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  • 2021-05-08 18:59:31

    转自:http://blog.chinaunix.net/u3/107265/showart_2192657.html

    简介:

    本文全面详细介绍oracle执行计划的相关的概念,访问数据的存取方法,表之间的连接等内容。

    并有总结和概述,便于理解与记忆!

    +++

    目录

    ---

    一.相关的概念

    Rowid的概念

    Recursive Sql概念

    Predicate(谓词)

    DRiving Table(驱动表)

    Probed Table(被探查表)

    组合索引(concatenated index)

    可选择性(selectivity)

    二.oracle访问数据的存取方法

    1) 全表扫描(Full Table Scans, FTS)

    2) 通过ROWID的表存取(Table Access by ROWID或rowid lookup)

    3)索引扫描(Index Scan或index lookup)有4种类型的索引扫描:

    (1) 索引唯一扫描(index unique scan)

    (2) 索引范围扫描(index range scan)

    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(> < <> >= <= between)

    (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)

    (4) 索引快速扫描(index fast full scan)

    三、表之间的连接

    1,排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ)

    2,嵌套循环(Nested Loops, NL)

    3,哈希连接(Hash Join, HJ)

    另外,笛卡儿乘积(Cartesian Product)

    总结Oracle连接方法

    Oracle执行计划总结概述

    +++

    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>、、>=、<=、between)

    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(> < <> >= <= between)

    (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,都以以下Sql为例进行说明:

    SELECT A.COL1, B.COL2

    FROM A, B

    WHERE A.COL3 = B.COL4;

    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)

    另外,还有一种Cartesian product(笛卡尔积),一般情况下,尽量避免使用。

    1,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。

    2,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]

    3,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。

    另外,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,我们要尽量不使用笛卡儿乘积,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。

    最后,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

    +++

    Oracle执行计划的概述

    ---

    Oracle执行计划的相关概念:

    Rowid:系统给oracle数据的每行附加的一个伪列,包含数据表名称,数据库id,存储数据库id以及一个流水号等信息,rowid在行的生命周期内唯一。

    Recursive sql:为了执行用户语句,系统附加执行的额外操作语句,譬如对数据字典的维护等。

    Row source(行源):oracle执行步骤过程中,由上一个操作返回的符合条件的行的集合。

    Predicate(谓词):where后的限制条件。

    Driving table(驱动表):又称为连接的外层表,主要用于嵌套与hash连接中。一般来说是将应用限制条件后,返回较少行源的表作为驱动表。在后面的描述中,将driving table称为连接操作的row source 1。

    Probed table(被探查表):连接的内层表,在我们从driving table得到具体的一行数据后,在probed table中寻找符合条件的行,所以该表应该为较大的row source,并且对应连接条件的列上应该有索引。在后面的描述中,一般将该表称为连接操作的row source 2.

    Concatenated index(组合索引):一个索引如果由多列构成,那么就称为组合索引,组合索引的第一列为引导列,只有谓词中包含引导列时,索引才可用。

    可选择性:表中某列的不同数值数量/表的总行数如果接近于1,则列的可选择性为高。

    Oracle访问数据的存取方法:

    Full table scans, FTS(全表扫描):通过设置db_block_multiblock_read_count可以设置一次IO能读取的数据块个数,从而有效减少全表扫描时的IO总次数,也就是通过预读机制将将要访问的数据块预先读入内存中。只有在全表扫描情况下才能使用多块读操作。

    Table Access by rowed(通过rowid存取表,rowid lookup):由于rowid中记录了行存储的位置,所以这是oracle存取单行数据的最快方法。

    Index scan(索引扫描index lookup):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,索引扫描分两步1,扫描索引得到rowid;2,通过 rowid读取具体数据。每步都是单独的一次IO,所以如果数据经限制条件过滤后的总量大于原表总行数的5%-10%,则使用索引扫描效率下降很多。而如果结果数据能够全部在索引中找到,则可以避免第二步操作,从而加快检索速度。

    根据索引类型与where限制条件的不同,有4种类型的索引扫描:

    Index unique scan(索引唯一扫描):存在unique或者primary key的情况下,返回单个rowid数据内容。

    Index range scan(索引范围扫描):1,在唯一索引上使用了range操作符(>,,>=,<=,between);2,在组合索引上,只使用部分列进行查询;3,对非唯一索引上的列进行的查询。

    Index full scan(索引全扫描):需要查询的数据从索引中可以全部得到。

    Index fast full scan(索引快速扫描):与index full scan类似,但是这种方式下不对结果进行排序。

    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 table需要的数据,然后对这些数据按照与driving table对应的连接操作列进行排序;最后两边已经排序的行被放在一起执行合并操作。排序是一个费时、费资源的操作,特别对于大表。所以smj通常不是一个特别有效的连接方法,但是如果driving table和probed table都已经预先排序,则这种连接方法的效率也比较高。

    Nested loops(NL嵌套循环):连接过程就是将driving table和probed table进行一次嵌套循环的过程。就是用driving table的每一行去匹配probed table 的所有行。Nested loops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成才返回数据,这可以实现快速的响应时间。

    Hash join(哈希连接):较小的row source被用来构建hash table与bitmap,第二个row source用来被hashed,并与第一个row source生产的hash table进行匹配。以便进行进一步的连接。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。但需要设置合适的hash_area_size参数且只能用于等值连接中。

    另外,还有一种连接类型:Cartesian product(笛卡尔积):表的每一行依次与另外一表的所有行匹配,一般情况下,尽量避免使用。

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    如何查看执行计划

    官方文档执行计划介绍

    我们先创建三张表。一张课程表,一张老师表,一张老师联系方式表(没有任何索引)。

    我们先创建三张表。一张课程表,一张老师表,一张老师联系方式表(没有任何索引)。

    DROP TABLE
    IF
    	EXISTS course;
    
    CREATE TABLE `course` ( `cid` INT ( 3 ) DEFAULT NULL, `cname` VARCHAR ( 20 ) DEFAULT NULL, `tid` INT ( 3 ) DEFAULT NULL ) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
    
    DROP TABLE
    IF
    	EXISTS teacher;
    
    CREATE TABLE `teacher` ( `tid` INT ( 3 ) DEFAULT NULL, `tname` VARCHAR ( 20 ) DEFAULT NULL, `tcid` INT ( 3 ) DEFAULT NULL ) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
    
    DROP TABLE
    IF
    	EXISTS teacher_contact;
    
    CREATE TABLE `teacher_contact` ( `tcid` INT ( 3 ) DEFAULT NULL, `phone` VARCHAR ( 200 ) DEFAULT NULL ) ENGINE = INNODB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
    
    INSERT INTO `course`
    VALUES
    	( '1', 'mysql', '1' );
    
    INSERT INTO `course`
    VALUES
    	( '2', 'jvm', '1' );
    
    INSERT INTO `course`
    VALUES
    	( '3', 'juc', '2' );
    
    INSERT INTO `course`
    VALUES
    	( '4', 'spring', '3' );
    
    INSERT INTO `teacher`
    VALUES
    	( '1', 'bobo', '1' );
    
    INSERT INTO `teacher`
    VALUES
    	( '2', '老严', '2' );
    
    INSERT INTO `teacher`
    VALUES
    	( '3', 'dahai', '3' );
    
    INSERT INTO `teacher_contact`
    VALUES
    	( '1', '13688888888' );
    
    INSERT INTO `teacher_contact`
    VALUES
    	( '2', '18166669999' );
    
    INSERT INTO `teacher_contact`
    VALUES
    	( '3', '17722225555' );
    
    explain 的结果有很多的字段,我们详细地分析一下。
    
    先确认一下环境:
    
    select version(); 
    show variables like '%engine%';
    
    1. id
    id 是查询序列编号。
    

    id 值不同

    id 值不同的时候,先查询 id 值大的(先大后小)。
    
    -- 查询 mysql 课程的老师手机号
    EXPLAIN SELECT
    	tc.phone 
    FROM
    	teacher_contact tc 
    WHERE
    	tcid = ( SELECT tcid FROM teacher t WHERE t.tid = ( SELECT c.tid FROM course c WHERE c.cname = 'mysql' ) );
    
