Oracle-执行计划

1.如何获得执行计划
要为一个语句生成执行计划，可以有3种方法：
1.1. autotrace
Sql> set autotrace on
Sql> select * from dual;
执行完语句后，会显示explain plan 与 统计信息。
这个语句的优点就是它的缺点，这样在用该方法查看执行时间较长的sql语句时，需要等待该语句执行成功后，才返回执行计划，使优化的周期大大增长。
如果不想执行语句而只是想得到执行计划可以采用：
Sql> set autotrace traceonly
这样，就只会列出执行计划，而不会真正的执行语句，大大减少了优化时间。虽然也列出了统计信息，但是因为没有执行语句，所以该统计信息没有用处，
如果执行该语句时遇到错误，解决方法为：
(1）在要分析的用户下：
Sqlplus > @ ?\rdbms\admin\utlxplan.sql
(2) 用sys用户登陆
Sqlplus > @ ?\sqlplus\admin\plustrce.sql
Sqlplus > grant plustrace to user_name; - - user_name是上面所说的分析用户
1.2. explain plan
(1) sqlplus > @ ?\rdbms\admin\utlxplan.sql
(2) sqlplus > explain plan set statement_id =’???’ for select ………………
注意，用此方法时，并不执行sql语句，所以只会列出执行计划，不会列出统计信息，并且执行计划只存在plan_table中。所以该语句比起set autotrace traceonly可用性要差。需要用下面的命令格式化输出，所以这种方式我用的不多：
set linesize 150
set pagesize 500
col PLANLINE for a120
SELECT EXECORD EXEC_ORDER, PLANLINE
FROM (SELECT PLANLINE, ROWNUM EXECORD, ID, RID
FROM (SELECT PLANLINE, ID, RID, LEV
FROM (SELECT lpad(' ',2*(LEVEL),rpad(' ',80,' '))||
OPERATION||' '|| -- Operation
DECODE(OPTIONS,NULL,'','('||OPTIONS || ') ')|| -- Options
DECODE(OBJECT_OWNER,null,'','OF '''|| OBJECT_OWNER||'.')|| -- Owner
DECODE(OBJECT_NAME,null,'',OBJECT_NAME|| ''' ')|| -- Object Name
DECODE(OBJECT_TYPE,null,'','('||OBJECT_TYPE|| ') ')|| -- Object Type
DECODE(ID,0,'OPT_MODE:')|| -- Optimizer
DECODE(OPTIMIZER,null,'','ANALYZED','', OPTIMIZER)||
DECODE(NVL(COST,0)+NVL(CARDINALITY,0)+NVL(BYTES,0),
0,null,' (COST='||TO_CHAR(COST)||',CARD='||
TO_CHAR(CARDINALITY)||',BYTES='||TO_CHAR(BYTES)||')')
PLANLINE, ID, LEVEL LEV,
(SELECT MAX(ID)
FROM PLAN_TABLE PL2
CONNECT BY PRIOR ID = PARENT_ID
AND PRIOR STATEMENT_ID = STATEMENT_ID
START WITH ID = PL1.ID
AND STATEMENT_ID = PL1.STATEMENT_ID) RID
FROM PLAN_TABLE PL1
CONNECT BY PRIOR ID = PARENT_ID
AND PRIOR STATEMENT_ID = STATEMENT_ID
START WITH ID = 0
AND STATEMENT_ID = 'aaa')
ORDER BY RID, -LEV))
ORDER BY ID;
上面这2种方法只能为在本会话中正在运行的语句产生执行计划，即我们需要已经知道了哪条语句运行的效率很差，我们是有目的只对这条SQL语句去优化。其实，在很多情况下，我们只会听一个客户抱怨说现在系统运行很慢，而我们不知道是哪个SQL引起的。此时有许多现成的语句可以找出耗费资源比较多的语句，如：
SELECT ADDRESS, substr(SQL_TEXT,1,20) Text, buffer_gets, executions,
buffer_gets/executions AVG FROM v$sqlarea WHERE executions>0
