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小編給大家分享一下怎么利用分析函數(shù)改寫范圍判斷自關(guān)聯(lián)查詢,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
前言
最近碰到一個(gè)單條SQL運(yùn)行效率不佳導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫整體運(yùn)行負(fù)載較高的問題。
分析、定位數(shù)據(jù)庫的主要負(fù)載是這條語句引起的過程相對簡單,通過AWR報(bào)告就可以比較容易的完成定位,這里就不贅述了。
現(xiàn)在直接看一下這個(gè)導(dǎo)致性能問題的SQL語句,其對應(yīng)的SQL REPORT統(tǒng)計(jì)如下:
Stat Name | Statement Total | Per Execution | % Snap Total |
Elapsed Time (ms) | 363,741 | 363,740.78 | 8 .42 |
CPU Time (ms) | 362,770 | 362,770.00 | 8 .81 |
Executions | 1 | ||
Buffer Gets | 756 | 756.00 | 0.00 |
Disk Reads | 0 | 0.00 | 0.00 |
Parse Calls | 1 | 1.00 | 0.01 |
Rows | 50,825 | 50,825.00 | |
User I/O Wait Time (ms) | 0 | ||
Cluster Wait Time (ms) | 0 | ||
Application Wait Time (ms) | 0 | ||
Concurrency Wait Time (ms) | 0 | ||
Invalidations | 0 | ||
Version Count | 1 | ||
Sharable Mem(KB) | 28 |
從SQL的性能指標(biāo)上看,其單次執(zhí)行需要6分鐘左右,處理5萬多條記錄,邏輯度只有756,主要消耗時(shí)間在CPU上。而這里就存在疑點(diǎn),邏輯讀如此之低,而CPU時(shí)間花費(fèi)又如此之高,那么這些CPU都消耗在哪里呢?當(dāng)然這個(gè)問通過SQL的統(tǒng)計(jì)信息中是找不到答案的,我們下面關(guān)注SQL的執(zhí)行計(jì)劃:
Id | Operation | Name | Rows | Bytes | TempSpc | Cost (%CPU) | Time |
0 | SELECT STATEMENT | 1226 (100) | |||||
1 | SORT ORDER BY | 49379 | 3375K | 3888K | 1226 (2) | 00:00:05 | |
2 | HASH JOIN ANTI | 49379 | 3375K | 2272K | 401 (3) | 00:00:02 | |
3 | TABLE ACCESS FULL | T_NUM | 49379 | 1687K | 88 (4) | 00:00:01 | |
4 | TABLE ACCESS FULL | T_NUM | 49379 | 1687K | 88 (4) | 00:00:01 |
從執(zhí)行計(jì)劃看,Oracle選擇了HASH JOIN ANTI,JOIN的兩張表都是T_NUM,且都采用了全表掃描,并未選擇索引。僅靠執(zhí)行計(jì)劃也只等得到上面的結(jié)論,至于為什么不選擇索引,以及為什么執(zhí)行時(shí)間過長,還需要進(jìn)一步的分析。
將原SQL進(jìn)行簡單脫密改寫后, SQL文本類似如下:
SELECT BEGIN, END, ROWID, LENGTH(BEGIN) FROM T_NUM A WHERE NOT EXISTS ( SELECT 1 FROM T_NUM B WHERE B.BEGIN <= A.BEGIN AND B.END >= A.END AND B.ROWID != A.ROWID AND LENGTH(B.BEGIN) = LENGTH(A.BEGIN));
如果分析SQL語句,會(huì)發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)自關(guān)聯(lián)語句,在BEGIN字段長度相等的前提下,想要找到哪些不存在BEGIN比當(dāng)前記錄BEGIN小且END比當(dāng)前記錄END大的記錄。
簡單一點(diǎn)說,表中的記錄表示的是由BEGIN開始到END截至的范圍,那么當(dāng)前想要獲取的結(jié)果是找出哪些沒有范圍所包含的范圍。需要注意的是,對于當(dāng)前的SQL邏輯,如果存在兩條范圍完全相同的記錄,那么最終這兩條記錄都會(huì)被舍棄。
業(yè)務(wù)的邏輯并不是特別復(fù)雜,但是要解決一條記錄與其他記錄進(jìn)行比較,多半采用的方法是自關(guān)聯(lián),而在這個(gè)自關(guān)聯(lián)中,既有大于等于又有小于等于,還有不等于,僅有的一個(gè)等于的關(guān)聯(lián)條件,來自范圍段BEGIN的長度的比較。
