看了此文，Oracle SQL优化文章不必再看！
作者：互联网
第一章 看了此文，Oracle SQL优化文章不必再看！
目录SQL优化的本质
SQL优化Road Map
2.1 制定SQL优化目标
2.2 检查执行计划
2.3 检查统计信息
2.4 检查高效访问结构
2.5 检查影响优化器的参数
2.6 SQL语句编写问题
2.7 SQL优??\x2F限制导致的执行计划差
SQL优化案例
SQL执行计划获取
4.1 如何获取准确的执行计划
4.2 看懂执行计划执行顺序
一SQL优化的本质
一般来说，SQL优化是让SQL运行得更快，使SQL更快的方式有很多，比如提高索引的使用效率，或者并行查询。可以看到里面的公式：
执行效率或者一般说的执行时间，是和完成一次SQL所需要访问的资源总量（S）成正比以及单位时间内能够访问的资源量（V）成反比，S越大，效率越低，V越大效率越高。 比如通过并行查询，则可以提升单位时间内访问的资源量。
当然，这仅仅是从执行时间上考虑，SQL优化肯定不仅仅是执行时间降低，应该是资源使用与执行时间降低之间寻求一种平衡，否则，盲目并行，可能提升不了效率，反而让系统资源消耗殆尽。
http\x3A?说，SQL优化的本质就是：1、缩短响应时间；2、提升系统吞吐量；3、提升系统负载能力。要使用多种手段，在提升系统吞吐量和增加系统负载能力，提高单个SQL效率之间寻求一种平衡。就是要尽量减少一条SQL需要访问的资源总量，比如走索引更好，那么不要使用全表扫描。
二SQL优化Road Map
一条SQL的优化路线图如下所示：
具体操作步骤：
2.1 制定SQL优化目标
获取待优化SQL、制定优化目标：从AWR、ASH、ORA工具等主动发现有问题的SQL、用户报告有性能问题DBA介入等，通过对SQL的执行情况进行了解，先初步制定SQL的优化目标。
2.2 检查执行计划
explain工具、sql*plus autotrace、dbms_xplan、10046、10053、awrsqrpt.sql等。 执行计划是我们进行SQL优化的核心内容，无计划，不优化。看执行计划有一些技巧，也有很多方式，各种方式之间是有区别的。
2.3 检查统计信息
ORACLE使用DBMS_STATS包对统计信息进行管理，涉及系统统计信息、表、列、索引、分区等对象的统计信息，统计信息是SQL能够使用正确执行计划的保证。我们知道，ORACLE CBO优化器是利用统计信息来判断正确的执行路径，JOIN方式的，因此，准确的统计信息是产生正确执行计划的首要条件。
可以从这个图看出，一条SQL产生执行计划需要经过哪些步骤，在我看来：1、正确的查询转换；2、准确的统计信息，是产生正确执行计划的重要保证。当然，还有BUG，或优化器限制等也会导致SQL效率低下，无法产生正确的执行计划。
如图所示：
2.4 检��/效访问结构
重要的访问结构，诸如索引、分区等能够快速提高SQL执行效率。表存储的数据本身，如碎片过多、数据倾斜严重、数据存储离散度大，也会影响效率。
2.5 检查影响优化器的参数
2016-02-21 23:17izer_index_cost_adj、optimizer_dynamic sampling、_optimizer_mjc_enabled、_optimizer_cost_based_transformation、hash_join_enable等对SQL执行计划影响较大。比如有时候我们通过禁用_optimizer_mjc_enabled 参数，让执行计划不要使用笛卡尔积来提升效率，因为这个参数开启有很多问题，所以一般生产库都要求禁用。
还有什么能够影响执行计划呢？对，new features,每个版本的new features，引入的目的都是好的，但是实际使用中，可能触发BUG。比如11g的ACS(自适应游标共享）、automatic serial direct path（自动串行直接路径读）、extended statistics、SQL query result cache等。有的新特性会导致问题，所以需要谨慎使用。