AND buffer_gets > 100000 ORDER BY 5;
从而对找出的语句进行进一步优化。当然我们还可以为一个正在运行的会话中运行的所有SQL语句生成执行计划，这需要对该会话进行跟踪，产生trace文件，然后对该文件用tkprof程序格式化一下，这种得到执行计划的方式很有用，因为它包含其它额外信息，如SQL语句执行的每个阶段(如Parse、Execute、Fetch)分别耗费的各个资源情况(如CPU、DISK、elapsed等)。
1.3. dbms_system存储过程
因为使用dbms_system存储过程可以跟踪另一个会话发出的sql语句，并记录所使用的执行计划，而且还提供其它对性能调整有用的信息。因其使用方式与上面2种方式有些不太一样，所以在附录中单独介绍。这种方法是对SQL进行调整比较有用的方式之一，有些情况下非它不可。具体内容参见附录。

1.4. PL/SQL工具
如果在PL/SQL中使用选择要查询语句显示执行计划，则只需要SQL WINDOWS 窗口里面输入要查询的SQL语句，然后选择按键F5或者在菜单TOOLS>Explain Plan 菜单按键就可以在执行计划窗口查看该语句的执行计划。
2. 如何读取执行计划
总体原则：先右后左、先上后下。
实例：表名temp,表中现有1005条记录，包含有多个字段,其中(id1, id2) 为主键, 同时id1, id2 两字段本身的值均是唯一分布的.主键名为temp_u1
2.1. 单表访问的执行计划(1)
语句: select * from temp;
执行计划：

2.2. 单表访问的执行计划(2)
语句: select * from temp where id2=130;
执行计划：

2.3. 单表访问的执行计划(3)
语句: select * from temp where id1=130;
执行计划：

单表访问的执行计划(4)
语句:
select * from temp where id1=130 and id2=130;
执行计划：

2.4. 双表关联访问的执行计划(rbo)
语句:
select t.name, t1.name from temp t, temp1 t1 where t.id1=t1.id1 and t.id2=t1.id2
and t.id1=105 and t.id2=105;
执行计划(rbo):

2.5. 双表关联访问的执行计划(cbo)
语句:
select t.name, t1.name from temp t, temp1 t1 where t.id1=t1.id1 and t.id2=t1.id2
and t.id1=105 and t.id2=105;
执行计划(cbo):

3. ORACLE的优化器
3.1. ORACLE的优化器简介
优化器有时也被称为查询优化器，这是因为查询是影响数据库性能最主要的部分，不要以为只有SELECT语句是查询。实际上，带有任何WHERE条件的DML(INSERT、UPDATE、DELETE)语句中都包含查询要求，在后面的文章中，当说到查询时，不一定只是指SELECT语句，也有可能指DML语句中的查询部分。优化器是所有关系数据库引擎中的最神秘、最富挑战性的部件之一，从性能的角度看也是最重要的部分，它性能的高低直接关系到数据库性能的好坏。
优化器有时也被称为查询优化器，这是因为查询是影响数据库性能最主要的部分，不要以为只有SELECT语句是查询。实际上，带有任何WHERE条件的DML(INSERT、UPDATE、DELETE)语句中都包含查询要求，在后面的文章中，当说到查询时，不一定只是指SELECT语句，也有可能指DML语句中的查询部分。优化器是所有关系数据库引擎中的最神秘、最富挑战性的部件之一，从性能的角度看也是最重要的部分，它性能的高低直接关系到数据库性能的好坏。
我们知道，SQL语句同其它语言(如C语言)的语句不一样，它是非过程化(non-procedural)的语句，即当你要取数据时，不需要告诉数据库通过何种途径去取数据，如到底是通过索引取数据，还是应该将表中的每行数据都取出来，然后再通过一一比较的方式取数据(即全表扫描)，这是由数据库的优化器决定的，这就是非过程化的含义，也就是说，如何取数据是由优化器决定，而不是应用开发者通过编程决定。在处理SQL的SELECT、UPDATE、INSERT或DELETE语句时，Oracle 必须访问语句所涉及的数据，Oracle的优化器部分用来决定访问数据的有效路径，使得语句执行所需的I/O和处理时间最小。
为了实现一个查询，内核必须为每个查询定制一个查询策略，或为取出符合条件的数据生成一个执行计划(execution plan)。典型的，对于同一个查询，可能有几个执行计划都符合要求，都能得到符合条件的数据。例如，参与连接的表可以有多种不同的连接方法，这取决于连接条件和优化器采用的连接方法。为了在多个执行计划中选择最优的执行计划，优化器必须使用一些实际的指标来衡量每个执行计划使用的资源(I/0次数、CPU等)，这些资源也就是我们所说的代价(cost)。如果一个执行计划使用的资源多，我们就说使用执行计划的代价大。以执行计划的代价大小作为衡量标准，优化器选择代价最小的执行计划作为真正执行该查询的执行计划，并抛弃其它的执行计划。