顯而易見的是,如果是范圍段本身的比較,其選擇度一般還是不錯(cuò)的,但是如果只是比較其長度,那么無疑容易產(chǎn)生大量的重復(fù),比如在這個(gè)例子中:
SQL> select length(begin), count(*) from t_num group by length(begin) order by 2 desc; LENGTH(BEGIN) COUNT(*) ————- ———- 12 22096 11 9011 13 8999 14 8186 16 49 9 45 8 41 7 27
大量重復(fù)的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在長度為11到14的范圍上,在這種情況下,僅有的一個(gè)等值判斷條件LENGTH(BEGIN)是非常低效的,這時(shí)一條記錄根據(jù)這個(gè)等值條件會(huì)關(guān)聯(lián)到近萬條記錄,設(shè)置關(guān)聯(lián)到兩萬多條記錄,顯然大量的實(shí)踐消耗在低效的連接過程中。
再來看一下具體的SQL語句,會(huì)發(fā)現(xiàn)幾乎沒有辦法建立索引,因?yàn)長ENGTH(BEGIN)的選擇度非常查,而其他的條件都是不等查詢,選擇度也不會(huì)好,即使建立索引,強(qiáng)制執(zhí)行選擇索引,效率也不會(huì)好。
那么如果想要繼續(xù)優(yōu)化這個(gè)SQL,就只剩下一個(gè)辦法,那就是SQL的改寫。對于自關(guān)聯(lián)查詢而言,最佳的改寫方法是利用分析函數(shù),其強(qiáng)大的行級處理能力,可以在一次掃描過程中獲得一條記錄與其他記錄的關(guān)系,從而消除了自關(guān)聯(lián)的必要性。
SQL改寫結(jié)果如下:
SELECT BEGIN, OLDEND END, LENGTH(BEGIN) FROM ( SELECT BEGIN, OLDEND, END, LENGTH(BEGIN), COUNT(*) OVER(PARTITION BY LENGTH(BEGIN), BEGIN, OLDEND) CN, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY LENGTH(BEGIN), END ORDER BY BEGIN) RN FROM ( SELECT BEGIN, END OLDEND, MAX(END) OVER(PARTITION BY LENGTH(BEGIN) ORDER BY BEGIN, END DESC) END FROM T_NUM ) ) WHERE RN = 1 AND CN = 1;
簡單的說,內(nèi)層的分析函數(shù)MAX用來根據(jù)BEGIN從小到大,END從大到小的條件,確定每個(gè)范圍對應(yīng)的最大的END的值。而外層的兩個(gè)分析函數(shù),COUNT用來去掉完全重復(fù)的記錄,而ROW_NUMBER用來獲取范圍最大的記錄(也就是沒有被其他記錄的范圍所涵蓋)。
改寫后,這個(gè)SQL避免對自關(guān)聯(lián),也就不存在關(guān)聯(lián)條件重復(fù)值過高的性能隱患了。在模擬環(huán)境中,性能對比如下:
SQL> SELECT BEGIN, END, ROWID, LENGTH(BEGIN) 2 FROM T_NUM A 3 WHERE NOT EXISTS ( 4 SELECT 1 5 FROM T_NUM B 6 WHERE B.BEGIN <= A.BEGIN 7 AND B.END >= A.END 8 AND B.ROWID != A.ROWID 9 AND LENGTH(B.BEGIN) = LENGTH(A.BEGIN)) 10 ; 48344 rows selected. Elapsed: 00:00:57.68 Execution Plan ———————————————————- Plan hash value: 2540751655 ———————————————————————————— | Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time | ———————————————————————————— | 0 | SELECT STATEMENT | | 48454 | 1703K| | 275 (1)| 00:00:04 | |* 1 | HASH JOIN ANTI | | 48454 | 1703K| 1424K| 275 (1)| 00:00:04 | | 2 | TABLE ACCESS FULL| T_NUM | 48454 | 851K| | 68 (0)| 00:00:01 | | 3 | TABLE ACCESS FULL| T_NUM | 48454 | 851K| | 68 (0)| 00:00:01 | ———————————————————————————— Predicate Information (identified by operation id): ————————————————— 1 – access(LENGTH(TO_CHAR(“B”.”BEGIN”))=LENGTH(TO_CHAR(“A”.”BEGIN”))) filter(“B”.”BEGIN”<=”A”.”BEGIN” AND “B”.”END”>=”A”.”END” AND “B”.ROWID<>”A”.ROWID) Statistics ———————————————————- 0 recursive calls 0 db block gets 404 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 2315794 bytes sent via SQL*Net to client 35966 bytes received via SQL*Net from client 3224 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 48344 rows processed SQL> SELECT BEGIN, OLDEND END, LENGTH(BEGIN) 2 FROM ( 3 SELECT BEGIN, OLDEND, END, LENGTH(BEGIN), COUNT(*) OVER(PARTITION BY LENGTH(BEGIN), BEGIN, OLDEND) CN, 4 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY LENGTH(BEGIN), END ORDER BY BEGIN) RN 5 FROM 6 ( 7 SELECT BEGIN, END OLDEND, MAX(END) OVER(PARTITION BY LENGTH(BEGIN) ORDER BY BEGIN, END DESC) END 8 FROM T_NUM 9 ) 10 ) 11 WHERE RN = 1 12 AND CN = 1; 48344 rows selected. Elapsed: 00:00:00.72 Execution Plan ———————————————————- Plan hash value: 1546715670 —————————————————————————————— | Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time | —————————————————————————————— | 0 | SELECT STATEMENT | | 48454 | 2460K| | 800 (1)| 00:00:10 | |* 1 | VIEW | | 48454 | 2460K| | 800 (1)| 00:00:10 | |* 2 | WINDOW SORT PUSHED RANK| | 48454 | 1845K| 2480K| 800 (1)| 00:00:10 | | 3 | WINDOW BUFFER | | 48454 | 1845K| | 800 (1)| 00:00:10 | | 4 | VIEW | | 48454 | 1845K| | 311 (1)| 00:00:04 | | 5 | WINDOW SORT | | 48454 | 662K| 1152K| 311 (1)| 00:00:04 | | 6 | TABLE ACCESS FULL | T_NUM | 48454 | 662K| | 68 (0)| 00:00:01 | —————————————————————————————— Predicate Information (identified by operation id): ————————————————— 1 – filter(“RN”=1 AND “CN”=1) 2 – filter(ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY LENGTH(TO_CHAR(“BEGIN”)),”END” ORDER BY “BEGIN”)<=1) Statistics ———————————————————- 0 recursive calls 0 db block gets 202 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 1493879 bytes sent via SQL*Net to client 35966 bytes received via SQL*Net from client 3224 SQL*Net roundtrips to/from client 3 sorts (memory) 0 sorts (disk) 48344 rows processed
原SQL運(yùn)行時(shí)間接近1分鐘,而改寫后的SQL語句只需要0.72秒,執(zhí)行時(shí)間變?yōu)樵镜?/80,邏輯讀減少一半。
看完了這篇文章,相信你對“怎么利用分析函數(shù)改寫范圍判斷自關(guān)聯(lián)查詢”有了一定的了解,如果想了解更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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