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fiwrc：
知道了. 谢谢~!
\(^_^)/ Java多线程Master-Worker模式 -
fiwrc：
求问 getResultMap 是什么方法???? .. ...
\(^_^)/ Java多线程Master-Worker模式 -
我改名了：
...
\(^_^)/ 表达式解析器(MVEL) -
拓子轩：
赞一个
Oracle 语句大全 -
rudaoxia：
写的很详细，很好，还有很多的拓展，谢谢博主，收下了
\(^_^)/ JDK工具、命令
1，什么是执行计划
所谓执行计划，顾名思义，就是对一个查询任务，做出一份怎样去完成任务的详细方案。举个生活中的例子，我从珠海要去英国，我可以选择先去香港然后转机，也可以先去北京转机，或者去广州也可以。但是到底怎样去英国划算，也就是我的费用最少，这是一件值得考究的事情。同样对于查询而言，我们提交的SQL仅仅是描述出了我们的目的地是英国，但至于怎么去，通常我们的SQL中是没有给出提示信息的，是由数据库来决定的。
我们先简单的看一个执行计划的对比：
SQL> set autotrace traceonly
执行计划一：
SQL> select count(*) from t;
COUNT(*)
----------
24815
Execution Plan
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 TABLE Access (FULL) OF 'T'
执行计划二：
SQL> select count(*) from t;
COUNT(*)
24815
Execution Plan
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=26 Card=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 INDEX (FULL SCAN) OF 'T_INDEX' (NON-UNIQUE) (Cost=26 Card=28180)
这两个执行计划中，第一个表示求和是通过进行全表扫描来做的，把整个表中数据读入内存来逐条累加;第二个表示根据表中索引，把
整个索引读进内存来逐条累加，而不用去读表中的数据。但是这两种方式到底哪种快呢?通常来说可能二比一快，但也不是绝对的。这是一
个很简单的例子演示执行计划的差异。对于复杂的SQL(表连接、嵌套子查询等)，执行计划可能几十种甚至上百种，但是到底那种最好呢?
我们事前并不知道，数据库本身也不知道，但是数据库会根据一定的规则或者统计信息(statistics)去选择一个执行计划，通常来说选择的是
比较优的，但也有选择失误的时候，这就是这次讨论的价值所在。
Oracle优化器模式
Oracle优化器有两大类，基于规则的和基于代价的，在SQLPLUS中我们可以查看init文件中定义的缺省的优化器模式。
SQL> show parameters optimizer_mode
NAME TYPE VALUE
optimizer_mode string CHOOSE
SQL>
这是Oracle8.1.7 企业版，我们可以看出，默认安装后数据库优化器模式为CHOOSE,我们还可以设置为 RULE、
FIRST_ROWS,ALL_ROWS。可以在init文件中对整个instance的所有会话设置，也可以单独对某个会话设置：
SQL> ALTER SESSION SET optimizer_mode = RULE;
会话已更改。
SQL> ALTER SESSION SET optimizer_mode = FIRST_ROWS;
会话已更改。
SQL> ALTER SESSION SET optimizer_mode = ALL_ROWS;
会话已更改。
基于规则的查询，数据库根据表和索引等定义信息，按照一定的规则来产生执行计划;基于代价的查询，数据库根据搜集的表和索引的
数据的统计信息(通过analyze 命令或者使用dbms_stats包来搜集)综合来决定选取一个数据库认为最优的执行计划(实际上不一定最优)。
RULE是基于规则的，CHOOSE表示如果查询的表存在搜集的统计信息则基于代价来执行(在CHOOSE模式下Oracle采用的是 FIRST_ROWS)
，否则基于规则来执行。在基于代价的两种方式中，FIRST_ROWS指执行计划采用最少资源尽快的返回部分结果给客户端，对于排序分页
页显示这种查询尤其适用，ALL_ROWS指以总体消耗资源最少的方式返回结果给客户端。
基于规则的模式下，数据库的执行计划通常比较稳定。但在基于代价的模式下，我们才有更大的机会选择最优的执行计划。也由于
Oracle的很多查询方面的特性必须在基于代价的模式下才能体现出来，所以我们通常不选择RULE(并且Oracle宣称从 Oracle 10i版本数据库
开始将不再支持 RULE)。既然是基于代价的模式，也就是说执行计划的选择是根据表、索引等定义和数据的统计信息来决定的，这个统计
信息是根据 analyze 命令或者dbms_stats包来定期搜集的。首先存在着一种可能，就是由于搜集信息是一个很消耗资源和时间的动作，尤
其当表数据量很大的时候，因为搜集信息是对整个表数据进行重新的完全统计，所以这是我们必须慎重考虑的问题。我们只能在服务器空
闲的时候定期的进行信息搜集。这说明我们在一段时期内，统计信息可能和数据库本身的数据并不吻合;另外就是Oracle的统计数据本身也
存在着不精确部分(详细参考Oracle DOCUMENT)，更重要的一个问题就是及时统计数据相对已经比较准确，但是Oracle的优化器的选择也
并不是始终是最优的方案。这也倚赖于Oracle对不同执行计划的代价的计算规则(我们通常是无法知道具体的计算规则的)。这好比我们决定
从香港还是从北京去英国，车票、机票等实际价格到底是怎么核算出来的我们并不知道，或者说我们现在了解的价格信息，在我们乘车前
往的时候，真实价格跟我们的预算已经发生了变化。所有的因素，都将影响我们的整个开销。
执行计划稳定性能带给我们什么
Oracle存在着执行计划选择失误的可能。这也是我们经常遇见的一些现象，比如总有人说我的程序在测试数据库中跑的很好，但在产
品数据库上就是跑的很差，甚至后者硬件条件比前者还好，这到底是为什么?硬件资源、统计信息、参数设置都可能对执行计划产生影响。
由于因素太多，我们总是对未来怀着一种莫名的恐惧，我的产品数据库上线后到底跑的好不好?于是Oracle提供了一种稳定执行计划的能力
，也就是把在测试环境中的运行良好的执行计划所产生的OUTLINES移植到产品数据库，使得执行计划不会随着其他因素的变化而变化。
那么OUTLINES是什么呢?先要介绍一个内容，Oracle提供了在SQL中使用HINTS来引导优化器产生我们想要的执行计划的能力。这在
多表连接、复杂查询中特别有效。HINTS的类型很多，可以设置优化器目标(RULE、CHOOSE、FIRST_ROWS、ALL_ROWS)，可以指定表
连接的顺序，可以指定使用哪个表的哪个索引等等，可以对SQL进行很多精细的控制。通过这种方式产生我们想要的执行计划的这些
HINTS,Oracle可以存储这些HINTS，我们称之为OUTLINES。通过STORE OUTLINES可以使得我们拥有以后产生相同执行计划的能力，也
就是使我们拥有了稳定执行计划的能力。
这里想给出一个附加的说明就是，实际上，我们通过工具改写SQL，比如使用SQL EXPERT改写后的SQL，这些不仅仅是加了HINTS
而且文本都已经发生了变化的SQL，也可以存储OUTLINES，并可被应用到应用中。但这不是一定生效，我们必须测试检查是否生效。但由
于就算给了错误的OUTLINES,数据库在执行的时候，也只是忽略过去重新生成执行计划而不会返回错误，所以我们才敢放心的这么使用。
当然在Oracle文档中并没有指明可以这样做，文档中只是说明，如果存在OUTLINES的同时又在SQL中加了HINTS，则会使用OUTLINES而
忽略HINTS。这个功能在LECCO将发布的产品中会使用这一功能，这样可以将SQL EXPERT的改写SQL的能力和稳定执行计划的能力结合起
来，那么我们就对不能更改源代码的应用具有了相当强大的SQL优化能力。
也许我们会有疑问，假如稳定了执行计划，那还搜集统计信息干吗?这是因为几个原因造成的，首先，现在的执行计划对于未来发生了
变化的数据未必就是合适的，存在着当前的执行计划不满足未来数据的变化后的效率，而新的统计信息的情况下所产生的执行计划也并不
是全部都合理的。那这个时候，我们可以采用新搜集的统计信息，但是却对新统计信息下不良的执行计划采用Oracle提供的执行计划稳定