在ORACLE的发展过程中，一共开发过2种类型的优化器：基于规则的优化器和基于代价的优化器。这2种优化器的不同之处关键在于：取得代价的方法与衡量代价的大小不同。现对每种优化器做一下简单的介绍：
3.2. 基于规则的优化器 - Rule Based (Heuristic) Optimization(简称RBO)
在ORACLE7之前，主要是使用基于规则的优化器。ORACLE在基于规则的优化器中采用启发式的方法(Heuristic Approach)或规则(Rules)来生成执行计划。例如，如果一个查询的where条件(where clause)包含一个谓词(predicate，其实就是一个判断条件，如”=”, “>”, ”<”等)，而且该谓词上引用的列上有有效索引，那么优化器将使用索引访问这个表，而不考虑其它因素，如表中数据的多少、表中数据的易变性、索引的可选择性等。此时数据库中没有关于表与索引数据的统计性描述，如表中有多上行，每行的可选择性等。优化器也不考虑实例参数，如multi block i/o、可用排序内存的大小等，所以优化器有时就选择了次优化的计划作为真正的执行计划，导致系统性能不高。
如，对于
select * from emp where deptno = 10;
这个查询来说，如果是使用基于规则的优化器，而且deptno列上有有效的索引，则会通过deptno列上的索引来访问emp表。在绝大多数情况下，这是比较高效的，但是在一些特殊情况下，使用索引访问也有比较低效的时候，现举例说明：
1) emp表比较小，该表的数据只存放在几个数据块中。此时使用全表扫描比使用索引访问emp表反而要好。因为表比较小，极有可能数据全在内存中，所以此时做全表扫描是最快的。而如果使用索引扫描，需要先从索引中找到符合条件记录的rowid，然后再一一根据这些rowid从emp中将数据取出来，在这种条件下，效率就会比全表扫描的效率要差一些。
2) emp表比较大时，而且deptno = 10条件能查询出表中大部分的数据如(50%)。如该表共有4000万行数据，共放在有500000个数据块中，每个数据块为8k，则该表共有约4G，则这么多的数据不可能全放在内存中，绝大多数需要放在硬盘上。此时如果该查询通过索引查询，则是你梦魇的开始。db_file_multiblock_read_count参数的值200。如果采用全表扫描，则需要500000/db_file_multiblock_read_count=500000/200=2500次I/O。但是如果采用索引扫描，假设deptno列上的索引都已经cache到内存中，所以可以将访问索引的开销忽略不计。因为要读出4000万x 50% = 2000万数据，假设在读这2000万数据时，有99.9%的命中率，则还是需要20000次I/O,比上面的全表扫描需要的2500次多多了，所以在这种情况下，用索引扫描反而性能会差很多。在这样的情况下，用全表扫描的时间是固定的，但是用索引扫描的时间会随着选出数据的增多使查询时间相应的延长。
上面是枯燥的假设数据，现在以具体的实例给予验证：
环境: oracle 817 + linux + 阵列柜，表SWD_BILLDETAIL有3200多万数据；
表的id列、cn列上都有索引
经查看执行计划，发现执行select count(id) from SWD_BILLDETAIL;使用全表扫描，执行完用了大约1.50分钟(4次执行取平均，每次分别为1.45 1.51 2.00 1.46)。而执行select count(id) from SWD_BILLDETAIL where cn <'6';却用了2个小时还没有执行完，经分析该语句使用了cn列上的索引，然后利用查询出的rowid再从表中查询数据。我为什么不使用select count(cn) from SWD_BILLDETAIL where cn <'6';呢？后面在分析执行路径的索引扫描时时会给出说明。

下面就是基于规则的优化器使用的执行路径与各个路径对应的等级：
RBO Path 1: Single Row by Rowid(等级最高)
RBO Path 2: Single Row by Cluster Join
RBO Path 3: Single Row by Hash Cluster Key with Unique or Primary Key
RBO Path 4: Single Row by Unique or Primary Key
RBO Path 5: Clustered Join
RBO Path 6: Hash Cluster Key
RBO Path 7: Indexed Cluster Key
RBO Path 8: Composite Index
RBO Path 9: Single-Column Indexes
