ORACLE-SQL优化案例.doc
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- ORACLE SQL 优化 案例
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一个哥们QQ问我，这个SQL怎么优化，它要跑160秒 view plaincopy to clipboardprint? 1. SQL> explain plan for select a.so_region_code so_region_code, 2. 2 a.so_county_code so_county_code, 3. 3 a.so_org_id so_org_id, 4. 4 d.org_type_id org_type_id, 5. 5 a.op_id op_id, 6. 6 nvl(c.brand, 0) brand, 7. 7 e.res_code, 8. 8 a.busi_code, 9. 9 a.so_nbr, 10. 10 decode(a.isnormal, 11. 11 2, 12. 12 -count(distinct a.so_nbr), 13. 13 0, 14. 14 count(distinct a.so_nbr), 15. 15 0) so_amount, 16. 16 sum(decode(b.book_item_id, 23000002, item_total, 0)) / 100 sim_fee, 17. 17 sum(decode(b.book_item_id, 23000001, item_total, 0)) / 100 sim_fee_add, 18. 18 sum(decode(b.book_item_id, 27000003, item_total, 0)) / 100 sim_fee_discount, 19. 19 sum(decode(b.book_item_id, 21000013, 0, b.item_total)) / 100 total_fee 20. 20 from zk.cm_busi_201108 a, 21. 21 zk.cm_busi_charge_201108 b, 22. 22 zk.cm_user c, 23. 23 xg.sys_organizations d, 24. 24 zy.res_sim e 25. 25 where a.so_nbr = b.so_nbr(+) 26. 26 and a.serv_id = c.serv_id 27. 27 and c.sim_id = e.sim_id 28. 28 and a.so_org_id = d.org_id 29. 29 and (b.book_item_id in (23000001, 23000002, 27000003) or 30. 30 a.busi_code in (1, 31. 31 2, 32. 32 4, 33. 33 5, 34. 34 8, 35. 35 11, 36. 36 14, 37. 37 15, 38. 38 17, 39. 39 18, 40. 40 19, 41. 41 21, 42. 42 24, 43. 43 25, 44. 44 28, 45. 45 99, 46. 46 101, 47. 47 104, 48. 48 105, 49. 49 201, 50. 50 204, 51. 51 205, 52. 52 206, 53. 53 2201, 54. 54 1023, 55. 55 1006, 56. 56 3312, 57. 57 2251)) 58. 58 and a.op_id != 71010264 59. 59 and a.so_date >= to_date('20110831000000', 'yyyymmddhh24miss') 60. 60 and a.so_date <= to_date('20110831235959', 'yyyymmddhh24miss') 61. 61 and a.so_county_code =7111 62. 62 and a.so_nbr is not null 63. 63 group by a.so_region_code, 64. 64 a.so_county_code, 65. 65 a.so_org_id, 66. 66 d.org_type_id, 67. 67 a.op_id, 68. 68 c.brand, 69. 69 e.res_code, 70. 70 a.busi_code, 71. 71 a.so_nbr, 72. 72 a.isnormal; 73. 74. 已解释。 75. 76. 已用时间: 00: 00: 00.03 77. SQL> 78. SQL> select * from table(dbms_xplan.display); 79. 80. PLAN_TABLE_OUTPUT 81. ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 82. 83. ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 84. | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Pstart| Pstop | 85. ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 86. | 0 | SELECT STATEMENT | | 59 | 11741 | 1703 (1)| | | 87. | 1 | SORT GROUP BY | | 59 | 11741 | 1703 (1)| | | 88. |* 2 | FILTER | | | | | | | 89. |* 3 | HASH JOIN OUTER | | | | | | | 90. | 4 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID | RES_SIM | 1 | 26 | 32 (4)| | | 91. | 5 | NESTED LOOPS | | 46 | 7820 | 1670 (1)| | | 92. | 6 | NESTED LOOPS | | 49 | 7056 | 146 (2)| | | 93. | 7 | NESTED LOOPS | | 46 | 5244 | 53 (2)| | | 94. |* 8 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | CM_BUSI_201108 | 46 | 4784 | 7 (15)| | | 95. |* 9 | INDEX RANGE SCAN | DX_BUSI_SO_DATE_201108 | 166K| | 3 (34)| | | 96. | 10 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | SYS_ORGANIZATIONS | 1 | 10 | 2 (50)| | | 97. |* 11 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_SYS_ORGANIZATIONS | 1 | | | | | 98. | 12 | TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID| CM_USER | 1 | 30 | 3 (34)| ROWID | ROW L | 99. |* 13 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_ZK_CM_USER | 1 | | 2 (50)| | | 100. | 14 | PARTITION RANGE ALL | | | | | 1 | 10 | 101. |* 15 | INDEX RANGE SCAN | IDX_SIM_SIM | 1 | | 31 (4)| 1 | 10 | 102. | 16 | TABLE ACCESS FULL | CM_BUSI_CHARGE_201108 | 474 | 13746 | 32 (4)| | | 103. ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 104. 105. Predicate Information (identified by operation id): 106. --------------------------------------------------- 107. 108. 2 - filter("B"."BOOK_ITEM_ID"=23000001 OR "B"."BOOK_ITEM_ID"=23000002 OR "B"."BOOK_ITEM_ID"=27000 109. "A"."BUSI_CODE"=1 OR "A"."BUSI_CODE"=2 OR "A"."BUSI_CODE"=4 OR "A"."BUSI_CODE"=5 OR "A"."BUSI 110. "A"."BUSI_CODE"=11 OR "A"."BUSI_CODE"=14 OR "A"."BUSI_CODE"=15 OR "A"."BUSI_CODE"=17 OR "A"." 111. "A"."BUSI_CODE"=19 OR "A"."BUSI_CODE"=21 OR "A"."BUSI_CODE"=24 OR "A"."BUSI_CODE"=25 OR "A"." 112. "A"."BUSI_CODE"=99 OR "A"."BUSI_CODE"=101 OR "A"."BUSI_CODE"=104 OR "A"."BUSI_CODE"=105 OR "A 113. "A"."BUSI_CODE"=204 OR "A"."BUSI_CODE"=205 OR "A"."BUSI_CODE"=206 OR "A"."BUSI_CODE"=1006 OR 114. "A"."BUSI_CODE"=2201 OR "A"."BUSI_CODE"=2251 OR "A"."BUSI_CODE"=3312) 115. 3 - access("A"."SO_NBR"="B"."SO_NBR"(+)) 116. 8 - filter("A"."SO_COUNTY_CODE"=7111 AND "A"."OP_ID"<>71010264 AND "A"."SO_NBR" IS NOT NULL) 117. 9 - access("A"."SO_DATE">=TO_DATE(' 2011-08-31 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND "A"."SO_D 118. 2011-08-31 23:59:59', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')) 119. 11 - access("A"."SO_ORG_ID"="D"."ORG_ID") 120. 13 - access("A"."SERV_ID"="C"."SERV_ID") 121. 15 - access("C"."SIM_ID"="E"."SIM_ID") 122. 123. 已选择40行。 124. 125. 已用时间: 00: 00: 00.20 CM_BUSI_201108 是大表，有3千多万的数据，CM_USER也是一个大表，有3千多万的数据 其他表都是小表 注意观察第9行，CBO认为它返回166k的数据，回表的时候又过滤有filter过滤，这个时候CBO认为它返回46行，先不管这46行 CBO计算是对是错，单单就是索引扫描返回166k到表 CM_BUSI_201108 去做166k次应该也很耗费时间。所以给出优化建议 对表CM_BUSI_201108进行分区，可以根据SO_DATE做range分区，另外SO_COUNTRY_CODE可以查看值多不多，如果不多可以做 range-list分区 他最终只做了range分区，并且让他创建了一个本地有前缀的组合索引(他最开始创建的是global索引，没有起到优化效果) create index YI_XXX ON CM_BUSI_201108(SO_DATE,SO_COUNTRY_CODE) LOCAL 执行计划如下： view plaincopy to clipboardprint? 1. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2. | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Pstart| Pstop | 3. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4. | 0 | SELECT STATEMENT | | 17 | 3264 | 635 (1)| | | 5. | 1 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID | RES_SIM | 1 | 26 | 32 (4)| | | 6. | 2 | NESTED LOOPS | | 17 | 3264 | 635 (1)| | | 7. | 3 | NESTED LOOPS | | 18 | 2988 | 75 (2)| | | 8. |* 4 | FILTER | | | | | | | 9. | 5 | NESTED LOOPS OUTER | | | | | | | 10. | 6 | NESTED LOOPS | | 17 | 1870 | 24 (5)| | | 11. |* 7 | TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID| CM_BUSI_201108 | 17 | 1700 | 7 (15)| 6 | 6 | 12. |* 8 | INDEX RANGE SCAN | YI_XXX | 61917 | | 3 (34)| 6 | 6 | 13. | 9 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | SYS_ORGANIZATIONS | 1 | 10 | 2 (50)| | | 14. |* 10 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_SYS_ORGANIZATIONS | 1 | | | | | 15. |* 11 | INDEX RANGE SCAN | PK_CM_BUSI_CHARGE_201108 | 1 | 26 | 2 (50)| | | 16. | 12 | TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID | CM_USER | 1 | 30 | 3 (34)| ROWID | ROW L | 17. |* 13 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_ZK_CM_USER | 1 | | 2 (50)| | | 18. | 14 | PARTITION RANGE ALL | | | | | 1 | 10 | 19. |* 15 | INDEX RANGE SCAN | IDX_SIM_SIM | 1 | | 31 (4)| 1 | 10 | 20. -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 21. 