这个case是前几天微信技术讨论群里面一个北京站培训的学员提出来的,原SQL:
SQL执行计划如下:
从上面执行计划我们能知道SQL涉及两个表的大小。同时还能知道last_upd字段的谓词条件过滤性很好。实际执行时间接近9.55秒,想用索引用不上。
我试着按照两个表的last_upd字段都有索引的思路,对该SQL做了改写。改写的依据就是要充分利用谓词条件的选择性,合理的使用索引,而原写法是无法使用索引的,改写后的SQL代码如下(这个改写还是有一定难度的,算是中高级的改写):
改写后的执行计划:
执行时间已经降到0.88秒,如果在B表的last_upd字段再创建一个索引,那么这个SQL的最终执行时间应该在10毫秒左右(改写前接近10秒),效率是改写前的1000倍左右,同时,对资源(CPU、IO、内存)的消耗也降低了很多。
总结:
SQL的写法很重要,很多系统随着数据量的增长越来越慢,大部分跟SQL写法不佳有关(如果DBA不能识别这些低效SQL写法,就会背上运维水平差的锅)。如果SQL写法满足基本的规则,同时创建了合适的索引,就不会因为数据量的增长导致明显的性能下降。
本文分享自 老虎刘谈oracle性能优化 微信公众号,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划 ,欢迎热爱写作的你一起参与!