RBO Path 10: Bounded Range Search on Indexed Columns
RBO Path 11: Unbounded Range Search on Indexed Columns
RBO Path 12: Sort Merge Join
RBO Path 13: MAX or MIN of Indexed Column
RBO Path 14: ORDER BY on Indexed Column
RBO Path 15: Full Table Scan(等级最低)

上面的执行路径中，RBO认为越往下执行的代价越大，即等级越低。在RBO生成执行计划时，如果它发现有等级高的执行路径可用，则肯定会使用等级高的路径，而不管任何其它影响性能的元素，即RBO通过上面的路径的等级决定执行路径的代价，执行路径的等级越高，则使用该执行路径的代价越小。如上面2个例子所述，如果使用RBO，则肯定使用索引访问表，也就是选择了比较差的执行计划，这样会给数据库性能带来很大的负面影响。为了解决这个问题，从ORACLE 7开始oracle引入了基于代价的优化器，下面给出了介绍。
3.3. 基于代价的优化器 -- Cost Based Optimization(简称CBO)
Oracle把一个代价引擎(Cost Engine)集成到数据库内核中，用来估计每个执行计划需要的代价，该代价将每个执行计划所耗费的资源进行量化，从而CBO可以根据这个代价选择出最优的执行计划。一个查询耗费的资源可以被分成3个基本组成部分：I/O代价、CPU代价、network代价。I/O代价是将数据从磁盘读入内存所需的代价。访问数据包括将数据文件中数据块的内容读入到SGA的数据高速缓存中，在一般情况下，该代价是处理一个查询所需要的最主要代价，所以我们在优化时，一个基本原则就是降低查询所产生的I/O总次数。CPU代价是处理在内存中数据所需要的代价，如一旦数据被读入内存，则我们在识别出我们需要的数据后，在这些数据上执行排序(sort)或连接(join)操作，这需要耗费CPU资源。
对于需要访问跨节点(即通常说的服务器)数据库上数据的查询来说，存在network代价，用来量化传输操作耗费的资源。查询远程表的查询或执行分布式连接的查询会在network代价方面花费比较大。
在使用CBO时，需要有表和索引的统计数据(分析数据)作为基础数据，有了这些数据，CBO才能为各个执行计划计算出相对准确的代价，从而使CBO选择最佳的执行计划。所以定期的对表、索引进行分析是绝对必要的，这样才能使统计数据反映数据库中的真实情况。否则就会使CBO选择较差的执行计划，影响数据库的性能。分析操作不必做的太频繁，一般来说，每星期一次就足够了。切记如果想使用CBO，则必须定期对表和索引进行分析。
对于分析用的命令，随着数据库版本的升级，用的命令也发生了变换，在oracle 8i以前，主要是用ANALYZE命令。在ORACLE 8I以后，又引入了DBMS_STATS存储包来进行分析。幸运的是从ORACLE 10G以后，分析工作变成自动的了，这减轻的DBA的负担，不过在一些特殊情况下，还需要一些手工分析。
如果采用了CBO优化器，而没有对表和索引进行分析，没有统计数据，则ORACLE使用缺省的统计数据(至少在ORACLE 9I中是这样)，这可以从oracle的文档上找到。使用的缺省值肯定与系统的实际统计值不一致，这可能会导致优化器选择错误的执行计划，影响数据库的性能。
要注意的是：虽然CBO的功能随着ORACLE新版本的推出，功能越来越强，但它不是能包治百病的神药，否则就不再需要DBA了，那我就惨了！！！实际上任何一个语句，随着硬件环境与应用数据的不同，该语句的执行计划可能需要随之发生变化，这样才能取得最好的性能。所以有时候不在具体的环境下而进行SQL性能调整是徒劳的。
在ORACLE8I推出的时候，ORACLE极力建议大家使用CBO，说CBO有种种好处，但是在那是ORACLE开发的应用系统还是使用基于规则的优化器，从这件事上我们可以得出这样的结论：1) 如果团队的数据库水平很高而且都熟悉应用数据的特点，RBO也可以取得很好的性能。2）CBO不是很稳定，但是一个比较有前途的优化器，Oracle极力建议大家用是为了让大家尽快发现它的BUG，以便进一步改善，但是ORACLE为了对自己开发的应用系统负责，他们还是使用了比较熟悉而且成熟的RBO。从这个事情上给我们的启发就是：我们在以后的开发中，应该尽量采用我们熟悉并且成熟的技术，而不要一味的采用新技术，一味采用新技术并不一定能开发出好的产品。幸运的是从ORACLE 10G后，CBO已经足够的强大与智能，大家可以放心的使用该技术，因为ORACLE 10G后，Oracle自己开发的应用系统也使用CBO优化器了。而且ORACLE规定，从ORACLE 10G开始，开始废弃RBO优化器。这句话并不是指在ORACLE 10G中不能使用RBO，而是从ORACLE10G开始开始，不再为RBO的BUG提供修补服务。