22. Predicate Information (identified by operation id): 23. --------------------------------------------------- 24. 25. 4 - filter("B"."BOOK_ITEM_ID"=23000001 OR "B"."BOOK_ITEM_ID"=23000002 OR "B"."BOOK_ITEM_ID"=27000003) 26. 7 - filter("A"."OP_ID"<>71010264) 27. 8 - access("A"."SO_DATE">=TO_DATE(' 2011-08-31 00:00:00', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss') AND "A"."SO_COUNTY_CODE"=7111 AND 28. "A"."SO_DATE"<=TO_DATE(' 2011-08-31 23:59:59', 'syyyy-mm-dd hh24:mi:ss')) 29. filter("A"."SO_COUNTY_CODE"=7111) 30. 10 - access("A"."SO_ORG_ID"="D"."ORG_ID") 31. 11 - access("A"."SO_NBR"="B"."SO_NBR"(+)) 32. 13 - access("A"."SERV_ID"="C"."SERV_ID") 33. 15 - access("C"."SIM_ID"="E"."SIM_ID") 分区之后，需要过滤的数据量大大减少，这样嵌套循环执行的次数也大大减少，最终SQL能在4秒左右跑完，其实这个优化方案并不是最优的，由于不能连接到他的数据库，这个SQL的优化就暂时告一段落。分区对SQL的优化还是非常有帮助的。 帮网友调SQL 原SQL如下(要跑1个多小时)： view plaincopy to clipboardprint? 1. SELECT * 2. FROM (SELECT A.INVOICE_ID, 3. A.VENDOR_ID, 4. A.INVOICE_NUM, 5. A.INVOICE_AMOUNT, 6. A.GL_DATE, 7. A.INVOICE_CURRENCY_CODE, 8. SUM(NVL(B.PREPAY_AMOUNT_APPLIED, 0)) PAID_AMOUNT, 9. A.INVOICE_AMOUNT - SUM(NVL(B.PREPAY_AMOUNT_APPLIED, 0)) REMAIN 10. FROM ap.AP_INVOICES_ALL A, APPS.AP_UNAPPLY_PREPAYS_V B 11. WHERE A.INVOICE_ID = B.INVOICE_ID(+) 12. AND A.ORG_ID = 126 /*:B4*/ 13. AND A.SOURCE = 'OSM IMPORTED' /*:B3*/ 14. AND A.INVOICE_NUM BETWEEN NVL( /*:B2*/ null, A.INVOICE_NUM) AND 15. NVL( /*:B1*/ null, A.INVOICE_NUM) 16. GROUP BY A.INVOICE_ID, 17. A.INVOICE_NUM, 18. A.INVOICE_AMOUNT, 19. A.VENDOR_ID, 20. A.GL_DATE, 21. A.INVOICE_CURRENCY_CODE) 22. WHERE REMAIN > 0 ; B是一个视图，定义如下： view plaincopy to clipboardprint? 1. CREATE OR REPLACE VIEW APPS.AP_UNAPPLY_PREPAYS_V AS 2. SELECT AID1.ROWID ROW_ID, 3. AID1.INVOICE_ID INVOICE_ID, 4. AID1.INVOICE_DISTRIBUTION_ID INVOICE_DISTRIBUTION_ID, 5. AID1.PREPAY_DISTRIBUTION_ID PREPAY_DISTRIBUTION_ID, 6. AID1.DISTRIBUTION_LINE_NUMBER PREPAY_DIST_NUMBER, 7. (-1) * AID1.AMOUNT PREPAY_AMOUNT_APPLIED, 8. nvl(AID2.PREPAY_AMOUNT_REMAINING, AID2.AMOUNT) PREPAY_AMOUNT_REMAINING, 9. AID1.DIST_CODE_COMBINATION_ID DIST_CODE_COMBINATION_ID, 10. AID1.ACCOUNTING_DATE ACCOUNTING_DATE, 11. AID1.PERIOD_NAME PERIOD_NAME, 12. AID1.SET_OF_BOOKS_ID SET_OF_BOOKS_ID, 13. AID1.DESCRIPTION DESCRIPTION, 14. AID1.PO_DISTRIBUTION_ID PO_DISTRIBUTION_ID, 15. AID1.RCV_TRANSACTION_ID RCV_TRANSACTION_ID, 16. AID1.ORG_ID ORG_ID, 17. AI.INVOICE_NUM PREPAY_NUMBER, 18. AI.VENDOR_ID VENDOR_ID, 19. AI.VENDOR_SITE_ID VENDOR_SITE_ID, 20. ATC.TAX_ID TAX_ID, 21. ATC.NAME TAX_CODE, 22. PH.SEGMENT1 PO_NUMBER, 23. PV.VENDOR_NAME VENDOR_NAME, 24. PV.SEGMENT1 VENDOR_NUMBER, 25. PVS.VENDOR_SITE_CODE VENDOR_SITE_CODE, 26. RSH.RECEIPT_NUM RECEIPT_NUMBER 27. FROM AP_INVOICES AI, 28. AP_INVOICE_DISTRIBUTIONS AID1, 29. AP_INVOICE_DISTRIBUTIONS AID2, 30. AP_TAX_CODES ATC, 31. PO_VENDORS PV, 32. PO_VENDOR_SITES PVS, 33. PO_DISTRIB展开阅读全文
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