    查询顺序:course c——teacher t——teacher_contact tc。
    

    1

    先查课程表,再查老师表,最后查老师联系方式表。子查询只能以这种方式进行,只有拿到内层的结果之后才能进行外层的查询。
    

    id 值相同(从上往下)

    -- 查询课程 ID 为 2,或者联系表 ID 为 3 的老师 
    EXPLAIN SELECT
    	t.tname,
    	c.cname,
    	tc.phone 
    FROM
    	teacher t,
    	course c,
    	teacher_contact tc 
    WHERE
    	t.tid = c.tid 
    	AND t.tcid = tc.tcid 
    	AND ( c.cid = 2 OR tc.tcid = 3 );
    

    2

    id 值相同时,表的查询顺序是
    

    从上往下顺序执行。例如这次查询的 id 都是 1,查询的顺序是 teacher t(3 条)——course c(4 条)——teacher_contact tc(3 条)。

    既有相同也有不同

    如果 ID 有相同也有不同,就是 ID 不同的先大后小,ID 相同的从上往下。
    
    2. select type 查询类型
    这里并没有列举全部(其它:DEPENDENT UNION、DEPENDENT SUBQUERY、MATERIALIZED、UNCACHEABLE SUBQUERY、UNCACHEABLE UNION)。
    
    下面列举了一些常见的查询类型:
    

    SIMPLE

    简单查询,不包含子查询,不包含关联查询 union。
    
    EXPLAIN SELECT * FROM teacher;
    

    3

    再看一个包含子查询的案例:

    -- 查询 mysql 课程的老师手机号 
    EXPLAIN SELECT
    	tc.phone 
    FROM
    	teacher_contact tc 
    WHERE
    	tcid = ( SELECT tcid FROM teacher t WHERE t.tid = ( SELECT c.tid FROM course c WHERE c.cname = 'mysql' ) );
    

    4

    PRIMARY

    子查询 SQL 语句中的主查询,也就是最外面的那层查询。
    

    SUBQUERY

    子查询中所有的内层查询都是 SUBQUERY 类型的。
    

    DERIVED

    衍生查询,表示在得到最终查询结果之前会用到临时表。例如:
    
    -- 查询 ID 为 1 或 2 的老师教授的课程
    EXPLAIN SELECT
    	cr.cname 
    FROM
    	( SELECT * FROM course WHERE tid = 1 UNION SELECT * FROM course WHERE tid = 2 ) cr;
    

    5

    对于关联查询,先执行右边的 table(UNION),再执行左边的 table,类型是DERIVED
    

    UNION

    用到了 UNION 查询。同上例。
    

    UNION RESULT

    主要是显示哪些表之间存在 UNION 查询。<union2,3>代表 id=2 和 id=3 的查询存在 UNION。同上例。
    
    3. type 连接类型

    https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/explain-output.html#explain-join-types

    所有的连接类型中,上面的最好,越往下越差。
    
    在常用的链接类型中:system > const > eq_ref > ref > range > index > all
    
    这 里 并 没 有 列 举 全 部 ( 其 他 : fulltext 、 ref_or_null 、 index_merger 、unique_subquery、index_subquery)。
    

    以上访问类型除了 all,都能用到索引。

    const

    主键索引或者唯一索引,只能查到一条数据的 SQL。
    
    DROP TABLE
    IF
    	EXISTS single_data;
    CREATE TABLE single_data ( id INT ( 3 ) PRIMARY KEY, content VARCHAR ( 20 ) );
    INSERT INTO single_data
    VALUES
    	( 1, 'a' );
    EXPLAIN SELECT
    	* 
    FROM
    	single_data a 
    WHERE
    	id = 1;
    

    system

    system 是 const 的一种特例,只有一行满足条件。例如:只有一条数据的系统表。
    
    EXPLAIN SELECT * FROM mysql.proxies_priv;
    

    6

    eq_ref

    通常出现在多表的 join 查询,表示对于前表的每一个结果,,都只能匹配到后表的一行结果。一般是唯一性索引的查询(UNIQUE 或 PRIMARY KEY)。
    
    eq_ref 是除 const 之外最好的访问类型。
    
    先删除 teacher 表中多余的数据,teacher_contact 有 3 条数据,teacher 表有 3条数据。
    
    DELETE 
    FROM
    	teacher 
    WHERE
    	tid IN ( 4, 5, 6 );
    COMMIT;
    -- 备份
    INSERT INTO `teacher`
    VALUES
    	( 4, '老严', 4 );
    INSERT INTO `teacher`
    VALUES
    	( 5, 'bobo', 5 );
    INSERT INTO `teacher`
    VALUES
    	( 6, 'seven', 6 );
    COMMIT;
    
    为 teacher_contact 表的 tcid(第一个字段)创建主键索引。
    
    -- ALTER TABLE teacher_contact DROP PRIMARY KEY; 
    ALTER TABLE teacher_contact ADD PRIMARY KEY(tcid);
    
    为 teacher 表的 tcid(第三个字段)创建普通索引。
    
    -- ALTER TABLE teacher DROP INDEX idx_tcid;
    ALTER TABLE teacher ADD INDEX idx_tcid (tcid);
    
    执行以下 SQL 语句:
    
    select t.tcid from teacher t,teacher_contact tc where t.tcid = tc.tcid;
    

    7

    此时的执行计划(teacher_contact 表是 eq_ref):
    

    8

    小结:

    以上三种 system,const,eq_ref,都是可遇而不可求的,基本上很难优化到这个状态。

    ref

    查询用到了非唯一性索引,或者关联操作只使用了索引的最左前缀。
    
    例如:使用 tcid 上的普通索引查询:
    
    explain SELECT * FROM teacher where tcid = 3;
    

    9

    range

    索引范围扫描。
    
    如果 where 后面是 between and 或 <或 > 或 >= 或 <=或 in 这些,type 类型就为 range。
    
    不走索引一定是全表扫描(ALL),所以先加上普通索引。
    
    -- ALTER TABLE teacher DROP INDEX idx_tid; 
    ALTER TABLE teacher ADD INDEX idx_tid (tid);
    
    执行范围查询(字段上有普通索引):
    
    EXPLAIN SELECT * FROM teacher t WHERE t.tid <3; 
    -- 或
    EXPLAIN SELECT * FROM teacher t WHERE tid BETWEEN 1 AND 2;
    

    10

    IN 查询也是 range(字段有主键索引)
    
    EXPLAIN SELECT * FROM teacher_contact t WHERE tcid in (1,2,3);
    

    11

    index

    Full Index Scan,查询全部索引中的数据(比不走索引要快)。
    
    EXPLAIN SELECT tid FROM teacher;
    

    15

    all

    Full Table Scan,如果没有索引或者没有用到索引,type 就是 ALL。代表全表扫描。
    

    小结:

    一般来说,需要保证查询至少达到 range 级别,最好能达到 ref。
    
    ALL(全表扫描)和 index(查询全部索引)都是需要优化的。
    
    4. possible_key、key
    可能用到的索引和实际用到的索引。如果是 NULL 就代表没有用到索引。
    
    possible_key 可以有一个或者多个,可能用到索引不代表一定用到索引。
    
    反过来,possible_key 为空,key 可能有值吗?
    
    表上创建联合索引:
    
    ALTER TABLE user_innodb DROP INDEX comidx_name_phone; 
    ALTER TABLE user_innodb add INDEX comidx_name_phone (name,phone);
    
    执行计划(改成 select name 也能用到索引):
    
    explain select phone from user_innodb where phone='126';
    

    12

    结论:是有可能的(这里是覆盖索引的情况)。
    
    如果通过分析发现没有用到索引,就要检查 SQL 或者创建索引。
    
    5. key_len
    索引的长度(使用的字节数)。跟索引字段的类型、长度有关。
    
    表上有联合索引:KEY
    

    comidx_name_phone (name,phone)

    explain select * from user_innodb where name ='jim';
    
