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分类: Oracle

2020-06-16 16:41:38

接PART3:

2.1.3FILTER问题

  类FILTER问题主要体现在UPDATE关联更新和标量子查询中,虽然此类SQL语句中并未显式出现FILTER关键字,但是内部操作和FILTER操作如出一辙。

  先看下UPDATE关联更新:


这里需要更新14999行,执行计划如下:


  ID=2部分是where exists选择部分,先把需要更新的条件查询出来,之后执行UPDATE关联子查询更新,可以看到ID=5部分出现绑定变量:B1,显然UPDATE操作就类似于原来的FILTER,对于选出的每行与子查询表NEW_TAB关联查询,如果ID列重复值较少,那么子查询执行的次数就会很多,从而影响效率,也就是ID=5的操作要执行很多次。

  当然,这里字段ID唯一性很强,可以建立UNIQUE INDEX,普通INDEX灯,这样第5步就可以走索引了。这里为了举例这种UPDATE的优化方式,不建索引,也可以搞定这样的UPDATE:MERGR和UPDATE INLINE VIEW方式。

  
MERGE中直接利用HASH JOIN,避免多次访问操作,从而效率大增,再来看看UPDATE LINE VIEW写法:


UPDATE

  (SELECT a.status astatus,

    b.status bstatus

  FROM old_tab a,

    new_tab b

  WHERE a.id=b.id

  AND a.id  >9000000

  )

SET astatus=bstatus;
要求b.idpreserved key (唯一索引、唯一约束、主键),11g bypass_ujvc会报错,类似MERGE操作。

再来看看标量子查询,标量子查询往往也是引发严重性能问题的杀手:


  
  标量子查询的计划和普通计划的执行顺序不同,标量子查询虽然在上面,但是它由下面的CUSTOMERS表结果驱动(上面的在后面执行,这个与普通执行计划顺序不同),每行驱动查询一次标量子查询(有CACHE例外),同样类似FILTER操作。
  
如果对标量子查询进行优化,一般就是改写SQL,将标量子查询改为外连接形式(在约束和业务满足的情况下也可改写为普通JOIN):


  通过改写之后效率大增,并且使用HASH JOIN算法。下面看一下标量子查询中的CACHEFILTERUPDATE关联更新类似),如果关联的列重复值特别多,那么子查询执行次数就会很少,这时候效率会比较好:


  标量子查询和FILTER一样,有CACHE,如上面的emp_a有108K的行,但是重复的department_id只有11,这样只查询只扫描11次,扫描子查询表的次数少了,效率会提升。

  
针对FILTER性能杀手问题,主要分享这3点,当然,还有很多其它值得注意的地方,这需要我们日常多留心和积累,从而熟悉优化器一些问题的处理方法。


未完待续,见PART5:

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