大家好,又见面了,我是全栈君。
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2014.7.31就晚20:30 My Oracle Support组猫大师在线分享
《运行计划之误区,为什么COST非常小,SQL却跑得非常慢?》
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| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
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| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 10 | 349 (1)| 00:00:05 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 1 | 10 | 349 (1)| 00:00:05 |
————————————————————————–
Predicate Information (identified by operation id):
—————————————————
1 – filter(“OBJECT_NAME”=’00440′)
table name:T1
column name:OBJECT_NAME
num_rows:87417
num distinct:48128
num_nulls:797
density:.0000115446779034865
histogram:HEIGHT BALANCED
high_value:4435(D5) — internal value:354151154089362000000000000000000000
low_value:3030343432(00442) — internal value:250207940888765000000000000000000000
00400 internal Value : 250207940886347000000000000000000000
ENDPOINT_VALUE ENDPOINT_NUMBER BUCKET_COUNT
——————– ————— ————
46641 40 1
47796 41 1
A1 49 8
B2 58 9
C3 66 8
D5 75 9
Density = (Bucket_total – Buckets_all_popular_value)/
Bucket_total/(NDV – popular_values.COUNT)
=(75 – 34)/75/(48128 – 4) = .00001136
Sel = .00001136 * (87417 – 797)/87417 * (1 – ((250207940888765000000000000000000000 – 250207940886347000000000000000000000)/
(354151154089362000000000000000000000 – 250207940888765000000000000000000000)))
= .000011256
Card = 87417 * .000011256 = .983965752
这是:col=val and val<low_value and value>2*low_value – high_value
相似这种条件的算法。
high_value:4435(D5) — internal value:354151154089362000000000000000000000
low_value:3030343432(00442) — internal value:250207940888765000000000000000000000
00400 internal Value : 250207940886347000000000000000000000
这三个数字是怎么得出来的?
D5在dba_tab_columns里,存成这种:4435, 事实上oracle内部计算用的值是:354151154089362000000000000000000000
Density * A4Nulls * (1 – ((val – low_value)/(high_value – low_value)))这是公式, 有这个公式,是没实用的。
你不会用。
与事实上, 他在告诉你怎么COST,不如说,他是想告诉你。 怎么研究oracle的算法。
事实上就是告诉你, 怎么猜。 里面也有错的。
比方cardinality他都是用ceil()一下, 事实上。oracle多数情况下用round
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选择率,基数计算公式
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1. 单表无直方图
1.1 (col = val)在range内
1.2. (> < <= >= between, 在range内
1.3. out-of range
2. 单表有frequency直方图
2.1 (col = val)在range内
2.2. (> < <= >= between, 在range内
2.3. out-of range
3. 单表有hight balanced直方图
2.1 (col = val)在range内
2.2. (> < <= >= between。 在range内
2.3. out-of range
4. Join选择率计算
成本计算公式:
1. 重要的概念
—————–
1.1
1.2 Cost计算模型.
1.3 Cost单位.
1.4 单块读的次数(#SRds)
1.5 多块读的次数(#MRds)
1.6 系统统计信息
1.7 Join Selectivity & Cardinality
2. 单表訪问(没有直方图)
——————
2.1 Cost Model Components
2.2 全表扫描的成本计算
2.3 表的Cardinality和selectivity
3. Index扫描
——————
3.1 公式:
3.2 通过B*Tree index扫描表
Join
———
4. Nested Loop
5. Hash Join and Sort Merge Join
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