Orace执行计划学习笔记

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文章目录

- [一、获取执行计划的方法](https://blog.csdn.net/#_2)
    - [(1) explain plan for](https://blog.csdn.net/#1_explain_plan_for_4)
    - [(2) set autotrace on](https://blog.csdn.net/#2_set_autotrace_on_12)
    - [(3) statistics\_level=all](https://blog.csdn.net/#3_statistics_levelall_25)
    - [(4) dbms\_xplan.display\_cursor获取](https://blog.csdn.net/#4_dbms_xplandisplay_cursor_54)
    - [(5) 事件10046 trace跟踪](https://blog.csdn.net/#5_10046_trace_83)
    - [(6) awrsqrpt.sql](https://blog.csdn.net/#6_awrsqrptsql_107)
- [二、解释经典执行计划的方法](https://blog.csdn.net/#_117)
    - [【单独型】](https://blog.csdn.net/#_123)
    - [【联合型关联型】](https://blog.csdn.net/#_141)
        - [(1) 联合型的关联型(NL)](https://blog.csdn.net/#1_NL_144)
        - [(2) 联合型的关联型(FILTER)](https://blog.csdn.net/#2_FILTER_162)
        - [(3) 联合型的关联型(UPDATE)](https://blog.csdn.net/#3_UPDATE_180)
        - [(4) 联合型的关联型(CONNECT BY WITH FILTERING)](https://blog.csdn.net/#4_CONNECT_BY_WITH_FILTERING_187)
    - [【联合型非关联型】](https://blog.csdn.net/#_201)

最近拜读《收获，不止SQL优化》一书，并做了笔记，方便自己以后回顾，同时放在网上或许也有益于别人

一、获取执行计划的方法

(1) explain plan for

步骤：

• 1：explain plan for 你的SQL;
• 2：select * from table (dbms_xplan. display()) ;
• 优点：不需要真的执行，快捷方便
• 缺点：没有输出运行时的统计信息(逻辑读、递归调用，物理读)，因为没有真正执行，所以不能看到执行了多少行、表被访问了多少次等等

(2) set autotrace on

sqlplus登录：

用户名/密码@主机名称:1521/数据库名

步骤：

• 1：set sutoatrace on
• 2：在此次执行你的sql;
• 优点：可以看到运行时的统计信息(逻辑读、递归调用，物理读)
• 缺点：不能看到表被访问了多少次，也需要等sql执行完成才能看

(3) statistics_level=all

步骤：

• 1：alter session set statistics_level=all;
• 2：在此处执行你的SQL;
• 3：select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null , null,‘allstats last’));

假如使用了Hint语法: /*+ gather_plan_statistics */，就可以省略步骤1，直接执行步骤2和3,获取执行计划

关键字解读：

• Starts：该SQL执行的次数
• E-Rows：为执行计划预计的行数
• A-Rows：实际返回的行数，E-Rows和A-Rows作比较，就可以看出具体那一步执行计划出问题了
• A-Time：每一步实际执行的时间，可以看出耗时的SQL
• Buffers：每一步实际执行的逻辑读或一致性读
• Reads：物理读
• OMem：当前操作完成所有内存工作区操作总使用私有内存工作区(PGA)的大小
• lMem：当工作区大小无法符满足操作需求的大小时，需要将部分数据写入临时磁盘空间中(如果仅需要写入一次就可以完成操作，就称一次通过，One-Pass；否则为多次通过，Multi-Pass)。改数据为语句最后一次执行中，单次写磁盘所需要的内存大小，这个是由优化器统计数据以及前一次执行的性能数据估算得出的
• Used-Mem：语句最后一次执行中，当前操作所使用的内存工作区大小，括号里面为(发生磁盘交换的次数，1次即为One-Pass,大于一次则为Mullti-Pass，如果没有使用磁盘，则显示为OPTI1MAL) OMem、lMem为执行所需要的内存评估值，OMem为最优执行模式所需要内存的评估值，Used-Mem为消耗的内存

优点：

• 可以从STARTS得出表被访问多少次；
• 可以清晰地从E-ROWS和A-ROWS中分别得出预测的行数和真实的行数 缺点：
• 必须等到语句真正执行完成后，才可以得出结果
• 无法控制记录打屏输出，不想aututrace有traceonly命令
• 没有专门的输出统计信息，看不到递归调用的次数，看不出物理读具体数值，不过有逻辑读，逻辑读才是重点

(4) dbms_xplan.display_cursor获取

步骤

从共享池获取

//${SQL_ID}参数可以从共享池拿
select * from table(dbms_xplan.display_cursor(${SQL_ID}));

