Oracle索引使用和执行计划

索引( Index )是常见的数据库对象，它的设置好坏、使用是否得当，极大地影响数据库应用程序和Database 的性能。

当你运用SQL语言，向数据库发布一条查询语句时，ORACLE将伴随产生一个“执行计划”，也就是该语句将通过何种数据搜索方案执行，是通过全表扫描、还是通过索引搜寻等其它方式。搜索方案的选用与ORACLE的优化器息息相关。

一、SQL语句的执行步骤和ORACLE的优化器 一条SQL语句的处理过程要经过以下几个步骤:

1 语法分析 分析语句的语法是否符合规范，衡量语句中各表达式的意义。 2 语义分析 检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在，且用户有相应的权限。 3 视图转换 将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。

4 表达式转换 将复杂的SQL表达式转换为较简单的等效连接表达式。

5 选择优化器 不同的优化器一般产生不同的“执行计划”

6 选择连接方式 ORACLE有三种连接方式，对多表连接ORACLE可选择适当的连接方式。 7 选择连接顺序 对多表连接ORACLE选择哪一对表先连接，选择这两表中哪个表做为源数据表。 8 选择数据的搜索路径 根据以上条件选择合适的数据搜索路径，如是选用全表搜索还是利用索引或是其他的方式。

9 运行“执行计划”

ORACLE的优化器

ORACLE有两种优化器：基于规则的优化器（RBO， Rule Based Optimizer），和基于代价的优化器（CBO， Cost Based Optimizer）。

RBO自ORACLE 6版以来被采用，有着一套严格的使用规则，只要你按照它去写SQL语句，无论数据表中的内容怎样，也不会影响到你的“执行计划”，也就是说对数据不“敏感”，ORACLE公司已经不再发展这种技术了。

CBO自ORACLE 7版被引入，ORACLE自7版以来采用的许多新技术都是基于CBO的，如星型连接排列查询，哈希连接查询，和并行查询等。CBO计算各种可能“执行计划”的“代价”，即cost，从中选用cost最低的方案，作为实际运行方案。各“执行计划”的cost的计算根据，依赖于数据表中数据的统计分布，ORACLE数据库本身对该统计分布并不清楚，须要分析表和相关的索引，才能搜集到CBO所需的数据。

一般而言，CBO所选择的“执行计划”都不会比RBO的“执行计划”差，而且相对而言，CBO对程序员的要求没有RBO那么苛刻，节省了程序员为了从多个可能的“执行计划”中选择一个最优的方案而花费的调试时间，但在某些场合下也会存在问题。

二、索引并非总是最佳选择

如果发现Oracle 在有索引的情况下，没有使用索引，这并不是Oracle 的优化器出错。在有些情况下，Oracle 确实会选择全表扫描（Full Table Scan）,而非索引扫描（Index Scan）。这些情况通常有：

1. 表未做statistics, 或者 statistics 陈旧，导致 Oracle 判断失误。

2. 根据该表拥有的记录数和数据块数，实际上全表扫描要比索引扫描更快。

对第1种情况，最常见的例子，是以下这句sql 语句：

select count(*) from mytable;

在未作statistics 之前，它使用全表扫描，需要读取6000多个数据块（一个数据块是8k）, 做了statistics 之后，使用的是 INDEX (FAST FULL SCAN) ，只需要读取450个数据块。但是，statistics 做得不好，也会导致Oracle 不使用索引。

第2种情况就要复杂得多。一般概念上都认为索引比表快，比较难以理解什么情况下全表扫描要比索引扫描快。为了讲清楚这个问题，这里先介绍一下Oracle 在评估使用索引的代价（cost）时两个重要的数据：CF(Clustering factor) 和 FF(Filtering factor).

CF: 所谓 CF, 通俗地讲，就是每读入一个索引块，要对应读入多少个数据块。

FF: 所谓 FF, 就是该sql 语句所选择的结果集，占总的数据量的百分比。

大约的计算公式是：FF * (CF + 索引块个数) ，由此估计出，一个查询， 如果使用某个索引，会需要读入的数据块块数。需要读入的数据块越多，则 cost 越大，Oracle 也就越可能不选择使用 index. （全表扫描需要读入的数据块数等于该表的实际数据块数）

其核心就是， CF 可能会比实际的数据块数量大。CF 受到索引中数据的排列方式影响，通常在索引刚建立时，索引中的记录与表中的记录有良好的对应关系，CF 都很小；在表经过大量的插入、修改后，这种对应关系越来越乱，CF 也越来越大。此时需要 DBA 重新建立或者组织该索引。

如果某个sql 语句以前一直使用某索引，较长时间后不再使用，一种可能就是 CF 已经变得太大，需要重新整理该索引了。

FF 则是Oracle 根据 statistics 所做的估计。比如, mytables 表有32万行，其主键myid的最小值是1，最大值是409654，考虑以下sql 语句：

