Question

我想在聚合查询中提高以下性能。

在有30万条记录的T_Search_Detail上，查询下面需要12秒才能执行？可以写得更好，提高绩效的建议吗？

解释计划：

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 651646209
--------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                      | Name            | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT               |                 |     3 |    42 | 27948   (1)| 00:05:36 |
|   1 |  SORT GROUP BY                 |                 |     3 |    42 | 27948   (1)| 00:05:36 |
|   2 |   VIEW                         |                 |    56 |   784 | 27947   (1)| 00:05:36 |
|   3 |    HASH GROUP BY               |                 |    56 |  1344 | 27947   (1)| 00:05:36 |
|*  4 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T_SEARCH_DETAIL |   898 | 21552 | 27946   (1)| 00:05:36 |
|*  5 |      INDEX RANGE SCAN          | INDEX_CREATE_DT |  1254K|       |  3451   (1)| 00:00:42 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   4 - filter("TSD"."MATCH_SOURCE" IS NOT NULL AND "TSD"."MATCH_TYPE" IS NOT NULL AND
              "TSD"."MATCH_TYPE" LIKE '%Exact%')
   5 - access("TSD"."CREATE_DT">=TO_DATE(' 2012-12-11 00:00:00', 'syyyy-mm-dd
              hh24:mi:ss') AND "TSD"."CREATE_DT"<TO_DATE(' 2013-04-23 00:00:00', 'syyyy-mm-dd
              hh24:mi:ss'))

表DDL： enter image description here

此查询使用两个表 T_Search 和 T_Search_detail ， FOREIGN_KEY 作为match_id。

SELECT   ms,
         SUM(ct)
FROM     ( SELECT  tsd.match_source    ms,
                  tsd.match_type       mt,
                  COUNT(tsd.search_id) ct
         FROM     t_search ts,
                  t_search_detail tsd
         WHERE    tsd.match_source IS NOT NULL
         AND      tsd.match_type   IS NOT NULL
         AND      ts.match_id                = tsd.match_id
         AND      tsd.match_type          LIKE '%Exact%'
         AND
                  (
                           tsd.create_dt >= to_date('12/11/2012', 'MM/DD/YYYY')
                  AND      tsd.create_dt  < (to_date('04/22/2013', 'MM/DD/YYYY')+1)
                  )
         GROUP BY tsd.match_source,
                  tsd.match_type
         )
GROUP BY ms
ORDER BY ms DESC

Answer 1

如果通过索引访问“％Exact％”行是值得的，那么您可以通过使用基于函数的索引来实现：

create index ... on ... (case Coalesce(InStr(match_type,'Exact'),0) when 0 then null else 1 end)

这将在索引中仅包含匹配类型包含字符串“Exact”的行，您将查询：

where ... and
      (case Coalecse(InStr(match_type,'Exact'),0) when 0 then null else 1 end) = 1

您可以将“Exact”上的搜索与日期上的索引结合使用：

create index ... on ... (case Coalesce(InStr(match_type,'Exact'),0) when 0 then null else create_dt end)

...仅为match_type包含“Exact”的行索引create_dt。

您要查询：

case Coalesce(InStr(match_type,'Exact'),0) when 0 then null else create_dt end >= to_date('12/11/2012', 'MM/DD/YYYY') and
case Coalesce(InStr(match_type,'Exact'),0) when 0 then null else create_dt end  < (to_date('04/22/2013', 'MM/DD/YYYY')+1)

Answer 2

首先，您不需要两个级别的聚合来处理您正在做的事情。您可以按match_source汇总并计算匹配记录的数量。

以下是使用正确的连接语法的查询的简化版本：

SELECT  tsd.match_source ms, COUNT(tsd.search_id) ct
FROM t_search ts join
     t_search_detail tsd
     on ts.match_id = tsd.match_id
WHERE tsd.match_source IS NOT NULL AND
      tsd.match_type   IS NOT NULL AND
      tsd.match_type LIKE '%Exact%' and
      tsd.create_dt >= to_date('12/11/2012', 'MM/DD/YYYY') and
      tsd.create_dt  < (to_date('04/22/2013', 'MM/DD/YYYY')+1)
GROUP BY tsd.match_source;

接下来，表格t_search似乎根本没有被使用。它可能用于过滤，也可能会增加行数。但是，假设t_search_detail中的所有内容恰好与t_search中的一行匹配，那么您有：

SELECT  tsd.match_source ms, COUNT(tsd.search_id) ct
FROM t_search_detail tsd
WHERE tsd.match_source IS NOT NULL AND
      tsd.match_type   IS NOT NULL AND
      tsd.match_type LIKE '%Exact%' and
      tsd.create_dt >= to_date('12/11/2012', 'MM/DD/YYYY') and
      tsd.create_dt  < (to_date('04/22/2013', 'MM/DD/YYYY')+1)
GROUP BY tsd.match_source;

通过这种方式，您可以使用t_search_detail(match_source, match_type, create_dt)：

等索引来提升性能

CREATE INDEX tsearchdetail_matchsource_matchtype_createdt
         ON t_search_detail(match_source, match_type, create_dt);

此查询似乎必须搜索与日期匹配的所有记录。您可以将match_type格式的'%EXACT%'列表扩展为有限列表吗？如果是，请将where的该行更改为：

where . . . and match_type in (<list of exact match types>) . . .

然后你需要(match_type, create_dt)上的索引。但是，只有当大多数匹配类型不是“精确”时，这才能显着提高性能 - 您可能只处于需要处理大量记录的位置，这可能需要几秒钟。

Answer 3

除了SQL调优本身，在查询执行期间监视v $ sql_workarea_active（以及之后的v $ sql_workarea）以查看您的查询是否使用临时表空间进行存储，如果是，则判断您是单个还是多个传递操作

多遍操作是性能杀手，您需要确保调整内存以避免这些操作，并且最好避免单遍操作。为此，您可能必须将会话切换到手动内存管理，或者通过各自的缓存顾问程序视图查看PGA和SGA大小的总体分配。

http://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e16638/memory.htm#i49320

聚合查询中的性能更新

3 个答案: