黄廷忠（网名：认真就输）
云和恩墨技术专家
个人博客：http://www.htz.pw/
本篇整理内容是黄廷忠在“云和恩墨大讲堂”微信分享中的讲解案例，SQL优化及SQL审核，是从源头解决性能问题的根本手段，无论是开发人员还是DBA，都应当持续深入的学习SQL开发技能，从而为解决性能问题打下根基。
本篇为系列案例之一：标量子查询优化
以下案例来自于某省电信系统EDW性能优化实践，数据库版本为11.2.0.3，运行在ORACLE Exadata一体机上，是个典型的OLAP环境，表上无索引，表无统计信息。
SQL性能问题诊断
SQL的基本逻辑如下：
SELECT OFFER_SERV_SUM AS N37364,
LOCAL_CODE LOCAL_CODE,
AREA_ID AREA_ID,
DVLP_AREA_ID MG_AREA_ID,
DVLP_ORG_ID ORG_ID,
CASE
WHEN OFFER_SPEC_ID IN (SELECT LOCAL_ITEM_CODE
FROM PU_META_DIM.CODE_ITEM
WHERE PROV_TYPE_ID = 49
AND PROV_ITEM_ID = 64) THEN
1 ELSE 0
END || CASE
WHEN TO_CHAR(OFFER_SPEC_ID) IN
(SELECT LOCAL_ITEM_CODE
FROM PU_META_DIM.CODE_ITEM A
WHERE PROV_TYPE_ID = 49
AND PROV_ITEM_ID IN (85, 86, 68, 69, 70, 71)) THEN
1 ELSE 0
END || CASE
WHEN TO_CHAR(OFFER_SPEC_ID) IN
(SELECT OFFER_SPEC_ID
FROM PU_META_DIM.D_DRAGON_PLAN
WHERE BT_CODE = 1
AND (UPPER(NAME) LIKE'%4S%'ORNAMELIKE'%??%')) THEN
1 ELSE 0
END || CASE
WHEN TO_CHAR(OFFER_SPEC_ID) IN
(SELECT LOCAL_ITEM_CODE
FROM PU_META_DIM.CODE_ITEM
WHERE PROV_TYPE_ID = 49
AND PROV_ITEM_ID = 64) THEN
1 ELSE 0
END || CASE
WHEN TO_CHAR(OFFER_SPEC_ID) IN
(SELECT OFFER_SPEC_ID
FROM PU_META_DIM.TY_SUIT_CFG) THEN
1 ELSE 0
END || CASE
WHEN TO_CHAR(OFFER_SPEC_ID) IN
(SELECT OFFER_SPEC_ID
FROM PU_META_DIM.D_DRAGON_PLAN
WHERE BT_CODE = 2
AND (UPPER(NAME) LIKE'%4S%'ORNAMELIKE'%??%')) THEN
1 ELSE 0
END | C_ALL
FROM PU_BASE_IND.DM_SP_SUB_OFFER_SERV_D_201407
PARTITION(P20140727) A
WHERE LOCAL_CODE = '028'
这个SQL一共格式化出来有600多行，由于篇幅的限制，这里把其它一些无用的列的信息去掉。下面来查询一下SQL的执行计划：
从上面的关键字部分STORAGE FULL FIRST ROWS这部分，我们也可以看到是一个Exadata一体机的环境。
SQL的执行计划很简单，一共只有10行。FROM后对一个分区表的一个子分区执行全分区扫描。
下面来看看这个SQL每次执行消耗的物理读与逻辑读。
这里需要关注几点：
1， 每次执行消耗的物理读（diskpre exec）
2， 每次执行平均消耗的逻辑读（getpre exec）
3， 每次执行平均返回的行数(rowspre exec)
这个脚本的输出我们还需要计算一下
1， 每次执行SQL，返回的每行平均消耗的逻辑读338280770/4302704=78.62，大概逻辑读78才能换回一行。
2， 每次执行SQL，返回的每行平均消耗的物理读22610/4302704=0.005
从上面几点，大概知道这个SQL存在性能问题。
基础信息分析
PU_BASE_IND.DM_SP_SUB_OFFER_SERV_D_201407是个分区表，下面查询一下表分区的信息：
这里可以看到表是一个RANGE-LIST的分区表。下面查询SQL关联的表的大小：
由于是分区表，所有这里需要去查询访问的分区的大小：
这里看到访问的分区只有84M，加上code_item,ty_suit_cfg,d_dragon_plan表一共才4288+84=4372M，等于 =559616 个BLOCK。
