如何提高SQL性能

这篇文章给大家分享的是有关如何提高SQL性能的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

1 该最开始的 sql 执行情况如下

SQL> SELECT
  2    NVL(T.RELA_OFFER_SPEC_ID, SUBOS.SUB_OFFER_SPEC_ID) "offerSpecId"
  3    FROM OFFER_SPEC_RELA T
  4    LEFT JOIN OFFER_SPEC_GRP_RELA SUBOS
  5    ON T.RELA_GRP_ID     = SUBOS.OFFER_SPEC_GRP_ID
  6    AND subos.start_dt  <= SYSDATE
  7    AND subos.end_dt    >= SYSDATE
  8    WHERE T.RELA_TYPE_CD = 2
  9    AND t.start_dt      <= SYSDATE
 10    AND t.end_dt        >= SYSDATE
 11    AND (T.OFFER_SPEC_ID = 109910000618
 12    OR EXISTS
 13      (SELECT A.OFFER_SPEC_GRP_ID
 14      FROM OFFER_SPEC_GRP_RELA A
 15      WHERE A.SUB_OFFER_SPEC_ID = 109910000618
 16      AND T.OFFER_SPEC_GRP_ID   = A.OFFER_SPEC_GRP_ID
 17      ))
 18    AND rownum<500;

no rows selected
 
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1350156609

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   1 - filter(ROWNUM<500)
   2 - filter("T"."OFFER_SPEC_ID"=109910000618 OR  EXISTS (SELECT 0 FROM
              "SPEC"."OFFER_SPEC_GRP_RELA" "A" WHERE "A"."OFFER_SPEC_GRP_ID"=:B1 AND
              "A"."SUB_OFFER_SPEC_ID"=109910000618))
   3 - access("T"."RELA_GRP_ID"="SUBOS"."OFFER_SPEC_GRP_ID"(+))
   4 - filter("T"."RELA_TYPE_CD"=2 AND "T"."END_DT">=SYSDATE@! AND
              "T"."START_DT"<=SYSDATE@!)
   5 - filter("SUBOS"."END_DT"(+)>=SYSDATE@! AND "SUBOS"."START_DT"(+)<=SYSDATE@!)
   6 - access("A"."SUB_OFFER_SPEC_ID"=109910000618 AND "A"."OFFER_SPEC_GRP_ID"=:B1)
 
Statistics
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
      12444  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        339  bytes sent via SQL*Net to client
        509  bytes received via SQL*Net from client
          1  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          0  rows processed
 
                  PLAN                     GET     DISK    WRITE              ROWS      ROWS USER_IO(MS)  ELA(MS)  CPU(MS) CLUSTER(MS)    PLSQL
END_TI I    HASH VALUE EXEC           PRE EXEC PRE EXEC PER EXEC ROW_P    PRE EXEC PRE FETCH    PER EXEC PRE EXEC PRE EXEC    PER EXEC PER EXEC

2 第一次分析
此时应该有以下个地方值得注意
1) 该 sql 每天执行上千次，平均每次执行返回不到 10 行数据，但是平均逻辑读达到1.2W，可能存在性能问题。
2）ID 为 4,5 的执行计划路径中出现了两个全表扫描，看到这儿我们可以想到可能是没有合适的索引导致走了全表扫描从而执行效率低下。
3）ID 为 2 的执行计划路径出现了 FILTER，且 3，和 6 为其子路径，如果FILTER有两个及两个以上的子路径，那么他的执行原理将类似于嵌套循环，id 号最小的子路径如果返回行数较多，可能会导致多次执行id号更小的子路径，导致性能低下。一般存在 “OR EXISTS” 的时候会出现此情况，可以根据情况避免。