性这个能力固定执行计划，这样结合起来我们可以建立满意的高效的数据库运行环境。
我们还需要关注的一个东西，Oracle提供的dbms_stats包除了具有搜集统计信息的能力，还具有把数据库中统计信息(statistics)
export/import的能力，还具有只搜集统计信息而使得统计信息不应用于数据库的能力(把统计信息搜集到一个特定的表中而不是立即生效)
，在这个基础上我们就可以把统计信息export出来再import到一个测试环境中，再运行我们的应用，在测试环境中我们观察最新的统计信
息会导致哪些执行计划发生变化(DB EXPERT的Plan Version Tracer是模拟不同环境并自动检查不同环境中执行计划变化的工具)，是变好了
还是变差了。我们可以把变差的这一部分在测试环境中使用hints或者利用工具(SQL EXPERT是在重写SQL这一领域目前最强有力的工具)产
生良好的执行计划的SQL，利用这些SQL可以产生OUTLINES,然后在产品数据库应用最新的统计信息的同时移植进这些OUTLINES。
最后说一下我们不得不使用执行计划稳定性能力的场合。我们假定Oracle的优化器的选择都是准确的，但是优化器选择的基础就是我
们的SQL,这些SQL才从根本上决定了运行效率，这是更重要的一个优化的环节。SQL是基础(当然数据库的设计是基础的基础)，一个SQL写
的好不好，就相当于我们同样是要想去英国，但是我的起点在珠海，你的起点却在西藏的最边缘偏僻的一个地方，那不管你做怎样的最优
路线选择，你都不如我在珠海去英国所花费的代价小。
2，怎么生成的
1.Explain plan
explain plan for
select * from aa;
查看结果：
select * from table(dbms_xplan.display());
2.Autotrace
Set timing on --记录所用时间
Set autottrace on/traceonly--自动记录执行计划
3.SQL_TRACE
ORACLE SQL_TRACE
“SQL TRACE”是Oracle提供的用于进行SQL跟踪的手段，是强有力的辅助诊断工具。在日常的数据库问题诊断和解决中，“SQL TRACE”是
非常常用的方法。
一般，一次跟踪可以分为以下几步：
1、界定需要跟踪的目标范围，并使用适当的命令启用所需跟踪。
2、经过一段时间后，停止跟踪。此时应该产生了一个跟踪结果文件。
3、找到跟踪文件，并对其进行格式化，然后阅读或分析。
本文就“SQL TRACE”的这些使用作简单探讨，并通过具体案例对SQL_TRACE的使用进行说明。
3，怎么查看执行计划
从Oracle10g开始，可以通过EXPLAIN PLAN FOR查看DDL语句的执行计划了。
在9i及以前版本，Oracle只能看到DML的执行计划，不过从10g开始，通过EXPLAIN PLAN FOR的方式，已经可以看到DDL语句的执行计划
了。
这对于研究CREATE TABLE AS SELECT、CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT以及CREATE INDEX，ALTER INDEX REBUILD等语
句有很大的帮助。
举个简单的例子，Oracle的文档上对于索引的建立有如下描述：
The optimizer can use an existing index to build another index. This results in a much faster index build.
如果看不到DDL的执行计划，只能根据执行时间的长短去猜测Oracle的具体执行计划，但是这种方法没有足够的说服力。但是通过DDL的执
行计划，就使得结果一目了然了。
SQL> CREATE TABLE T AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS;
表已创建。
SQL> EXPLAIN PLAN FOR
2 CREATE INDEX IND_T_NAME ON T(OBJECT_NAME);
已解释。
SQL> SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);
PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3035241083
-------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | CREATE INDEX STATEMENT | | 57915 | 3732K| 75 (2)| 00:00:01 |
| 1 | INDEX BUILD NON UNIQUE| IND_T_NAME | | | | |
| 2 | SORT CREATE INDEX | | 57915 | 3732K| | |
| 3 | TABLE ACCESS FULL | T | 57915 | 3732K| 41 (3)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- estimated index size: 5242K bytes
已选择14行。
SQL> CREATE INDEX IND_T_OWNER_NAME ON T(OWNER, OBJECT_NAME);
索引已创建。
SQL> EXPLAIN PLAN FOR
2 CREATE INDEX IND_T_NAME ON T(OBJECT_NAME);
已解释。
SQL> SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);
PLAN_TABLE_OUTPUT
-------------------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 517242163
-------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | CREATE INDEX STATEMENT | | 57915 | 3732K| 75 (2)| 00:00:01 |
| 1 | INDEX BUILD NON UNIQUE| IND_T_NAME | | | | |
| 2 | SORT CREATE INDEX | | 57915 | 3732K| | |
| 3 | INDEX FAST FULL SCAN| IND_T_OWNER_NAME | | | | |
-------------------------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- estimated index size: 5242K bytes
已选择14行。
SQL> SET AUTOT ON
SQL> CREATE INDEX IND_T_NAME ON T(OBJECT_NAME);
索引已创建。
注意，查看DDL的执行计划需要使用EXPLAIN PLAN FOR，AUTOTRACE对于DDL是无效的。
4，如何读懂执行计划：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'USER_INFO'
3 2 NESTED LOOPS
4 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'USER_NUM_TABLE'
5 3 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_USER_INFO' (UNIQUE)
请问以上执行计划语句是如何看的？语句的执行顺序是什么？
让我们来解释一下怎么看吧,左边的两列数字，第一列表示这条计划的编号，第二列是这条计划的父计划的编号；如果一条计划有子计划，
那么先要执行其子计划;在这个例子中：从第一条编号为0的（SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE）开始，他有个子计划1（SORT
(AGGREGATE)），然后1有个子计划2，2有子计划3， 3 有子计划4和5，4是3的第一个子计划，所以先执行4（TABLE ACCESS (FULL)
OF 'USER_NUM_TABLE'），再执行5(INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_USER_INFO' (UNIQUE))，4和5执行完返回到其父计划3（NESTED
LOOPS），3把4和5取到的rows进行nested loops，结果再返回到2，再到1排序，再到0select.