还可以从AWR性能视图里获取

select * from table(dbms_xplan.display_awr(${SQL_ID}));

多个执行计划的情况,可以用类似方法查出

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(${SQL_ID},0));

select * from table(dbms_xplan.display_cursor(${SQL_ID},1));

优点：

• 和explain一样不需要真正执行，知道sql_id就好

缺点：

• 不能判断处理了多少行
• 无法判断表被访问了多少次
• 没有输出运行时的相关统计信息(逻辑读、递归调用、物理读)

(5) 事件10046 trace跟踪

步骤：

1：alter session set events '10046 trace name context forever,level 12';//开启跟踪
2：执行你的语句
3：alter session set events '10046 trace name context off';//关闭跟踪
4：找到跟踪产生的文件
5：tkprof trc文件 目标文件 sys=no sort=prsela,exeela,fchela(格式化命令)

优点：

• 可以看出SQL语句对应的等待事件
• 可以列出sql语句中的函数调用的
• 可以看出解析事件和执行事件
• 可以跟踪整个程序包
• 可以看出处理的行数，产生的逻辑读 缺点：
• 步骤比较繁琐
• 无法判断表被访问了多少次
• 执行计划中的谓词部分不能清晰地显示出来

(6) awrsqrpt.sql

步骤：

1：@?/rdbms/admin/awrsqrpt.sql
具体可以参考我之前的博客：https://smilenicky.blog.csdn.net/article/details/89429989

二、解释经典执行计划的方法

可以分为两种类型：单独型和联合型

联合型分为：关联的联合型和非关联的联合型

【单独型】

单独型比较好理解，执行顺序是按照id=1,id=2,id=3执行，由远及近

先scott登录，然后执行sql，例子来自《收获，不止SQL优化》一书

select deptno, count(*)
  from emp
 where job = 'CLERK'
   and sal < 3000
 group by deptno

所以可以给出单独型的图例：

【联合型关联型】

(1) 联合型的关联型(NL)

这里使用Hint的nl

select /*+ ordered use_nl(dept) index(dept) */ *
  from emp, dept
 where emp.deptno = dept.deptno
   and emp.comm is null
   and dept.dname != 'SALES'

这图来自《收获，不止SQL优化》，可以看出id为2的A-Rows实践返回行数为10，id为3的Starts为10，说明驱动表emp访问的结果集返回多少条记录，被驱动表就被访问多少次，这是关联型的显著特征

关联型不一定是驱动表返回多少条，被驱动表就被访问多少次的，注意FILTER模式也是关联型的

(2) 联合型的关联型(FILTER)

前面已经介绍了联合型关联型(nl)这种方法的，这种方法是驱动表返回多少条记录，被驱动表就被访问了多少次，不过这种情况对于FILTER模式下并不适用

执行SQL，这里使用Hint /*+ no_unnset */

select * from emp where not exists (select /*+ no_unnset */ 0 from dept 
where dept.dname='SALES' and dept.deptno = emp.deptno) and not exists(select /*+ no_unnset */ 0 from bonus where bonus.ename = emp.ename)

ps:图来自《收获，不止SQL优化》一书，这里可以看出id为2的地方，A-Rows实际返回行数为8，而id为3的地方，Starts为3，说明对应SQL执行3次，也即dept被驱动表被访问了3次，这和刚才介绍的nl方式不同，为什么不同?

查询一下SQL，可以看出实际返回3条，其它的都是重复多的，

select dname, count(*) from emp, dept where emp.deptno = dept.deptno group by dname;

所以，就很明显了，被过滤了重复数据，也就是说FILTER模式的对数据进行过滤，驱动表执行结果集返回多少行不重复数据，被驱动表就被访问多少次，FILTER模式可以说是对nl模式的改善

(3) 联合型的关联型(UPDATE)

update emp e1 set sal = (select avg(sal) from emp e2 where e2.deptno = e1.deptno),comm = (select avg(comm) from emp e3)

联合型的关联型(UPDATE)和FILTER模式类似，所以就不重复介绍

(4) 联合型的关联型(CONNECT BY WITH FILTERING)

select /*+ connect_by_filtering */ level, ename ,prior
ename as manager from emp start with mgr is null  connect by prior empno = mgr 

给出联合型关联型图例：

【联合型非关联型】

可以执行SQL

select ename from emp union all select dname from dept union all select '%' from dual

对于plsql可以使用工具查看执行计划，sqlplus客户端的可以使用statistics_level=all的方法获取执行计划，具体步骤

• 1：alter session set statistics_level=all;
• 2：在此处执行你的SQL;
• 3：select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null , null,‘allstats last’));

可以给出联合型非关联型的图例：