oracle 执行计划 有多个plan
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如果要分析某条SQL的性能问题，通常我们要先看SQL的执行计划，看看SQL的每一步执行是否存在问题。 如果一条SQL平时执行的好好的，却有一天突然性能很差，如果排除了系统资源和阻塞的原因，那么基本可以断定是执行计划出了问题。
看懂执行计划也就成了SQL优化的先决条件。 这里的SQL优化指的是SQL性能问题的定位，定位后就可以解决问题。
一． 查看执行计划的三种方法
1.1 设置autotrace
序号
命令
解释
1
SET AUTOTRACE OFF
此为默认值，即关闭Autotrace
2
SET AUTOTRACE ON EXPLAIN
只显示执行计划
3
SET AUTOTRACE ON STATISTICS
只显示执行的统计信息
4
SET AUTOTRACE ON
包含2,3两项内容
5
SET AUTOTRACE TRACEONLY
与ON相似，但不显示语句的执行结果
SQL> set autotrace on
SQL> select * from dave;
ID NAME
---------- ----------
8 安庆
1 dave
2 bl
1 bl
2 dave
3 dba
4 sf-express
5 dmm
已选择8行。
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3458767806
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8 | 64 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| DAVE | 8 | 64 | 2 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
统计信息
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
4 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
609 bytes sent via SQL*Net to client
416 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
8 rows processed
SQL>
1.2 使用SQL
SQL>EXPLAIN PLAN FOR sql语句;
SQL>SELECT plan_table_output FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE'));
示例：
SQL> EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM DAVE;
已解释。
SQL> SELECT plan_table_output FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE'));
或者：
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3458767806
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8 | 64 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| DAVE | 8 | 64 | 2 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
已选择8行。
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2137789089
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8168 | 16336 | 29 (0)| 00:00:01 |
| 1 | COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH| DISPLAY | 8168 | 16336 | 29 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------
统计信息
----------------------------------------------------------
25 recursive calls
12 db block gets
168 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
974 bytes sent via SQL*Net to client
416 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
8 rows processed
SQL>
1.3 使用Toad,PL/SQL Developer工具
二． Cardinality（基数）/ rows
Cardinality值表示CBO预期从一个行源（row source）返回的记录数，这个行源可能是一个表，一个索引，也可能是一个子查询。 在Oracle 9i中的执行计划中，Cardinality缩写成Card。 在10g中，Card值被rows替换。
这是9i的一个执行计划，我们可以看到关键字Card：
执行计划
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=402)
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TBILLLOG8' (Cost=2 Card=1 Bytes=402)
Oracle 10g的执行计划，关键字换成了rows：
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2137789089
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8168 | 16336 | 29 (0)| 00:00:01 |
| 1 | COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH| DISPLAY | 8168 | 16336 | 29 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------
Cardinality的值对于CBO做出正确的执行计划来说至关重要。 如果CBO获得的Cardinality值不够准确（通常是没有做分析或者分析数据过旧造成），在执行计划成本计算上就会出现偏差，从而导致CBO错误的制定出执行计划。
在多表关联查询或者SQL中有子查询时，每个关联表或子查询的Cardinality的值对主查询的影响都非常大，甚至可以说，CBO就是依赖于各个关联表或者子查询Cardinality值计算出最后的执行计划。
对于多表查询，CBO使用每个关联表返回的行数（Cardinality）决定用什么样的访问方式来做表关联（如Nested loops Join 或 hash Join）。
多表连接的三种方式详解 HASH JOIN MERGE JOIN NESTED LOOP
http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/08/20/5826546.aspx
对于子查询，它的Cardinality将决定子查询是使用索引还是使用全表扫描的方式访问数据。
三． SQL 的执行计划
生成SQL的执行计划是Oracle在对SQL做硬解析时的一个非常重要的步骤，它制定出一个方案告诉Oracle在执行这条SQL时以什么样的方式访问数据：索引还是全表扫描，是Hash Join还是Nested loops Join等。 比如说某条SQL通过使用索引的方式访问数据是最节省资源的，结果CBO作出的执行计划是全表扫描，那么这条SQL的性能必然是比较差的。
Oracle SQL的硬解析和软解析
http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/04/08/5458896.aspx
示例：
SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY; -- 只显示执行计划，不显示结果集
SQL> select * from scott.emp a,scott.emp b where a.empno=b.mgr;
已选择13行。
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 992080948
