oracle中SQL全表扫描过程分析

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以下SQL 走了全表扫描，效率下降，而SQL中谓词字段选择性非常低，通过直方图，并从btree转bitmap后性能提供，于是对此过程进行分析。

Select Count(*) From pmc.DesignXXXXX t Where 1=1  and OrganId='C00000220'And CategoryCode=2 and IsEnable=1 and isdelete=0 or (PublicStatus=1  and isdelete=0 );
  COUNT(*)
----------
      1845

较差的执行计划：通过扫描表方式，逻辑读需要844525：

=====================================================

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 527126818
-----------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation	   | Name	 | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |		 |	1|    19 |   229K  (1)| 00:45:58 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |		 |	1|    19  |	      |	       	|
|*  2 |   TABLE ACCESS FULL| DESIGNXXXXX |  4744K|    85M|   229K  (1)| 00:45:58 |
-----------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   2 - filter("ISDELETE"=0 AND ("PUBLICSTATUS"=1 OR "ORGANID"='C00000220'
	      AND "CATEGORYCODE"=2 AND "ISENABLE"=1))
Statistics
----------------------------------------------------------
  	  1  recursive calls
  	  0  db block gets
 844525  consistent gets
 842418  physical reads
  	  0  redo size
  	527  bytes sent via SQL*Net to client
  	520  bytes received via SQL*Net from client
  	  2  SQL*Net roundtrips to/from client
  	  0  sorts (memory)
  	  0  sorts (disk)
	  1  rows processed

该SQL是如何选择的执行计划(通过10053进行追踪)：

oracle进行了次以下几种方式的cost 比较：

1.评估通过全表扫描需要的cost是229760.92.

 Access Path: TableScan
    Cost:  229760.92  Resp: 229760.92  Degree: 0
      Cost_io: 229075.00  Cost_cpu: 25302994949
      Resp_io: 229075.00  Resp_cpu: 25302994949

2.评估通过位图索引的方式cost是741028,这里是已经同时用bitmap方式将or两边进行联结的消耗。

****** trying bitmap/domain indexes ******

....

Bitmap nodes:

Used IND_DESIGNXXXXX_ISENABLE_ORG

Cost = 35.099036, sel = 0.000494

Used IND_DESIGNXXXXX_CATEGORYCODE

Cost = 1281.621955, sel = 0.034894

Bitmap nodes:

Used IND_PUBLICSTATUS

Cost = 17275.447942, sel = 0.471383

Used bitmap node

Bitmap nodes:

Used bitmap node

Access path: Bitmap index - accepted

Cost: 741028.481879 Cost_io: 740534.527080 Cost_cpu: 18221443693.247154 Sel: 0.471392

因为该语句中存在or ，即分别计算or左右的访问路径消耗，再来进行组合。

3.or右边通过IND_PUBLICSTATUS索引范围扫描 cost是429957

Access Path: index (AllEqRange)

Index: IND_PUBLICSTATUS

resc_io: 429587.00 resc_cpu: 13681713060

ix_sel: 0.477347 ix_sel_with_filters: 0.477347

Cost: 429957.89 Resp: 429957.89 Degree: 1

4.or左边分别计算使用以下索引的的消耗

1)DESIGNXXXXX_TIME_ORGANID的消耗是88778。

Access Path: index (SkipScan)

Index: DESIGNXXXXX_TIME_ORGANID

resc_io: 88761.00 resc_cpu: 643271006

ix_sel: 0.000509 ix_sel_with_filters: 0.000509

Cost: 88778.44 Resp: 88778.44 Degree: 1

2)IND_DESIGNXXXXX_CATEGORYCODE的消耗是32961.

Access Path: index (AllEqRange)

Index: IND_DESIGNXXXXX_CATEGORYCODE

resc_io: 32934.00 resc_cpu: 1020893102

ix_sel: 0.036885 ix_sel_with_filters: 0.036885

Cost: 32961.67 Resp: 32961.67 Degree: 1

ColGroup Usage:: PredCnt: 2 Matches Full: #2 Partial: Sel: 0.0005

3)IND_DESIGNXXXXX_CATEGORYCODE的消耗是32961.

