_ID"(+))
15 - access("CD"."ID"="DTI"."CD_ID"(+))
没有笛卡尔的merge join .步骤4还是一个hash join 。
执行很快,大概可以0.17秒
使用materialize提示
WITH A AS
(select /*+MATERIALIZE */
.....)
select a.* from A WHERE a.longitude is not null
执行计划
已选择 12 行。 执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3536941173 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 23606 | 5832K| 700 (2)| 00:00:09 |
| 1 | TEMP TABLE TRANSFORMATION | | | | | |
| 2 | LOAD AS SELECT | | | | | |
|* 3 | HASH JOIN RIGHT OUTER | | 23606 | 5786K| 520 (2)| 00:00:07 |
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| SITE_ATTACHMENT | 1 | 53 | 16 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | IDX_SITE_ATTACHMENT_JWD | 1 | | 15 (0)| 00:00:01 |
|* 6 | HASH JOIN RIGHT OUTER | | 23606 | 4564K| 503 (2)| 00:00:07 |
| 7 | TABLE ACCESS FULL | SMALL_STATION_INFO | 594 | 90882 | 13 (0)| 00:00:01 |
|* 8 | HASH JOIN RIGHT OUTER | | 15459 | 679K| 490 (2)| 00:00:06 |
| 9 | TABLE ACCESS FULL | NEAR_FAR_PLACE_INFO | 389 | 3890 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 10 | HASH JOIN RIGHT OUTER | | 15459 | 528K| 486 (2)| 00:00:06 |
| 11 | TABLE ACCESS FULL | BUILDING_PLAN_INFO | 3244 | 35684 | 8 (0)| 00:00:01 |
|* 12 | HASH JOIN RIGHT OUTER | | 15459 | 362K| 477 (1)| 00:00:06 |
| 13 | TABLE ACCESS FULL | DEMAND_PLAN_INFO | 8787 | 96657 | 221 (1)| 00:00:03 |
|* 14 | HASH JOIN OUTER | | 15459 | 196K| 255 (1)| 00:00:04 |
| 15 | INDEX FAST FULL SCAN | PK_CONSOLIDATION_DEMAND | 6725 | 26900 | 5 (0)| 00:00:01 |
| 16 | TABLE ACCESS FULL | DEMAND_TEST_INFO | 15459 | 135K| 249 (1)| 00:00:03 |
|* 17 | VIEW | | 23606 | 5832K| 180 (2)| 00:00:03 |
| 18 | TABLE ACCESS FULL | SYS_TEMP_0FD9D68A2_721EF047 | 23606 | 4103K| 180 (2)| 00:00:03 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id):
--------------------------------------------------- 3 - access("SA"."ATTACH_NAME"(+)=SUBSTR("SSI"."AZIMUTH_ANGLE_PHOTO",INSTR("SSI"."AZIMUTH_ANGLE_PHOT
O",'/',-1)+1,LENGTH("SSI"."AZIMUTH_ANGLE_PHOTO")))
5 - access(TO_NUMBER("LONGITUDE"(+))>119.191148 AND TO_NUMBER("LATITUDE"(+))>26.074423 AND
TO_NUMBER("LONGITUDE"(+))<119.197649 AND TO_NUMBER("LATITUDE"(+))<26.077573)
filter(TO_NUMBER("LONGITUDE"(+)) IS NOT NULL AND TO_NUMBER("LATITUDE"(+))<26.077573 AND
TO_NUMBER("LATITUDE"(+))>26.074423)
6 - access("NFPI"."ID"="SSI"."NFPI_ID"(+))
8 - access("BPI"."ID"="NFPI"."BPI_ID"(+))
10 - access("DPI"."ID"="BPI"."DPI_ID"(+))
12 - access("DTI"."ID"="DPI"."TDL_ID"(+))
14 - access("CD"."ID"="DTI"."CD_ID"(+))
17 - filter("A"."LONGITUDE" IS NOT NULL)
也很快,大约0.19~0.2左右。
之所以慢,主要是因为要先生成gt表 SYS_TEMP_0FD9D68A2_721EF047。
总结
1.最好先收集统计数据
2.在收集统计数据无效的情况下,考虑使用leading提示,其次materialize提示也会破坏oracle优化器一些自以为明智的计划(优化器的不足,oracle已经提到了,这就是hint的由来)
3.dba要优化一个库,不是一个很容易的事情,需要做很多工作。
oracle优化-leading提示和ordered提示以及materialize提示的更多相关文章
- Oracle EBS 从Web界面进入责任时,提示不存在可用的有效责任
Oracle EBS 从Web界面进入责任时,提示不存在可用的有效责任 每次在Web界面,点击某一责任的功能时,弹出Form.会提示错误:对不起,不存在可用的有效责任. ...
