Sql 查询优化-建议
我需要关于所附问题的建议。查询执行了一个多小时，并按照解释计划进行了完整的表扫描。我对查询调优还比较陌生，希望您能给我一些建议。 首先，为什么我会得到一个完整的表扫描，即使我使用的所有列都创建了索引。 第二，在我可以减少执行时间的情况下，是否有任何可能性，所有访问的表都是巨大的，并且包含数百万条记录，即使这样，我还是想找出一些选项。感谢你的帮助 查询：Sql 查询优化-建议,sql,oracle,database-performance,sql-tuning,Sql,Oracle,Database Performance,Sql Tuning,我需要关于所附问题的建议。查询执行了一个多小时，并按照解释计划进行了完整的表扫描。我对查询调优还比较陌生，希望您能给我一些建议。 首先，为什么我会得到一个完整的表扫描，即使我使用的所有列都创建了索引。 第二，在我可以减少执行时间的情况下，是否有任何可能性，所有访问的表都是巨大的，并且包含数百万条记录，即使这样，我还是想找出一些选项。感谢你的帮助 查询： select distinct rtrim(a.cod_acct_no)||'|'|| a.cod_prod||'|'||
select
distinct rtrim(a.cod_acct_no)||'|'||
a.cod_prod||'|'||
to_char(a.dat_acct_open,'Mon DD YYYY HH:MMAM')||'|'||
a.cod_acct_title||'|'||
a.cod_acct_stat||'|'||
ltrim(to_char(a.amt_od_limit,'99999999999999999990.999999'))||'|'||
ltrim(to_char(a.bal_book,'99999999999999999990.999999'))||'|'||
a.flg_idd_auth||'|'||
a.flg_mnt_status||'|'||
rtrim(c.cod_acct_no)||'|'||
c.cod_10||'|'||
d.nam_branch||'|'||
d.nam_cc_city||'|'||
d.nam_cc_state||'|'||
c.cod_1||'|'||
c.cod_14||'|'||
num_14||'|'||
a.cod_cust||'|'||
c.cod_last_mnt_chkrid||'|'||
c.dat_last_mnt||'|'||
c.ctr_updat_srlno||'|'||
c.cod_20||'|'||
c.num_16||'|'||
c.cod_14||'|'||
c.num_10 ||'|'||
a.flg_classif_reqd||'|'||
(select g.cod_classif_plan_id||'|'||
g.cod_classif_plan_id
from
ac_acct_preferences g
where
a.cod_acct_no=g.cod_acct_no AND g.FLG_MNT_STATUS = 'A' )||'|'||
(select e.dat_cam_expiry from flexprod_host.AC_ACCT_PLAN_CRITERIA e where a.cod_acct_no=e.cod_acct_no and e.FLG_MNT_STATUS ='A')||'|'||
c.cod_23||'|'||
lpad(trim(a.cod_cc_brn),4,0)||'|'||
(select min( o.dat_eff) from ch_acct_od_hist o where a.cod_acct_no=o.cod_acct_no )
from
ch_acct_mast a,
ch_acct_cbr_codes c,
ba_cc_brn_mast d
where
a.flg_mnt_status ='A'
and c.flg_mnt_status ='A'
and a.cod_acct_no= c.cod_acct_no(+)
and a.cod_cc_brn=d.cod_cc_brn
and a.cod_prod in (
299,200,804,863,202,256,814,232,182,844,279,830,802,833,864,
813,862,178,205,801,235,897,231,187,229,847,164,868,805,207,
250,837,274,253,831,893,201,809,846,819,820,845,811,843,285,
894,284,817,832,278,818,810,181,826,867,825,848,871,866,895,
770,806,827,835,838,881,853,188,816,293,298)
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 4253465430
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 733K| 125M| | 468K (1)|999:59:59 | | |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | AC_ACCT_PREFERENCES | 1 | 26 | | 3 (0)| 00:01:05 | | |
|* 2 | INDEX UNIQUE SCAN | IN_AC_ACCT_PREFERENCES_1 | 1 | | | 2 (0)| 00:00:43 | | |
| 3 | PARTITION HASH SINGLE | | 1 | 31 | | 3 (0)| 00:01:05 | KEY | KEY |
| 4 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| AC_ACCT_PLAN_CRITERIA | 1 | 31 | | 3 (0)| 00:01:05 | KEY | KEY |
|* 5 | INDEX UNIQUE SCAN | IN_AC_ACCT_PLAN_CRITERIA_1 | 1 | | | 2 (0)| 00:00:43 | KEY | KEY |
