| 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 |
从SQL的性能指标上看，其单次执行需要6分钟左右，处理5万多条记录，逻辑度只有756，主要消耗时间在CPU上。而这里就存在疑点，逻辑读如此之低，而CPU时间花费又如此之高，那么这些CPU都消耗在哪里呢？当然这个问通过SQL的统计信息中是找不到答案的，我们下面关注SQL的执行计划：
| 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 |
从执行计划看，Oracle选择了HASH JOIN ANTI，JOIN的两张表都是T_NUM，且都采用了全表扫描，并未选择索引。仅靠执行计划也只等得到上面的结论，至于为什么不选择索引，以及为什么执行时间过长，还需要进一步的分析。
将原SQL进行简单脱密改写后， SQL文本类似如下：
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语句，会发现这是一个自关联语句，在BEGIN字段长度相等的前提下，想要找到哪些不存在BEGIN比当前记录BEGIN小且END比当前记录END大的记录。
简单一点说，表中的记录表示的是由BEGIN开始到END截至的范围，那么当前想要获取的结果是找出哪些没有范围所包含的范围。需要注意的是，对于当前的SQL逻辑，如果存在两条范围完全相同的记录，那么最终这两条记录都会被舍弃。
业务的逻辑并不是特别复杂，但是要解决一条记录与其他记录进行比较，多半采用的方法是自关联，而在这个自关联中，既有大于等于又有小于等于，还有不等于，仅有的一个等于的关联条件，来自范围段BEGIN的长度的比较。
显而易见的是，如果是范围段本身的比较，其选择度一般还是不错的，但是如果只是比较其长度，那么无疑容易产生大量的重复，比如在这个例子中：
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
大量重复的数据出现在长度为11到14的范围上，在这种情况下，仅有的一个等值判断条件LENGTH(BEGIN)是非常低效的，这时一条记录根据这个等值条件会关联到近万条记录，设置关联到两万多条记录，显然大量的实践消耗在低效的连接过程中。
再来看一下具体的SQL语句，会发现几乎没有办法建立索引，因为LENGTH(BEGIN)的选择度非常查，而其他的条件都是不等查询，选择度也不会好，即使建立索引，强制执行选择索引，效率也不会好。
那么如果想要继续优化这个SQL，就只剩下一个办法，那就是SQL的改写。对于自关联查询而言，最佳的改写方法是利用分析函数，其强大的行级处理能力，可以在一次扫描过程中获得一条记录与其他记录的关系，从而消除了自关联的必要性。
SQL改写结果如下：
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;
简单的说，内层的分析函数MAX用来根据BEGIN从小到大，END从大到小的条件，确定每个范围对应的最大的END的值。而外层的两个分析函数，COUNT用来去掉完全重复的记录，而ROW_NUMBER用来获取范围最大的记录（也就是没有被其他记录的范围所涵盖）。
改写后，这个SQL避免对自关联，也就不存在关联条件重复值过高的性能隐患了。在模拟环境中，性能对比如下：
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运行时间接近1分钟，而改写后的SQL语句只需要0.72秒，执行时间变为原本的1/80，逻辑读减少一半。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。
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