    6. rows
    MySQL 认为扫描多少行才能返回请求的数据,是一个预估值。一般来说行数越少越好。
    
    7. filtered
    这个字段表示存储引擎返回的数据在 server 层过滤后,剩下多少满足查询的记录数量的比例,它是一个百分比。
    
    8. ref
    使用哪个列或者常数和索引一起从表中筛选数据。
    
    9. Extra
    执行计划给出的额外的信息说明。
    

    using index

    用到了覆盖索引,不需要回表。
    
    EXPLAIN SELECT tid FROM teacher ;
    

    using where

    使用了 where 过滤,表示存储引擎返回的记录并不是所有的都满足查询条件,需要在 server 层进行过滤(跟是否使用索引没有关系)。
    
    EXPLAIN select * from user_innodb where phone ='13866667777';
    

    13

    using filesort

    不能使用索引来排序,用到了额外的排序(跟磁盘或文件没有关系)。需要优化。(复合索引的前提)
    
    ALTER TABLE user_innodb DROP INDEX comidx_name_phone; 
    ALTER TABLE user_innodb add INDEX comidx_name_phone (name,phone);
    
    EXPLAIN select * from user_innodb where name ='jim' order by id;
    
    (order by id 引起)
    

    14

    using temporary

    用到了临时表。例如(以下不是全部的情况):
    
    1、distinct 非索引列
    
    EXPLAIN select DISTINCT(tid) from teacher t;
    
    2、group by 非索引列
    
    EXPLAIN select tname from teacher group by tname;
    
    3、使用 join 的时候,group 任意列
    
    EXPLAIN select t.tid from teacher t join course c on t.tid = c.tid group by t.tid;
    
    需要优化,例如创建复合索引。
    

    总结一下:

    模拟优化器执行 SQL 查询语句的过程,来知道 MySQL 是怎么处理一条 SQL 语句的。通过这种方式我们可以分析语句或者表的性能瓶颈。

    分析出问题之后,就是对 SQL 语句的具体优化。

    展开全文
  • MYSQL执行计划详解.pdf

    2021-04-21 09:00:34
    执行计划的ID1. id相同,执行顺序由上至下 id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id的值越大优先级越高,越先被执行
  • Mysql执行计划详解

    千次阅读 2021-08-17 16:39:51
    执行计划“反编译”成SELECT语句,运行SHOW WARNINGS 可得到被MySQL优化器优化后的查询语句 2. EXPLAIN PARTITIONS SELECT …… 用于分区表的EXPLAIN 执行计划包含的信息 id 包含一组数字,表示查询中执行...

    Explain语法

    EXPLAIN  SELECT ……
    变体:
    1. EXPLAIN EXTENDED SELECT ……
    将执行计划“反编译”成SELECT语句,运行SHOW WARNINGS 可得到被MySQL优化器优化后的查询语句 
    2. EXPLAIN PARTITIONS SELECT ……
    用于分区表的EXPLAIN

    执行计划包含的信息

    id

    包含一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序

    id相同,执行顺序由上至下

    如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行

    id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行

    select_type 

    表示查询中每个select子句的类型(简单 OR复杂)

    a.SIMPLE:查询中不包含子查询或者UNION

    b.查询中若包含任何复杂的子部分,最外层查询则被标记为:PRIMARY

    c.在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,该子查询被标记为:SUBQUERY

    d.在FROM列表中包含的子查询被标记为:DERIVED(衍生)

    e.若第二个SELECT出现在UNION之后,则被标记为UNION;若UNION包含在  FROM子句的子查询中,外层SELECT将被标记为:DERIVED

    f.从UNION表获取结果的SELECT被标记为:UNION RESULT

    type

    表示MySQL在表中找到所需行的方式,又称“访问类型”,常见类型如下:

    由左至右,由最差到最好

    a.ALL:Full Table Scan, MySQL将遍历全表以找到匹配的行

    b.index:Full Index Scan,index与ALL区别为index类型只遍历索引树

    c.range:索引范围扫描,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行,常见于between、<、>等的查询

    range访问类型的不同形式的索引访问性能差异

    d.ref:非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找

    e.eq_ref:唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描

    f.const、system:当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这些类型访问。如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量

    system是const类型的特例,当查询的表只有一行的情况下, 使用system

    g.NULL:MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引

    possible_keys

    指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用

    key

    显示MySQL在查询中实际使用的索引,若没有使用索引,显示为NULL

    TIPS:查询中若使用了覆盖索引,则该索引仅出现在key列表中

    key_len

    表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度

    key_len显示的值为索引字段的最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出的

    ref

    表示上述表的连接匹配条件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

    本例中,由key_len可知t1表的idx_col1_col2被充分使用,col1匹配t2表的col1,col2匹配了一个常量,即 ’ac’

    rows

    表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况,估算的找到所需的记录所需要读取的行数

    Extra

    包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息

    a.Using index

    该值表示相应的select操作中使用了覆盖索引(Covering Index)

    TIPS:覆盖索引(Covering Index)

    MySQL可以利用索引返回select列表中的字段,而不必根据索引再次读取数据文件

    包含所有满足查询需要的数据的索引称为 覆盖索引(Covering Index)

    注意:

    如果要使用覆盖索引,一定要注意select列表中只取出需要的列,不可select *,因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大,查询性能下降

    b.Using where

    表示MySQL服务器在存储引擎受到记录后进行“后过滤”(Post-filter),

    如果查询未能使用索引,Using where的作用只是提醒我们MySQL将用where子句来过滤结果集

    c.Using temporary

    表示MySQL需要使用临时表来存储结果集,常见于排序和分组查询

    d.Using filesort

    MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

    MySQL执行计划的局限

    •EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况

    •EXPLAIN不考虑各种Cache

    •EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作

    •部分统计信息是估算的,并非精确值

    •EXPALIN只能解释SELECT操作,其他操作要重写为SELECT后查看执行计划

    展开全文
  • 【Oracle】执行计划详解

    千次阅读 2021-03-31 13:43:51
    执行计划是一条查询语句在Oracle中的执行过程或访问路径的描述。 组成 目标SQL的正文、sql_id和执行计划对应的plan_hash_value 执行计划主体,主要有内部执行步骤、执行顺序、谓词信息、列信息、Cardinality...

    定义

    执行计划是一条查询语句在Oracle中的执行过程或访问路径的描述。
    

    示例执行计划

    组成

    1. 目标 SQL 的正文、sql_id 和执行计划对应的 plan_hash_value
      目标SQL的正文

    2. 执行计划主体,主要有内部执行步骤、执行顺序、谓词信息、列信息、Cardinality、Cost 等
      执行计划主体

    3. 执行计划的额外补充信息,是否动态采用(dynamic sampling)、是否 Cardinality Feedback、是否 SQL Profile
      补充信息

    模块解读

    主体 Header

    Header

    • ID:序号
    • Operation: 当前操作的内容
    • Rows: 当前操作的 Cardinality,Oracle 估计当前操作的返回结果集。
    • Cost:SQL 执行的代价
    • Time:Oracle 估计当前操作的时间

    Query Block Name

    Query Block Name

    Query Block Name / Object Alias (identified by operation id):           --这部分显示的为查询块名和对象别名
    -------------------------------------------------------------
    
       1 - SEL$1                                                            --SEL$为select 的缩写,位于块1,相应的还有DEL$,INS$,UPD$等
       3 - SEL$1 / DEPT@SEL$1                                               --DEPT@SEL$1,对应到执行计划中的操作ID为3上,即在表DEPT上的查询,DEPT为别名,下面类同
       4 - SEL$1 / DEPT@SEL$1
       6 - SEL$1 / EMP@SEL$1
       7 - SEL$1 / J@SEL$1
    

    Outline Data

    Outline Data

    Outline Data                                                            --提纲部分,这部分将执行计划中的图形化方式以文本形式来呈现,即转换为提示符方式
    -------------
    