| 6 | SORT AGGREGATE | | 1 | 29 | | | | | |
| 7 | FIRST ROW | | 1 | 29 | | 3 (0)| 00:01:05 | | |
|* 8 | INDEX RANGE SCAN (MIN/MAX) | IN_CH_ACCT_OD_HIST_1 | 1 | 29 | | 3 (0)| 00:01:05 | | |
| 9 | HASH UNIQUE | | 733K| 125M| 139M| 468K (1)|999:59:59 | | |
|* 10 | HASH JOIN | | 733K| 125M| | 439K (1)|999:59:59 | | |
|* 11 | TABLE ACCESS FULL | BA_CC_BRN_MAST | 3259 | 136K| | 31 (0)| 00:11:04 | | |
|* 12 | HASH JOIN | | 747K| 97M| 61M| 439K (1)|999:59:59 | | |
| 13 | PARTITION HASH ALL | | 740K| 52M| | 286K (1)|999:59:59 | 1 | 64 |
|* 14 | TABLE ACCESS FULL | CH_ACCT_MAST | 740K| 52M| | 286K (1)|999:59:59 | 1 | 64 |
|* 15 | TABLE ACCESS FULL | CH_ACCT_CBR_CODES | 9154K| 541M| | 117K (1)|699:41:01 | | |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - access("COD_ACCT_NO"=:B1 AND "FLG_MNT_STATUS"='A' AND "COD_ENTITY_VPD"=TO_NUMBER(NVL(SYS_CONTEXT('CLIENTCONTEXT','entity_co
de'),'0')))
5 - access("COD_ACCT_NO"=:B1 AND "FLG_MNT_STATUS"='A' AND "COD_ENTITY_VPD"=TO_NUMBER(NVL(SYS_CONTEXT('CLIENTCONTEXT','entity_co
de'),'0')))
8 - access("COD_ACCT_NO"=:B1)
filter("COD_ENTITY_VPD"=TO_NUMBER(NVL(SYS_CONTEXT('CLIENTCONTEXT','entity_code'),'0')))
10 - access("COD_CC_BRN"="COD_CC_BRN")
11 - filter("COD_ENTITY_VPD"=TO_NUMBER(NVL(SYS_CONTEXT('CLIENTCONTEXT','entity_code'),'0')))
12 - access("COD_ACCT_NO"="COD_ACCT_NO")
14 - filter(("COD_PROD"=164 OR "COD_PROD"=178 OR "COD_PROD"=181 OR "COD_PROD"=182 OR "COD_PROD"=187 OR "COD_PROD"=188 OR
"COD_PROD"=200 OR "COD_PROD"=201 OR "COD_PROD"=202 OR "COD_PROD"=205 OR "COD_PROD"=207 OR "COD_PROD"=229 OR "COD_PROD"=231 OR
"COD_PROD"=232 OR "COD_PROD"=235 OR "COD_PROD"=250 OR "COD_PROD"=253 OR "COD_PROD"=256 OR "COD_PROD"=274 OR "COD_PROD"=278 OR
"COD_PROD"=279 OR "COD_PROD"=284 OR "COD_PROD"=285 OR "COD_PROD"=293 OR "COD_PROD"=298 OR "COD_PROD"=299 OR "COD_PROD"=770 OR
"COD_PROD"=801 OR "COD_PROD"=802 OR "COD_PROD"=804 OR "COD_PROD"=805 OR "COD_PROD"=806 OR "COD_PROD"=809 OR "COD_PROD"=810 OR
"COD_PROD"=811 OR "COD_PROD"=813 OR "COD_PROD"=814 OR "COD_PROD"=816 OR "COD_PROD"=817 OR "COD_PROD"=818 OR "COD_PROD"=819 OR
"COD_PROD"=820 OR "COD_PROD"=825 OR "COD_PROD"=826 OR "COD_PROD"=827 OR "COD_PROD"=830 OR "COD_PROD"=831 OR "COD_PROD"=832 OR
"COD_PROD"=833 OR "COD_PROD"=835 OR "COD_PROD"=837 OR "COD_PROD"=838 OR "COD_PROD"=843 OR "COD_PROD"=844 OR "COD_PROD"=845 OR
"COD_PROD"=846 OR "COD_PROD"=847 OR "COD_PROD"=848 OR "COD_PROD"=853 OR "COD_PROD"=862 OR "COD_PROD"=863 OR "COD_PROD"=864 OR
"COD_PROD"=866 OR "COD_PROD"=867 OR "COD_PROD"=868 OR "COD_PROD"=871 OR "COD_PROD"=881 OR "COD_PROD"=893 OR "COD_PROD"=894 OR
"COD_PROD"=895 OR "COD_PROD"=897) AND "FLG_MNT_STATUS"='A' AND "COD_ENTITY_VPD"=TO_NUMBER(NVL(SYS_CONTEXT('CLIENTCONTEXT','entity_
code'),'0')))
