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一條SQL語句的執行計劃變化探究(r10筆記第9天)

繼續上次分析的一個問題,一個簡單的SQL語句執行計劃有些奇怪,明明可以走唯一性索引但是卻走了另外一個索引。 當然了,最後逐步定位,發現是在直方圖的地方有一些差別。取消直方圖之後,執行計劃立刻恢復了正常。 當然問題來了,這個是為什麼呢,收集統計資訊中的auto選項是什麼含義呢。為什麼兩個資料型別一樣的(varchar2(64))的列,境遇卻大大不同。 我們來看看一些統計資訊的資料。

為了跟進一步驗證資料的分佈律和選取代價,我們查詢它的直方圖資訊。 SQL> select to_char(endpoint_value) value,endpoint_number,column_name from dba_tab_histograms where table_name = 'OP_ORDER' and column_name in ('ORDER_ID','USER_ID') ORDER BY endpoint_number;

可以這兩條結果對應的查詢結果有248行,ORDER_ID只有兩行,而USER_ID卻又246行,也就意味著USER_ID對應有246個bucket,對於資料的分佈情況統計更為周密。 這又是為什麼呢,兩個欄位都是varchar2,怎麼會差別這麼大呢。 我們取出幾條資料來。 SQL> select order_id from ordermob.OP_ORDER where rownum<10; ORDER_ID ---------------------------------------------------------------- 160526163113314574 160526163122274152 160526163130777725 160526164612542552 160526172953321536 160526173306557175 160526173335364777 160526180054556153 160526180101316451

看得出來簽名的很多位都是一樣的,這種訂單業務的資料,訂單號都有一定的規範,簽名的值還是有一定的規律可循。 SQL> select to_char(endpoint_value) value,endpoint_number,column_name from dba_tab_histograms where table_name = 'OP_ORDER' and column_name in ('ORDER_ID','USER_ID') ORDER BY endpoint_number VALUE ENDPOINT_NUMBER COLUMN_NAME ---------------------------------------- --------------- ---------------------------------------- 255521615291332000000000000000000000 0 ORDER_ID 255521616530467000000000000000000000 1 ORDER_ID
可以看到端點值(endpoint_value),endpoint_value就是列的值,非數字型別(VARCHAR2,CHAR,NVARCHAR2,NCHAR)必須進行轉換,僅取前六個位元組(不是字元)。從10g實測資料來看取前15個位元組,前30個字元有效轉換,其他都會忽略。也就是收集直方圖相當於只對欄位B的substr(B,1,30)收集桶資訊。 這個資訊怎麼進行確認呢。我們取出一條資料來測試。 以max(order_id)為例,先取得dump的元資料資訊。 SQL> select to_char(substrb(dump(max("ORDER_ID"),16,0,32),1,120)) from "ORDERMOB"."OP_ORDER" t ; TO_CHAR(SUBSTRB(DUMP(MAX("ORDER_ID"),16,0,32),1,120)) ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Typ=1 Len=18: 31,36,30,38,32,36,31,35,35,30,33,38,33,35,31,33,32,35 然後進行轉換,轉換進位制。 SQL> select to_number('313630383236313535303338333531','xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx') aa from dual; AA -------------------------------------------- 255521616530467185179705496063653169 看看這個轉換後的值是否為 255521616530467,也就是轉換進位制後的前15位保留值。 SQL> select length('255521616530467') from dual; LENGTH('255521616530467') ------------------------- 15 發現確實如此。 而整個串有36位。對於這類場景來看就很難去區分出資料的細粒度差別來。 SQL> select length('255521616530467000000000000000000000') from dual; LENGTH('255521616530467000000000000000000000') ---------------------------------------------- 36 所以對於order_id的直方圖資訊就會只分配2個bucket,而這個過程如何驗證,那就是使用經典的10046事件了。 裡面的計算方式 to_char(substrb(dump(max("ORDER_ID"),16,0,32),1,120)) from "ORDERMOB"."OP_ORDER" 正式出自10046的trace檔案。

當然可以自己找個環境繼續驗證一下。 > create table test_stats (order_id varchar2(64),user_id varchar2(64),channel_id number); Table created. > insert into test_stats values('0000000000001241414','test',1); 1 row created. > insert into test_stats values('0000000000001251414','test2',2); 1 row created. > insert into test_stats values('0000000000001251514','test3',2); 1 row created. > commit; Commit complete. 生成10046事件來檢視。 ALTER SESSION SET EVENTS '10046 trace name context forever, level 12' exec dbms_stats.gather_table_stats(tabname => 'test_stats',ownname => 'TEST',method_opt => 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO'); ALTER SESSION SET EVENTS '10046 trace name context off'