sql性能调整7- 如何干预执行计划

基于代价的优化器是很聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻了DBA的负担。但有时它也聪明反被聪明误，选择了很差的执行计划，使某个语句的执行变得奇慢无比。此时就需要DBA进行人为的干预，告诉优化器使用我们指定的存取路径或连接类型生成执行计划，从而使语句高效的运行。例如，如果我们认为对于一个特定的语句，执行全表扫描要比执行索引扫描更有效，则我们就可以指示优化器使用全表扫描。在ORACLE中，是通过为语句添加hints(提示)来实现干预优化器优化的目的。

hints是oracle提供的一种机制，用来告诉优化器按照我们的告诉它的方式生成执行计划。我们可以用hints来实现：
1) 使用的优化器的类型
2) 基于代价的优化器的优化目标，是all_rows还是first_rows。
3) 表的访问路径，是全表扫描，还是索引扫描，还是直接利用rowid。
4) 表之间的连接类型
5) 表之间的连接顺序
6) 语句的并行程度
除了”RULE”提示外，一旦使用的别的提示，语句就会自动的改为使用CBO优化器，此时如果你的数据字典中没有统计数据，就会使用缺省的统计数据。所以建议大家如果使用CBO或HINTS提示，则最好对表和索引进行定期的分析。

如何使用hints:
Hints只应用在它们所在sql语句块(statement block，由select、update、delete关键字标识)上，对其它SQL语句或语句的其它部分没有影响。如：对于使用union操作的2个sql语句，如果只在一个sql语句上有hints，则该hints不会影响另一个sql语句。

我们可以使用注释(comment)来为一个语句添加hints，一个语句块只能有一个注释，而且注释只能放在SELECT, UPDATE, or DELETE关键字的后面

使用hints的语法：
{DELETE|INSERT|SELECT|UPDATE} /*+ hint [text] [hint[text]]... */
or
{DELETE|INSERT|SELECT|UPDATE} --+ hint [text] [hint[text]]...

注解：
1) DELETE、INSERT、SELECT和UPDATE是标识一个语句块开始的关键字，包含提示的注释只能出现在这些关键字的后面，否则提示无效。
2) “+”号表示该注释是一个hints，该加号必须立即跟在”/*”的后面，中间不能有空格。
3) hint是下面介绍的具体提示之一，如果包含多个提示，则每个提示之间需要用一个或多个空格隔开。
4) text 是其它说明hint的注释性文本
如果你没有正确的指定hints，Oracle将忽略该hints，并且不会给出任何错误。

使用全套的hints：
当使用hints时，在某些情况下，为了确保让优化器产生最优的执行计划，我们可能指定全套的hints。例如，如果有一个复杂的查询，包含多个表连接，如果你只为某个表指定了INDEX提示(指示存取路径在该表上使用索引)，优化器需要来决定其它应该使用的访问路径和相应的连接方法。因此，即使你给出了一个INDEX提示，优化器可能觉得没有必要使用该提示。这是由于我们让优化器选择了其它连接方法和存取路径，而基于这些连接方法和存取路径，优化器认为用户给出的INDEX提示无用。为了防止这种情况，我们要使用全套的hints，如：不但指定要使用的索引，而且也指定连接的方法与连接的顺序等。

下面是一个使用全套hints的例子，ORDERED提示指出了连接的顺序，而且为不同的表指定了连接方法：
SELECT /*+ ORDERED INDEX (b, jl_br_balances_n1) USE_NL (j b)
USE_NL (glcc glf) USE_MERGE (gp gsb) */
b.application_id, b.set_of_books_id ,
b.personnel_id, p.vendor_id Personnel,
p.segment1 PersonnelNumber, p.vendor_name Name
FROM jl_br_journals j, jl_br_balances b,
gl_code_combinations glcc, fnd_flex_values_vl glf,
gl_periods gp, gl_sets_of_books gsb, po_vendors p
WHERE ...

指示优化器的方法与目标的hints：
ALL_ROWS -- 基于代价的优化器，以吞吐量为目标
FIRST_ROWS(n) -- 基于代价的优化器，以响应时间为目标
CHOOSE -- 根据是否有统计信息，选择不同的优化器
RULE -- 使用基于规则的优化器
例子：
SELECT /*+ FIRST_ROWS(10) */ employee_id, last_name, salary, job_id
FROM employees
WHERE department_id = 20;