举例：
SQL> conn scott/tiger
已连接。
SQL> set autotrace traceonly;
SQL> SELECT count(1) FROM dim_hy;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=6 Card=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'DIM_HY' (Cost=6 Card=1801)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
45 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
377 bytes sent via SQL*Net to client
503 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
SQL> desc dim_hy
名称 是否为空? 类型
----------------------------------------- -------- ----------------------------
HY_ID NOT NULL NUMBER(10)
HY_DM NOT NULL VARCHAR2(6)
HY_MC NOT NULL VARCHAR2(40)
HY_MXID NUMBER(10)
HY_MXDM VARCHAR2(6)
HY_MXMC VARCHAR2(40)
HY_ZLID NUMBER(10)
HY_ZLDM VARCHAR2(6)
HY_ZLMC VARCHAR2(40)
HY_DLID NUMBER(10)
HY_DLDM VARCHAR2(6)
HY_DLMC VARCHAR2(40)
HY_MLID NUMBER(10)
HY_MLDM VARCHAR2(6)
HY_MLMC VARCHAR2(30)
HY_CCLX NOT NULL VARCHAR2(10)
HY_CCMC NOT NULL VARCHAR2(10)
CY_ID NUMBER(6)
CY_LXDM CHAR(1)
CY_LXMS VARCHAR2(20)
HY_SJ_ID NUMBER(10)
YXBZ NOT NULL CHAR(1)
YXQQ NOT NULL DATE
YXQZ NOT NULL DATE
SQL> CREATE INDEX idx_dim_hy ON dim_hy(hy_id);
索引已创建。
SQL> SELECT count(1) FROM dim_hy;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'IDX_DIM_HY' (NON-UNIQUE) (Cos
t=4 Card=1801)
Statistics
----------------------------------------------------------
14 recursive calls
0 db block gets
10 consistent gets
4 physical reads
0 redo size
377 bytes sent via SQL*Net to client
503 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
================================================================================================
SQL> conn sys/sys as sysdba
已连接。
SQL> show parameter optimizer_mode;
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ ----------- ------------------------------
optimizer_mode string CHOOSE
SQL> ALTER SESSION SET optimizer_mode = RULE;
会话已更改。
SQL> ALTER SESSION SET optimizer_mode = TEST ;
ERROR:
ORA-00096: 值 TEST 对参数 optimizer_mode 无效，它必须来自 first_rows_1000,
first_rows_100, first_rows_10, first_rows_1, first_rows, all_rows, choose, rule
之间
SQL> ALTER SESSION SET optimizer_mode = CHOOSE;
会话已更改。
==================================================================================================
SQL> EXPLAIN PLAN FOR SELECT count(*) FROM dim_hy;
已解释。
SQL> SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display()) ;
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost |
---------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 4 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_DIM_HY | 1801 | | 4 |
---------------------------------------------------------------------
Note: cpu costing is off
已选择10行。
SQL> SET TIMING ON;
SQL> EXPLAIN PLAN FOR SELECT count(1) FROM dim_hy;
已解释。
已用时间: 00: 00: 00.00
SQL> SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display()) ;
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost |
---------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 4 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_DIM_HY | 1801 | | 4 |
---------------------------------------------------------------------
Note: cpu costing is off
已选择10行。
已用时间: 00: 00: 00.00
======================================================================================
SQL> CREATE TABLE hy AS SELECT * FROM dim_hy;
表已创建。
已用时间: 00: 00: 00.04
SQL> EXPLAIN PLAN FOR CREATE INDEX idx_hy_id ON hy(hy_id);
已解释。
已用时间: 00: 00: 00.00
SQL> SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display()) ;
已选择11行。
已用时间: 00: 00: 00.00
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 COLLECTION ITERATOR (PICKLER FETCH) OF 'DISPLAY'
Statistics
----------------------------------------------------------
13 recursive calls
0 db block gets
22 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
1061 bytes sent via SQL*Net to client
503 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
9 sorts (memory)
0 sorts (disk)
11 rows processed
SQL> SELECT * FROM hy;
已选择1801行。
已用时间: 00: 00: 00.01
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'HY'
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
162 consistent gets
42 physical reads
0 redo size
139471 bytes sent via SQL*Net to client
1823 bytes received via SQL*Net from client
122 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1801 rows processed
SQL> SELECT * FROM TABLE(dbms_xplan.display()) ;
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost |
----------------------------------------------------------------------
| 0 | CREATE INDEX STATEMENT | | | | |
| 1 | INDEX BUILD NON UNIQUE| IDX_HY_ID | | | |
| 2 | SORT CREATE INDEX | | | | |
| 3 | TABLE ACCESS FULL | HY | | | |
----------------------------------------------------------------------
Note: rule based optimization
已选择11行。
===========================================================================================
SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY;
SQL> SELECT m.hy_id, n.hy_mc FROM hy m, dim_hy n WHERE m.hy_id = n.hy_id ;
已选择1801行。
已用时间: 00: 00: 00.01
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=13 Card=1801 Bytes=5
5831)
1 0 HASH JOIN (Cost=13 Card=1801 Bytes=55831)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'HY' (Cost=6 Card=1801 Bytes=2341
3)
3 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'DIM_HY' (Cost=6 Card=1801 Bytes=
32418)
Statistics
----------------------------------------------------------
31 recursive calls
0 db block gets
258 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
52655 bytes sent via SQL*Net to client
1823 bytes received via SQL*Net from client
122 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1801 rows processed
==============================================================================================================================================================================
本文全面详细介绍oracle执行计划的相关的概念，访问数据的存取方法，表之间的连接等内容。
并有总结和概述，便于理解与记忆!