在上面的第2个例子中，如果采用CBO优化器，它就会考虑emp表的行数，deptno列的统计数据，发现对该列做查询会查询出过多的数据，并且考虑db_file_multiblock_read_count参数的设置，发现用全表扫描的代价比用索引扫描的代价要小，从而使用全表扫描从而取得良好的执行性能。
判断当前数据库使用何种优化器：
主要是由optimizer_mode初始化参数决定的。该参数可能的取值为：first_rows_[1 | 10 | 100 | 1000] | first_rows | all_rows | choose | rule。具体解释如下：
RULE为使用RBO优化器。
CHOOSE则是根据实际情况，如果数据字典中包含被引用的表的统计数据，即引用的对象已经被分析，则就使用CBO优化器，否则为RBO优化器。
ALL_ROWS为CBO优化器使用的第一种具体的优化方法，是以数据的吞吐量为主要目标，以便可以使用最少的资源完成语句。
FIRST_ROWS为优化器使用的第二种具体的优化方法，是以数据的响应时间为主要目标，以便快速查询出开始的几行数据。
FIRST_ROWS_[1 | 10 | 100 | 1000] 为优化器使用的第三种具体的优化方法，让优化器选择一个能够把响应时间减到最小的查询执行计划，以迅速产生查询结果的前 n 行。该参数为ORACLE 9I新引入的。
从ORACLE V7以来，optimizer_mode参数的缺省设置应是"choose"，即如果对已分析的表查询的话选择CBO，否则选择RBO。在此种设置中，如果采用了CBO，则缺省为CBO中的all_rows模式。
注意：即使指定数据库使用RBO优化器，但有时ORACLE数据库还是会采用CBO优化器，这并不是ORACLE的BUG，主要是由于从ORACLE 8I后引入的许多新特性都必须在CBO下才能使用，而你的SQL语句可能正好使用了这些新特性，此时数据库会自动转为使用CBO优化器执行这些语句。
4. 如何分析执行计划
4.1. 实例一
假设LARGE_TABLE是一个较大的表，且username列上没有索引，则运行下面的语句：
SQL> SELECT * FROM LARGE_TABLE where USERNAME = ‘TEST’;
Query Plan
-----------------------------------------
SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14)
TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE [:Q65001] [ANALYZED]
在这个例子中，TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE是第一个操作，意思是在LARGE_TABLE表上做全表扫描。当这个操作完成之后，产生的row source中的数据被送往下一步骤进行处理，在此例中，SELECT STATEMENT操作是这个查询语句的最后一步。
Optimizer=CHOOSE 指明这个查询的optimizer_mode，即optimizer_mode初始化参数指定的值，它并不是指语句执行时真的使用了该优化器。决定该语句使用何种优化器的唯一方法是看后面的cost部分。例如，如果给出的是下面的形式，则表明使用的是CBO优化器，此处的cost表示优化器认为该执行计划的代价:
SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14)
然而假如执行计划中给出的是类似下面的信息，则表明是使用RBO优化器，因为cost部分的值为空，或者压根就没有cost部分。
SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE Cost=
SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
这样从Optimizer后面的信息中可以得出执行该语句时到底用了什么样的优化器。特别的，如果Optimizer=ALL_ROWS| FIRST_ROWS| FIRST_ROWS_n，则使用的是CBO优化器；如果Optimizer=RULE，则使用的是RBO优化器。
cost属性的值是一个在oracle内部用来比较各个执行计划所耗费的代价的值，从而使优化器可以选择最好的执行计划。不同语句的cost值不具有可比性，只能对同一个语句的不同执行计划的cost值进行比较。
[:Q65001] 表明该部分查询是以并行方式运行的。里面的数据表示这个操作是由并行查询的一个slave进程处理的，以便该操作可以区别于串行执行的操作。
[ANALYZED] 表明操作中引用的对象被分析过了，在数据字典中有该对象的统计信息可以供CBO使用。
4.2. 实例二
假定A、B、C都是不是小表，且在A表上一个组合索引：A(a.col1,a.col2) ，注意a.col1列为索引的引导列。
考虑下面的查询：
select A.col4
from A , B , C