      /*+
          BEGIN_OUTLINE_DATA
          IGNORE_OPTIM_EMBEDDED_HINTS
          OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('11.2.0.2')
          DB_VERSION('11.2.0.2')
          ALL_ROWS
          OUTLINE_LEAF(@"SEL$1")
          INDEX(@"SEL$1" "DEPT"@"SEL$1" ("DEPT"."DEPTNO"))                  --指明对于DEPT上的访问方式为使用索引
          FULL(@"SEL$1" "EMP"@"SEL$1")                                      --指明对于EMP上的访问方式为全表扫描
          FULL(@"SEL$1" "J"@"SEL$1")
          LEADING(@"SEL$1" "DEPT"@"SEL$1" "EMP"@"SEL$1" "J"@"SEL$1")        --指明前导表
          USE_MERGE(@"SEL$1" "EMP"@"SEL$1")                                 --使用USE_MERGE提示,即MERGE SORT排序合并连接
          USE_HASH(@"SEL$1" "J"@"SEL$1")                                    --使用USE_HASH提示,即HASH连接
          END_OUTLINE_DATA
      */
    

    Predicate Information

    Predicate Information

    • Access
    1. 通过某种方式定位了需要的数据,然后读取出这些结果集,叫做 Access。
    2. 表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路劲(表还是索引)。
    • Filter
    1. 把所有的数据都访问了,然后过滤掉不需要的数据,这种方式叫做 filter 。
    2. 表示谓词条件的值不会影响数据的访问路劲,只起过滤的作用。

    Column Projection Information

    Column Projection Information

    Column Projection Information (identified by operation id):             --执行时每一步骤所返回的列,下面的不同步骤返回了不同的列
    -----------------------------------------------------------
    
       1 - (#keys=1) "DEPT"."DNAME"[VARCHAR2,14], "EMP"."EMPNO"[NUMBER,22],
           "EMP"."ENAME"[VARCHAR2,10], "J"."JOB_DESCRIBE"[VARCHAR2,100]
       2 - "DEPT"."DNAME"[VARCHAR2,14], "EMP"."EMPNO"[NUMBER,22],
           "EMP"."ENAME"[VARCHAR2,10], "EMP"."JOB"[VARCHAR2,9]
       3 - "DEPT"."DEPTNO"[NUMBER,22], "DEPT"."DNAME"[VARCHAR2,14]
       4 - "DEPT".ROWID[ROWID,10], "DEPT"."DEPTNO"[NUMBER,22]
       5 - (#keys=1) "EMP"."DEPTNO"[NUMBER,22], "EMP"."EMPNO"[NUMBER,22],
           "EMP"."ENAME"[VARCHAR2,10], "EMP"."JOB"[VARCHAR2,9]
       6 - "EMP"."EMPNO"[NUMBER,22], "EMP"."ENAME"[VARCHAR2,10],
           "EMP"."JOB"[VARCHAR2,9], "EMP"."DEPTNO"[NUMBER,22]
       7 - "J"."JOB_NAME"[VARCHAR2,50], "J"."JOB_DESCRIBE"[VARCHAR2,100]
    

    Note

    Note
      动态采样(dynamic sampling)是 Oracle CBO 优化器的一种特性。如果相关数据表没有收集过统计量,又要使用 CBO 的机制,就会引起动态采样。


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    执行计划:就是mysql优化器在众多的执行路径中选择一条成本最低的路径作为执行计划,就是sql执行步骤的集合,执行计划的选择是根据数据的页,索引的页,以及统计信息等等,来推断出的,在某些情况下,mysql可能会选...
  • oracle 执行计划 详解