比如11g adaptive cursor sharing,自适应游标共享，它的引入是为了解决使用绑定变量与数据倾斜值，要产生多样性执行计划。因为绑定变量是为了共享执行计划，但是数据倾斜了，有的值要求走索引，有的值要求走全表，这样与使用绑定变量就产生了矛盾。以前是通过cursor_sharing=similar这样的设置可以解决，但是有很多BUG，会产生version count过高的问题，或者我们对不同的值（如果值很少），可以写多条SQL来解决，这都不是好的方案，11g acs引入就是为了解决这些问题，让这些东西交给oracle来做。但是事与愿违，以后你们遇到执行计划一会变一下，有快有慢，首先可以检查acs有没有关闭。
alter system set “_optimizer_extended_cursor_sharing_rel”=’NONE';
2.6 SQL语句编写问题
SQL语句结构复杂、使用了不合理的语法，比如UNION代替UNION ALL都可能导致性能低下。 并不是说ORACLE优化器很强大了，我们就可以随便写SQL了，那是不正确的。SQL是一门编程语言，它能够执行的快，是有一些普遍的规则的，遵循这种编程语言特性，简化语句，才能写出好的程序。SQL语句编写出了问题，我们就需要改写，就需要调整业务，改涉及等。
2.7 SQL优化器限制导致的执行计划差
这个很重要，统计信息准确，SQL也不复杂，索引也有。。。都满足，为什么我的SQL还是差，那么得考虑优化器限制因素了。这里说1点常见的执行计划限制，当semi join与or连用的时候（也就是exists(subquery) or ...或者in (subquery) or...，如果执行计划中因为OR导致有FILTER操作符，就得注意了，可能慢的因素就和OR有关。这时候我们得改写SQL，当然改写为UNION或UNION ALL了。
OK，以上全部检查完毕，我的系统还是很差，功能还是很慢，或者已经无法从SQL本身进行调整提升性能了，那咋办？优化设计，这是终极方法。有些东西不优化设计是无法解决的，比如业务高峰期跑了一堆SQL，CPU已经很吃紧，又不给增加，突然上线一个耗资源的业务，其他SQL已无法调整。那只能优化设计，比如有些耗资源的业务可以换时间段执行等。
以上几点，是我们进行优化需要考虑的地方，可以逐步检查。当然，80%到90%的纯SQL性能调整，我们通过建立索引，收集正确统计信息，改写避免优化器限制，已经能够解决了。
三SQL优化案例
看第一个获取待优化的SQL.......如果主动优化，一般从AWR、ASH等里面找到性能差的SQL，然后优化之。
看一个案例，占CPU 72%的SQL来自于同一模块，第一行是存储过程，通过下面绿色框住的SQL与第一行比较，主要通过EXECUTION，基本判断下面的绿色框住的SQL就是那个存储过程中的。也可以和业务确认下，OK，这些SQL的执行频次很高，因为是营销业务，如果要优化，就得搞定这些SQL。
这些SQL，单条SQL的buffer gets也就1000多点，效率还是很高的，但是因为执行的太过于频繁，所以资源消耗极大，因此，得检查下，能不能更优呢？
以第1条SQL：58q183atbusat为例：
SELECT B.ACT_ID,
B.ACT_NAME,
B.TASK_ID,
B.MKT_DICTION,
B.CUST_GROUP_ID,
NVL(B.ATTEST_FLAG, 'N'),
NVL(B.DOUWIN_FLAG, 'N'),
B.CHN_DESC,
NVL(B.SIGN_FLAG, 'N'),
B.MAX_EXECUTE_NUM
FROM (SELECT DISTINCT (ACT_ID)
FROM MK_RULECHN_REL
WHERE CHN_STATUS = '04'
AND CHN_TYPE = :B1) A,
TABLE(CAST(:B2 AS TYPE_MK_ACTIONINFO_TABLE)) B
WHERE A.ACT_ID = B.ACT_ID
SQL其实很简单，一个查询构建的A表，一个TABLE函数构建的B表关联..... 不知道大家对这个TABLE函数熟悉不熟悉？也就是将一个集合转成表，是PL/SQL里的东西
那个collection部分就是TABLE函数，下面的表走了全表扫描：
按步骤检查，发现不了问题，但是知道，可能是因为HASH JOIN导致全表扫描的问题，是否走NESTED LOOPS+INDEX更好，很显然，要检查TABLE函数大概返回多少行。
经过确认，最多也就返回200-300行，最终结果集也是几百行而已。
那么猜测，问题就在于TABLE函数，走了HASH JOIN，上面的执行计划，TABLE函数部分，ROWS为空。
