【Oracle效能優化】執行計劃與索引型別分析
一條sql的好壞，主要來源兩個方面：
- 1、 從資料庫層面：取決於優化器所採用的資料訪問方式和資料處理的方式決定
- 2、從業務方面來講：這條sql在業務上是不是一條好的sql
我們以oracle 11g為例子進行分析。
一、資料的訪問方式
【沒有索引】
如果一張表沒有建立索引，那麼優化器採用的資料訪問方式也會截然不同，這就取決於oracle的資料訪問方式，下邊列舉兩種：
- 1、並行訪問
- 2、多資料塊訪問
【有索引】
建立索引的情況，也會有不同的資料訪問方式，主要有下面5種：
- 1、唯一索引(index unique scan)
- 2、範圍索引掃描(index range scan)
- 3、全索引掃描(index full scan)
- 4、全索引快速掃描(index fast full scan)
- 5、索引跳躍掃描(index skip scan)
二、資料的處理方式
上面列舉了幾種資料的訪問方式，其實像我們日常開發中使用到的排序order by，分組group by、統計count等等操作，都是對資料的一種操作方式，但是，除了這些基本的操作方式之外，我們一般還會對錶進行連線join處理，對於連線這種處理方式，又有下面幾種情況：
-
1、
nested loop join(內部巢狀迴圈連線) -
2、
hash join（雜湊連線） -
3、
sort merge join（合併排序連線）
接下來，我們使用測試用例驗證上面3種join
-- 刪除nestedLoopTest1、nestedLoopTest2表
drop table nestedLoopTest1 ;
drop table nestedLoopTest2 ;
-- 建立nestedLoopTest表
create table nestedLoopTest1
(
id NUMBER(11)
);
commit;
create table nestedLoopTest2
(
id NUMBER(11)
);
commit;
-- 各賦值100條資料
BEGIN
FOR i IN 0..100 LOOP
INSERT INTO nestedLoopTest1(id) VALUES(i);
END LOOP;
END;
commit;
BEGIN
FOR i IN 0..100 LOOP
INSERT INTO nestedLoopTest2(id) VALUES(i);
END LOOP;
END;
commit;
-- 1、hash - 1、
hash join（雜湊連線）
我們繼續執行下面sql：
select t1.* from nestedLoopTest1 t1,nestedLoopTest2 t2 where t1.id=t2.id;
複製程式碼此時表nestedLoopTest1和表nestedLoopTest2中的id都沒有建立索引，因此，我們會看到下面的執行計劃：
執行步驟如上圖所示，我們可以看到，此時兩張表都是全表掃描，然後再進行一次Hash join,至於hash join的原理，後面單獨學習介紹。hash join會將小表load進記憶體中，然後利用大表和小表進行關聯操作
- 2、
nested loop join(內部巢狀迴圈連線)
我們繼續執行下面sql：
create index nestedLoopTest2index on nestedLoopTest2(id);
select t1.* from nestedLoopTest1 t1,nestedLoopTest2 t2 where t1.id=t2.id;
複製程式碼
從執行計劃中可以看出，首先對錶t1進行全表掃描，然後對索引nestedLoopTest2index進行range範圍掃描,為什麼是範圍掃描呢？因為表t1中的一條記錄，可能在表t2對應多條記錄。
對於迴圈巢狀連線方式，我們可以想象成2個for迴圈巢狀即可。
另外，當兩個表都建立索引時，我們再繼續執行下面的sql：
create index nestedLoopTest1index on nestedLoopTest1(id);
select t1.* from nestedLoopTest1 t1,nestedLoopTest2 t2 where t1.id=t2.id;
複製程式碼
相比上圖，表t1不再是全表掃描了，而是全索引掃描。
- 3、
sort merge join（合併排序連線）
該連結方式大概的原理就是，判斷原表是否排序，如果未排序，則針對關聯欄位進行排序；判斷關聯表是否排序，如果未排序，則進行排序，最後將兩個排序的表進行合併。
三、oracle執行計劃
我們要知道oracle資料是如何資料訪問和資料處理的，我們就要看下執行計劃，但執行計劃又僅僅告訴我們這些資訊。
我們登陸上sqlplus，就拿一條最簡單的sql進行說明，簡單說下我們應該如何看懂執行計劃：
select * from emp;
emp表是oracle自帶的員工表，右鍵點選Explain Plan，或者按下F5檢視執行計劃，如下圖：
執行計劃最左邊的Description列是比較重要的，它會列出這個sql的一些執行步驟，該列有下面幾個檢視規則：
- 1、層次不同情況下，越靠右的步驟越先執行；
- 2、層次相同情況下，越上方的結果越先執行；
上圖告訴我們，這條語句採用的資料訪問方式是：TABLE ACCESS FULL，也就是全表掃描，我們可能會問，這個emp表不是有建立索引嗎？其實有索引也沒有用，因為我們就是要提取整個表的資料，索引沒有意義，這也說明一個情況，有索引的表，不一定效率就高，後面會講到。
對於Cost這個指標，這是oracle優化器用來衡量這條sql執行的代價有多大，比如需要消耗多少CPU計算資源呀之類的。
下面介紹幾種通過索引訪問方式的SQL例子
一、唯一索引(index unique scan)
empno是emp表的主鍵，是一個唯一索引，我們執行下面sql語句，檢視其執行計劃，如下圖：
select * from emp where empno=7782
從執行計劃中顯示的INDEX UNIQUE SCAN可以看出，這句sql，oracle優化器會執行唯一索引掃描，掃描完索引之後，我們得到索引的值為7782，然後oracle肯定要去資料檔案中去取這條編號對應的資料塊返回嘛，因此我們可以看到執行計劃中顯示了TABLE ACCESS BY INDEX ROWID，因為索引存的是每一行的id，因此oracle根據rowid這個屬性去找對應的資料。