    2012-11-22 21:04:37
    自己动手总结出来的所有的东西都有例子,执行计划的分析,访问路径分析,执行顺序分析方法,执行计划的解读方法,刚近公司,带我的人要我做的,也是想帮我好好理解,现在拿来分享下
  • 在MySQL中,我们可以通过EXPLAIN命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息,包括在SELECT语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。 下面分别对EXPLAIN命令结果的每一列进行说明: .select_type:表示SELECT的类型,常见...
  • MySQL执行计划是sql语句经过查询优化器后,查询优化器会根据用户的sql语句所包含的字段和内容数量等统计信息,选择出一个执行效率最优(MySQL系统认为最优)的执行计划,然后根据执行计划,调用存储引擎提供的接口,...
  • 文章目录执行计划什么是执行计划执行计划的作用执行计划的语法执行计划详解ID 列Id 相同 执行计划 什么是执行计划 使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句,从而知道 MySQL 是 如何处理你的 SQL 语句的...
  • DBMS_XPLAN是Oracle提供的一个用于查看SQL计划,包括执行计划和解释计划的包;在以前查看SQL执行计划的时候,我都是使用set autotrace命令,不过现在看来,DBMS_XPLAN包给出了更加简化的获取和显示计划的方式。 这5...
  • 详解 PostgreSQL 执行计划之前,需要先知道执行计划由来。我们 PostgreSQL 数据库任何查询都会经过语法和语义解析,生成查询表达式树,也就是常用查询数,解析器它会去解析我们的语法,分析器会把语法对应对象进行...
  • MySQL explain执行计划详解

    千次阅读 2019-04-25 15:11:33
    · 我们知道MySQL中有一个查询优化器Query Optimizer,它的作用是找到最小代价的正确执行方案; · EXPLAIN :模拟Mysql优化器是如何执行SQL查询语句的,从而知道Mysql是如何处理你的SQL语句的,分析你的查询语句...
  • 当然,最后如何使用执行计划还是取决于我们自己了,但是不管怎么样,我们首先学会解析执行计划中所包含的信息,最快的学习方法就是实践。下面,我们就从一个实践开始。为了使得大家易于理解,这里的例子不会太复杂,...
  • PG执行计划解析

    千次阅读 2020-10-22 22:43:41
    ( option [,...] ) ] statement explain [ analyze ] [ verbose ] statement option选项有: analyze [ boolean ] //会实际执行SQL,并返回SQL实际执行的相关统计信息 verbose [ boolean ] //显示执行计划的附加信息...
  • SQL SERVER执行计划详解

    千次阅读 2020-11-22 00:25:45
    1、看懂t-sql的执行计划,明白执行计划中的一些常识。 2、能够分析执行计划,找到优化sql性能的思路或方案。 如果你对sql查询优化的理解或常识不是很深入,那么推荐几骗博文给你:SqlServer性能检测和优化工具使用...
  • Hive执行计划详解

    万次阅读 2018-01-29 17:21:53
    Hive的底层就是MapReduce的编程实现,我们可以通过执行计划详细的了解执行过程。对于我们对底层的理解,有很大的帮助。语法及结构官方对Hive Explain的英文解释,如果大家英文不错的话,强推: ...
  • hive执行计划解析

    2021-03-28 22:28:44
    1.hive执行流程的重要性 ...2.解析sql执行计划流程 2.1 大数据两类sql框架 单表分析:select a,聚合函数 from XXX group by b 多表join分析:select a.,b. from a join b on a.id=b.id 这两种sql框架
  • sql 执行计划详解

    2019-12-26 17:40:57
    首先,我们在执行一条sql语句时,如SELECT * from a ,LF_...我们就可以通过explain + 要执行的sql语句,得到该句sql的具体执行计划,从而可以了解到以下信息 1、表的读取顺序 2、数据读取操作的操作类型 3、哪些...
  • mysql的sql执行计划详解(非常有用)  引言: 实际项目开发中,由于我们不知道实际查询的时候数据库里发生了什么事情,数据库软件是怎样扫描表、怎样使用索引的,因此,我们能感知到的就只有 sql语句运行...
  • Oracle sql执行计划解析

    万次阅读 2016-01-22 16:42:47
    为了不重复解析相同的SQL语句(因为解析操作比较费资源,会导致性能下降),在第一次解析之后,ORACLE将SQL语句及解析后得到的执行计划存放在内存中。这块位于系统全局区域SGA(system global area)的共享池(shared ...

空空如也

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