SELECT /*+ CHOOSE */ employee_id, last_name, salary, job_id
FROM employees
WHERE employee_id = 7566;
SELECT /*+ RULE */ employee_id, last_name, salary, job_id
FROM employees
WHERE employee_id = 7566;
指示存储路径的hints：
FULL /*+ FULL ( table ) */
指定该表使用全表扫描
ROWID /*+ ROWID ( table ) */
指定对该表使用rowid存取方法，该提示用的较少
INDEX /*+ INDEX ( table [index]) */
使用该表上指定的索引对表进行索引扫描
INDEX_FFS /*+ INDEX_FFS ( table [index]) */
使用快速全表扫描
NO_INDEX /*+ NO_INDEX ( table [index]) */
不使用该表上指定的索引进行存取，仍然可以使用其它的索引进行索引扫描
SELECT /*+ FULL(e) */ employee_id, last_name
FROM employees e
WHERE last_name LIKE :b1;
SELECT /*+ROWID(employees)*/ *
FROM employees
WHERE rowid > 'AAAAtkAABAAAFNTAAA' AND employee_id = 155;
SELECT /*+ INDEX(A sex_index) use sex_index because there are few
male patients */ A.name, A.height, A.weight
FROM patients A
WHERE A.sex = ’m’;
SELECT /*+NO_INDEX(employees emp_empid)*/ employee_id
FROM employees
WHERE employee_id > 200;

指示连接顺序的hints:
ORDERED /*+ ORDERED */
按from 字句中表的顺序从左到右的连接
STAR /*+ STAR */
指示优化器使用星型查询
SELECT /*+ORDERED */ o.order_id, c.customer_id, l.unit_price * l.quantity
FROM customers c, order_items l, orders o
WHERE c.cust_last_name = :b1
AND o.customer_id = c.customer_id
AND o.order_id = l.order_id;
/*+ ORDERED USE_NL(FACTS) INDEX(facts fact_concat) */
指示连接类型的hints：
USE_NL /*+ USE_NL ( table [,table, ...] ) */
使用嵌套连接
USE_MERGE /*+ USE_MERGE ( table [,table, ...]) */
使用排序- -合并连接
USE_HASH /*+ USE_HASH ( table [,table, ...]) */
使用HASH连接
注意：如果表有alias(别名)，则上面的table指的是表的别名，而不是真实的表名

具体的测试实例：
create table A(col1 number(4,0),col2 number(4,0), col4 char(30));
create table B(col1 number(4,0),col3 number(4,0), name_b char(30));
create table C(col2 number(4,0),col3 number(4,0), name_c char(30));
select A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 MERGE JOIN
2 1 SORT (JOIN)
3 2 MERGE JOIN
4 3 SORT (JOIN)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B'
6 3 SORT (JOIN)
7 6 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A'
8 1 SORT (JOIN)
9 8 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C'
select /*+ ORDERED */ A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=5 Card=1 Bytes=110)
1 0 HASH JOIN (Cost=5 Card=1 Bytes=110)
2 1 HASH JOIN (Cost=3 Card=1 Bytes=84)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=82 Bytes=4756)
5 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
select /*+ ORDERED USE_NL (A C)*/ A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1 Bytes=110)
1 0 HASH JOIN (Cost=4 Card=1 Bytes=110)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=2 Card=1 Bytes=84)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=82 Bytes=4756)
5 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
创建索引：
create index inx_col12A on a(col1,col2);
select A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 MERGE JOIN
2 1 SORT (JOIN)
3 2 NESTED LOOPS
4 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B'
5 3 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'A'
6 5 INDEX (RANGE SCAN) OF 'INX_COL12A' (NON-UNIQUE)
7 1 SORT (JOIN)
8 7 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C'
select /*+ ORDERED */ A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=5 Card=1 Bytes=110)
1 0 HASH JOIN (Cost=5 Card=1 Bytes=110)
2 1 HASH JOIN (Cost=3 Card=1 Bytes=84)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=82 Bytes=4756)
5 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
select /*+ ORDERED USE_NL (A C)*/ A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1 Bytes=110)
1 0 HASH JOIN (Cost=4 Card=1 Bytes=110)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=2 Card=1 Bytes=84)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=82 Bytes=4756)
5 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
select /*+ USE_NL (A C)*/ A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
我们这个查询的意思是让A、C表做NL连接，并且让A表作为内表，但是从执行计划来看，没有达到我们的目的。
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=3 Card=1 Bytes=110)
1 0 NESTED LOOPS (Cost=3 Card=1 Bytes=110)
2 1 MERGE JOIN (CARTESIAN) (Cost=2 Card=1 Bytes=52)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
4 2 SORT (JOIN) (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
6 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=82 Bytes=4756)
对对象进行分析后：
analyze table a compute statistics;
analyze table b compute statistics;
analyze table c compute statistics;
analyze index inx_col12A compute statistics;
select A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=5 Card=8 Bytes=336)
1 0 HASH JOIN (Cost=5 Card=8 Bytes=336)
2 1 MERGE JOIN (CARTESIAN) (Cost=3 Card=8 Bytes=64)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=2 Bytes=8)
4 2 SORT (JOIN) (Cost=2 Card=4 Bytes=16)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=4 Bytes=16)
6 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=30 Bytes=1020)
select /*+ ORDERED */ A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=5 Card=9 Bytes=378)
1 0 HASH JOIN (Cost=5 Card=9 Bytes=378)
2 1 HASH JOIN (Cost=3 Card=30 Bytes=1140)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=4 Bytes=16)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=30 Bytes=1020)
5 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=2 Bytes=8)
select /*+ ORDERED USE_NL (A C)*/ A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=7 Card=9 Bytes=378)
1 0 HASH JOIN (Cost=7 Card=9 Bytes=378)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=5 Card=30 Bytes=1140)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=4 Bytes=16)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=30 Bytes=1020)
5 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=2 Bytes=8)
select /*+ USE_NL (A C)*/ A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=7 Card=9 Bytes=378)
1 0 HASH JOIN (Cost=7 Card=9 Bytes=378)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=5 Card=30 Bytes=1140)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=4 Bytes=16)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=30 Bytes=1020)
5 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=2 Bytes=8)
select /*+ ORDERED USE_NL (A B C) */ A.col4
from C , A , B
where C.col3 = 5 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2
and B.col3 = 10;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=35 Card=9 Bytes=378)
1 0 NESTED LOOPS (Cost=35 Card=9 Bytes=378)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=5 Card=30 Bytes=1140)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=4 Bytes=16)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=30 Bytes=1020)
5 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=2 Bytes=8)
对于这个查询我无论如何也没有得到类似下面这样的执行计划：
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=35 Card=9 Bytes=378)
1 0 NESTED LOOPS (Cost=35 Card=9 Bytes=378)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=2 Bytes=8)
3 1 NESTED LOOPS (Cost=5 Card=30 Bytes=1140)
4 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=4 Bytes=16)
5 3 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=30 Bytes=1020)

