本篇内容主要讲解“oracle数据库怎么优化”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“oracle数据库怎么优化”吧!
目录SQL优化的本质
SQL优化Road Map
2.1 制定SQL优化目标
2.2 检查执行计划
2.3 检查统计信息
2.4 检查高效访问结构
2.5 检查影响优化器的参数
2.6 SQL语句编写问题
2.7 SQL优??\x2F限制导致的执行计划差
SQL优化案例
SQL执行计划获取
4.1 如何获取准确的执行计划
4.2 看懂执行计划执行顺序
一SQL优化的本质
一般来说，SQL优化是让SQL运行得更快，使SQL更快的方式有很多，比如提高索引的使用效率，或者并行查询。可以看到里面的公式：
执行效率或者一般说的执行时间，是和完成一次SQL所需要访问的资源总量（S）成正比以及单位时间内能够访问的资源量（V）成反比，S越大，效率越低，V越大效率越高。 比如通过并行查询，则可以提升单位时间内访问的资源量。
当然，这仅仅是从执行时间上考虑，SQL优化肯定不仅仅是执行时间降低，应该是资源使用与执行时间降低之间寻求一种平衡，否则，盲目并行，可能提升不了效率，反而让系统资源消耗殆尽。
http\x3A?说，SQL优化的本质就是：1、缩短响应时间；2、提升系统吞吐量；3、提升系统负载能力。要使用多种手段，在提升系统吞吐量和增加系统负载能力，提高单个SQL效率之间寻求一种平衡。就是要尽量减少一条SQL需要访问的资源总量，比如走索引更好，那么不要使用全表扫描。
二SQL优化Road Map
一条SQL的优化路线图如下所示：
具体操作步骤：
2.1 制定SQL优化目标
获取待优化SQL、制定优化目标：从AWR、ASH、ORA工具等主动发现有问题的SQL、用户报告有性能问题DBA介入等，通过对SQL的执行情况进行了解，先初步制定SQL的优化目标。
2.2 检查执行计划
explain工具、sql*plus autotrace、dbms_xplan、10046、10053、awrsqrpt.sql等。 执行计划是我们进行SQL优化的核心内容，无计划，不优化。看执行计划有一些技巧，也有很多方式，各种方式之间是有区别的。
2.3 检查统计信息
ORACLE使用DBMS_STATS包对统计信息进行管理，涉及系统统计信息、表、列、索引、分区等对象的统计信息，统计信息是SQL能够使用正确执行计划的保证。我们知道，ORACLE CBO优化器是利用统计信息来判断正确的执行路径，JOIN方式的，因此，准确的统计信息是产生正确执行计划的首要条件。
可以从这个图看出，一条SQL产生执行计划需要经过哪些步骤，在我看来：1、正确的查询转换；2、准确的统计信息，是产生正确执行计划的重要保证。当然，还有BUG，或优化器限制等也会导致SQL效率低下，无法产生正确的执行计划。
如图所示：
2.4 检��/效访问结构
重要的访问结构，诸如索引、分区等能够快速提高SQL执行效率。表存储的数据本身，如碎片过多、数据倾斜严重、数据存储离散度大，也会影响效率。
2.5 检查影响优化器的参数
2016-02-21 23:17izer_index_cost_adj、optimizer_dynamic sampling、_optimizer_mjc_enabled、_optimizer_cost_based_transformation、hash_join_enable等对SQL执行计划影响较大。比如有时候我们通过禁用_optimizer_mjc_enabled 参数，让执行计划不要使用笛卡尔积来提升效率，因为这个参数开启有很多问题，所以一般生产库都要求禁用。
还有什么能够影响执行计划呢？对，new features,每个版本的new features，引入的目的都是好的，但是实际使用中，可能触发BUG。比如11g的ACS(自适应游标共享）、automatic serial direct path（自动串行直接路径读）、extended statistics、SQL query result cache等。有的新特性会导致问题，所以需要谨慎使用。
比如11g adaptive cursor sharing,自适应游标共享，它的引入是为了解决使用绑定变量与数据倾斜值，要产生多样性执行计划。因为绑定变量是为了共享执行计划，但是数据倾斜了，有的值要求走索引，有的值要求走全表，这样与使用绑定变量就产生了矛盾。以前是通过cursor_sharing=similar这样的设置可以解决，但是有很多BUG，会产生version count过高的问题，或者我们对不同的值（如果值很少），可以写多条SQL来解决，这都不是好的方案，11g acs引入就是为了解决这些问题，让这些东西交给oracle来做。但是事与愿违，以后你们遇到执行计划一会变一下，有快有慢，首先可以检查acs有没有关闭。
alter system set “_optimizer_extended_cursor_sharing_rel”=’NONE';