来单独检查一把：返回8168行，返回8000多行，足以导致走HASH JOIN了....而事实，我们至多返回200-300行：
所以每个步骤返回的行，是JOIN方式选择的重要因素，可以谷歌一把，TABLE函数返回8168就是个固定值，block_size=8K的时候就是这么大，可以说，这是ORACLE的一个限制。
只要你用了TABLE函数，就偏向于走HASH JOIN了
http://www.oracle-developer.net/display.php?id=427 有兴趣的可以看这个链接的内容。
解决方式很多了，也就是要走NESTED LOOPS+index, 既然8168很大，那么我们就让优化器知道TABLE函数返回的行少点，才百行左右。
以下些都可以，当然也可以使用hint:use_nl等
CARDINALITY hint (9i+) undocumented;
OPT_ESTIMATE hint (10g+) undocumented;
DYNAMIC_SAMPLING hint (11.1.0.7+);
Extensible Optimiser (10g+).
因为SQL的SELECT部分只访问B，全部来自于TABLE函数，所以改写为子查询就可以了，使用子查询，自然distinct也就没有必要了，因为是semi join(半连接）。
最终改写使用cardinality hint让优化器知道B返回的行只有100行，你给我走NESTED LOOPS+INDEX，然后解决。
原来的sql：
修改后的sql：
效率提升几十倍：
一个占72%的应用，我们提升几十倍后，那对系统性能明显是极好的。最终，在执行次数增加50%的情况下，w4sd08pa主机CPU使用率由原来的高峰期平均47%的使用率降低为23%。
这个问题能够解决有两个方面：
1、猜测并测试优化器的限制（table函数固定返回行8168)；2、实际返回的行200-300。两者缺一不可。如果实际返回的行就是几千上万，那么，单纯通过优化SQL，也是无法取得良好效果的。
扫描文末二维码，关注DBA+社群微信公众号（dbaplus），可下载DBA+社群技术沙龙、OOW大会、2015GOPS、DCon2015等技术盛典PPT。
四SQL执行计划获取
执行计划就是SQL调优的核心，上面的SQL也是通过看到执行计划走HASH JOIN可能有问题出发的。
那么首先要搞定2个问题：
1、如何获取我要的执行计划（准确的计划）；
2、怎么看懂并找出执行计划里的问题。
4.1 如何获取准确的执行计划
获取SQL执行计划的方式：
EXPLAIN PLAN
估算
忽略绑定变量
非执行
SQL_TRACE
真实计划，需要用TKPROF工具解析
可以获得绑定变量值
EVENT 10053
真实计划
研究执行计划产生的原因
AUTOTRACE
内部使用EXPLAIN PLAN
DBMS_XPLAN
dbms_xplan.display_cursor
dbms_xplan.display_awr
真实计划
OTHERS
如awrsqrpt、sqlt、pl/sql、sql developer、toad等
大家一般怎么获取执行计划？我一般用的较多的是dbms_xplan.display_cursor，优点很明显：1、获取的是真实执行的计划；2、多种参数。还可以获取绑定变量的值方便验证。
10053是检查优化器行为的，实在搞不懂为什么走那个计划可以看看，用得较少。
10046可以检查一些等待事件的内容，也可以获取绑定变量，一般用得也比较少。
set autotrace traceonly或者explain,他们的执行计划是同一来源，记住，都来自plan_table，是估算的，可能不是真实执行的计划，可能是不准的。
所以，你看得不对劲了，就得质疑它的准确性，autotrace traceonly的好处是可以看到一致性读，物理读，返回行等，这是真实的。因为可以用一致性读，物理读来验证优化效果
其他的，比如awrsqrpt等都可以获取执行计划，不过我很少用，特别是plsq developer这种工具，F5看计划，我几乎是不用的，他也是plan table里的估算计划。如果很长，那无法分析。
建议大家看真实的计划，说一点，我经常通过alter session set statistics_level=all或者gather_plan_statistics hint，然后执行sql,然后通过