+++
目录
---
一．相关的概念
Rowid的概念
Recursive Sql概念
Predicate(谓词)
DRiving Table(驱动表)
Probed Table(被探查表)
组合索引(concatenated index)
可选择性(selectivity)
二．oracle访问数据的存取方法
1） 全表扫描（Full Table Scans， FTS）
2） 通过ROWID的表存取（Table Access by ROWID或rowid lookup）
3）索引扫描（Index Scan或index lookup）有4种类型的索引扫描：
（1） 索引唯一扫描（index unique scan）
（2） 索引范围扫描（index range scan）
在非唯一索引上都使用索引范围扫描。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，只使用部分列进行查询，导致查询出多行
（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）
（4） 索引快速扫描（index fast full scan）
三、表之间的连接
1，排序 - - 合并连接（Sort Merge Join， SMJ）
2，嵌套循环（Nested Loops， NL）
3，哈希连接（Hash Join， HJ）
另外，笛卡儿乘积（Cartesian Product）
总结Oracle连接方法
Oracle执行计划总结概述
+++
一．相关的概念
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。一旦一行数据插入数据库，则rowid在该行的生命周期内是唯一的，即即使该行产生行迁移，行的rowid也不会改变。
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）：用在查询中，由上一操作返回的符合条件的行的集合，即可以是表的全部行数据的集合；也可以是表的部分行数据的集合；也可以为对上2个row source进行连接操作（如join连接）后得到的行数据集合。
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。注意此处虽然翻译为驱动表，但实际上翻译为驱动行源（driving row source）更为确切。一般说来，是应用查询的限制条件后，返回较少行源的表作为驱动表，所以如果一个大表在WHERE条件有有限制条件（如等值限 制），则该大表作为驱动表也是合适的，所以并不是只有较小的表可以作为驱动表，正确说法应该为应用查询的限制条件后，返回较少行源的表作为驱动表。在执行 计划中，应该为靠上的那个row source，后面会给出具体说明。在我们后面的描述中，一般将该表称为连接操作的row source 1.
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，在该表中寻找符合连接条件的行。所以该表应当为大表（实际上应该为返回较大row source的表）且相应的列上应该有索引。在我们后面的描述中，一般将该表称为连接操作的row source 2.
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。当我们进行查询时可以使用“where col1 = ？ ”，也可以使用“where col1 = ？ and col2 = ？”，这样的限制条件都会使用索引，但是“where col2 = ？ ”查询就不会使用该索引。所以限制条件中包含先导列时，该限制条件才会使用该组合索引。
可选择性（selectivity）：比较一下列中唯一键的数量和表中的行数，就可以判断该列的可选择性。 如果该列的“唯一键的数量/表中的行数”的比值越接近1，则该列的可选择性越高，该列就越适合创建索引，同样索引的可选择性也越高。在可选择性高的列上进 行查询时，返回的数据就较少，比较适合使用索引查询。
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。我们会经常在执行计划中看到该存取方法，如通过索引查询数据。
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查找到数据对应的rowid值（对于非唯一索引可能返回多个rowid值），然后根据rowid直接从表中得到具体的数据，这 种查找方式称为索引扫描或索引查找（index lookup）。一个rowid唯一的表示一行数据，该行对应的数据块是通过一次i/o得到的，在此情况下该次i/o只会读取一个数据库块。
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，是极其费时间的。所以如果多大表进行索引扫描，取出的数据如果大于总量的5% —— 10%，使用索引扫描会效率下降很多。如下列所示：
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
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
SQL> 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，所以在执行计划中不需要再对索引列进行排序
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。
根据索引的类型与where限制条件的不同，有4种类型的索引扫描：
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数据，在唯一索引上使用索引范围扫描的典型情况下是在谓词（where限制条件）中使用了范围操作符（如>、<、<>、>=、<=、between）
使用索引范围扫描的例子：
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]
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。
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，只使用部分列进行查询，导致查询出多行
（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数据块，与 index full scan很类似，但是一个显著的区别就是它不对查询出的数据进行排序，即数据不是以排序顺序被返回。在这种存取方法中，可以使用多块读功能，也可以使用并行读入，以便获得最大吞吐量与缩短执行时间。
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 发挥出其最大优势。
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执行限制条件的原因。一般是在将表读入内存时，应用where子句中对该表的限制条件。
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，所以为了简单期间，下面以等值连接为例进行介绍。
在后面的介绍中，都以以下Sql为例进行说明：
SELECT A.COL1， B.COL2
FROM A， B
WHERE A.COL3 = B.COL4；
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）
另外，还有一种Cartesian product（笛卡尔积），一般情况下，尽量避免使用。
1，排序 - - 合并连接（Sort Merge Join， SMJ）
内部连接过程：
1） 首先生成row source1需要的数据，然后对这些数据按照连接操作关联列（如A.col3）进行排序。
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执行合并操作，即将2个row source按照连接条件连接起来
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资源的操 作，特别是对于较大的表。预先排序的row source包括已经被索引的列（如a.col3或b.col4上有索引）或row source已经在前面的步骤中被排序了。尽管合并两个row source的过程是串行的，但是可以并行访问这两个row source（如并行读入数据，并行排序）。
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。
2，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的表作为驱动表（用于外层循环）的理论依据。但是这个理论只是一般指导原则，因为遵循这个理论并不能总保证使语句产生的I/O次数最少。有时 不遵守这个理论依据，反而会获得更好的效率。如果使用这种方法，决定使用哪个表作为驱动表很重要。有时如果驱动表选择不正确，将会导致语句的性能很差、很差。
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 主要目标。
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效率。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时间。
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。对于并行查询，我们经常选择大表作为驱动表，因为大表可以充分利用并 行功能。当然，有时对查询使用并行操作并不一定会比查询不使用并行操作效率高，因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件，而且还要看你的硬件配置是否 可以支持并行（如是否有多个CPU，多个硬盘控制器），所以要具体问题具体对待。
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]
3，哈希连接（Hash Join， HJ）
这种连接是在oracle 7.3以后引入的，从理论上来说比NL与SMJ更高效，而且只用在CBO优化器中。
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被用来作为一种比较快的查找方法，来检查在hash table中是否有匹配的行。特别的，当hash table比较大而不能全部容纳在内存中时，这种查找方法更为有用。这种连接方法也有NL连接中所谓的驱动表的概念，被构建为hash table与bitmap的表为驱动表，当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时，这种连接方式的效率极高。
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。
另外，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，这通常由编写代码疏漏造成（即程序员忘了写关联条件）。笛卡尔乘积是一个表的每一行依次与另一个表中的所有行匹配。在特殊情况下我们可以使用笛卡儿乘积，如在星形连接中，除此之外，我们要尽量不使用笛卡儿乘积，否则，自己想结果是什么吧！
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。
最后，总结一下，在哪种情况下用哪种连接方法比较好：
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，效果更好。
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在表中查询数据时，数据库性能下降，因为过多的I/O.