2.6 SQL语句编写问题
SQL语句结构复杂、使用了不合理的语法，比如UNION代替UNION ALL都可能导致性能低下。 并不是说ORACLE优化器很强大了，我们就可以随便写SQL了，那是不正确的。SQL是一门编程语言，它能够执行的快，是有一些普遍的规则的，遵循这种编程语言特性，简化语句，才能写出好的程序。SQL语句编写出了问题，我们就需要改写，就需要调整业务，改涉及等。
2.7 SQL优化器限制导致的执行计划差
这个很重要，统计信息准确，SQL也不复杂，索引也有。。。都满足，为什么我的SQL还是差，那么得考虑优化器限制因素了。这里说1点常见的执行计划限制，当semi join与or连用的时候（也就是exists(subquery) or ...或者in (subquery) or...，如果执行计划中因为OR导致有FILTER操作符，就得注意了，可能慢的因素就和OR有关。这时候我们得改写SQL，当然改写为UNION或UNION ALL了。
OK，以上全部检查完毕，我的系统还是很差，功能还是很慢，或者已经无法从SQL本身进行调整提升性能了，那咋办？优化设计，这是终极方法。有些东西不优化设计是无法解决的，比如业务高峰期跑了一堆SQL，CPU已经很吃紧，又不给增加，突然上线一个耗资源的业务，其他SQL已无法调整。那只能优化设计，比如有些耗资源的业务可以换时间段执行等。
以上几点，是我们进行优化需要考虑的地方，可以逐步检查。当然，80%到90%的纯SQL性能调整，我们通过建立索引，收集正确统计信息，改写避免优化器限制，已经能够解决了。
三SQL优化案例
看第一个获取待优化的SQL.......如果主动优化，一般从AWR、ASH等里面找到性能差的SQL，然后优化之。
看一个案例，占CPU 72%的SQL来自于同一模块，第一行是存储过程，通过下面绿色框住的SQL与第一行比较，主要通过EXECUTION，基本判断下面的绿色框住的SQL就是那个存储过程中的。也可以和业务确认下，OK，这些SQL的执行频次很高，因为是营销业务，如果要优化，就得搞定这些SQL。
这些SQL，单条SQL的buffer gets也就1000多点，效率还是很高的，但是因为执行的太过于频繁，所以资源消耗极大，因此，得检查下，能不能更优呢？
以第1条SQL：58q183atbusat为例：
SELECT B.ACT_ID,
B.ACT_NAME,
B.TASK_ID,
B.MKT_DICTION,
B.CUST_GROUP_ID,
NVL(B.ATTEST_FLAG, 'N'),
NVL(B.DOUWIN_FLAG, 'N'),
B.CHN_DESC,
NVL(B.SIGN_FLAG, 'N'),
B.MAX_EXECUTE_NUM
FROM (SELECT DISTINCT (ACT_ID)
FROM MK_RULECHN_REL
WHERE CHN_STATUS = '04'
AND CHN_TYPE = :B1) A,
TABLE(CAST(:B2 AS TYPE_MK_ACTIONINFO_TABLE)) B
WHERE A.ACT_ID = B.ACT_ID
SQL其实很简单，一个查询构建的A表，一个TABLE函数构建的B表关联..... 不知道大家对这个TABLE函数熟悉不熟悉？也就是将一个集合转成表，是PL/SQL里的东西
那个collection部分就是TABLE函数，下面的表走了全表扫描：
按步骤检查，发现不了问题，但是知道，可能是因为HASH JOIN导致全表扫描的问题，是否走NESTED LOOPS+INDEX更好，很显然，要检查TABLE函数大概返回多少行。
经过确认，最多也就返回200-300行，最终结果集也是几百行而已。
那么猜测，问题就在于TABLE函数，走了HASH JOIN，上面的执行计划，TABLE函数部分，ROWS为空。
来单独检查一把：返回8168行，返回8000多行，足以导致走HASH JOIN了....而事实，我们至多返回200-300行：
所以每个步骤返回的行，是JOIN方式选择的重要因素，可以谷歌一把，TABLE函数返回8168就是个固定值，block_size=8K的时候就是这么大，可以说，这是ORACLE的一个限制。
只要你用了TABLE函数，就偏向于走HASH JOIN了
http://www.oracle-developer.net/display.php?id=427 有兴趣的可以看这个链接的内容。
解决方式很多了，也就是要走NESTED LOOPS+index, 既然8168很大，那么我们就让优化器知道TABLE函数返回的行少点，才百行左右。
以下些都可以，当然也可以使用hint:use_nl等
CARDINALITY hint (9i+) undocumented;
OPT_ESTIMATE hint (10g+) undocumented;
DYNAMIC_SAMPLING hint (11.1.0.7+);
Extensible Optimiser (10g+).
