Sql 甲骨文分类

我的表现很差。解释计划表明它正在进行排序（分组），这听起来不正确。我希望某种散列聚合能够产生更好的结果。有没有提示告诉oracle使用散列进行DISTINCT而不是排序？ 我在类似的情况下使用了/*+USE\u HASH\u AGGREGATION*/但它不适用于DISTINCT

这是我最初的疑问：

SELECT
count(distinct userid) n, col
FROM users
GROUP BY col;

用户有3000万行，每个用户ID有12次。此查询需要70秒

现在我们把它改写为

SELECT
count(userid) n, col
FROM
(SELECT distinct userid, col FROM users)
GROUP BY col

这需要40秒。 现在添加提示进行哈希而不是排序：

SELECT
count(userid) n, col
FROM
(SELECT /*+ USE_HASH_AGGREGATION */ distinct userid, col FROM users)
GROUP BY col

这需要10秒

如果有人能向我解释为什么会发生这种情况，或者我如何能够击败第一个简单的查询，使其与第三个查询一样工作，那将是非常棒的。
我之所以关心查询的简单性，是因为这些查询实际上是生成的

计划： 1） 慢：

2） 快速

---

试试下面的方法怎么样： 如果您在col和userid上有一个索引，那么它应该在索引中完全解析，并且根本不需要触摸表

Select count(userid) n, col
from (select col, userid from users group by col, userid)
group by col
;

---

+1：好地点，好工作，好运气。我也对这个很感兴趣。你能给我展示一下每个查询的解释/执行计划吗？另外，应该注意，

USE\u HASH\u AGGREGATION

提示没有正式记录。交叉发布自：当您运行sql时-检查CPU%使用率和内存使用率，可能您运行的机器是有限的。@MK.是的，真的。如果你愿意在另一个网站上发布相同的内容，那么它会在那些不太专业的网站上关闭。这种行为在堆栈交换中是非常不受欢迎的。如果您愿意，我们可以将其迁移过来，并将其与DBA问题合并。绝望并不能证明这样的交叉发布是合理的。如果表很宽，索引会有帮助，但我的数字是针对窄表的，所以索引没有帮助。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name          | Starts | E-Rows | A-Rows |   A-Time   | Buffers | Reads  |  OMem |  1Mem | Used-Mem |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT     |               |      1 |        |      5 |00:00:13.09 |     283K|    283K|   |   |      |
|   1 |  SORT GROUP BY       |               |      1 |      5 |      5 |00:00:13.09 |     283K|    283K|  3072 |  3072 | 2048  (0)|
|   2 |   VIEW               |               |      1 |   8647K|   2445K|00:00:13.16 |     283K|    283K|   |   |      |
|   3 |    HASH UNIQUE       |               |      1 |   8647K|   2445K|00:00:12.57 |     283K|    283K|   113M|    10M|  216M (0)|
|   4 |     TABLE ACCESS FULL| USERS         |      1 |     29M|     29M|00:00:07.68 |     283K|    283K|   |   |      |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Select count(userid) n, col
from (select col, userid from users group by col, userid)
group by col
;