其實去訪問資料塊取資料這個步驟有時候是沒有的，也就是當你只想取其編號empno而不是*的時候，執行計劃就不會去資料檔案中取資料了，也就是步驟2不會有了,因為oracle直接從索引掃描到之後就直接返回索引這個值就行了，沒必要去取資料，我們又不需要，驗證如下：
select empno from emp where empno=7782
其實我們一般也不會寫這樣的sql吧，哈哈~~~
二、範圍索引掃描(index range scan)
假設我們執行下面sql語句：
select job from emp where empno>7782
其執行計劃如下：
從執行計劃中可以看出，這種型別的SQL語句，採用的執行方式為index range scan範圍索引掃描。
三、全索引掃描(index full scan)
全索引掃描，顧名思義就是掃描整個索引區域就能確定出執行結果，比如下面sql語句:
select count(*) from emp
我們統計整個表的所有資料個數，直接讀索引資料塊的個數即可，步驟2為將步驟一的記過進行一個求和，彙總得到一個總數返回。
四、全索引快速掃描(index fast full scan)
我們先用下面語句拷貝一個表並將重新命名：
create table emp1 as (select * from emp);
truncate table emp1;
-- 插入1,000,000條資料
BEGIN
FOR I IN 0..1000000 LOOP
INSERT INTO EMP1(EMPNO,ENAME) VALUES(
I,CONCAT('TBL',I));
END LOOP;
END;
複製程式碼表建好之後，我們看下下面sql的執行計劃，看看當資料量大的時候，這句sql會不會採用index fast full scan
index fast full scan區別於index full scan的地方是前者可以一次性讀取多個資料塊，類似於並行，而後者序列讀取。
使用這種執行方式的SQL語句一般是那種可以直接通過索引就能確定出執行結果，比如我們執行下面SQL：
五、索引跳躍掃描(index skip scan)
index skip scan是oracle 9i之後才提供的索引掃描方式，主要使用來解決組合索引中，where條件使用非前導列查詢時，預設採用ACCESS TABLE FULL全表掃描的缺點。但是使用該特性是有一些限制條件的，主要有下面幾個點：
- 1、組合索引前導列唯一值較少（重複值很多）
- 2、資料庫採用CBO優化器，且表和索引都經過分析
- 3、where查詢條件中不存在組合索引前導列
接下來我們主要驗證兩個問題：
測試相應的SQL語句如下：
--刪除表
drop table student;
commit;
-- 建立Student表
create table STUDENT
(
stuno NUMBER(11),stuname VARCHAR2(20),schoolno NUMBER(11),age NUMBER(3)
);
commit;
-- 建立組合索引
create index stucombindex on student(stuname,schoolno);
commit;
--F5檢視執行計劃，會看到是ACCESS TABLE FULL全表掃描,stuname是前導列，schoolno為非前導列
select * from student t where t.schoolno=100;
-- 賦值100萬條資料
BEGIN
FOR i IN 0..1000000 LOOP
INSERT INTO student(stuno,stuname,schoolno) VALUES(
i,'TBL',i);
END LOOP;
END;
commit;
-- 更新3條資料的前導列為不同值
update student t set t.stuname=concat('s',t.stuno) where mod(t.stuno,10000)=0;
commit;
select count(*),count(distinct stuname) from student;
-- 對錶、索引進行分析
analyze table student compute statistics for table for all columns for all indexes;
-- 此處檢視執行計劃，可看到優化器採用的是index skip scan
select * from student where schoolno = 1000;
複製程式碼1、組合索引中，使用非前導列進行查詢時，優化器採用的是ACCESS TABLE FULL全表掃描
首先將上述sql中，倒數第二句SQL註釋掉，將會輸出如下內容，預設採用全表掃描：
2、驗證index skip scan
另外我們什麼時候建立組合索引呢？主要考慮下面幾種情況：
- 1、當單條件查詢時，返回較多資料
- 2、當符合條件查詢時，返回資料較少
當且僅當條件1和條件2同時成立時，我們這個時候可以建立組合索引了，舉個例子，員工表employee中，age=28這個條件的人非常多，role=Java程式設計師這個條件返回的資料也非常多，但是age=28 and role=Java程式設計師返回的資料卻非常少！
單條件指：where xxx=xxx 複合條件指：where xxx=xxx and xxx1=xxx1
六、應用場景
1、oracle千萬級別大表分頁查詢
傳統oracle分頁使用如下結構：
select *
from (
select fundacco,rownum rowno from
tbl_20191231
where rownum <= #{end}) b
where
b.rowno > #{start}
複製程式碼當時當start越來越大的時候，這個外層子查詢所需要遍歷的資料量就越多，經過實際生產驗證會很慢，500W資料量，每頁250條，當start大於200W時，平均耗時在1-2s。
如何優化呢？oracle sql層面上我們不能進行優化了，但我們可以通過新增加一個列rownos,值單調遞增且建立唯一索引。然後我們通過下面sql查詢就非常快了，平均在20ms左右。
select * from tbl_20191231 t where t.rownos > #{start} and t.rownos <= #{end}
複製程式碼其實不難發現，我們是利用了oracle的索引範圍掃描（index range scan）特性而已。執行計劃如下：