Access Path: index (AllEqRange)

Index: IND_DESIGNXXXXX_ISENABLE_ORG

resc_io: 6499.00 resc_cpu: 57845156

ix_sel: 0.000494 ix_sel_with_filters: 0.000494

Cost: 6500.57 Resp: 6500.57 Degree: 1

4)单独 IND_DESIGNXXXXX_ISENABLE_ORG和IND_DESIGNXXXXX_CATEGORYCODE转bitmap 的消耗是1406。

Bitmap nodes:

Used IND_DESIGNXXXXX_ISENABLE_ORG

Cost = 35.099036, sel = 0.000494

Used IND_DESIGNXXXXX_CATEGORYCODE

Cost = 1281.621955, sel = 0.034894

Access path: Bitmap index - accepted

Cost: 1406.374238 Cost_io: 1399.626467 Cost_cpu: 248917754.369408 Sel: 0.000017

这里需要注意的是将or左右两边分别拿出来计算，最终合并需要统计计算两边的消耗，因此以上的所有消耗评估是：

全表扫描(Cost: 229760.92)< IND_PUBLICSTATUS索引（Cost: 429957.89）+任意左边任意一种访问路径方式 <两边直接转位图联结的方式（Cost: 741028）

于是自然而然选择了全表扫描：

Final cost for query block SEL$1 (#0) - All Rows Plan:

Best join order: 1

Cost: 229760.9246 Degree: 1 Card: 1845.0000 Bytes: 35055

Resc: 229760.9246 Resc_io: 229075.0000 Resc_cpu: 25302994949

Resp: 229760.9246 Resp_io: 229075.0000 Resc_cpu: 25302994949

我们要知道以上都只是oracle CBO评估的结果，而在日常应用中CBO如果获取的表信息不够准确便为导致评估结果不一定是正确，而我们有时无法控制的是SQL每次硬解析时获取信息是否足够准确，这也是因此偶尔会出现执行计划突变的状况。

以上SQL 通过收集直方图后便可暂时得到解决。

这是收集直方图后，较优的执行计划：分别通过btree索引转成BITMAP索引方式，逻辑读需要 2196

================================================================

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 4067119963
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation			   | Name			   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	   |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT		   |				   |	 1 |	19 |   647   (1)| 00:00:08 |
|   1 |  SORT AGGREGATE 		   |				   |	 1 |	19 |		|	   |
|*  2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID	   | DESIGNXXXXX		   |  1901 | 36119 |   647   (1)| 00:00:08 |
|   3 |    BITMAP CONVERSION TO ROWIDS	   |				   |	   |	   |		|	   |
|   4 |     BITMAP OR			   |				   |	   |	   |		|	   |
|   5 |      BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS |				   |	   |	   |		|	   |
|*  6 |       INDEX RANGE SCAN		   | IND_PUBLICSTATUS		   |	   |	   |	 6   (0)| 00:00:01 |
|   7 |      BITMAP AND 		   |				   |	   |	   |		|	   |
|   8 |       BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS|				   |	   |	   |		|	   |
|*  9 |        INDEX RANGE SCAN 	   | IND_DESIGNXXXXx_ISENABLE_ORG  |	   |	   |	 3   (0)| 00:00:01 |
|  10 |       BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS|				   |	   |	   |		|	   |
|* 11 |        INDEX RANGE SCAN 	   | IND_DESIGNXXXXXX_CATEGORYCODE |	   |	   |   102   (0)| 00:00:02 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   2 - filter("ISDELETE"=0)
   6 - access("PUBLICSTATUS"=1)
   9 - access("ISENABLE"=1 AND "ORGANID"='C00000220')
  11 - access("CATEGORYCODE"=2)
Statistics
----------------------------------------------------------
	  1  recursive calls
	  0  db block gets
       2196  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
	527  bytes sent via SQL*Net to client
	520  bytes received via SQL*Net from client
	  2  SQL*Net roundtrips to/from client
	  0  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
	  1  rows processed

以上 BITMAP CONVERSION的顺序过程：

步骤1.sql通过IND_PUBLICSTATUS索引到表中获取符合条件的行，然后从获取的行中的rowid转换成bitmap，这一步是BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS。

步骤2.sql通过IND_DESIGNXXXXX_CATEGORYCODE索引到表中获取符合条件的行，然后同样从获取的行中的rowid转换成bitmap，这一步是BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS。

步骤3.sql通过IND_DESIGNXXXXX_ISENABLE_ORG索引到表中获取符合条件的行，然后同样从获取的行中的rowid转换成bitmap，这一步是BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS。

步骤4.sql 将步骤2和步骤3所得bitmap数据通过BITMAP AND 方式取交集。

步骤5.sql 将步骤1所得bitmaps数据与步骤4通过BITMAP OR方式取并集。

步骤6.sql 将步骤5最终获取的并集bitmap数据转换成ROWIDS，这一步是BITMAP CONVERSION TO ROWIDS。

步骤7.sql 将步骤6获取的rowid通过回表方式到表中获取所需要的字段数据，这一步是ABLE ACCESS BY INDEX ROWID。

为什么会这样:

