oracle数据库SQL语句的一种优化手段 gather_plan_statistics hint
2015-12-11 21:58
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2、执行 运行 sql语句 ,在语句中加入 /*+ gather_plan_statistics */
例子: 执行 sql 语句 select /*+ gather_plan_statistics */ count(1) from (select count(t.poor_id) from TBL_FPXM_POOR t where t.state!='0' and t.poor_azc005 like '6201%' group by t.poor_id);
得到结果 :
COUNT(1)
----------
38946
3、执行 查看计划 select * from table(dbms_xplan.display_cursor(NULL,NULL,'ALLSTATS'));
得到结果:
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID c67u7d08hpjd9, child number 0
-------------------------------------
select /*+ gather_plan_statistics */count(1) from (select
count(t.poor_id) from TBL_FPXM_POOR t where t.state!='0' and
t.poor_azc005 like '6201%' group by t.poor_id)
Plan hash value: 2470818225
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows |A-Rows | A-Time | Buffers | OMem | 1Mem | O/1/M |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 1 |00:00:03.29 | 127K| | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:03.29 | 127K| | | |
| 2 | VIEW | | 1 | 286K | 38946 |00:00:03.29 | 127K| | | |
| 3 | HASH GROUP BY | | 1 | 286K | 38946 |00:00:03.29 | 127K| 33M | 5413K| 1/0/0|
| 4 | PARTITION LIST ALL | | 1 | 332K | 370K |00:00:00.21 | 127K| | | |
|* 5 | INDEX FAST FULL SCAN | INDEX_FPXM_POOR_AREACODE | 11 | 332K | 370K |00:00:00.26 | 127K| | | |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
5 - filter(("T"."POOR_AZC005" LIKE '6201%' AND "T"."STATE"<>'0'))
4、相关解释
这个语句总的逻辑IO是:127K (buffers 是实际的逻辑IO数量,这里是累计值,包括子操作的值)
starts 是对应的动作执行的次数
E-ROWS 是优化器估算这一步返回的数据行数
A-Rows 是这一步实际返回的数据行数
1、可以看出本条语句的第五项查询中 starts 对应的查询出现了11次这是由于有在这个表中创建了11个分区表 但是创建的索引是本地索引本地(local index)索引 而不是全局索引(global index)所以扫描索引的时候会扫描11次,优化的时候可以相应的修改为全局索引让扫描次数减少为1次。
2、创建索引的时候没有更好的筛选更小的数量,方法是修改相应的索引条件。
2、执行 运行 sql语句 ,在语句中加入 /*+ gather_plan_statistics */
例子: 执行 sql 语句 select /*+ gather_plan_statistics */ count(1) from (select count(t.poor_id) from TBL_FPXM_POOR t where t.state!='0' and t.poor_azc005 like '6201%' group by t.poor_id);
得到结果 :
COUNT(1)
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38946
3、执行 查看计划 select * from table(dbms_xplan.display_cursor(NULL,NULL,'ALLSTATS'));
得到结果:
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID c67u7d08hpjd9, child number 0
-------------------------------------
select /*+ gather_plan_statistics */count(1) from (select
count(t.poor_id) from TBL_FPXM_POOR t where t.state!='0' and
t.poor_azc005 like '6201%' group by t.poor_id)
Plan hash value: 2470818225
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
PLAN_TABLE_OUTPUT
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| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows |A-Rows | A-Time | Buffers | OMem | 1Mem | O/1/M |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 1 |00:00:03.29 | 127K| | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:03.29 | 127K| | | |
| 2 | VIEW | | 1 | 286K | 38946 |00:00:03.29 | 127K| | | |
| 3 | HASH GROUP BY | | 1 | 286K | 38946 |00:00:03.29 | 127K| 33M | 5413K| 1/0/0|
| 4 | PARTITION LIST ALL | | 1 | 332K | 370K |00:00:00.21 | 127K| | | |
|* 5 | INDEX FAST FULL SCAN | INDEX_FPXM_POOR_AREACODE | 11 | 332K | 370K |00:00:00.26 | 127K| | | |
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Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
5 - filter(("T"."POOR_AZC005" LIKE '6201%' AND "T"."STATE"<>'0'))
4、相关解释
这个语句总的逻辑IO是:127K (buffers 是实际的逻辑IO数量,这里是累计值,包括子操作的值)
starts 是对应的动作执行的次数
E-ROWS 是优化器估算这一步返回的数据行数
A-Rows 是这一步实际返回的数据行数
1、可以看出本条语句的第五项查询中 starts 对应的查询出现了11次这是由于有在这个表中创建了11个分区表 但是创建的索引是本地索引本地(local index)索引 而不是全局索引(global index)所以扫描索引的时候会扫描11次,优化的时候可以相应的修改为全局索引让扫描次数减少为1次。
2、创建索引的时候没有更好的筛选更小的数量,方法是修改相应的索引条件。
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