这篇文章主要介绍SQL优化之如何使用索引，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
下面 sql 30秒执行出结果，查看 sql 谓词中有 like ，我们知道谓词中有这样的语句是不走索引的（为了保护客户的隐私，表名和部分列已经重命名）。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | SELECT
CHECKNUM AS PINGZBSM,
CHECKDATE,
XXXMODE,
XXXRESULT,
(SELECT RESULT
FROM (select ID,to_char(WMSYS.WM_CONCAT(xxxnum||xxxtype||xxxmode||xxxresult)) RESULT
from OOOO_XXXCHECKLOG
WHERE CHECKDATE BETWEEN DATE'2018-05-04' AND DATE'2018-05-04' and xxxtype like '%PAR'
GROUP BY ID
) b where b.id=a.id
) RESULT,
CLERKNUM AS CHECKNUM
FROM OOO_XXXECHECKLOG A;
|
逻辑读600多万。查看索引情况如下
表过滤返回数据量如下：
1 2 3 4 5 6 | SQL> select count(*) from OOOO_XXXCHECKLOG;
2799616
select count(*) from OOOO_XXXCHECKLOG WHERE CHECKDATE BETWEEN DATE'2018-05-04' AND DATE'2018-05-04' and xxxtype like '%PAR';
12856
select count(*) from OOOO_XXXCHECKLOG WHERE CHECKDATE BETWEEN DATE'2018-05-04' AND DATE'2018-05-04';
197984
|
通过查询上面返回数据可知，因为xxxtype不走索引，所以通过索引要回表197984次，如果走了索引只回表12856次。
下面我们建立REVERSE索引IDX_ID_TYPE_RE
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | SELECT
CHECKNUM AS PINGZBSM,
CHECKDATE,
XXXMODE,
XXXRESULT,
(SELECT RESULT
FROM (select ID,to_char(WMSYS.WM_CONCAT(xxxnum||xxxtype||xxxmode||xxxresult)) RESULT
from OOOO_XXXCHECKLOG
WHERE CHECKDATE BETWEEN DATE'2018-05-04' AND DATE'2018-05-04' and REVERSE(xxxtype) like 'RAP%'
GROUP BY ID
) b where b.id=a.id
) RESULT,
CLERKNUM AS CHECKNUM
FROM OOO_XXXECHECKLOG A;
|
查看执行计划如下，逻辑读将为300万，但是时间还是维持在 18 秒，根本原因在于这个索引因为标量子查询的问题被访问700 万次导致。
下面我们改写sql如下
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | SELECT
CHECKNUM AS PINGZBSM,
CHECKDATE,
XXXMODE,
XXXRESULT,
B.RESULT,
CLERKNUM AS CHECKNUM
FROM OOO_XXXECHECKLOG A
left join (select ID,to_char(WMSYS.WM_CONCAT(xxxnum||xxxtype||xxxmode||xxxresult)) RESULT
from OOOO_XXXCHECKLOG
WHERE CHECKDATE BETWEEN DATE'2018-05-04' AND DATE'2018-05-04' and REVERSE(xxxtype) like 'RAP%'
GROUP BY ID
) b on b.id=a.id;
|
执行计划中出现index_skip_scan。
下面我们创建如下索引:
1 | create index idx_date_seal_re on OOOO_XXXCHECKLOG(CHECKDATE,REVERSE(xxxtype));
|
可以看到，逻辑读降到64424， 50 个物理读是因为刚刚创建索引的原因， sql 也秒出。
以上是“SQL优化之如何使用索引”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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