转：oracle执行计划的一些概念

转自：http://blog.csdn.net/47522341/archive/2008/03/17/2192202.aspx

oracle执行计划的一些概念：

Rowid：系统给oracle数据的每行附加的一个伪列，包含数据表名称，数据库id，存储数据库id以及一个流水号等信息，rowid在行的生命周期内唯一。

Recursive sql：为了执行用户语句，系统附加执行的额外操作语句，譬如对数据字典的维护等。

Row source（行源）：oracle执行步骤过程中，由上一个操作返回的符合条件的行的集合。

Predicate（谓词）：where后的限制条件。

Driving table（驱动表）：又称为连接的外层表，主要用于嵌套与hash连接中。一般来说是将应用限制条件后，返回较少行源的表作为驱动表。在后面的描述中，将driving table称为连接操作的row source 1。

Probed table（被探查表）：连接的内层表，在我们从driving table得到具体的一行数据后，在probed table中寻找符合条件的行，所以该表应该为较大的row source，并且对应连接条件的列上应该有索引。在后面的描述中，一般将该表称为连接操作的row source 2.

Concatenated index（组合索引）：一个索引如果由多列构成，那么就称为组合索引，组合索引的第一列为引导列，只有谓词中包含引导列时，索引才可用。

可选择性：表中某列的不同数值数量/表的总行数如果接近于1，则列的可选择性为高。

Oracle访问数据的存取方法：

Full table scans, FTS(全表扫描)：通过设置db_block_multiblock_read_count可以设置一次IO能读取的数据块个数，从而有效减少全表扫描时的IO总次数，也就是通过预读机制将将要访问的数据块预先读入内存中。只有在全表扫描情况下才能使用多块读操作。

Table access by rowed（通过rowid存取表，rowid lookup）：由于rowid中记录了行存储的位置，所以这是oracle存取单行数据的最快方法。

Index scan（索引扫描index lookup）：在索引中，除了存储每个索引的值外，索引还存储具有此值的行对应的rowid值，索引扫描分两步1，扫描索引得到rowid；2，通过rowid读取具体数据。每步都是单独的一次IO，所以如果数据经限制条件过滤后的总量大于原表总行数的5%－10％,则使用索引扫描效率下降很多。而如果结果数据能够全部在索引中找到，则可以避免第二步操作，从而加快检索速度。

根据索引类型与where限制条件的不同，有4种类型的索引扫描：

l         Index unique scan（索引唯一扫描）：存在unique或者primary key的情况下，返回单个rowid数据内容。

l         Index range scan（索引范围扫描）：1，在唯一索引上使用了range操作符（>,<,<>,>=,<=,between）；2，在组合索引上，只使用部分列进行查询；3，对非唯一索引上的列进行的查询。

l         Index full scan（索引全扫描）：需要查询的数据从索引中可以全部得到。

l         Index fast full scan（索引快速扫描）：与index full scan类似，但是这种方式下不对结果进行排序。

目前为止，典型的连接类型有3种：

l         Sort merge join（SMJ排序－合并连接）：首先生产driving table需要的数据，然后对这些数据按照连接操作关联列进行排序；然后生产probed table需要的数据，然后对这些数据按照与driving table对应的连接操作列进行排序；最后两边已经排序的行被放在一起执行合并操作。排序是一个费时、费资源的操作，特别对于大表。所以smj通常不是一个特别有效的连接方法，但是如果driving table和probed table都已经预先排序，则这种连接方法的效率也比较高。

l         Nested loops（NL嵌套循环）：连接过程就是将driving table和probed table进行一次嵌套循环的过程。就是用driving table的每一行去匹配probed table 的所有行。Nested loops可以先返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完成才返回数据，这可以实现快速的响应时间。

l         Hash join（哈希连接）：较小的row source被用来构建hash table与bitmap，第二个row source用来被hashed，并与第一个row source生产的hash table进行匹配。以便进行进一步的连接。当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时，这种连接方式的效率极高。但需要设置合适的hash_area_size参数且只能用于等值连接中。

l         Cartesian product（笛卡尔积）：表的每一行依次与另外一表的所有行匹配。