---------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 13 | 988 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 1 | MERGE JOIN | | 13 | 988 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 14 | 532 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 3 | INDEX FULL SCAN | PK_EMP | 14 | | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | SORT JOIN | | 13 | 494 | 4 (25)| 00:00:01 |
|* 5 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 13 | 494 | 3 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("A"."EMPNO"="B"."MGR")
filter("A"."EMPNO"="B"."MGR")
5 - filter("B"."MGR" IS NOT NULL)
统计信息
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
11 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
2091 bytes sent via SQL*Net to client
416 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
13 rows processed
SQL>
图片是Toad工具查看的执行计划。 在Toad 里面，很清楚的显示了执行的顺序。 但是如果在SQLPLUS里面就不是那么直接。 但我们也可以判断：一般按缩进长度来判断，缩进最大的最先执行，如果有2行缩进一样，那么就先执行上面的。
3.1 执行计划中字段解释：
ID: 一个序号，但不是执行的先后顺序。执行的先后根据缩进来判断。
Operation： 当前操作的内容。
Rows： 当前操作的Cardinality，Oracle估计当前操作的返回结果集。
Cost（CPU）：Oracle 计算出来的一个数值（代价），用于说明SQL执行的代价。
Time：Oracle 估计当前操作的时间。
3.2 谓词说明：
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("A"."EMPNO"="B"."MGR")
filter("A"."EMPNO"="B"."MGR")
5 - filter("B"."MGR" IS NOT NULL)
Access: 表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路劲（表还是索引）。
Filter：表示谓词条件的值不会影响数据的访问路劲，只起过滤的作用。
在谓词中主要注意access，要考虑谓词的条件，使用的访问路径是否正确。
3.3 统计信息说明：
db block gets ： 从buffer cache中读取的block的数量
consistent gets： 从buffer cache中读取的undo数据的block的数量
physical reads： 从磁盘读取的block的数量
redo size： DML生成的redo的大小
sorts (memory) ：在内存执行的排序量
sorts (disk) ：在磁盘上执行的排序量
Physical Reads通常是我们最关心的，如果这个值很高，说明要从磁盘请求大量的数据到Buffer Cache里，通常意味着系统里存在大量全表扫描的SQL语句，这会影响到数据库的性能，因此尽量避免语句做全表扫描，对于全表扫描的SQL语句，建议增 加相关的索引，优化SQL语句来解决。
关于physical reads ，db block gets 和consistent gets这三个参数之间有一个换算公式：
数据缓冲区的使用命中率=1 - ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。
用以下语句可以查看数据缓冲区的命中率：
SQL>SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN ('db block gets', 'consistent gets','physical reads');
查询出来的结果Buffer Cache的命中率应该在90％以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。
看懂执行计划也就成了SQL优化的先决条件。 这里的SQL优化指的是SQL性能问题的定位，定位后就可以解决问题。
一． 查看执行计划的三种方法
1.1 设置autotrace
序号
命令
解释
1
SET AUTOTRACE OFF
此为默认值，即关闭Autotrace
2
SET AUTOTRACE ON EXPLAIN
只显示执行计划
3
SET AUTOTRACE ON STATISTICS
只显示执行的统计信息
4
SET AUTOTRACE ON
包含2,3两项内容
5
SET AUTOTRACE TRACEONLY
与ON相似，但不显示语句的执行结果
SQL> set autotrace on
SQL> select * from dave;
ID NAME
---------- ----------
8 安庆
1 dave
2 bl
1 bl
2 dave
3 dba
4 sf-express
5 dmm
已选择8行。
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3458767806
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8 | 64 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| DAVE | 8 | 64 | 2 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
统计信息
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
4 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
609 bytes sent via SQL*Net to client
416 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
8 rows processed
SQL>
1.2 使用SQL
SQL>EXPLAIN PLAN FOR sql语句;
SQL>SELECT plan_table_output FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE'));
示例：
SQL> EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM DAVE;
已解释。
SQL> SELECT plan_table_output FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE'));
或者：
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3458767806
--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8 | 64 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS FULL| DAVE | 8 | 64 | 2 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
已选择8行。
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2137789089
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8168 | 16336 | 29 (0)| 00:00:01 |
| 1 | COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH| DISPLAY | 8168 | 16336 | 29 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------
统计信息
----------------------------------------------------------
25 recursive calls
12 db block gets
168 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