select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));来看实际执行的信息
好处很明显，能够看到执行计划每步的E-ROWS（估算的行）,A-ROWS（真实的行）,STARTS,BUFFER GETS，A-TIME（真实的执行时间）等信息。。。我们通过对比估算的与真实的差距，可以判断哪些表统计信息可能有问题，执行计划是不是走错了，省的我们自己根据谓词去计算这步导致返回多少行。
注意一点，如果一SQL执行很长时间，通过上面的方式来看计划，我们是可以终止的，比如执行2小时执行不玩的SQL，一般我没有耐心，最多5分钟，我就终止。终止完，通过display_cursor也是可以看出执行信息的。
比如某个步骤执行100万次，我这条SQL才能执行完，要3小时才可以，我5分钟执行了100次，我终止了SQL我要看的就是一个比例情况，可以通过这个比例来判断，哪个步骤耗的时间最长，哪里大概有问题，然后解决。
优化器很多限制的，比如刚才的TABLE函数固定返回8168，或者算法限制.....很多不准的，如果算法算出来的与真实差别很大，那可能就会导致问题。统计信息有时候也无法收集准确的，比如直方图，就有很多问题，所以12c的直方图多了几种....之前只有等高和等频直方图。
刚才的set statistics_level直接写会输出结果，我们可以让他不输出结果：
1、sql内容放到文件中，前面加上set termout off （这样可以对输出结果不输出）
2、然后display_cursor文件中
用这种东西看执行计划，有时候很方便找出问题,否则我们自己得手动根据每个步骤对应的谓词，自己写SQL去计算真实返回的行，然后再来比较，用这个，ORACLE全帮我们干好了。
4.2 看懂执行计划执行顺序
一般怎么看执行计划呢？
COPY到UE里去。
用光标大法，找到入口，最先执行的，光标定位ID=0的，然后一直缩进向下，如果被挡住了，那么这部分就是入口了。
比如ID=10的继续索引，就被ID=11的挡住了，所以第10步就是入口。
找到入口后，反向光标来，利用平行级别的最上最先执行，最右最先执行原则，来看父操作与子操作的关系，移动光标即可。
比如这里的第13步，我只需要定位光标在PARTITION这个P前面，然后向上移动，立马就知道，它的驱动表是ID=5的VIEW，因为他们是对齐的。
然后看看之间的JOIN关系是不是有问题，返回的行估算等。
执行计划最右最上最先执行规则，有个例外，大家知道不？？就是通过以上规则，是不正确的。
（标量子查询）
SELECT a.employee_id,
a.department_id,
(SELECT COUNT(*) FROM emp_b b
WHERE a.department_id=b.department_id
) cnt
FROM emp_a a;
比如这个ID=2的在前面，但是它事实上是被ID=3的驱动的，也就是被emp_a驱动的，这违背了一般的执行计划顺序规则，平时注意点就行了，标量子查询谓词里会出现绑定变量，比如这里的：B1，因为每次带一个值去驱动子查询。
搞清楚执行计划怎么干，那么看执行计划看啥？
1、看JOIN的方式
2、看表的访问方式，走全表，走索引
3、看有没有一些经常影响性能的操作，比如FILTER
4、看cardinality(rows)与真实的差距
不要太过于关注COST，COST是估算的，大不一定就慢，小不一定就快……当然比如COST很小，rows返回的都是很小的，很慢。那么，我们可能得考虑统计信息是不是过旧问题。
统计信息很重要，就说一个例子：
走了索引，COST很小，一切都很完美，但是AWR现实占80%的资源。一般啥情况？单纯从SQL上看，也就是这执行计划估计不对，自己测一下，很慢。也就是COST很小，ROWS很小，走索引，很完美的计划是错误的，那么很显然，基本就是统计信息导致的了。
实际第4步走sendtime索引，应该返回1689393行，但是执行计划估算返回1行，统计信息不准确，再次检查统计信息收集日期是5月前的。
SQL> SELECT COUNT(1) FROM MSP.T_MS_MEDIA_TASK WHERE SENDTIME >=TRUNC(SYSDATE,'dd') AND MONTHDAY = TO_CHAR(SYSDATE,'mmdd') ;