下面我们考虑一种极端的条件下，SQL访问的几张表都走全表扫描，并且走HASH连接。那么此时物理读加逻辑读应该接近 559，616 (这里不考虑TEMP等消耗，不考虑事务一致性等原因，只考虑表的大小)，但是整个SQL消耗的物理都为22610，逻辑读是：338，280，770。远远大于SQL访问的表占用的物理大小。所以初步判断在执行计划中存在某个对象被轮询。
下面查询访问的分区的行数，这里由于是OLAP系统，无统计信息，只能手动运行SQL来查询，如果有统计信息，可以大概根据统计信息来计算，虽然不是很准确，但是我觉得足够我们判断SQL性能了，何况CBO都是基于统计信息的。
这里看到028返回了400W行的数据。
问题定位与SQL改写
通过上面的信息，可以知道SQL变慢的原因 :
由于PU_BASE_IND.DM_SP_SUB_OFFER_SERV_D_201407 PARTITION(P20140727) 返回一行，就需要去执行所有的标量子查询，虽然在一体机环境这里有first rows，但是所有的标量子查询被轮询的次数达到了4，302，704次，并且子查询的表走的全表扫描，所以出现了逻辑读很高。
逻辑读比物理读性能好，并且逻辑读消耗的时间很短，但是过高的逻辑读会带来CPU使用率的增加，RAC环境会导致过多的GC等待，还有可能会影响后来的一些TX,INDEX ITL等等待事件的出现，前不久就曾经遇到一个逻辑读导致GC等待，又引起了TX,INDEX ITL,BBW等待事件，没有多久，业务连接池就满了，最后整个业务受影响。
为了减少标量子查询被轮询的次数，这里可以把标量子查询改为外连接。
为了减少SQL长度，下面是去掉SELECT中一些不需要的部分，我们手动测试一下SQL改为外连接与原SQL执行SQL的差异：
SELECT OFFER_SERV_SUM AS N37364,
LOCAL_CODE LOCAL_CODE,
AREA_ID AREA_ID,
DVLP_AREA_ID MG_AREA_ID,
DVLP_ORG_ID ORG_ID,
CASE WHEN a.OFFER_SPEC_ID = b.LOCAL_ITEM_CODE THEN 1 ELSE 0 END
|| CASE
WHEN TO_CHAR (a.OFFER_SPEC_ID) = e.LOCAL_ITEM_CODE THEN 1
ELSE 0
END
|| CASE
WHEN TO_CHAR (a.OFFER_SPEC_ID)= c.offer_spec_id
AND c.bt_code = 1
THEN
1
ELSE
0
END
|| CASE WHEN a.OFFER_SPEC_ID = b.LOCAL_ITEM_CODE THEN 1 ELSE 0 END
|| CASE
WHEN TO_CHAR (a.OFFER_SPEC_ID) = d.OFFER_SPEC_ID THEN 1
ELSE 0
END
|| CASE
WHEN TO_CHAR (a.OFFER_SPEC_ID)= c.offer_spec_id
AND c.bt_code = 2
THEN
1
ELSE
0
END
C_ALL
FROM PU_BASE_IND.DM_SP_SUB_OFFER_SERV_D_201407 PARTITION (P20140727) A,
(SELECT DISTINCT LOCAL_ITEM_CODE
FROM PU_META_DIM.CODE_ITEM
WHERE PROV_TYPE_ID = 49 AND PROV_ITEM_ID = 64) b,
(SELECT DISTINCT OFFER_SPEC_ID, bt_code
FROM PU_META_DIM.D_DRAGON_PLAN
WHERE BT_CODE IN (1, 2)
AND (UPPER (NAME) LIKE '%4S%' ORNAME LIKE '%??%')) c,
(SELECT DISTINCT OFFER_SPEC_ID FROM PU_META_DIM.TY_SUIT_CFG) d,
(SELECT DISTINCT LOCAL_ITEM_CODE
FROM PU_META_DIM.CODE_ITEM A
WHERE PROV_TYPE_ID = 49 AND PROV_ITEM_ID IN (85, 86, 68, 69, 70, 71)) e
WHERE LOCAL_CODE = '028'
AND a.OFFER_SPEC_ID = b.LOCAL_ITEM_CODE(+)
AND TO_CHAR (a.OFFER_SPEC_ID) = c.OFFER_SPEC_ID(+)
AND TO_CHAR (a.OFFER_SPEC_ID) = d.OFFER_SPEC_ID(+)
AND TO_CHAR (a.OFFER_SPEC_ID) = e.LOCAL_ITEM_CODE(+)