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效率。
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时间。
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效率，在一个row source较小时则能取得更好的效率。
c） 只能用于等值连接中
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Oracle执行计划的概述
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Oracle执行计划的相关概念：
Rowid：系统给oracle数据的每行附加的一个伪列，包含数据表名称，数据库id，存储数据库id以及一个流水号等信息，rowid在行的生命周期内唯一。
Recursive sql：为了执行用户语句，系统附加执行的额外操作语句，譬如对数据字典的维护等。
Row source（行源）：oracle执行步骤过程中，由上一个操作返回的符合条件的行的集合。
Predicate（谓词）：where后的限制条件。
Driving table（驱动表）：又称为连接的外层表，主要用于嵌套与hash连接中。一般来说是将应用限制条件后，返回较少行源的表作为驱动表。在后面的描述中，将driving table称为连接操作的row source 1。
Probed table（被探查表）：连接的内层表，在我们从driving table得到具体的一行数据后，在probed table中寻找符合条件的行，所以该表应该为较大的row source，并且对应连接条件的列上应该有索引。在后面的描述中，一般将该表称为连接操作的row source 2.
Concatenated index（组合索引）：一个索引如果由多列构成，那么就称为组合索引，组合索引的第一列为引导列，只有谓词中包含引导列时，索引才可用。
可选择性：表中某列的不同数值数量/表的总行数如果接近于1，则列的可选择性为高。
Oracle访问数据的存取方法：
Full table scans, FTS(全表扫描)：通过设置db_block_multiblock_read_count可以设置一次IO能读取的数据块个数，从而有效减少全表扫描时的IO总次数，也就是通过预读机制将将要访问的数据块预先读入内存中。只有在全表扫描情况下才能使用多块读操作。
Table Access by rowed（通过rowid存取表，rowid lookup）：由于rowid中记录了行存储的位置，所以这是oracle存取单行数据的最快方法。
Index scan（索引扫描index lookup）：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，索引扫描分两步1，扫描索引得到rowid；2，通过 rowid读取具体数据。每步都是单独的一次IO，所以如果数据经限制条件过滤后的总量大于原表总行数的5%－10％,则使用索引扫描效率下降很多。而如果结果数据能够全部在索引中找到，则可以避免第二步操作，从而加快检索速度。
根据索引类型与where限制条件的不同，有4种类型的索引扫描：
Index unique scan（索引唯一扫描）：存在unique或者primary key的情况下，返回单个rowid数据内容。
Index range scan（索引范围扫描）：1，在唯一索引上使用了range操作符（>,<,<>,>=,<=,between）；2，在组合索引上，只使用部分列进行查询；3，对非唯一索引上的列进行的查询。
Index full scan（索引全扫描）：需要查询的数据从索引中可以全部得到。
Index fast full scan（索引快速扫描）：与index full scan类似，但是这种方式下不对结果进行排序。
目前为止，典型的连接类型有3种：
Sort merge join（SMJ排序－合并连接）：首先生产driving table需要的数据，然后对这些数据按照连接操作关联列进行排序；然后生产probed table需要的数据，然后对这些数据按照与driving table对应的连接操作列进行排序；最后两边已经排序的行被放在一起执行合并操作。排序是一个费时、费资源的操作，特别对于大表。所以smj通常不是一个特别有效的连接方法，但是如果driving table和probed table都已经预先排序，则这种连接方法的效率也比较高。
Nested loops（NL嵌套循环）：连接过程就是将driving table和probed table进行一次嵌套循环的过程。就是用driving table的每一行去匹配probed table 的所有行。Nested loops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成才返回数据，这可以实现快速的响应时间。
Hash join（哈希连接）：较小的row source被用来构建hash table与bitmap，第二个row source用来被hashed，并与第一个row source生产的hash table进行匹配。以便进行进一步的连接。当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时，这种连接方式的效率极高。但需要设置合适的hash_area_size参数且只能用于等值连接中。
另外，还有一种连接类型：Cartesian product（笛卡尔积）：表的每一行依次与另外一表的所有行匹配，一般情况下，尽量避免使用。
日常开发活动中，有时候需要对oracle执行计划进行监控，以此来调优程序和数据库方面的性能。
常用方法有以下几种：
一、通过PL/SQL Dev工具
1、直接File->New->Explain Plan Window，在窗口中执行sql可以查看计划结果。其中，Cost表示cpu的消耗，单位为n%，Cardinality表示执行的行数，等价Rows。
2、先执行 EXPLAIN PLAN FOR select * from tableA where paraA=1，再 select * from table(DBMS_XPLAN.DISPLAY)便可以看到oracle的执行计划了，看到的结果和1中的一样，所以使用工具的时候推荐使用1方法。
注意：PL/SQL Dev工具的Command window中不支持set autotrance on的命令。还有使用工具方法查看计划看到的信息不全，有些时候我们需要sqlplus的支持。
二、通过sqlplus
1、一般情况都是本机链接远程服务器，所以命令如下：
sqlplus user/pwd@serviceName
此处的serviceName为tnsnames.ora中定义的命名空间。
2、执行set autotrace on，然后执行sql语句，会列出以下信息：
。。。（省略一些信息）
统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursive calls （归调用次数）
0 db block gets
2 consistent gets
0 physical reads （物理读——执行SQL的过程中，从硬盘上读取的数据块个数）
0 redo size (重做数——执行SQL的过程中，产生的重做日志的大小)
358 bytes sent via SQL*Net to client
366 bytes received via SQL*Net from client
1 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory) 在内存中发生的排序
0 sorts (disk) 在硬盘中发生的排序
1 rows processed
省略部分信息和通过PL/SQL Dev工具查看执行计划的信息一样，下面的统计信息是更详细的。
判断SQL效率高低不关通过时间来衡量，还应该通过执行SQL执行状态里面的逻辑读的数量
逻辑读=（db block gets+ consistent gets）
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基于ORACLE的应用系统很多性能问题，是由应用系统SQL性能低劣引起的，所以，SQL的性能优化很重要，分析与优化SQL的性能我们一般通过查看该SQL的执行计划，本文就如何看懂执行计划，以及如何通过分析执行计划对SQL进行优化做相应说明。
一、什么是执行计划（explain plan）
执行计划：一条查询语句在ORACLE中的执行过程或访问路径的描述。
二、如何查看执行计划
1: 在PL/SQL下按F5查看执行计划。第三方工具toad等。
很多人以为PL/SQL的执行计划只能看到基数、优化器、耗费等基本信息，其实这个可以在PL/SQL工具里面设置的。可以看到很多其它信息，如下所示
2: 在SQL*PLUS(PL/SQL的命令窗口和SQL窗口均可)下执行下面步骤
SQL>EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM SCOTT.EMP; --要解析的SQL脚本 SQL>SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);
3: 在SQL*PLUS下(有些命令在PL/SQL下无效)执行如下命令：