因为SQL的SELECT部分只访问B，全部来自于TABLE函数，所以改写为子查询就可以了，使用子查询，自然distinct也就没有必要了，因为是semi join(半连接）。
最终改写使用cardinality hint让优化器知道B返回的行只有100行，你给我走NESTED LOOPS+INDEX，然后解决。
原来的sql：
修改后的sql：
效率提升几十倍：
一个占72%的应用，我们提升几十倍后，那对系统性能明显是极好的。最终，在执行次数增加50%的情况下，w4sd08pa主机CPU使用率由原来的高峰期平均47%的使用率降低为23%。
这个问题能够解决有两个方面：
1、猜测并测试优化器的限制（table函数固定返回行8168)；2、实际返回的行200-300。两者缺一不可。如果实际返回的行就是几千上万，那么，单纯通过优化SQL，也是无法取得良好效果的。
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四SQL执行计划获取
执行计划就是SQL调优的核心，上面的SQL也是通过看到执行计划走HASH JOIN可能有问题出发的。
那么首先要搞定2个问题：
1、如何获取我要的执行计划（准确的计划）；
2、怎么看懂并找出执行计划里的问题。
4.1 如何获取准确的执行计划
获取SQL执行计划的方式：
EXPLAIN PLAN
估算
忽略绑定变量
非执行
SQL_TRACE
真实计划，需要用TKPROF工具解析
可以获得绑定变量值
EVENT 10053
真实计划
研究执行计划产生的原因
AUTOTRACE
内部使用EXPLAIN PLAN
DBMS_XPLAN
dbms_xplan.display_cursor
dbms_xplan.display_awr
真实计划
OTHERS
如awrsqrpt、sqlt、pl/sql、sql developer、toad等
大家一般怎么获取执行计划？我一般用的较多的是dbms_xplan.display_cursor，优点很明显：1、获取的是真实执行的计划；2、多种参数。还可以获取绑定变量的值方便验证。
10053是检查优化器行为的，实在搞不懂为什么走那个计划可以看看，用得较少。
10046可以检查一些等待事件的内容，也可以获取绑定变量，一般用得也比较少。
set autotrace traceonly或者explain,他们的执行计划是同一来源，记住，都来自plan_table，是估算的，可能不是真实执行的计划，可能是不准的。
所以，你看得不对劲了，就得质疑它的准确性，autotrace traceonly的好处是可以看到一致性读，物理读，返回行等，这是真实的。因为可以用一致性读，物理读来验证优化效果
其他的，比如awrsqrpt等都可以获取执行计划，不过我很少用，特别是plsq developer这种工具，F5看计划，我几乎是不用的，他也是plan table里的估算计划。如果很长，那无法分析。
建议大家看真实的计划，说一点，我经常通过alter session set statistics_level=all或者gather_plan_statistics hint，然后执行sql,然后通过
select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));来看实际执行的信息
好处很明显，能够看到执行计划每步的E-ROWS（估算的行）,A-ROWS（真实的行）,STARTS,BUFFER GETS，A-TIME（真实的执行时间）等信息。。。我们通过对比估算的与真实的差距，可以判断哪些表统计信息可能有问题，执行计划是不是走错了，省的我们自己根据谓词去计算这步导致返回多少行。
注意一点，如果一SQL执行很长时间，通过上面的方式来看计划，我们是可以终止的，比如执行2小时执行不玩的SQL，一般我没有耐心，最多5分钟，我就终止。终止完，通过display_cursor也是可以看出执行信息的。
比如某个步骤执行100万次，我这条SQL才能执行完，要3小时才可以，我5分钟执行了100次，我终止了SQL我要看的就是一个比例情况，可以通过这个比例来判断，哪个步骤耗的时间最长，哪里大概有问题，然后解决。