? COUNT(1)
----------
? ?1689393
收集统计信息，for all columns size repeat 保持原有直方图信息
?exec DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=>'MSP',tabname=>'T_MS_MEDIA_TASK',estimate_percent=>10,method_opt=>'for all columns size repeat', no_invalidate=>false,cascade=>true,degree => 10);
返回168万行，但是现有统计信息却让cbo认为是1行，这差别也太大了。
method_opt=>'for all columns size repeat', 这里说下，更新统计信息，最好使用for all columns size repeat...
repeat的好处是啥，比如列有直方图，会给你保留，列没有统计信息会按照for all columns size 1收集。。。其他原来怎么收就怎么收。
你用一个for all columns size 1或size skewonly,或者不写（auto)都可能改变原有统计信息的收集方式，都有可能影响SQL的执行效率。
高效访问结构让SQL更快，这个不说了，主要是建索引。如何建索引也是一个很复杂的问题，说一点，一般复合索引，等值查询条件频率高的，作为前导列较好。因为直接访问可能效率比>,<...等高，后者访问了还需要过滤。
下面看下影响优化器的参数导致的性能问题。
这是10g执行计划，一个视图是UNION ALL做的，全部走索引：
但是11.2.0.4全表扫描了。
10g视图有谓词推荐，也就是查询转换里的一种OJPPD=OLD JOIN PUSH PREDICATE
升级到11.2.0.4，视图里的10张表都变成FULL SCAN。
连接谓词(A.“PAYIO_SN”=“B”.“WRTOFF_SN”)未推入到视图中。
执行时间从0.01s到4s,buffer gets从212到99w。
很显然，我要检查，统计信息没有问题，然后怎么干？？看在11g里做优化器降级如何。
在11.2.0.4中使用optimizer_features_enable分别测试10.2.0.4和11.2.0.3均可谓词推入到视图中走索引。那么问题就出现在11.2.0.4了，因为11.2.0.3都是可以的。说明11.2.0.4对视图谓词推入算法有了改变。很多优化器的东西，oracle都有参数控制的，除了参数，还有各补对应的fix control。那么先检查补丁相关的
from v$system_fix_control WHERE sql_feature LIKE ‘%JPPD%’
查到了，各种开启关闭，没有用。最后看10053，分析10053，详细参看是否是BUG导致，还是优化器改进问题，参数设置问题：
10053看到默认参数被关了，检查下，大概和查询转换的两个参数:
_optimizer_cost_based_transformation
_optimizer_squ_bottomup
都被关了，当然10.2.0.4和11.2.0.3被关了也是可以的。
还看到基于CBO的查询转换失败，因为参数被关了，OJPPD（10g那种方式）失效了……那当然走不了，JPPD是11g的，也失效了。
基本知道执行计划如何看，关注哪些就很有用了，不要太关注啥COST前面讲了11.2.0.3都可以，到11.2.0.4不行了，那可能有2种原因：1、算法改了；2、BUG。
当然基于正常的理解，视图谓词推荐，ORACLE是必须支持的，也是不存在问题的，所以肯定有正规的解决方式。先看第2个 BUG，按理说，这种常见的东西，特别是这SQL不算复杂，ORACLE应该不会触发BUG，当然，查询转换是存在各种BUG的，11.2.0,4少了很多MOS中搜一下，比如这个JPPD，就有很多BUG，但是没有看到11.2.0.4对应的。
**************************
Predicate Move-Around (PM)
**************************
。。。
OJPPD: OJPPD bypassed: View semijoined to table.
JPPD: JPPD bypassed: View not on right-side of outer-join.
通过这个判断，10.2.0.4那种OJPPD，基于规则的查询转换不行了，也就是算法改变，因为cost_base_query_transformation参数关了，应该走OJPPD的。现在JPPD也走不了，因为参数被关了，这个是基于成本的查询转换才可以。
所以，这是由于算法更新导致的问题，要求必须按照ORACLE官方建议，恢复对应查询转换参数默认值：在基于COST的查询转换部分，只能走JPPD（和OJPPD类似），ORACLE建议设置CBQT参数，基于COST查询转换更准确。
开启COST查询转换，初始化优化器参数 _optimizer_cost_based_transformation设为默认值(linear)。CBQT参数有如下值：
"exhaustive", "iterative", "linear", "on", "off"。
另外通过测试得知，还需要设置_optimizer_squ_bottomup （enables unnesting of subquery in a bottom-up manner）
参数默认值true.
这个问题，但是发了SR，老外也不知道，然后我发现这2个参数恢复默认值可以，当然首先cbqt参数我认为肯定有关系，后面的squ_bottomup是测试出来的。。。后来告诉老外，老外也认可算法改变导致的问题。所以核心参数的默认值改变，是很危险的，可能影响全局，如果这两个参数不恢复，涉及数百条核心SQL就无法正常执行，也就是系统不具有可用性了。
最后说一下，经常碰到的一个优化器缺陷：
SELECT ELEMENT_TYPEA,
ELEMENT_IDA,
ELEMENT_TYPEB,
ELEMENT_IDB,
RELATION_TYPE,
EFF_RULE_ID,
EXP_RULE_ID,
CTRL_CODE,
EFF_DATE,
EXP_DATE,
GROUP_ID,
BASE_TIME_ TYPE,
POWER_RIGHT,
POSITIVE_TYPE,
BOTHWAY_FLAG
FROM DBPRODADM.pd_prc_rel a
WHERE EXISTS (SELECT 1
FROM DBPRODADM.pd_prc_dict b
WHERE a.element_ida = b.prod_prcid
AND b.prod_prc_type = '1')
AND a.exp_date > SYSDATE
AND (EXISTS (SELECT 1
FROM DBPRODADM.pd_prc_dict c
WHERE a.element_idb = c.prod_prcid
AND c.prod_prc_type = '1')
OR a.element_idb = 'X')
AND a.relation_type = '10'
当OR与semi join放在一起的时候，会触发无法进行subquery unnest的问题，也就是可能会产生FILTER,导致SQL非常缓慢，有的甚至几天，几十天也别想运行结束了。
第5、6步执行92万多次，那肯定慢了……问题就是有个FILTER……
FILTER类似循环，在无法unnest子查询中存在，类似标量子查询那种走法，谓词里也有绑定变量的东西。
他们唯一的好处就是内部构建HASH 表，如果匹配的重复值特别多，那么探测次数少，效率好，但是大部分时候，重复值不多，那么就是灾难了
对于这种优化器限制的，一般就是得改写了，因为SQL结构决定无法走高效的执行计划。。。因为我这里虽然走了所以，但是执行次数太多，如果执行次数少，到也无所谓。
改写后的sql：
SELECT ELEMENT_TYPEA,
ELEMENT_IDA,
ELEMENT_TYPEB,
ELEMENT_IDB,
RELATION_TYPE,
EFF_RULE_ID,
EXP_RULE_ID,
CTRL_CODE,
EFF_DATE,
EXP_DATE,
GROUP_ID,
BASE_TIME_ TYPE,
POWER_RIGHT,
POSITIVE_TYPE,
BOTHWAY_FLAG
FROM DBPRODADM.pd_prc_rel a
WHERE EXISTS (SELECT 1
FROM DBPRODADM.pd_prc_dict b
WHERE a.element_ida = b.prod_prcid
AND b.prod_prc_type = '1')
AND a.exp_date > SYSDATE
AND (EXISTS (SELECT 1
FROM DBPRODADM.pd_prc_dict c
WHERE a.element_idb = c.prod_prcid
AND c.prod_prc_type = '1')
OR a.element_idb = 'X')
AND a.relation_type = '10'
很显然，这里的条件是exists or ...那么改写得用UNION或UNION ALL了，为了避免有重复行，用UNION
select ELEMENT_TYPEA,ELEMENT_IDA,ELEMENT_TYPEB,ELEMENT_IDB,RELATION_TYPE
,EFF_RULE_ID,EXP_RULE_ID,CTRL_CODE,EFF_DATE,EXP_DATE,GROUP_ID,BASE_TIME_TYPE,
POWER_RIGHT,POSITIVE_TYPE,BOTHWAY_FLAG
from DBPRODADM.pd_prc_rel a
where exists
(select 1
from DBPRODADM.pd_prc_dict b
where a.element_ida = b.prod_prcid
and b.prod_prc_type = '1')
and a.exp_date > sysdate
and exists (select 1
from DBPRODADM.pd_prc_dict c
where a.element_idb = c.prod_prcid
and c.prod_prc_type = '1')
and a.relation_type = '10'
union
select ELEMENT_TYPEA,ELEMENT_IDA,ELEMENT_TYPEB,ELEMENT_IDB,RELATION_TYPE
,EFF_RULE_ID,EXP_RULE_ID,CTRL_CODE,EFF_DATE,EXP_DATE,GROUP_ID,BASE_TIME_TYPE,
POWER_RIGHT,POSITIVE_TYPE,BOTHWAY_FLAG
from DBPRODADM.pd_prc_rel a
where exists
(select 1
from DBPRODADM.pd_prc_dict b
where a.element_ida = b.prod_prcid
and b.prod_prc_type = '1')
and a.exp_date > sysdate
and a.element_idb = 'X'
and a.relation_type = '10';
两个分支都走HASH JOIN，starts全部为1，虽然全部是全表扫描，但是执行效率提升很明显，执行时间从12s到7s,gets从222w到4.5w之后，是否还有优化空间？
特别逻辑读少了很多。后续优化：
1)改写使用了UNION,是否能改成UNION ALL避免排序？
2)这么多全表扫描，是否能够让一些可以走索引？当然，这些是可以做到的，但是不是主要工作了。这个案例告诉我们，优化器是有很多限制的，不是万能的。
除了统计信息正确，良好的SQL结构，能够让SQL正确进行查询转换，正确的访问结构，如索引等……都是让SQL高效执行的前提条件。复杂！=低效，简单！=高效。让优化器理解，并且有合适的访问结构支持，才是王道！
简单的SQL不是快的保证，复杂的也不一定见得慢，高效的执行计划才是最重要的，索引优化SQL，最重要的就是让不好的执行计划变得好。
也就是从多个方面入手，最终达到我们的优化目标。
标签：prc,此文,计划,SQL,Oracle,执行,优化,ID 来源： https://blog.51cto.com/lhrbest/2692119