SQL>SET TIMING ON --控制显示执行时间统计数据 SQL>SET AUTOTRACE ON EXPLAIN --这样设置包含执行计划、脚本数据输出，没有统计信息 SQL>执行需要查看执行计划的SQL语句 SQL>SET AUTOTRACE OFF --不生成AUTOTRACE报告，这是缺省模式 SQL> SET AUTOTRACE ON --这样设置包含执行计划、统计信息、以及脚本数据输出 SQL>执行需要查看执行计划的SQL语句 SQL>SET AUTOTRACE OFF SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY --这样设置会有执行计划、统计信息，不会有脚本数据输出 SQL>执行需要查看执行计划的SQL语句 SQL>SET AUTOTRACE TRACEONLY STAT --这样设置只包含有统计信息 SQL>执行需要查看执行计划的SQL语句
SET AUTOT[RACE] {ON | OFF | TRACE[ONLY]} [EXP[LAIN]] [STAT[ISTICS]]
参考文档：SQLPlus User’s Guide and Reference Release 11.1
注意：PL/SQL Developer 工具并不完全支持所有的SQL*Plus命令，像SET AUTOTRACE ON 就如此，在PL/SQL Developer工具下执行此命令会报错
SQL> SET AUTOTRACE ON;
Cannot SET AUTOTRACE
4：SQL_TRACE可以作为参数在全局启用，也可以通过命令形式在具体SESSION启用
4.1 在全局启用，在参数文件（pfile/spfile)中指定SQL_TRACE =true，在全局启用SQL_TRACE时会导致所有进程活动被跟踪，包括后台进程以及用户进程，通常会导致比较严重的性能问题，所以在生产环境要谨慎使用。
提示：通过在全局启用SQL_TRACE， 我们可以跟踪到所有后台进程的活动，很多在文档中的抽象说明，通过跟踪文件的实时变化，我们可以清晰的看到各个进程间的紧密协调。
4.2在当前SESSION级别设置，通过跟踪当前进程可以发现当前操作的后台数据库递归活动（这在研究数据库新特性时尤其有效），研究SQL执行时，发现后台
错误等。
SQL> ALTER SESSION SET SQL_TRACE=TRUE; SQL> SELECT * FROM SCOTT.EMP; SQL> ALTER SESSION SET SQL_TRACE =FALSE;
那么此时如何查看相关信息？不管你在SQL*PLUS抑或PL/SQL DEVELOPER工具里面执行上面脚本过后都看不到什么信息，你可以通过下面脚本查询到trace日志信息
SELECT T.VALUE || '/' || LOWER(RTRIM(I.INSTANCE, CHR(0))) || '_ora_' || P.SPID || '.trc' TRACE_FILE_NAME FROM ( SELECT P.SPID FROM V$MYSTAT M, V$SESSION S, V$PROCESS P WHERE M.STATISTIC# =1 AND S.SID = M.SID AND P.ADDR = S.PADDR ) P, ( SELECT T.INSTANCE FROM V$THREAD T, V$PARAMETER V WHERE V.NAME ='thread' AND (V.VALUE = 0 OR T.THREAD# = TO_NUMBER(V.VALUE)) ) I, (SELECT VALUE FROM V$PARAMETER WHERE NAME='user_dump_dest') T
TKPROF的帮助信息如下
TKPROF 选项 选项 说明 TRACEFILE 跟踪输出文件的名称 OUTPUTFILE 已设置格式的文件的名称 SORT=option 语句的排序顺序 PRINT=n 打印前 n 个语句 EXPLAIN=user/password 以指定的用户名运行 EXPLAIN PLAN INSERT=filename 生成 INSERT 语句 SYS=NO 忽略作为用户 sys 运行的递归 SQL 语句 AGGREGATE=[Y|N] 如果指定 AGGREGATE = NO TKPROF 不聚集相同 SQL 文本的多个用户 RECORD=filename 记录在跟踪文件中发现的语句 TABLE=schema.tablename 将执行计划放入指定的表而不是缺省的PLAN_TABLE 可以在操作系统中键入 tkprof 以获得所有可用选项和输出的列表 注 排序选项有 排序 选项说明 prscnt execnt fchcnt 调用分析执行提取的次数 prscpu execpu fchcpu 分析执行提取所占用的 CPU 时间 prsela exela fchela 分析执行提取所占用的时间 prsdsk exedsk fchdsk 分析执行提取期间的磁盘读取次数 prsqry exeqry fchqry 分析执行提取期间用于持续读取的缓冲区数 prscu execu fchcu 分析执行提取期间用于当前读取的缓冲区数 prsmis exemis 分析执行期间库高速缓存未命中的次数 exerow fchrow 分析执行期间处理的行数 userid 分析游标的用户的用户 ID TKPROF 统计数据 Count: 执行调用数 CPU: CPU 的使用秒数 Elapsed: 总共用去的时间 Disk: 物理读取次数 Query: 持续读取的逻辑读取数 Current: 当前模式下的逻辑读取数 Rows: 已处理行数 TKPROF 统计信息 统计 含义 Count 分析或执行语句的次数以及为语句发出的提取调用数 CPU 每个阶段的处理时间以秒为单位如果在共享池中找到该语句对于分析阶段为 0 Elapsed 占用时间以秒为单位通常不是非常有用因为其它进程影响占用时间 Disk 从数据库文件读取的物理数据块如果该数据被缓冲则该统计可能很低 Query 为持续读取检索的逻辑缓冲区通常用于 SELECT 语句 Current 在当前模式下检索的逻辑缓冲区通常用于 DML 语句 Rows 外部语句所处理的行对于 SELECT 语句在提取阶段显示它对于 DML 语句在执行阶段显示它 Query 和Current 的总和为所访问的逻辑缓冲区的总数
执行下面命令：tkprof D:\ORACLE\PRODUCT\10.2.0\DB_1\RDBMS\TRACE/wgods_ora_3940.trc h:\out.txtoutputfile explain=etl/etl
执行上面命令后，可以查看生成的文本文件
TKPROF: Release 10.2.0.1.0 - Production on 星期三 5月 23 16:56:41 2012 Copyright (c) 1982, 2005, Oracle. All rights reserved. Trace file: D:\ORACLE\PRODUCT\10.2.0\DB_1\RDBMS\TRACE/wgods_ora_3940.trc Sort options: default ******************************************************************************** count = number of times OCI procedure was executed cpu = cpu time in seconds executing elapsed = elapsed time in seconds executing disk = number of physical reads of buffers from disk query = number of buffers gotten for consistent read current = number of buffers gotten in current mode (usually for update) rows = number of rows processed by the fetch or execute call ******************************************************************************** ALTER SESSION SET SQL_TRACE = TRUE call count cpu elapsed disk query current rows ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- Parse 0 0.00 0.00 0 0 0 0 Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0 Fetch 0 0.00 0.00 0 0 0 0 ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- total 1 0.00 0.00 0 0 0 0 Misses in library cache during parse: 0 Misses in library cache during execute: 1 Optimizer mode: CHOOSE Parsing user id: 89 (ETL) ******************************************************************************** begin :id := sys.dbms_transaction.local_transaction_id; end; call count cpu elapsed disk query current rows ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- Parse 2 0.00 0.00 0 0 0 0 Execute 2 0.00 0.00 0 0 0 2 Fetch 0 0.00 0.00 0 0 0 0 ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- total 4 0.00 0.00 0 0 0 2 Misses in library cache during parse: 0 Optimizer mode: CHOOSE Parsing user id: 89 (ETL) ******************************************************************************** SELECT * FROM SCOTT.EMP call count cpu elapsed disk query current rows ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- Parse 2 0.00 0.00 0 0 0 0 Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0 Fetch 1 0.00 0.00 0 7 0 14 ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- total 4 0.00 0.00 0 7 0 14 Misses in library cache during parse: 1 Optimizer mode: CHOOSE Parsing user id: 89 (ETL) Rows Execution Plan ------- --------------------------------------------------- 0 SELECT STATEMENT MODE: CHOOSE 0 TABLE ACCESS MODE: ANALYZED (FULL) OF 'EMP' (TABLE) ******************************************************************************** ALTER SESSION SET SQL_TRACE = FALSE call count cpu elapsed disk query current rows ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- Parse 1 0.00 0.00 0 0 0 0 Execute 1 0.00 0.00 0 0 0 0 Fetch 0 0.00 0.00 0 0 0 0 ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- total 2 0.00 0.00 0 0 0 0 Misses in library cache during parse: 1 Optimizer mode: CHOOSE Parsing user id: 89 (ETL) ******************************************************************************** OVERALL TOTALS FOR ALL NON-RECURSIVE STATEMENTS call count cpu elapsed disk query current rows ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- Parse 5 0.00 0.00 0 0 0 0 Execute 5 0.00 0.00 0 0 0 2 Fetch 1 0.00 0.00 0 7 0 14 ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- total 11 0.00 0.00 0 7 0 16 Misses in library cache during parse: 2 Misses in library cache during execute: 1 OVERALL TOTALS FOR ALL RECURSIVE STATEMENTS call count cpu elapsed disk query current rows ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- Parse 0 0.00 0.00 0 0 0 0 Execute 0 0.00 0.00 0 0 0 0 Fetch 0 0.00 0.00 0 0 0 0 ------- ------ -------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- total 0 0.00 0.00 0 0 0 0 Misses in library cache during parse: 0 6 user SQL statements in session. 0 internal SQL statements in session. 6 SQL statements in session. 1 statement EXPLAINed in this session. ******************************************************************************** Trace file: D:\ORACLE\PRODUCT\10.2.0\DB_1\RDBMS\TRACE/wgods_ora_3940.trc Trace file compatibility: 10.01.00 Sort options: default 1 session in tracefile. 6 user SQL statements in trace file. 0 internal SQL statements in trace file. 6 SQL statements in trace file. 4 unique SQL statements in trace file. 1 SQL statements EXPLAINed using schema: ETL.prof$plan_table Default table was used. Table was created. Table was dropped. 58 lines in trace file. 0 elapsed seconds in trace file.
4.3跟踪其它用户的进程，在很多时候我们需要跟踪其它用户的进程，而不是当前用户，可以通过ORACLE提供的系统包
DBMS_SYSTEM.SET_SQL_TRACE_IN_SESSION来完成。
例如：
SELECT SID, SERIAL#, USERNAME FROM V$SESSION WHERE USERNAME = 'ETL' EXEC DBMS_SYSTEM.SET_SQL_TRACE_IN_SESSION(61,76,TRUE); EXEC DBMS_SYSTEM.SET_SQL_TRACE_IN_SESSION(61,76,FALSE);
5 利用10046事件
ALTER SESSION SET TRACEFILE_IDENTIFIER = 10046; ALTER SESSION SET EVENTS='10046 trace name context forever, level 8'; SELECT * FROM SCOTT.EMP; ALTER SESSION SET EVENTS ='10046 trace name context off'; 然后你可以用脚本查看追踪文件的位置 SELECT T.VALUE || '/' || LOWER(RTRIM(I.INSTANCE, CHR(0))) || '_ora_' || P.SPID || '.trc' TRACE_FILE_NAME FROM ( SELECT P.SPID FROM V$MYSTAT M, V$SESSION S, V$PROCESS P WHERE M.STATISTIC# =1 AND S.SID = M.SID AND P.ADDR = S.PADDR ) P, ( SELECT T.INSTANCE FROM V$THREAD T, V$PARAMETER V WHERE V.NAME ='thread' AND (V.VALUE = 0 OR T.THREAD# = TO_NUMBER(V.VALUE)) ) I, (SELECT VALUE FROM V$PARAMETER WHERE NAME='user_dump_dest') T 查询结果为wgods_ora_28279.trc文件， 但是去相应目录却没有找到对应的追踪文件，而是如下trace文件：wgods_ora_28279_10046.trc
6 利用10053事件
有点类似10046，在此略过、
7 系统视图
通过下面一些系统视图，你可以看到一些零散的执行计划的相关信息，有兴趣的话可以多去研究一下。
SELECT * FROM V$SQL_PLAN SELECT * FROM V$RSRC_PLAN_CPU_MTH SELECT * FROM V$SQL_PLAN_STATISTICS SELECT * FROM V$SQL_PLAN_STATISTICS_ALL SELECT * FROM V$SQLAREA_PLAN_HASH SELECT * FROM V$RSRC_PLAN_HISTORY