执行计划及统计信息：
这里可以看到所有的表都是通过HASH 来做UNIQUE
这里看到逻辑读是303475，行返回是4，302，704，不知道大家是否还记得在之前我们获取SQL的统计信息的时候，看到SQL每次执行平均换回的行数是4，302，704。
两个值是一样的，说明我们在此条SQL改写后是等价的。
这里用到了”此条”，因为如果在连接列有一些空值的情况下得到的结果可以不一样，大家可以测试一下。
性能优化效果对比
下面看看原SQL去掉SELECT不需要的部分执行的信息
SELECT OFFER_SERV_SUM AS N37364,
LOCAL_CODE LOCAL_CODE,
AREA_ID AREA_ID,
DVLP_AREA_ID MG_AREA_ID,
DVLP_ORG_ID ORG_ID,
CASE
WHEN OFFER_SPEC_ID IN
(SELECT LOCAL_ITEM_CODE
FROMPU_META_DIM.CODE_ITEM
WHERE PROV_TYPE_ID = 49AND PROV_ITEM_ID = 64)
THEN
1
ELSE
0
END
|| CASE
WHEN TO_CHAR (OFFER_SPEC_ID) IN
(SELECT LOCAL_ITEM_CODE
FROMPU_META_DIM.CODE_ITEM A
WHERE PROV_TYPE_ID = 49
AND PROV_ITEM_IDIN (85, 86, 68, 69, 70, 71))
THEN
1
ELSE
0
END
|| CASE
WHEN TO_CHAR (OFFER_SPEC_ID) IN
(SELECT OFFER_SPEC_ID
FROMPU_META_DIM.D_DRAGON_PLAN
WHERE BT_CODE = 1
AND ( UPPER (NAME) LIKE '%4S%'
OR NAME LIKE'%??%'))
THEN
1
ELSE
0
END
|| CASE
WHEN TO_CHAR (OFFER_SPEC_ID) IN
(SELECT LOCAL_ITEM_CODE
FROMPU_META_DIM.CODE_ITEM
WHERE PROV_TYPE_ID = 49AND PROV_ITEM_ID = 64)
THEN
1
ELSE
0
END
|| CASE
WHEN TO_CHAR (OFFER_SPEC_ID) IN
(SELECT OFFER_SPEC_ID FROMPU_META_DIM.TY_SUIT_CFG)
THEN
1
ELSE
0
END
|| CASE
WHEN TO_CHAR (OFFER_SPEC_ID) IN
(SELECT OFFER_SPEC_ID
FROM PU_META_DIM.D_DRAGON_PLAN
WHERE BT_CODE = 2
AND ( UPPER (NAME) LIKE '%4S%'
OR NAME LIKE'%??%'))
THEN
1
ELSE
0
END
C_ALL
FROM PU_BASE_IND.DM_SP_SUB_OFFER_SERV_D_201407 PARTITION (P20140727) A
WHERE LOCAL_CODE = '028'
这条语句，运行了30分钟，都没有任何行返回：
可以看到执行了27分钟，才处理1908315，接近1/2的结果集行数。如果要处理完，估计需要60分钟以上。
总结
下面来总结一下此案例：
1. 在标量子查询中，当主查询返回一行数据时，所有的标量子查询就要执行一次，如果在连接列有索引时，标量子查询在主表返回的行很少的情况下，对性能影响不大，常常出现在OLTP环境，并且连接列一般都有索引；如果在OLAP环境中，看到标量子查询千万要小心，通常，主表返回的行很多，并且子查询中的表通常在连接列上面无索引，导致性能很低下，本案例就是这种情况；
2. 平均每次执行时消耗的逻辑读、物理读，返回的行平均消耗的逻辑读、物理读，平均返回的行数等信息可以用于初步判断SQL是否存在性能问题；
遇到这种标量子查询，就得修改SQL，也就意味着业务需要修改代码，像电信运营商这种环境可能要好一点，有专门的开发团队，但是估计提交修改申请、开发修改、业务测试上线，差不多也要1到2个月的时间，如果在一些小的环境，估计开发商都找不到了，就跟谈不上改业务了。
12c新特性改进
对于类似以上的情况，在Oracle Database 12C中，优化器已经可以自动实现等价改写，但是需要注意的在12.1.0.2版本中有BUG，可能导致结果集不准确。
在12C中，标量子查询自动改写的功能由隐含参数 _optimizer_unnest_scalar_sq 控制，默认是TRUE，意味着开启，如果遇到BUG或者性能问题，可以更改为FALSE。
文章转自数据和云公众号，原文链接