从上面的这些例子我们可以看出：通过给语句添加HINTS，让其按照我们的意愿执行，有时是一件很困难的事情，需要不断的尝试各种不同的hints。对于USE_NL与USE_HASH提示，建议同ORDERED提示一起使用，否则不容易指定那个表为驱动表。

具体案例分析：
环境：oracle 817 + linux + 阵列柜
swd_billdetail 表5000万条数据
SUPER_USER 表2800条数据
连接列上都有索引，而且super_user中的一条对应于swd_billdetail表中的很多条记录
表与索引都做了分析。
实际应用的查询为：
select a.CHANNEL, B.user_class
from swd_billdetail B, SUPER_USER A
where A.cn = B.cn;

这样在分析时导致查询出的数据过多，不方便，所以用count(a.CHANNEL||B.user_class)来代替，而且count(a.CHANNEL||B.user_class)操作本身并不占用过多的时间，所以可以接受此种替代。

利用索引查询出SWD_BILLDETAIL表中所有记录的方法
SQL> select count(id) from SWD_BILLDETAIL;
COUNT(ID)
----------
53923574
Elapsed: 00:02:166.00
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=18051 Card=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'SYS_C001851' (UNIQUE) (Cost=18051 Card=54863946)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
1952 db block gets
158776 consistent gets
158779 physical reads
1004 redo size
295 bytes sent via SQL*Net to client
421 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
利用全表扫描从SWD_BILLDETAIL表中取出全部数据的方法。
SQL> select count(user_class) from swd_billdetail;
COUNT(USER_CLASS)
-----------------
53923574
Elapsed: 00:11:703.07
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=165412 Card=1 Bytes=2)
1 0 SORT (AGGREGATE)
48
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SWD_BILLDETAIL' (Cost=165412 Card=54863946 Bytes=109727892)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
8823 db block gets
1431070 consistent gets
1419520 physical reads
0 redo size
303 bytes sent via SQL*Net to client
421 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
select count(a.CHANNEL||B.user_class)
from swd_billdetail B, SUPER_USER A
where A.cn = B.cn;
EXEC_ORDER PLANLINE
---------- -----------------------------------------------------------------------------------------------------------
6 SELECT STATEMENT OPT_MODE:CHOOSE (COST=108968,CARD=1,BYTES=21)
5 SORT (AGGREGATE) (COST=,CARD=1,BYTES=21)
4 NESTED LOOPS (COST=108968,CARD=1213745,BYTES=25488645)
1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SWORD.SUPER_USER' (COST=2,CARD=2794,BYTES=27940)
3 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SWORD.SWD_BILLDETAIL' (COST=39,CARD=54863946,BYTES=603503406)
2 INDEX (RANGE SCAN) OF 'SWORD.IDX_DETAIL_CN' (NON-UNIQUE) (COST=3,CARD=54863946,BYTES=)
这个查询耗费的时间很长，需要1个多小时。
运行后的信息如下：
COUNT(A.CHANNEL||B.USER_CLASS)
------------------------------
1186387
Elapsed: 01:107:6429.87
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=108968 Card=1 Bytes=21)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=108968 Card=1213745 Bytes=25488645)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SUPER_USER' (Cost=2 Card=2794Bytes=27940)
4 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SWD_BILLDETAIL' (Cost=39 Card=54863946 Bytes=603503406)