Select * from mytables where myid>=1; 和

Select * from mytables where myid>=400000

这两句看似差不多的 sql 语句，对Oracle 而言，却有巨大的差别。因为前者的 FF 是100%， 而后者的 FF 可能只有 1%。如果它的CF 大于实际的数据块数，则Oracle 可能会选择完全不同的优化方式。而实际上，在我们的数据库上的测试验证了我们的预测. 以下是在HP 上执行时它们的 explain plan:

第一句：

SQL> select * from mytables where myid>=1;

已选择325917行。

Execution Plan

----------------------------------------------------------

0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=3132 Card=318474 Byt es=141402456)

1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'MYTABLES' (Cost=3132 Card=318474 Byt es=141402456) Statistics

----------------------------------------------------------

7 recursive calls

89 db block gets

41473 consistent gets

19828 physical reads

0 redo size

131489563 bytes sent via SQL*Net to client

1760245 bytes received via SQL*Net from client

21729 SQL*Net roundtrips to/from client

1 sorts (memory)

0 sorts (disk)

325917 rows processed

第二句：

Execution Plan

----------------------------------------------------------

0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=346 Card=663 Bytes=2 94372) 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'MYTABLES' (Cost=346 Card=663 Bytes=294372)

2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_MYTABLES' (UNIQUE) (Cost=5 Card=663) Statistics

----------------------------------------------------------

1278 recursive calls

0 db block gets

6647 consistent gets

292 physical reads

0 redo size

3544898 bytes sent via SQL*Net to client

42640 bytes received via SQL*Net from client

524 SQL*Net roundtrips to/from client

1 sorts (memory)

0 sorts (disk)

7838 rows processed

显而易见，第1句没有使用索引，第2句使用了主键索引pk_mytables. FF的巨大影响由此可见一斑。由此想到，我们在写sql 语句时，如果预先估计一下 FF, 你就几乎可以预见到 Oracle 会否使用索引。

三、索引也有好坏

索引有 B tree 索引， Bitmap 索引， Reverse b tree 索引， 等。最常用的是 B tree 索引。

B 的全称是Balanced , 其意义是，从 tree 的 root 到任何一个leaf ，要经过同样多的 level. 索引可以只有一个字段（Single column）, 也可以有多个字段（Composite）,最多32个字段，8I 还支持 Function-based index. 许多developer 都倾向于使用单列B 树索引。

所谓索引的好坏是指：

1，索引不是越多越好。特别是大量从来或者几乎不用的索引，对系统只有损害。OLTP系统每表超过5个索引即会降低性能，而且在一个sql 中， Oracle 从不能使用超过 5个索引。

2，很多时候，单列索引不如复合索引有效率。

3，用于多表连结的字段，加上索引会很有作用。

那么，在什么情况下单列索引不如复合索引有效率呢？有一种情况是显而易见的，那就是，当sql 语句所查询的列，全部都出现在复合索引中时，此时由于 Oracle 只需要查询索引块即可获得所有数据，当然比使用多个单列索引要快得多。（此时，这种优化方式被称为 Index only access path）

除此之外呢？我们还是来看一个例子吧：

在 HP（Oracle 8.1.7） 上执行以下语句：

select count(1) from mytabs where coid>=130000 and issuedate >= to_date

('2001-07-20','yyyy-mm-dd')。

一开始，我们有两个单列索引：I_mytabs1(coid), I_mytabs2(issuedate), 下面是执行情况： COUNT(1)

----------

6427

Execution Plan

----------------------------------------------------------

0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=384 Card=1 Bytes=11)

1 0 SORT (AGGREGATE)

2 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'T_MYTABS' (Cost=384 Card

=126 Bytes=1386)

3 2 INDEX (RANGE SCAN) OF 'I_MYTABS2' (NON-UNIQUE) (Cost=11

Card=126)

Statistics

----------------------------------------------------------

172 recursive calls

1 db block gets

5054 consistent gets

2206 physical reads

0 redo size

293 bytes sent via SQL*Net to client

359 bytes received via SQL*Net from client

2 SQL*Net roundtrips to/from client

5 sorts (memory)

0 sorts (disk)

1 rows processed

可以看到，它读取了7000个数据块来获得所查询的 6000多行。

现在，去掉这两个单列索引，增加一个复合索引I_mytabs_test ( coid, issuedate), 重新执行，结果如下：

COUNT(1)

----------

6436

Execution Plan

----------------------------------------------------------

0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=3 Card=1 Bytes=11)

1 0 SORT (AGGREGATE)

2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'I_MYTABS_TEST' (NON-UNIQUE) (Cost=3 Card=126 Bytes=1386) Statistics