当对表中的唯一度不高的列建立了index，oracle就有可能选择转为bitmap来执行。查看sql中where条件后字段都是选择性非常的低。

相应字段选择性：

COLUMN_NAME                      NUM_ROWS CARDINALITY SELECTIVITY
------------------------------ ---------- ----------- -----------
ORGANID                          21095783        2070         .01
CATEGORYCODE                     21095783          29           0
ISENABLE                         21095783           2           0
ISDELETE                         21095783           2           0
PUBLISHSTATE                     21095783           1           0
对应索引：
INDEX_NAME                         INDEX_COL              INDEX_TYPE            
--------------------------------   ---------------------- ----------------------
PMC.IND_DESIGNXXXXX_CATEGORYCODE  CATEGORYCODE           NORMAL-NONUNIQUE      
PMC.IND_DESIGNXXXXX_ISENABLE_ORG  ISENABLE,ORGANID       NORMAL-NONUNIQUE      
PMC.IND_PUBLICSTATUS               PUBLICSTATUS           NORMAL-NONUNIQUE

同样使用10053追踪增加直方图后SQL执行，此时CBO为什么可以选择到转位图的执行计划，发现增加直方图之后评估消耗只需要647，而在此之前所需消耗要高达741028。

增加直方图后的评估：

Access path: Bitmap index - accepted

Cost: 647.047103 Cost_io: 646.348285 Cost_cpu: 25778603.541021 Sel: 0.000103

对比未增加直方图之前的评估：

Access path: Bitmap index - accepted

Cost: 741028.481879 Cost_io: 740534.527080 Cost_cpu: 18221443693.247154 Sel: 0.471392

为什么收集直方图后评估的消耗可以这么低？

在oracle CBO 计算cost主要是IO成本+CPU成本，在计算成本之前,CBO会收集以下统计信息:

列中不同值的数量也就是NDV

列中的最小值/最大值

列中null值的数量

数据分布

直方图信息（前提是收集直方图）

对比收集直方图前后的字段信息：

收集直方图之前的字段信息：

Column (#4): ORGANID(

AvgLen: 10 NDV: 2023 Nulls: 4717 Density: 0.000494

Column (#29): CATEGORYCODE(

AvgLen: 2 NDV: 27 Nulls: 1164044 Density: 0.037037 Min: 0 Max: 66

Column (#38): ISENABLE(

AvgLen: 2 NDV: 2 Nulls: 1151627 Density: 0.500000 Min: 0 Max: 1

Column (#14): ISDELETE(

AvgLen: 3 NDV: 2 Nulls: 0 Density: 0.500000 Min: 0 Max: 1

Column (#32): PUBLICSTATUS(

AvgLen: 2 NDV: 2 Nulls: 1151554 Density: 0.500000 Min: 0 Max: 1

收集直方图之后的字段信息：

Single Table Cardinality Estimation for DESIGNXXXXX[T]

Column (#14):

NewDensity:0.041803, OldDensity:0.000000 BktCnt:6033548, PopBktCnt:6033548, PopValCnt:2, NDV:2

Column (#14): ISDELETE(

AvgLen: 3 NDV: 2 Nulls: 0 Density: 0.041803 Min: 0 Max: 1

Histogram: Freq #Bkts: 2 UncompBkts: 6033548 EndPtVals: 2

Column (#4):

NewDensity:0.000185, OldDensity:0.001779 BktCnt:254, PopBktCnt:160, PopValCnt:25, NDV:2027

Column (#4): ORGANID(

AvgLen: 10 NDV: 2027 Nulls: 4830 Density: 0.000185

Histogram: HtBal #Bkts: 254 UncompBkts: 254 EndPtVals: 120

Column (#29):

NewDensity:0.000000, OldDensity:0.000000 BktCnt:5680066, PopBktCnt:5680055, PopValCnt:16, NDV:27

Column (#29): CATEGORYCODE(

AvgLen: 2 NDV: 27 Nulls: 1162620 Density: 0.000000 Min: 0 Max: 66

Histogram: Freq #Bkts: 27 UncompBkts: 5680066 EndPtVals: 27

Column (#38):

NewDensity:0.000943, OldDensity:0.000000 BktCnt:5687407, PopBktCnt:5687407, PopValCnt:2, NDV:2

Column (#38): ISENABLE(

AvgLen: 2 NDV: 2 Nulls: 1150490 Density: 0.000943 Min: 0 Max: 1

Histogram: Freq #Bkts: 2 UncompBkts: 5687407 EndPtVals: 2

ColGroup (#2, Index) IND_DESIGNXXXXX_ISENABLE_ORG

Col#: 4 38 CorStregth: 2.00

ColGroup (#3, Index) IND_DESIGNXXXXX_AUTHOR_TIME

Col#: 6 7 CorStregth: -1.00

ColGroup (#1, Index) DESIGNXXXXX_TIME_ORGANID

Col#: 4 7 CorStregth: -1.00

ColGroup Usage:: PredCnt: 3 Matches Full: Partial:

Column (#32):

NewDensity:0.000055, OldDensity:0.000000 BktCnt:5688611, PopBktCnt:5688611, PopValCnt:2, NDV:2

Column (#32): PUBLICSTATUS(

AvgLen: 2 NDV: 2 Nulls: 1150387 Density: 0.000055 Min: 0 Max: 1

Histogram: Freq #Bkts: 2 UncompBkts: 5688611 EndPtVals: 2

在没有收集直方图之前，发现有部分字段的Density都是0.5，这个值是从1/NDV(基数)得到的，这是因为CBO有时无法正确的统计到表的数据分布，但当收集直方图后该值就改变了，因为在一个表中，不一定所有的数据都能分配平均，直方图的作用就是能找出这种不平均，

那PUBLICSTATUS字段来说，我们看到NDV是2，即是说全表之后两个值，这两个值是0或1，在没有收集直方图之前CBO可能会认为0和1的分布是各一半，此时他去评估访问该字段的路径可能是全表扫描比较好，

而实际上，表中PUBLICSTATUS=1 的数据量非常少。

sys@LVDB SQL>Select Count(*) From pmc.DesignXXXXX t where PublicStatus=1 and isdelete=0 ;

COUNT(*)

----------

1845

但直到PUBLICSTATUS的数据分布后，CBO评估通过IND_PUBLICSTATUS索引访问cost只需要6。这也是为什么收集直方图后能更加准确的评估访问表的消耗了。

Access Path: index (AllEqRange)

Index: IND_PUBLICSTATUS

resc_io: 6.00 resc_cpu: 457729

ix_sel: 0.000112 ix_sel_with_filters: 0.000112

Cost: 6.01 Resp: 6.01 Degree: 0

然后该种0或1的情况选择了转换成bitmap索引的模式。

其实如果不选择btree 转换bitmap方式，直接使用btree索引回表效率也是没问题的，只是需要将sql中的or拆成union语句

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3766559296
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation			 | Name 			 | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time	 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT		 |				 |     1 |    13 |   105   (2)| 00:00:02 |
|   1 |  SORT AGGREGATE 		 |				 |     1 |    13 |	      | 	 |
|   2 |   VIEW				 |				 |     2 |    26 |   105   (2)| 00:00:02 |
|   3 |    SORT UNIQUE			 |				 |     2 |    22 |   105   (2)| 00:00:02 |
|   4 |     UNION-ALL			 |				 |	 |	 |	      | 	 |
|   5 |      SORT AGGREGATE		 |				 |     1 |    17 |     9  (12)| 00:00:01 |
|*  6 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DESIGXXXXXXX 		 |     1 |    17 |     8   (0)| 00:00:01 |
|*  7 |        INDEX RANGE SCAN 	 | IND_DESIGNXXXXXX_ISENABLE_ORG |     6 |	 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   8 |      SORT AGGREGATE		 |				 |     1 |     5 |    96   (2)| 00:00:02 |
|*  9 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DESIGNXXXXXXX 		 |  1874 |  9370 |    95   (0)| 00:00:02 |
|* 10 |        INDEX RANGE SCAN 	 | IND_PUBLICSTATUS		 |  2046 |	 |     6   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   6 - filter("CATEGORYCODE"=2 AND "ISDELETE"=0)
   7 - access("ISENABLE"=1 AND "ORGANID"='C00000281')
   9 - filter("ISDELETE"=0)
  10 - access("PUBLICSTATUS"=1)
Statistics
----------------------------------------------------------
	  1  recursive calls
	  0  db block gets
       2114  consistent gets
	  0  physical reads
	  0  redo size
	527  bytes sent via SQL*Net to client
	520  bytes received via SQL*Net from client
	  2  SQL*Net roundtrips to/from client
	  1  sorts (memory)
	  0  sorts (disk)
	  1  rows processed

对于开启直方图和btree转Bitma都各自存在某些bug,有时甚至可能引发异常的性能问题，这点是需要重点注意的。

到此，相信大家对“oracle中SQL全表扫描过程分析”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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