5 4 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_DETAIL_CN' (NON-UNIQUE) (Cost=3 Card=54863946)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
4 db block gets
1196954 consistent gets
1165726 physical reads
0 redo size
316 bytes sent via SQL*Net to client
421 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
2 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
将语句中加入hints，让oracle的优化器使用嵌套循环，并且大表作为驱动表，生成新的执行计划：
select /*+ ORDERED USE_NL(A) */ count(a.CHANNEL||B.user_class)
from swd_billdetail B, SUPER_USER A
where A.cn = B.cn;
EXEC_ORDER PLANLINE
---------- -----------------------------------------------------------------------------------------------------
6 SELECT STATEMENT OPT_MODE:CHOOSE (COST=109893304,CARD=1,BYTES=21)
5 SORT (AGGREGATE) (COST=,CARD=1,BYTES=21)
4 NESTED LOOPS (COST=109893304,CARD=1213745,BYTES=25488645)
1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SWORD.SWD_BILLDETAIL' (COST=165412,CARD=54863946,BYTES=603503406)
3 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SWORD.SUPER_USER' (COST=2,CARD=2794,BYTES=27940)
2 INDEX (RANGE SCAN) OF 'SWORD.IDX_SUPER_USER_CN' (NON-UNIQUE) (COST=1,CARD=2794,BYTES=)

这个查询耗费的时间较短，才20分钟，性能比较好。
运行后的信息如下：
COUNT(A.CHANNEL||B.USER_CLASS)
------------------------------
1186387
Elapsed: 00:20:1208.87
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=109893304 Card=1 Bytes=21)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 NESTED LOOPS (Cost=109893304 Card=1213745 Bytes=25488645)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SWD_BILLDETAIL' (Cost=165412 Card=54863946 Bytes=603503406)
4 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'SUPER_USER' (Cost=2Card=2794 Bytes=27940)
5 4 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_SUPER_USER_CN' (NON-UNIQUE) (Cost=1 Card=2794)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
8823 db block gets
56650250 consistent gets
1413250 physical reads
0 redo size
316 bytes sent via SQL*Net to client
421 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
2 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed

总结：
因为上两个查询都是采用nested loop循环，这时采用哪个表作为driving table就很重要。在第一个sql中，小表(SUPER_USER)作为driving table，符合oracle优化的建议，但是由于SWD_BILLDETAIL表中cn列的值有很多重复的，这样对于SUPER_USER中的每一行，都会在SWD_BILLDETAIL中有很多行，利用索引查询出这些行的rowid很快，但是再利用这些rowid去查询SWD_BILLDETAIL表中的user_class列的值，就比较慢了。原因是这些rowid是随机的，而且该表比较大，不可能缓存到内存，所以几乎每次按照rowid查询都需要读物理磁盘，这就是该执行计划比较慢的真正原因。从结果可以得到验证：查询出1186387行，需要利用rowid从SWD_BILLDETAIL表中读取1186387次，而且大部分为从硬盘上读取。

反其道而行之，利用大表(SWD_BILLDETAIL)作为driving表，这样大表只需要做一次全表扫描(而且会使用多块读功能，每次物理I/O都会读取几个oracle数据块，从而一次读取很多行，加快了执行效率)，对于读出的每一行，都与SUPER_USER中的行进行匹配，因为SUPER_USER表很小，所以可以全部放到内存中，这样匹配操作就极快，所以该sql执行的时间与SWD_BILLDETAIL表全表扫描的时间差不多(SWD_BILLDETAIL全表用11分钟，而此查询用20分钟)。

另外：如果SWD_BILLDETAIL表中cn列的值唯一，则第一个sql执行计划执行的结果或许也会不错。如果SUPER_USER表也很大，如500万行，则第2个sql执行计划执行的结果反而又可能会差。其实，如果SUPER_USER表很小，则第2个sql语句的执行计划如果不利用SUPER_USER表的索引，查询或许会更快一些，我没有对此进行测试。

所以在进行性能调整时，具体问题要具体分析，没有一个统一的标准。