Rowid的概念:rowid是一个伪列,既然是伪列,那么这个列就不是用户定义,而是系统自己给加上的。对每个表都有一个rowid的伪列,但是表中并不物理存储ROWID列的值。不过你可以像使用其它列那样使用它,但是不能删除改列,也不能对该列的值进行修改、插入。一旦一行
Recursive SQL概念:有时为了执行用户发出的一个sql语句,Oracle必须执行一些额外的语句,我们将这些额外的语句称之为'recursive calls'或'recursive SQL statements'。如当一个DDL语句发出后,ORACLE总是隐含的发出一些recursive SQL语句,来修改数据字典信息,以便用户可以成功的执行该DDL语句。当需要的数据字典信息没有在共享 内存中时,经常会发生Recursive calls,这些Recursive calls会将数据字典信息从硬盘读入内存中。用户不比关心这些recursive SQL语句的执行情况,在需要的时候,ORACLE会自动的在内部执行这些语句。当然DML语句与SELECT都可能引起recursive SQL。简单的说,我们可以将触发器视为recursive SQL。
Row Source(行源):用在
Predicate(谓词):一个查询中的WHERE限制条件
Driving Table(驱动表):该表又称为外层表(OUTER TABLE)。这个概念用于嵌套与HASH连接中。如果该row source返回较多的行数据,则对所有的后续操作有负面影响。注意此处虽然
Probed Table(被探查表):该表又称为内层表(INNER TABLE)。在我们从驱动表中得到具体一行的数据后,在该表中
组合索引(concatenated index):由多个列构成的索引,如create index idx_emp on emp(col1, col2, col3, ……),则我们称idx_emp索引为组合索引。在组合索引中有一个重要的概念:引导列(leading column),在上面的例子中,col1列为引导列。当我们进行
可选择性(selectivity):比较一下列中唯一键的
二.Oracle访问数据的存取方法
1) 全表扫描(Full Table Scans, FTS)
为实现全表扫描,Oracle读取表中所有的行,并检查每一行是否满足语句的WHERE限制条件一个多块读操作可以使一次I/O能读取多块数据块(db_block_multiblock_read_count参数设定),而不是只读取一个数据块,这极大的减少了I/O总次数,提高了系统的吞吐量,所以利用多块读的方法可以十分高效地实现全表扫描,而且只有在全表扫描的情况下才能使用多块读操作。在这种访问模式下,每个数据块只被读一次。
使用FTS的前提条件:在较大的表上不建议使用全表扫描,除非取出数据的比较多,超过总量的5% -- 10%,或你想使用并行查询功能时。
使用全表扫描的例子:
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~SQL> explain plan for select * from dual;
Query Plan
-----------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=
TABLE Access FULL DUAL
2) 通过ROWID的表存取(Table Access by ROWID或rowid lookup)
行的ROWID指出了该行所在的数据文件、数据块以及行在该块中的位置,所以通过ROWID来存取数据可以快速定位到目标数据上,是Oracle存取单行数据的最快方法。
这种存取方法不会用到多块读操作,一次I/O只能读取一个数据块。我们会经常在执行
使用ROWID存取的方法:SQL> explain plan for select * from dept where rowid = 'AAAAyGAADAAAAATAAF';
Query Plan
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
TABLE ACCESS BY ROWID DEPT [ANALYZED]
3)索引扫描(Index Scan或index lookup)
我们先通过index查找到
在索引中,除了存储每个索引的值外,索引还存储具有此值的行对应的ROWID值。索引扫描可以由2步组成:(1) 扫描索引得到对应的rowid值。 (2) 通过找到的rowid从表中读出具体的数据。每步都是单独的一次I/O,但是对于索引,由于经常使用,绝大多数都已经CACHE到内存中,所以第1步的I/O经常是逻辑I/O,即数据可以从内存中得到。但是对于第2步来说,如果表比较大,则其数据不可能全在内存中,所以其I/O很有可能是物理I/O,这是一个机械操作,相对逻辑I/O来说,是极其费
SQL> explain plan for select empno, ename from emp where empno=10;
但是如果查询的数据能全在索引中找到,就可以避免进行第2步操作,避免了不必要的I/O,此时即使通过索引扫描取出的数据比较多,效率还是很高的
Query Plan
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
TABLE Access BY ROWID EMP [ANALYZED]
INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1SQL> explain plan for select empno from emp where empno=10;-- 只查询empno列值
Query Plan
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1
进一步讲,如果sql语句中对索引列进行排序,因为索引已经预先排序好了,所以在执行
SQL> explain plan for select empno, ename from emp
where empno > 7876 order by empno;
Query Plan
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]
从这个例子中可以看到:因为索引是已经排序了的,所以将按照索引的顺序查询出符合条件的行,因此避免了进一步排序操作。
根据
索引唯一扫描(index unique scan)
索引范围扫描(index range scan)
索引全扫描(index full scan)
索引快速扫描(index fast full scan)
(1) 索引唯一扫描(index unique scan)
通过唯一索引查找一个数值经常返回单个ROWID。如果存在UNIQUE 或PRIMARY KEY 约束(它保证了语句只存取单行)的话,Oracle经常实现唯一性扫描。
使用唯一性约束的例子:
SQL> explain plan for
select empno,ename from emp where empno=10;
Query Plan
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
TABLE Access BY ROWID EMP [ANALYZED]
INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1
(2) 索引范围扫描(index range scan)
使用一个索引存取多行
使用索引范围扫描的例子:
SQL> explain plan for select empno,ename from emp
在非唯一索引上,谓词col = 5可能返回多行数据,所以在非唯一索引上都使用索引范围扫描。
where empno > 7876 order by empno;
Query Plan
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]
使用index rang scan的3种情况:
(a) 在唯一索引列上使用了range操作符(> < <> >= <= between)
(b) 在组合索引上,只使用部分列进行
(c) 对非唯一索引列上进行的任何查询。
(3) 索引全扫描(index full scan)
与全表扫描对应,也有相应的全索引扫描。而且此时查询出的数据都必须从索引中可以直接得到。
全索引扫描的例子:
An Index full scan will not perform single block i/o's and so it may prove to be inefficient.
e.g.
Index BE_IX is a concatenated index on big_emp (empno, ename)
SQL> explain plan for select empno, ename from big_emp order by empno,ename;
Query Plan
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=26
INDEX FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]
(4) 索引快速扫描(index fast full scan)
扫描索引中的所有的
索引快速扫描的例子:
BE_IX索引是一个多列索引:
big_emp (empno,ename)
SQL> explain plan for select empno,ename from big_emp;
Query Plan
------------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]
只选择多列索引的第2列:SQL> explain plan for select ename from big_emp;
Query Plan
------------------------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]
三.表之间的连接
Join是一种试图将两个表结合在一起的谓词,一次只能连接2个表,表连接也可以被称为表关联。在后面的叙述中,我们将会使用”row source”来代替”表”,因为使用row source更严谨一些,并且将参与连接的2个row source分别称为row source1和row source 2。Join过程的各个步骤经常是串行操作,即使相关的row source可以被并行访问,即可以并行的读取做join连接的两个row source的数据,但是在将表中符合限制条件的数据读入到内存形成row source后,join的其它步骤一般是串行的。有多种方法可以将2个表连接起来,当然每种方法都有自己的优缺点,每种连接类型只有在特定的条件下才会发挥出其最大
row source(表)之间的连接顺序对于查询的效率有非常大的影响。通过首先存取特定的表,即将该表作为驱动表,这样可以先应用某些限制条件,从而得到一个较小的row source,使连接的效率较高,这也就是我们常说的要先
根据2个row source的连接条件的中操作符的不同,可以将连接分为等值连接(如WHERE A.COL3 = B.COL4)、非等值连接(WHERE A.COL3 > B.COL4)、外连接(WHERE A.COL3 = B.COL4(+))。上面的各个连接的连接原理都基本一样,所以为了
在后面的介绍中,都已:
SELECT A.COL1, B.COL2
FROM A, B
WHERE A.COL3 = B.COL4;
为例进行说明,假设A表为Row Soruce1,则其对应的连接操作关联列为COL 3;B表为Row Soruce2,则其对应的连接操作关联列为COL 4;
连接类型:
目前为止,无论连接操作符如何,典型的连接类型共有3种:
排序 - - 合并连接(Sort Merge Join (SMJ) )
嵌套循环(Nested Loops (NL) )
哈希连接(Hash Join)
排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ)
内部连接过程:
1) 首先生成row source1需要的
2) 随后生成row source2需要的数据,然后对这些数据按照与sort source1对应的连接操作关联列(如B.col4)进行排序。
3) 最后两边已排序的行被放在一起
下面是连接步骤的图形表示:
MERGE
/
SORTSORT
||
Row Source 1Row Source 2
如果row source已经在连接关联列上被排序,则该连接操作就不需要再进行sort操作,这样可以大大提高这种连接操作的连接速度,因为排序是个极其费
SMJ连接的例子:
SQL> explain plan for
select /*+ ordered */ e.deptno, d.deptno
from emp e, dept d
where e.deptno = d.deptno
order by e.deptno, d.deptno;
Query Plan
-------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=17
MERGE JOIN
SORT JOIN
TABLE Access FULL EMP [ANALYZED]
SORT JOIN
TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
排序是一个费时、费资源的操作,特别对于大表。基于这个原因,SMJ经常不是一个特别有效的连接方法,但是如果2个row source都已经预先排序,则这种连接方法的效率也是蛮高的。
嵌套循环(Nested Loops, NL)
这个连接方法有驱动表(外部表)的概念。其实,该连接过程就是一个2层嵌套循环,所以外层循环的次数越少越好,这也就是我们为什么将小表或返回较小row source的表作为
内部连接过程:
Row source1的Row 1 ---------------- Probe ->Row source 2
Row source1的Row 2 ---------------- Probe ->Row source 2
Row source1的Row 3 ---------------- Probe ->Row source 2
…….
Row source1的Row n ---------------- Probe ->Row source 2
从内部连接过程来看,需要用row source1中的每一行,去匹配row source2中的所有行,所以此时保持row source1尽可能的小与高效的访问row source2(一般通过索引实现)是影响这个连接效率的关键问题。这只是理论指导原则,目的是使整个连接操作产生最少的物理I/O次数,而且如果遵守这个原则,一般也会使总的物理I/O数最少。但是如果不遵从这个指导原则,反而能用更少的物理I/O实现连接操作,那尽管违反指导原则吧!因为最少的物理I/O次数才是我们应该遵从的真正的指导原则,在后面的具体案例分析中就给出这样的例子。
在上面的连接过程中,我们称Row source1为驱动表或外部表。Row Source2被称为被探查表或内部表。
在NESTED LOOPS连接中,Oracle读取row source1中的每一行,然后在row sourc2中检查是否有匹配的行,所有被匹配的行都被放到结果集中,然后处理row source1中的下一行。这个过程一直继续,直到row source1中的所有行都被处理。这是从连接操作中可以得到第一个匹配行的最快的方法之一,这种类型的连接可以用在需要快速响应的语句中,以响应速度为主要
如果driving row source(外部表)比较小,并且在inner row source(内部表)上有唯一索引,或有高选择性非唯一索引时,
如果不使用并行操作,最好的驱动表是那些应用了where 限制条件后,可以返回较少行数据的的表,所以大表也可能称为驱动表,关键看限制条件。对于并行
NL连接的例子:SQL> explain plan for
select a.dname,b.sql
from dept a,emp b
where a.deptno = b.deptno;
Query Plan
-------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
NESTED LOOPS
TABLE Access FULL DEPT [ANALYZED]
TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
哈希连接(Hash Join, HJ)
这种连接是在Oracle 7.3以后引入的,从
较小的row source被用来构建hash table与bitmap,第2个row source被用来被hansed,并与第一个row source生成的hash table进行匹配,以便进行进一步的连接。Bitmap被用来作为一种
HASH连接的例子:
SQL> explain plan for
select /*+ use_hash(emp) */ empno
from emp, dept
where emp.deptno = dept.deptno;
Query Plan
----------------------------
SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=3
HASH JOIN
TABLE Access FULL DEPT
TABLE ACCESS FULL EMP
要使哈希连接有效,需要设置HASH_JOIN_ENABLED=TRUE,缺省情况下该参数为TRUE,另外,不要忘了还要设置hash_area_size参数,以使哈希连接高效运行,因为哈希连接会在该参数指定大小的内存中运行,过小的参数会使哈希连接的性能比其他连接方式还要低。
总结一下,在哪种情况下用哪种连接
排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ):
a) 对于非等值连接,这种连接方式的效率是比较高的。
b) 如果在关联的列上都有索引,
c) 对于将2个较大的row source做连接,该连接方法比NL连接要好一些。
d) 但是如果sort merge返回的row source过大,则又会导致使用过多的rowid在表中查询
嵌套循环(Nested Loops, NL):
a) 如果driving row source(外部表)比较小,并且在inner row source(内部表)上有唯一索引,或有高选择性非唯一索引时,使用这种方法可以得到较好的
b) NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是:可以先返回已经连接的行,而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据,这可以实现快速的响应
哈希连接(Hash Join, HJ):
哈希连接(Hash Join, HJ):
a) 这种方法是在oracle7后来引入的,使用了比较先进的连接理论,一般来说,其效率应该好于其它2种连接,但是这种连接只能用在CBO优化器中,而且需要设置合适的hash_area_size参数,才能取得较好的性能。
b) 在2个较大的row source之间连接时会取得相对较好的
c) 只能用于等值连接中
笛卡儿乘积(Cartesian Product)
当两个row source做连接,但是它们之间没有关联条件时,就会在两个row source中做笛卡儿乘积,这通常由编写
注意在下面的语句中,在2个表之间没有连接。
SQL> explain plan for
select emp.deptno,dept,deptno
from emp,dept
Query Plan
------------------------
SLECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
MERGE JOIN CARTESIAN
TABLE Access FULL DEPT
SORT JOIN
TABLE ACCESS FULL EMP
CARTESIAN关键字指出了在2个表之间做笛卡尔乘积。假如表emp有n行,dept表有m行,笛卡尔乘积的结果就是得到n * m行结果。