974 bytes sent via SQL*Net to client
416 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
8 rows processed
SQL>
1.3 使用Toad,PL/SQL Developer工具
二． Cardinality（基数）/ rows
Cardinality值表示CBO预期从一个行源（row source）返回的记录数，这个行源可能是一个表，一个索引，也可能是一个子查询。 在Oracle 9i中的执行计划中，Cardinality缩写成Card。 在10g中，Card值被rows替换。
这是9i的一个执行计划，我们可以看到关键字Card：
执行计划
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=402)
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TBILLLOG8' (Cost=2 Card=1 Bytes=402)
Oracle 10g的执行计划，关键字换成了rows：
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2137789089
--------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8168 | 16336 | 29 (0)| 00:00:01 |
| 1 | COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH| DISPLAY | 8168 | 16336 | 29 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------
Cardinality的值对于CBO做出正确的执行计划来说至关重要。 如果CBO获得的Cardinality值不够准确（通常是没有做分析或者分析数据过旧造成），在执行计划成本计算上就会出现偏差，从而导致CBO错误的制定出执行计划。
在多表关联查询或者SQL中有子查询时，每个关联表或子查询的Cardinality的值对主查询的影响都非常大，甚至可以说，CBO就是依赖于各个关联表或者子查询Cardinality值计算出最后的执行计划。
对于多表查询，CBO使用每个关联表返回的行数（Cardinality）决定用什么样的访问方式来做表关联（如Nested loops Join 或 hash Join）。
多表连接的三种方式详解 HASH JOIN MERGE JOIN NESTED LOOP
http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/08/20/5826546.aspx
对于子查询，它的Cardinality将决定子查询是使用索引还是使用全表扫描的方式访问数据。
三． SQL 的执行计划
生成SQL的执行计划是Oracle在对SQL做硬解析时的一个非常重要的步骤，它制定出一个方案告诉Oracle在执行这条SQL时以什么样的方式访问数据：索引还是全表扫描，是Hash Join还是Nested loops Join等。 比如说某条SQL通过使用索引的方式访问数据是最节省资源的，结果CBO作出的执行计划是全表扫描，那么这条SQL的性能必然是比较差的。
Oracle SQL的硬解析和软解析
http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/04/08/5458896.aspx
示例：
SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY; -- 只显示执行计划，不显示结果集
SQL> select * from scott.emp a,scott.emp b where a.empno=b.mgr;
已选择13行。
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 992080948
---------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 13 | 988 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 1 | MERGE JOIN | | 13 | 988 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 14 | 532 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 3 | INDEX FULL SCAN | PK_EMP | 14 | | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | SORT JOIN | | 13 | 494 | 4 (25)| 00:00:01 |
|* 5 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 13 | 494 | 3 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("A"."EMPNO"="B"."MGR")
filter("A"."EMPNO"="B"."MGR")
5 - filter("B"."MGR" IS NOT NULL)
统计信息
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
11 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
2091 bytes sent via SQL*Net to client
416 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
13 rows processed
SQL>
图片是Toad工具查看的执行计划。 在Toad 里面，很清楚的显示了执行的顺序。 但是如果在SQLPLUS里面就不是那么直接。 但我们也可以判断：一般按缩进长度来判断，缩进最大的最先执行，如果有2行缩进一样，那么就先执行上面的。
3.1 执行计划中字段解释：
ID: 一个序号，但不是执行的先后顺序。执行的先后根据缩进来判断。
Operation： 当前操作的内容。
Rows： 当前操作的Cardinality，Oracle估计当前操作的返回结果集。
Cost（CPU）：Oracle 计算出来的一个数值（代价），用于说明SQL执行的代价。
Time：Oracle 估计当前操作的时间。
3.2 谓词说明：
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("A"."EMPNO"="B"."MGR")
filter("A"."EMPNO"="B"."MGR")
5 - filter("B"."MGR" IS NOT NULL)
Access: 表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路劲（表还是索引）。
Filter：表示谓词条件的值不会影响数据的访问路劲，只起过滤的作用。
在谓词中主要注意access，要考虑谓词的条件，使用的访问路径是否正确。
3.3 统计信息说明：
db block gets ： 从buffer cache中读取的block的数量
consistent gets： 从buffer cache中读取的undo数据的block的数量
physical reads： 从磁盘读取的block的数量
redo size： DML生成的redo的大小
sorts (memory) ：在内存执行的排序量
sorts (disk) ：在磁盘上执行的排序量
Physical Reads通常是我们最关心的，如果这个值很高，说明要从磁盘请求大量的数据到Buffer Cache里，通常意味着系统里存在大量全表扫描的SQL语句，这会影响到数据库的性能，因此尽量避免语句做全表扫描，对于全表扫描的SQL语句，建议增 加相关的索引，优化SQL语句来解决。
关于physical reads ，db block gets 和consistent gets这三个参数之间有一个换算公式：
数据缓冲区的使用命中率=1 - ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。
用以下语句可以查看数据缓冲区的命中率：
SQL>SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN ('db block gets', 'consistent gets','physical reads');
查询出来的结果Buffer Cache的命中率应该在90％以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。
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