where B.col3 = 10 and A.col1 = B.col1 and A.col2 = C.col2 and C.col3 = 5
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'
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
8 db block gets
6 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
551 bytes sent via SQL*Net to client
430 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
2 sorts (memory)
0 sorts (disk)
6 rows processed
在表做连接时，只能2个表先做连接，然后将连接后的结果作为一个row source，与剩下的表做连接，在上面的例子中，连接顺序为B与A先连接，然后再与C连接：
B <---> A <---> C
col3=10 col3=5
如果没有执行计划，分析一下，上面的3个表应该拿哪一个作为第一个驱动表？从SQL语句看来，只有B表与C表上有限制条件，所以第一个驱动表应该为这2个表中的一个，到底是哪一个呢？
B表有谓词B.col3 = 10，这样在对B表做全表扫描的时候就将where子句中的限制条件(B.col3 = 10)用上，从而得到一个较小的row source, 所以B表应该作为第一个驱动表。而且这样的话，如果再与A表做关联，可以有效利用A表的索引(因为A表的col1列为leading column)。
当然上面的查询中C表上也有谓词(C.col3 = 5)，有人可能认为C表作为第一个驱动表也能获得较好的性能。让我们再来分析一下：如果C表作为第一个驱动表，则能保证驱动表生成很小的row source，但是看看连接条件A.col2 = C.col2，此时就没有机会利用A表的索引，因为A表的col2列不为leading column，这样nested loop的效率很差，从而导致查询的效率很差。所以对于NL连接选择正确的驱动表很重要。
因此上面查询比较好的连接顺序为(B - - > A) - - > C。如果数据库是基于代价的优化器，它会利用计算出的代价来决定合适的驱动表与合适的连接顺序。一般来说，CBO都会选择正确的连接顺序，如果CBO选择了比较差的连接顺序，还可以使用ORACLE提供的hints来让CBO采用正确的连接顺序。如下所示：
select /*+ ordered */ A.col4
from B,A,C
where B.col3 = 10
and A.col1 = B.col1
and A.col2 = C.col2
and C.col3 = 5
既然选择正确的驱动表这么重要，那么让我们来看一下执行计划，到底各个表之间是如何关联的，从而得到执行计划中哪个表应该为驱动表：
在执行计划中，需要知道哪个操作是先执行的，哪个操作是后执行的，这对于判断哪个表为驱动表有用处。判断之前，如果对表的访问是通过rowid，且该rowid的值是从索引
扫描中得来得，则将该索引扫描先从执行计划中暂时去掉。然后在执行计划剩下的部分中，判断执行顺序的指导原则就是：最右、最上的操作先执行。具体解释如下：
得到去除妨碍判断的索引扫描后的执行计划：
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'
7 1 SORT (JOIN)
8 7 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C'
看执行计划的第3列，即字母部分，每列值的左面有空格作为缩进字符。在该列值左边的空格越多，说明该列值的缩进越多，该列值也越靠右。如上面的执行计划所示：第一列值为6的行的缩进最多，即该行最靠右；第一列值为4、5的行的缩进一样，其靠右的程度也一样，但是第一列值为4的行比第一列值为5的行靠上；谈论上下关系时，只对连续的、缩进一致的行有效。
从这个图中可以看到，对于NESTED LOOPS部分，最右、最上的操作是TABLE ACCESS (FULL) OF 'B'，所以这一操作先执行，所以该操作对应的B表为第一个驱动表(外部表)，自然，A表就为内部表了。从图中还可以看出，B与A表做嵌套循环后生成了新的row source ，对该row source进行来排序后，与C表对应的排序了的row source(应用了C.col3 = 5限制条件)进行MSJ连接操作。所以从上面可以得出如下事实：B表先与A表做嵌套循环，然后将生成的row source与C表做排序—合并连接。
通过分析上面的执行计划，不能说C表一定在B、A表之后才被读取，事实上，B表有可能与C表同时被读入内存，因为将表中的数据读入内存的操作可能为并行的。事实上许多操作可能为交叉进行的，因为ORACLE读取数据时，如果就是需要一行数据也是将该行所在的整个数据块读入内存，而且还有可能为多块读。