优化器很多限制的，比如刚才的TABLE函数固定返回8168，或者算法限制.....很多不准的，如果算法算出来的与真实差别很大，那可能就会导致问题。统计信息有时候也无法收集准确的，比如直方图，就有很多问题，所以12c的直方图多了几种....之前只有等高和等频直方图。
刚才的set statistics_level直接写会输出结果，我们可以让他不输出结果：
1、sql内容放到文件中，前面加上set termout off （这样可以对输出结果不输出）
2、然后display_cursor文件中
用这种东西看执行计划，有时候很方便找出问题,否则我们自己得手动根据每个步骤对应的谓词，自己写SQL去计算真实返回的行，然后再来比较，用这个，ORACLE全帮我们干好了。
4.2 看懂执行计划执行顺序
一般怎么看执行计划呢？
COPY到UE里去。
用光标大法，找到入口，最先执行的，光标定位ID=0的，然后一直缩进向下，如果被挡住了，那么这部分就是入口了。
比如ID=10的继续索引，就被ID=11的挡住了，所以第10步就是入口。
找到入口后，反向光标来，利用平行级别的最上最先执行，最右最先执行原则，来看父操作与子操作的关系，移动光标即可。
比如这里的第13步，我只需要定位光标在PARTITION这个P前面，然后向上移动，立马就知道，它的驱动表是ID=5的VIEW，因为他们是对齐的。
然后看看之间的JOIN关系是不是有问题，返回的行估算等。
执行计划最右最上最先执行规则，有个例外，大家知道不？？就是通过以上规则，是不正确的。
（标量子查询）
SELECT a.employee_id,
a.department_id,
(SELECT COUNT(*) FROM emp_b b
WHERE a.department_id=b.department_id
) cnt
FROM emp_a a;
比如这个ID=2的在前面，但是它事实上是被ID=3的驱动的，也就是被emp_a驱动的，这违背了一般的执行计划顺序规则，平时注意点就行了，标量子查询谓词里会出现绑定变量，比如这里的：B1，因为每次带一个值去驱动子查询。
搞清楚执行计划怎么干，那么看执行计划看啥？
1、看JOIN的方式
2、看表的访问方式，走全表，走索引
3、看有没有一些经常影响性能的操作，比如FILTER
4、看cardinality(rows)与真实的差距
不要太过于关注COST，COST是估算的，大不一定就慢，小不一定就快……当然比如COST很小，rows返回的都是很小的，很慢。那么，我们可能得考虑统计信息是不是过旧问题。
统计信息很重要，就说一个例子：
走了索引，COST很小，一切都很完美，但是AWR现实占80%的资源。一般啥情况？单纯从SQL上看，也就是这执行计划估计不对，自己测一下，很慢。也就是COST很小，ROWS很小，走索引，很完美的计划是错误的，那么很显然，基本就是统计信息导致的了。
实际第4步走sendtime索引，应该返回1689393行，但是执行计划估算返回1行，统计信息不准确，再次检查统计信息收集日期是5月前的。
SQL> SELECT COUNT(1) FROM MSP.T_MS_MEDIA_TASK WHERE SENDTIME >=TRUNC(SYSDATE,'dd') AND MONTHDAY = TO_CHAR(SYSDATE,'mmdd') ;
? COUNT(1)
----------
? ?1689393
收集统计信息，for all columns size repeat 保持原有直方图信息
?exec DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=>'MSP',tabname=>'T_MS_MEDIA_TASK',estimate_percent=>10,method_opt=>'for all columns size repeat', no_invalidate=>false,cascade=>true,degree => 10);
返回168万行，但是现有统计信息却让cbo认为是1行，这差别也太大了。
method_opt=>'for all columns size repeat', 这里说下，更新统计信息，最好使用for all columns size repeat...