----------------------------------------------------------

806 recursive calls

5 db block gets

283 consistent gets

76 physical reads

0 redo size

293 bytes sent via SQL*Net to client

359 bytes received via SQL*Net from client

2 SQL*Net roundtrips to/from client

3 sorts (memory)

0 sorts (disk)

1 rows processed

可以看到，这次只读取了300个数据块。

7000块对300块，这就是在这个例子中，单列索引与复合索引的代价之比。这个例子提示我们， 在许多情况下，单列索引不如复合索引有效率。

可以说，在索引的设置问题上，其实有许多工作可以做。正确地设置索引，需要对应用进行总体的分析。

四、索引再好，不用也是白搭

抛开前面所说的，假设你设置了一个非常好的索引，任何傻瓜都知道应该使用它，但是Oracle 却偏偏不用，那么，需要做的第一件事情，是审视你的 sql 语句。

Oracle 要使用一个索引，有一些最基本的条件：

1， where 子句中的这个字段，必须是复合索引的第一个字段；

2， where 子句中的这个字段，不应该参与任何形式的计算

具体来讲，假设一个索引是按 f1, f2, f3的次序建立的，现在有一个 sql 语句, where 子句是 f2 = : var2, 则因为 f2 不是索引的第1个字段，无法使用该索引。

第2个问题，则在我们之中非常严重。以下是从 实际系统上面抓到的几个例子： Select jobid from mytabs where isReq='0' and to_date (updatedate) >= to_Date ( '2001-7-18', 'YYYY-MM-DD')；

???

以上的例子能很容易地进行改进。请注意这样的语句每天都在我们的系统中运行，消耗我们有限的cpu 和 内存资源。

除了1，2这两个我们必须牢记于心的原则外，还应尽量熟悉各种操作符对 Oracle 是否使用索引的影响。这里我只讲哪些操作或者操作符会显式（explicitly）地阻止 Oracle 使用索引。以下是一些基本规则：

1， 如果 f1 和 f2 是同一个表的两个字段，则 f1>f2, f1>=f2, f1

2， f1 is null, f1 is not null, f1 not in, f1 !=, f1 like ‘%pattern%’; 3， Not exist

4， 某些情况下，f1 in 也会不用索引

对于这些操作，别无办法，只有尽量避免。比如，如果发现你的 sql 中的 in 操作没有使用索引，也许可以将 in 操作改成 比较操作 + union all。笔者在实践中发现很多时候这很有效。

但是，Oracle 是否真正使用索引，使用索引是否真正有效，还是必须进行实地的测验。合理的做法是，对所写的复杂的 sql, 在将它写入应用程序之前，先在产品数据库上做一次explain . explain 会获得Oracle 对该 sql 的解析（plan）,可以明确地看到 Oracle 是如何优化该 sql 的。

如果经常做 explain, 就会发现，喜爱写复杂的 sql 并不是个好习惯，因为过分复杂的sql 其解析计划往往不尽如人意。事实上，将复杂的 sql 拆开，有时候会极大地提高效率，因为能获得很好的优化。当然这已经是题外话了。

五、为什么有时数据库不用索引来查找数据

较典型的问题有：有时，表明明建有索引，但查询过程显然没有用到相关的索引，导致查询过程耗时漫长，占用资源巨大，问题到底出在哪儿呢？按照以下顺序查找，基本上能发现原因所在。 查找原因的步骤

首先，我们要确定数据库运行在何种优化模式下，相应的参数是：optimizer_mode。可在svrmgrl中运行“show parameter optimizer_mode"来查看。ORACLE V7以来缺省的设置应是"choose"，即如果对已分析的表查询的话选择CBO，否则选择RBO。如果该参数设为“rule”，则不论表是否分析过，一概选用RBO，除非在语句中用hint强制。

其次，检查被索引的列或组合索引的首列是否出现在PL/SQL语句的WHERE子句中，这是“执行计划”能用到相关索引的必要条件。

第三，看采用了哪种类型的连接方式。ORACLE的共有Sort Merge Join（SMJ）、Hash Join（HJ）和Nested Loop Join（NL）。在两张表连接，且内表的目标列上建有索引时，只有Nested Loop才能有效地利用到该索引。SMJ即使相关列上建有索引，最多只能因索引的存在，避免数据排序过程。HJ由于须做HASH运算，索引的存在对数据查询速度几乎没有影响。

第四，看连接顺序是否允许使用相关索引。假设表emp的deptno列上有索引，表dept的列deptno上无索引，WHERE语句有emp.deptno=dept.deptno条件。在做NL连接时，emp做为外表，先被访问，由于连接机制原因，外表的数据访问方式是全表扫描，emp.deptno上的索引显然是用不上，最多在其上做索引全扫描或索引快速全扫描。

第五，是否用到系统数据字典表或视图。由于系统数据字典表都未被分析过，可能导致极差的“执行计划”。但是不要擅自对数据字典表做分析，否则可能导致死锁，或系统性能下降。

第六，索引列是否函数的参数。如是，索引在查询时用不上。

第七，是否存在潜在的数据类型转换。如将字符型数据与数值型数据比较，ORACLE会自动将字符型用to_number()函数进行转换，从而导致第六种现象的发生。

第八，是否为表和相关的索引搜集足够的统计数据。对数据经常有增、删、改的表最好定期对表和索引进行分析，可用SQL语句“analyze table xxxx compute statistics for all indexes;"。ORACLE掌握了充分反映实际的统计数据，才有可能做出正确的选择。

第九，索引列的选择性不高。

我们假设典型情况，有表emp，共有一百万行数据，但其中的emp.deptno列，数据只有4种不同的值，如10、20、30、40。虽然emp数据行有很多，ORACLE缺省认定表中列的值是在所有数据行均匀分布的，也就是说每种deptno值各有25万数据行与之对应。假设SQL搜索条件DEPTNO=10，利用deptno列上的索引进行数据搜索效率，往往不比全表扫描的高，ORACLE理所当然对索引“视而不见”，认为该索引的选择性不高。

但我们考虑另一种情况，如果一百万数据行实际不是在4种deptno值间平均分配，其中有99万行对应着值10，5000行对应值20，3000行对应值30，2000行对应值40。在这种数据分布图案中对除值为10外的其它deptno值搜索时，毫无疑问，如果索引能被应用，那么效率会高出很多。我们可以采用对该索引列进行单独分析，或用analyze语句对该列建立直方图，对该列搜集足够的统计数据，使ORACLE在搜索选择性较高的值能用上索引。

第十，索引列值是否可为空（NULL）。如果索引列值可以是空值，在SQL语句中那些需要返回NULL值的操作，将不会用到索引，如COUNT（*），而是用全表扫描。这是因为索引中存储值不能为全空。

第十一，看是否有用到并行查询（PQO）。并行查询将不会用到索引。

第十二，看PL/SQL语句中是否有用到bind变量。由于数据库不知道bind变量具体是什么值，在做非相等连接时，如“<”，“>”,“like”等。ORACLE将引用缺省值，在某些情况下会对执行计划造成影响。

如果从以上几个方面都查不出原因的话，我们只好用采用在语句中加hint的方式强制ORACLE使用最优的“执行计划”。

hint采用注释的方式，有行注释和段注释两种方式。

如我们想要用到A表的IND_COL1索引的话，可采用以下方式：

“SELECT /*+ INDEX（A IND_COL1）*/ * FROM A WHERE COL1 = XXX;"

注意，注释符必须跟在SELECT之后，且注释中的“+”要紧跟着注释起始符“/*”或“--”，否则hint就被认为是一般注释，对PL/SQL语句的执行不产生任何影响。

六、两种有效的跟踪调试方法

ORACLE提供了两种有效的工具来跟踪调试PL/SQL语句的执行计划。

一种是EXPLAIN TABLE方式。用户必须首先在自己的模式（SCHEMA）下，建立PLAN_TABLE表，执行计划的每一步骤都将记录在该表中，建表SQL脚本为在${ORACLE_HOME}/rdbms/admin/下的utlxplan.sql。

打开SQL*PLUS，输入“SET AUTOTRACE ON”，然后运行待调试的SQL语句。在给出查询结果后，ORACLE将显示相应的“执行计划”，包括优化器类型、执行代价、连接方式、连接顺序、数据搜索路径以及相应的连续读、物理读等资源代价。

如果我们不能确定需要跟踪的具体SQL语句，比如某个应用使用一段时间后，响应速度忽然变慢。我们这时可以利用ORACLE提供的另一个有力工具TKPROF，对应用的执行过程全程跟踪。

我们要先在系统视图V$SESSION中，可根据USERID或MACHINE，查出相应的SID和SERIAL#。

以SYS或其他有执行DBMS_SYSTEM程序包的用户连接数据库，执行“EXECUTE

DBMS_SYSTEM.SET_SQL_TRACE_IN_SESSION（SID，SERIAL#，TRUE）；”。

然后运行应用程序，这时在服务器端，数据库参数“USER_DUMP_DEST”指示的目录下，会生成ora__xxxx.trc文件，其中xxxx为被跟踪应用的操作系统进程号。

应用程序执行完成后，用命令tkprof对该文件进行分析。命令示例：“tkprof tracefile outputfile explain=userid/password"。在操作系统ORACLE用户下，键入“tkprof”，会有详细的命令帮助。分析后的输出文件outputfile中，有每一条PL/SQL语句的“执行计划”、CPU占用、物理读次数、逻辑读次数、执行时长等重要信息。根据输出文件的信息，我们可以很快发现应用中哪条PL/SQL语句是问题的症结所在。