看执行计划时，关键不是看哪个操作先执行，哪个操作后执行，而是关键看表之间连接的顺序(如得知哪个为驱动表，这需要从操作的顺序进行判断)、使用了何种类型的关联及具体的存取路径(如判断是否利用了索引)
在从执行计划中判断出哪个表为驱动表后，根据我们的知识判断该表作为驱动表(就像上面判断ABC表那样)是否合适，如果不合适，对SQL语句进行更改，使优化器可以选择正确的驱动表。
4.3. 对于RBO优化器
在ORACLE文档上说：对于RBO来说，以from 子句中从右到左的顺序选择驱动表，即最右边的表为第一个驱动表，这是其英文原文：All things being equal RBO chooses the driving order by taking the tables in the FROM clause RIGHT to LEFT。不过，在我做的测试中，从来也没有验证过这种说法是正确的。我认为，即使在RBO中，也是有一套规则来决定使用哪种连接类型和哪个表作为驱动表，在选择时肯定会考虑当前索引的情况，还可能会考虑where 中的限制条件，但是肯定是与where中限制条件的位置无关。
测试：
如果创建3个表：
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));
create index inx_col12A on a(col1,col2);
执行查询：
select A.col4
from B, A, C
where B.col3 = 10
and A.col1 = B.col1
and A.col2 = C.col2
and C.col3 = 5;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
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 A.col4
from B, A, C
where A.col1 = B.col1
and A.col2 = C.col2;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
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'
将A表上的索引inx_col12A删除后：
select A.col4 from B, A, C
where A.col1 = B.col1
and A.col2 = C.col2;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=RULE
1 0 MERGE JOIN
2 1 SORT (JOIN)
3 2 MERGE JOIN
4 3 SORT (JOIN)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C'
6 3 SORT (JOIN)
7 6 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A'
8 1 SORT (JOIN)
9 8 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B'
上面实例如果使用hints来强制优化器使用nested loop，如果使用了hints，这样就自动使用CBO优化器，而不是RBO优化器了。
4.4. 对于CBO优化器
CBO根据统计信息选择驱动表，假如没有统计信息，则在from 子句中从左到右的顺序选择驱动表。这与RBO选择的顺序正好相反。这是英文原文(CBO determines join order from costs derived from gathered statistics. If there are no stats then CBO chooses the driving order of tables from LEFT to RIGHT in the FROM clause. This is OPPOSITE to the RBO) 。我还是没法证实这句话的正确性。不过经过验证：“如果用ordered 提示(此时肯定用CBO)，则以from 子句中按从左到右的顺序选择驱动表”这句话是正确的。实际上在CBO中，如果有统计数据(即对表与索引进行了分析)，则优化器会自动根据cost值决定采用哪种连接类型，并选择合适的驱动表，这与where子句中各个限制条件的位置没有任何关系。如果我们要改变优化器选择的连接类型或驱动表，则就需要使用hints了，具体hints的用法在后面会给予介绍。
测试：
如果创建的3个表：
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));
create index inx_col12A on a(col1,col2);
执行查询：
select A.col4
from B, A, C
where B.col3 = 10
and A.col1 = B.col1