repeat的好处是啥，比如列有直方图，会给你保留，列没有统计信息会按照for all columns size 1收集。。。其他原来怎么收就怎么收。
你用一个for all columns size 1或size skewonly,或者不写（auto)都可能改变原有统计信息的收集方式，都有可能影响SQL的执行效率。
高效访问结构让SQL更快，这个不说了，主要是建索引。如何建索引也是一个很复杂的问题，说一点，一般复合索引，等值查询条件频率高的，作为前导列较好。因为直接访问可能效率比>,<...等高，后者访问了还需要过滤。
下面看下影响优化器的参数导致的性能问题。
这是10g执行计划，一个视图是UNION ALL做的，全部走索引：
但是11.2.0.4全表扫描了。
10g视图有谓词推荐，也就是查询转换里的一种OJPPD=OLD JOIN PUSH PREDICATE
升级到11.2.0.4，视图里的10张表都变成FULL SCAN。
连接谓词(A.“PAYIO_SN”=“B”.“WRTOFF_SN”)未推入到视图中。
执行时间从0.01s到4s,buffer gets从212到99w。
很显然，我要检查，统计信息没有问题，然后怎么干？？看在11g里做优化器降级如何。
在11.2.0.4中使用optimizer_features_enable分别测试10.2.0.4和11.2.0.3均可谓词推入到视图中走索引。那么问题就出现在11.2.0.4了，因为11.2.0.3都是可以的。说明11.2.0.4对视图谓词推入算法有了改变。很多优化器的东西，oracle都有参数控制的，除了参数，还有各补对应的fix control。那么先检查补丁相关的
from v$system_fix_control WHERE sql_feature LIKE ‘%JPPD%’
查到了，各种开启关闭，没有用。最后看10053，分析10053，详细参看是否是BUG导致，还是优化器改进问题，参数设置问题：
10053看到默认参数被关了，检查下，大概和查询转换的两个参数:
_optimizer_cost_based_transformation
_optimizer_squ_bottomup
都被关了，当然10.2.0.4和11.2.0.3被关了也是可以的。
还看到基于CBO的查询转换失败，因为参数被关了，OJPPD（10g那种方式）失效了……那当然走不了，JPPD是11g的，也失效了。
基本知道执行计划如何看，关注哪些就很有用了，不要太关注啥COST前面讲了11.2.0.3都可以，到11.2.0.4不行了，那可能有2种原因：1、算法改了；2、BUG。
当然基于正常的理解，视图谓词推荐，ORACLE是必须支持的，也是不存在问题的，所以肯定有正规的解决方式。先看第2个 BUG，按理说，这种常见的东西，特别是这SQL不算复杂，ORACLE应该不会触发BUG，当然，查询转换是存在各种BUG的，11.2.0,4少了很多MOS中搜一下，比如这个JPPD，就有很多BUG，但是没有看到11.2.0.4对应的。
**************************
Predicate Move-Around (PM)
**************************
。。。
OJPPD: OJPPD bypassed: View semijoined to table.
JPPD: JPPD bypassed: View not on right-side of outer-join.
通过这个判断，10.2.0.4那种OJPPD，基于规则的查询转换不行了，也就是算法改变，因为cost_base_query_transformation参数关了，应该走OJPPD的。现在JPPD也走不了，因为参数被关了，这个是基于成本的查询转换才可以。
所以，这是由于算法更新导致的问题，要求必须按照ORACLE官方建议，恢复对应查询转换参数默认值：在基于COST的查询转换部分，只能走JPPD（和OJPPD类似），ORACLE建议设置CBQT参数，基于COST查询转换更准确。
开启COST查询转换，初始化优化器参数 _optimizer_cost_based_transformation设为默认值(linear)。CBQT参数有如下值：
"exhaustive", "iterative", "linear", "on", "off"。
另外通过测试得知，还需要设置_optimizer_squ_bottomup （enables unnesting of subquery in a bottom-up manner）
参数默认值true.
这个问题，但是发了SR，老外也不知道，然后我发现这2个参数恢复默认值可以，当然首先cbqt参数我认为肯定有关系，后面的squ_bottomup是测试出来的。。。后来告诉老外，老外也认可算法改变导致的问题。所以核心参数的默认值改变，是很危险的，可能影响全局，如果这两个参数不恢复，涉及数百条核心SQL就无法正常执行，也就是系统不具有可用性了。
最后说一下，经常碰到的一个优化器缺陷：
SELECT ELEMENT_TYPEA,
ELEMENT_IDA,
ELEMENT_TYPEB,
ELEMENT_IDB,
RELATION_TYPE,
EFF_RULE_ID,
EXP_RULE_ID,
CTRL_CODE,
EFF_DATE,
EXP_DATE,
GROUP_ID,
BASE_TIME_ TYPE,
POWER_RIGHT,
POSITIVE_TYPE,
BOTHWAY_FLAG
FROM DBPRODADM.pd_prc_rel a
WHERE EXISTS (SELECT 1
FROM DBPRODADM.pd_prc_dict b
WHERE a.element_ida = b.prod_prcid
AND b.prod_prc_type = '1')
AND a.exp_date > SYSDATE
AND (EXISTS (SELECT 1
FROM DBPRODADM.pd_prc_dict c
WHERE a.element_idb = c.prod_prcid
AND c.prod_prc_type = '1')
OR a.element_idb = 'X')
AND a.relation_type = '10'
当OR与semi join放在一起的时候，会触发无法进行subquery unnest的问题，也就是可能会产生FILTER,导致SQL非常缓慢，有的甚至几天，几十天也别想运行结束了。
第5、6步执行92万多次，那肯定慢了……问题就是有个FILTER……
FILTER类似循环，在无法unnest子查询中存在，类似标量子查询那种走法，谓词里也有绑定变量的东西。
他们唯一的好处就是内部构建HASH 表，如果匹配的重复值特别多，那么探测次数少，效率好，但是大部分时候，重复值不多，那么就是灾难了
对于这种优化器限制的，一般就是得改写了，因为SQL结构决定无法走高效的执行计划。。。因为我这里虽然走了所以，但是执行次数太多，如果执行次数少，到也无所谓。
改写后的sql：
SELECT ELEMENT_TYPEA,
ELEMENT_IDA,
ELEMENT_TYPEB,
ELEMENT_IDB,
RELATION_TYPE,
EFF_RULE_ID,
EXP_RULE_ID,
CTRL_CODE,
EFF_DATE,
EXP_DATE,
GROUP_ID,
BASE_TIME_ TYPE,
POWER_RIGHT,
POSITIVE_TYPE,
BOTHWAY_FLAG
FROM DBPRODADM.pd_prc_rel a
WHERE EXISTS (SELECT 1
FROM DBPRODADM.pd_prc_dict b
WHERE a.element_ida = b.prod_prcid
AND b.prod_prc_type = '1')
AND a.exp_date > SYSDATE
AND (EXISTS (SELECT 1
FROM DBPRODADM.pd_prc_dict c
WHERE a.element_idb = c.prod_prcid
AND c.prod_prc_type = '1')
OR a.element_idb = 'X')
AND a.relation_type = '10'
很显然，这里的条件是exists or ...那么改写得用UNION或UNION ALL了，为了避免有重复行，用UNION
select ELEMENT_TYPEA,ELEMENT_IDA,ELEMENT_TYPEB,ELEMENT_IDB,RELATION_TYPE
,EFF_RULE_ID,EXP_RULE_ID,CTRL_CODE,EFF_DATE,EXP_DATE,GROUP_ID,BASE_TIME_TYPE,
POWER_RIGHT,POSITIVE_TYPE,BOTHWAY_FLAG
from DBPRODADM.pd_prc_rel a
where exists
(select 1
from DBPRODADM.pd_prc_dict b
where a.element_ida = b.prod_prcid
and b.prod_prc_type = '1')
and a.exp_date > sysdate
and exists (select 1
from DBPRODADM.pd_prc_dict c
where a.element_idb = c.prod_prcid
and c.prod_prc_type = '1')
and a.relation_type = '10'
union
select ELEMENT_TYPEA,ELEMENT_IDA,ELEMENT_TYPEB,ELEMENT_IDB,RELATION_TYPE
,EFF_RULE_ID,EXP_RULE_ID,CTRL_CODE,EFF_DATE,EXP_DATE,GROUP_ID,BASE_TIME_TYPE,
POWER_RIGHT,POSITIVE_TYPE,BOTHWAY_FLAG
from DBPRODADM.pd_prc_rel a
where exists
(select 1
from DBPRODADM.pd_prc_dict b
where a.element_ida = b.prod_prcid
and b.prod_prc_type = '1')
and a.exp_date > sysdate
and a.element_idb = 'X'
and a.relation_type = '10';
两个分支都走HASH JOIN，starts全部为1，虽然全部是全表扫描，但是执行效率提升很明显，执行时间从12s到7s,gets从222w到4.5w之后，是否还有优化空间？
特别逻辑读少了很多。后续优化：
1)改写使用了UNION,是否能改成UNION ALL避免排序？
2)这么多全表扫描，是否能够让一些可以走索引？当然，这些是可以做到的，但是不是主要工作了。这个案例告诉我们，优化器是有很多限制的，不是万能的。
除了统计信息正确，良好的SQL结构，能够让SQL正确进行查询转换，正确的访问结构，如索引等……都是让SQL高效执行的前提条件。复杂！=低效，简单！=高效。让优化器理解，并且有合适的访问结构支持，才是王道！
简单的SQL不是快的保证，复杂的也不一定见得慢，高效的执行计划才是最重要的，索引优化SQL，最重要的就是让不好的执行计划变得好。
也就是从多个方面入手，最终达到我们的优化目标。
到此，相信大家对“oracle数据库怎么优化”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，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！