- [z]oracle优化http://jadethao.iteye.com/blog/1613943
[sql] view plaincopy SQL> create table t as select 1 id,object_name from dba_objects; Table creat ...
- Oracle优化器介绍
Oracle优化器介绍 本文讲述了Oracle优化器的概念.工作原理和使用方法,兼顾了Oracle8i.9i以及最新的10g三个版本.理解本文将有助于您更好的更有效的进行SQL优化工作. RBO优化器 ...
- ORACLE优化器RBO与CBO介绍总结
RBO和CBO的基本概念 Oracle数据库中的优化器又叫查询优化器(Query Optimizer).它是SQL分析和执行的优化工具,它负责生成.制定SQL的执行计划.Oracle的优化器有两种,基 ...
- Oracle优化的几个简单步骤
数据库优化的讨论可以说是一个永恒的主题.资深的Oracle优化人员通常会要求提出性能问题的人对数据库做一个statspack,贴出数据库配置等等.还有的人认为要抓出执行最慢的语句来进行优化.但实际情况 ...
- [转]ORACLE优化器RBO与CBO的区别
RBO和CBO的基本概念 Oracle数据库中的优化器又叫查询优化器(Query Optimizer).它是SQL分析和执行的优化工具,它负责生成.制定SQL的执行计划.Oracle的优化器有两种,基 ...
- Oracle优化总结
本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手,分析ORACLE的系统结构和工作机理,从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案.关键词 ORACLE数据库 环境调整 ...
- ORACLE 优化
本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手,分析ORACLE的系统结构和工作机理,从九个不同方面较全面地总结了 ORACLE数据库的优化调整方案. 关键词 ORACLE数据库 环境 ...
- Oracle 优化器_表连接
概述 在写SQL的时候,有时候涉及到的不仅只有一个表,这个时候,就需要表连接了.Oracle优化器处理SQL语句时,根据SQL语句,确定表的连接顺序(谁是驱动表,谁是被驱动表及 哪个表先和哪个表做链接 ...
随机推荐
- C++里创建 Trie字典树(中文词典)(二)(插入、查找、导入、导出)
萌新做词典第二篇,做得不好,还请指正,谢谢大佬! 做好了插入与遍历功能之后,我发现最基本的查找功能没有实现,同时还希望能够把内存的数据存入文件保存下来,并可以从文件中导入词典.此外,数据的路径是存在配 ...
- java消息中间件 RocketMQ Linux安装与运行
阿里巴巴宣布捐赠RocketMQ到Apache软件基金会孵化项目,最近闲下来便去部署了一个试验版本玩玩. 至于RockeMQ是什么,原理架构什么的这里就不赘述了,这里只记录安装过程. 一.系统环境 s ...
- 自动化运维与Saltstack
一.自动化运维介绍 1.自动化运维产生背景 传统的IT运维是将数据中心中的网络设备.服务器.数据库.中间件.存储.虚拟化.硬件等资源进行统一监控,当资源出现告警时,运维人员通过工具或者基于经验进行 ...
- IMG标签与before,after伪类
在CSS中总有一些你不用不知道,用到才知道的“坑”.比如今天要谈的,把 before, after 伪类用在 <img> 标签上.嗯,实际上你用你会发现,在大多数浏览器这是无效的,dom中 ...
- js匿名函数使用&传参
function () { alert("error"); } //报错:匿名函数不能直接调用 使用 0x01 (function () { alert("Success ...
- 30 Excellent WordPress Video Tutorials
http://sixrevisions.com/wordpress/30-excellent-wordpress-video-tutorials/ WordPress是一种使用PHP语言开发的博客平台 ...
- 跨平台移动开发_PhoneGap 使用Geolocation基于所在地理位置坐标调用百度地图API
使用Geolocation基于所在地理位置坐标调用百度地图API 效果图 示例代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title& ...
- Jmeter各部件的作用
JMeter主要组件介绍 1.测试计划(Test Plan)是使用 JMeter 进行测试的起点,它是其它 JMeter 测试元件的容器. 2.线程组(Thread Group)代表一定数量的并发用户 ...
- Siebel 集成中的“发布-订阅”与“阅读”
将 Siebel 应用程序中存储的数据提供给企业中的其他应用程序时,通常需要遵循以下两种基本模式之一: 发布-订阅 阅读 “发布-订阅”是一种机制,根据该机制,一个系统(发布者)将更改或更新的数据提供 ...
- (EXPDP) Fails With Errors ORA-39079 ORA-25306 On One Node In RAC Environment
分类: Oracle DataPump export on one certain RAC instance fails with errors: ORA-39006: internal errorO ...