and A.col2 = C.col2
and C.col3 = 5;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=ALL_ROWS (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 'B' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
4 2 SORT (JOIN) (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
5 4 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=1 Bytes=26)
6 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=82 Bytes=4756)
select A.col4
from B, A, C
where A.col1 = B.col1
and A.col2 = C.col2;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=ALL_ROWS (Cost=5 Card=55 Bytes=4620)
1 0 HASH JOIN (Cost=5 Card=55 Bytes=4620)
2 1 HASH JOIN (Cost=3 Card=67 Bytes=4757)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=82 Bytes=1066)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=82 Bytes=4756)
5 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=82 Bytes=1066)
将A表上的索引inx_col12A删除后：
select A.col4
from B, A, C
where A.col1 = B.col1
and A.col2 = C.col2;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=ALL_ROWS (Cost=5 Card=55 Bytes=4620)
1 0 HASH JOIN (Cost=5 Card=55 Bytes=4620)
2 1 HASH JOIN (Cost=3 Card=67 Bytes=4757)
3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'B' (Cost=1 Card=82 Bytes=1066)
4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'A' (Cost=1 Card=82 Bytes=4756)
5 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'C' (Cost=1 Card=82 Bytes=1066)
select /*+ ORDERED */A.col4
from C, A, B
where B.col3 = 10
and A.col1 = B.col1
and A.col2 = C.col2
and C.col3 = 5;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=ALL_ROWS (Cost=3 Card=1 Bytes=110)
1 0 NESTED LOOPS (Cost=3 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)
这个查询验证了通过ORDERED提示可以正确的提示优化器选择哪个表作为优化器。
4.5. 如何干预执行计划 - - 使用hints提示
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。
4.5.1. 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。
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;
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，并没有达到目的。
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。
5. 总结
SQL 的优化,重要的是执行计划的优化.
RBO 类似于“以不变应万变”
CBO 类似于“以万变应万变”

优化sql 应先看其执行计划,对于CBO,在语句设计合理的情况下,关键是通过统计数据将数据的准确分布及对数据的实际访问情况告诉优化器。