15 - filter("FLG_MNT_STATUS"='A' AND "COD_ENTITY_VPD"=TO_NUMBER(NVL(SYS_CONTEXT('CLIENTCONTEXT','entity_code'),'0')))
Columns Type Nullable
cod_acct_no CHAR(16) N
FLG_MNT_STATUS CHAR(1) N
cod_23 VARCHAR2(360) Y
cod_cc_brn NUMBER(5) N
cod_prod NUMBER N
我希望这能降低成本
select
distinct rtrim(a.cod_acct_no)||'|'||
a.cod_prod||'|'||
to_char(a.dat_acct_open,'Mon DD YYYY HH:MMAM')||'|'||
a.cod_acct_title||'|'||
a.cod_acct_stat||'|'||
ltrim(to_char(a.amt_od_limit,'99999999999999999990.999999'))||'|'||
ltrim(to_char(a.bal_book,'99999999999999999990.999999'))||'|'||
a.flg_idd_auth||'|'||
a.flg_mnt_status||'|'||
rtrim(c.cod_acct_no)||'|'||
c.cod_10||'|'||
d.nam_branch||'|'||
d.nam_cc_city||'|'||
d.nam_cc_state||'|'||
c.cod_1||'|'||
c.cod_14||'|'||
num_14||'|'||
a.cod_cust||'|'||
c.cod_last_mnt_chkrid||'|'||
c.dat_last_mnt||'|'||
c.ctr_updat_srlno||'|'||
c.cod_20||'|'||
c.num_16||'|'||
c.cod_14||'|'||
c.num_10 ||'|'||
a.flg_classif_reqd||'|'||
g.cod_classif_plan_id||'|'||g.cod_classif_plan_id
||'|'||
e.dat_cam_expiry ||'|'||
c.cod_23||'|'||
lpad(trim(a.cod_cc_brn),4,0)||'|'||
(select min( o.dat_eff) from ch_acct_od_hist o where a.cod_acct_no=o.cod_acct_no )
from
ch_acct_mast a
JOIN ch_acct_cbr_codes c
ON a.flg_mnt_status ='A'
and c.flg_mnt_status ='A'
and a.cod_acct_no= c.cod_acct_no(+)
JOIN ba_cc_brn_mast d
a.cod_cc_brn=d.cod_cc_brn
JOIN ac_acct_preferences g
ON a.cod_acct_no=g.cod_acct_no AND g.FLG_MNT_STATUS = 'A'
INNER JOIN flexprod_host.AC_ACCT_PLAN_CRITERIA e
ON a.cod_acct_no=e.cod_acct_no and e.FLG_MNT_STATUS ='A'
WHERE a.cod_prod in (
299,200,804,863,202,256,814,232,182,844,279,830,802,833,864,
813,862,178,205,801,235,897,231,187,229,847,164,868,805,207,
250,837,274,253,831,893,201,809,846,819,820,845,811,843,285,
894,284,817,832,278,818,810,181,826,867,825,848,871,866,895,
770,806,827,835,838,881,853,188,816,293,298)
1。不要害怕全表扫描。如果表中有很大一部分行被访问，使用哈希连接/全表扫描比嵌套循环/索引扫描更有效 2。修复统计数据并重新分析对象。999小时阅读表格？这可能是一个优化器错误，让dba看看sys.aux_stats$中的
select*用于一些荒谬的值。
时间不是很有用，但是如果您的一个预测值明显偏离，那么您需要检查所有预测值。您可能应该重新收集所有相关表的统计数据。除非有充分的理由，否则使用默认设置。例如，execdbms_stats.gather_table_stats（'your_schema_name'，'chu ACCT_MAST'）
3。看看基数。行的估计值是否在大致范围内？他们几乎永远都不会完美，但如果他们的差距超过
一个或两个数量级它可能会导致问题。寻找第一个显著的差异并尝试纠正它
4。代码更改。@Santhosh想出了一个好主意，使用ANSI连接重新编写并手动取消子查询的测试。虽然我认为你应该
尝试取消另一个子查询。Oracle可以自动取消最新子查询，但如果子查询失败，则无法取消
5。禁用VPD看起来此查询正在转换。确保你完全理解它在做什么以及为什么。在调试此问题时，您可能希望自己暂时禁用VPD
6。并行性。由于其中一些表很大，您可能需要添加一个并行提示。但要小心，它很容易用光很多
资源的分配。在执行此操作之前，请尝试制定正确的计划。您可以发布表的表定义吗？如果没有@NevilleK要求的表定义，我们只是猜测发生了什么。作为观察，我将指出，索引中所有字段都可以为空的索引很可能会被跳过，以支持表扫描，因为数据库引擎知道索引可能不包含对表中所有行的引用，由于Oracle不会在给定行的所有索引字段都为空时创建索引项。@Santosh:thnx这大大减少了执行时间。请允许我花时间浏览代码并取消对更改的理解。如果我在信中遇到任何进一步的问题，我会很感激的。再次感谢。：）厕所。在Select语句中始终不使用子查询。：）+但我不会说“永远”。在很多情况下，标量子查询都可以很好地工作，特别是在标量子查询缓存的情况下。我会调查一下，试着理解同样的道理。谢谢你的建议，这会帮助我变得更好。