三、看懂执行计划
1.执行顺序
执行顺序的原则是：由上至下，从右向左
由上至下：在执行计划中一般含有多个节点，相同级别(或并列)的节点，靠上的优先执行，靠下的后执行
从右向左：在某个节点下还存在多个子节点，先从最靠右的子节点开始执行。
当然，你在PL/SQL工具中也可以通过它提供的功能来查看执行顺序。如下图所示：
2.执行计划中字段解释
SQL>
名词解释：
recursive calls 递归调用
db block gets 从buffer cache中读取的block的数量当前请求的块数目，当前模式块意思就是在操作中正好提取的块数目，而不是在一致性读的情况下而产生的正常情况下，一个查询提取的块是在查询查询开始的那个时间点上存在的数据库，当前块是在这个时候存在数据块，而不是这个时间点之前或者之后的的数据块数目。
consistent gets 从buffer cache中读取的undo数据的block的数量数据请求总数在回滚段Buffer中的数据一致性读所需要的数据块，，这里的概念是在你处理你这个操作的时侯需要在一致性读状态上处理多个块，这些块产生的主要原因是因为你在查询过程中，由于其它会话对数据 块进行操作，而对所要查询的块有了修改，但是由于我们的查询是在这些修改之前调用的，所要需要对回滚 段中的数据块的前映像进行查询，以保证数据的一致性。这样就产生了一致性读。
physical reads 物理读 就是从磁盘上读取数据块的数量。其产生的主要原因是：
1：在数据库高速缓存中不存在这些块。
2：全表扫描
3：磁盘排序
redo size DML生成的redo的大小
sorts (memory) 在内存执行的排序量
sorts (disk) 在磁盘执行的排序量
2091 bytes sent via SQL*Net to client 从SQL*Net向客户端发送了2091字节的数据
416 bytes received via SQL*Net from client 客户端向SQL*Net发送了416字节的数据。
参考文档：SQLPlus User’s Guide and Reference Release 11.1
db block gets 、 consistent gets 、 physical reads这三者的关系可以概括为：逻辑读指的是ORACLE从内存读到的数据块块数量，一般来说是：
consistent gets + db block gets. 当在内存中找不到所需要的数据块的话，就需要从磁盘中获取，于是就产生了物理读。
3.具体内容查看
1> Plan hash Value
这一行是这一条语句的的hash值，我们知道ORACLE对每一条ORACLE语句产生的执行计划放在SHARE POOL里面，第一次要经过硬解析，产生hash值。下次再执行时比较hash值，如果相同就不会执行硬解析。
2> COST
COST没有单位，是一个相对值，是SQL以CBO方式解析执行计划时，供ORACLE来评估CBO成本，选择执行计划用的。没有明确的含义，但是在对比是就非常有用。
公式：COST=（Single Block I/O COST + MultiBlock I/O Cost + CPU Cost）/ Sreadtim
3> 对上面执行计划列字段的解释：
Id: 执行序列，但不是执行的先后顺序。执行的先后根据Operation缩进来判断（采用最右最上最先执行的原则看层次关系，在同一级如果某个动作没有子ID就最先执行。一般按缩进长度来判断，缩进最大的最先执行，如果有2行缩进一样，那么就先执行上面的。）
Operation：当前操作的内容。
Name：操作对象
Rows：也就是10g版本以前的Cardinality(基数)，Oracle估计当前操作的返回结果集行数。
Bytes：表示执行该步骤后返回的字节数。
Cost（CPU）：表示执行到该步骤的一个执行成本，用于说明SQL执行的代价。
Time：Oracle 估计当前操作的时间。
4.谓词说明：
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
2 - filter("B"."MGR" IS NOT NULL)
4 - access("A"."EMPNO" = "B"."MGR")
Access: 表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路劲（全表扫描还是索引）。
Filter：表示谓词条件的值不会影响数据的访问路劲，只起过滤的作用。
在谓词中主要注意access，要考虑谓词的条件，使用的访问路径是否正确。
5、 动态分析
如果在执行计划中有如下提示：
Note
------------
-dynamic sampling used for the statement
这提示用户CBO当前使用的技术，需要用户在分析计划时考虑到这些因素。 当出现这个提示，说明当前表使用了动态采样。我们从而推断这个表可能没有做过分析。
这里会出现两种情况：
（1） 如果表没有做过分析，那么CBO可以通过动态采样的方式来获取分析数据，也可以或者正确的执行计划。
（2） 如果表分析过，但是分析信息过旧，这时CBO就不会在使用动态采样，而是使用这些旧的分析数据，从而可能导致错误的执行计划。
四、表访问方式
1.Full Table Scan (FTS) 全表扫描
2.Index Lookup 索引扫描
There are 5 methods of index lookup:
index unique scan --索引唯一扫描
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
Method for looking up a single key value via a unique index. always returns a single value, You must supply AT LEAST the leading column of the index to access data via the index.
index range scan --索引局部扫描
Index range scan is a method for accessing a range values of a particular column. AT LEAST the leading column of the index must be supplied to access data via the index. Can be used for range operations (e.g. > < <> >= <= between) .
使用一个索引存取多行数据，在唯一索引上使用索引范围扫描的典型情况是在谓词(WHERE 限制条件)中使用了范围操作符号（如>, < <>, >=, <=,BWTEEN)
index full scan --索引全局扫描
Full index scans are only available in the CBO as otherwise we are unable to determine whether a full scan would be a good idea or not. We choose an index Full Scan when we have statistics that indicate that it is going to be more efficient than a Full table scan and a sort. For example we may do a Full index scan when we do an unbounded scan of an index and want the data to be ordered in the index order.
index fast full scan --索引快速全局扫描，不带order by情况下常发生
Scans all the block in the index, Rows are not returned in sorted order, Introduced in 7.3 and requires V733_PLANS_ENABLED=TRUE and CBO, may be hinted using INDEX_FFS hint, uses multiblock i/o, can be executed in parallel, can be used to access second column of concatenated indexes. This is because we are selecting all of the index.
index skip scan --索引跳跃扫描，where条件列是非索引的前提情况下常发生
Index skip scan finds rows even if the column is not the leading column of a concatenated index. It skips the first column(s) during the search.
3.Rowid 物理ID扫描
This is the quickest access method available.Oracle retrieves the specified block and extracts the rows it is interested in. --Rowid扫描是最快的访问数据方式
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