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yvonxiao:
这个的确好用,我记得我以前是自己写了个存储过程来解决这种递归问 ...
Oracle Start With Connect By
Oracle执行计划的相关概念:
Rowid:系统给oracle数据的每行附加的一个伪列,包含数据表名称,数据库id,存储数据库id以及一个流水号等信息,rowid在行的生命周期内唯一。
Recursive sql:为了执行用户语句,系统附加执行的额外操作语句,譬如对数据字典的维护等。
Row source(行源):oracle执行步骤过程中,由上一个操作返回的符合条件的行的集合。
Predicate(谓词):where后的限制条件。
Driving table(驱动表):又称为连接的外层表,主要用于嵌套与hash连接中。一般来说是将应用限制条件后,返回较少行源的表作为驱动表。在后面的描述中,将driving table称为连接操作的row source 1。
Probed table(被探查表):连接的内层表,在我们从driving table得到具体的一行数据后,在probed table中寻找符合条件的行,所以该表应该为较大的row source,并且对应连接条件的列上应该有索引。在后面的描述中,一般将该表称为连接操作的row source 2.
Concatenated index(组合索引):一个索引如果由多列构成,那么就称为组合索引,组合索引的第一列为引导列,只有谓词中包含引导列时,索引才可用。
可选择性:表中某列的不同数值数量/表的总行数如果接近于1,则列的可选择性为高。
Oracle访问数据的存取方法:
Full table scans, FTS(全表扫描):通过设置db_block_multiblock_read_count可以设置一次IO能读取的数据块个数,从而有效减少全表扫描时的IO总次数,也就是通过预读机制将将要访问的数据块预先读入内存中。只有在全表扫描情况下才能使用多块读操作。
Table access by rowed(通过rowid存取表,rowid lookup):由于rowid中记录了行存储的位置,所以这是oracle存取单行数据的最快方法。
Index scan(索引扫描index lookup):在索引中,除了存储每个索引的值外,索引还存储具有此值的行对应的rowid值,索引扫描分两步1,扫描索引得到rowid;2,通过 rowid读取具体数据。每步都是单独的一次IO,所以如果数据经限制条件过滤后的总量大于原表总行数的5%-10%,则使用索引扫描效率下降很多。而如果结果数据能够全部在索引中找到,则可以避免第二步操作,从而加快检索速度。
根据索引类型与where限制条件的不同,有4种类型的索引扫描:
Index unique scan(索引唯一扫描):存在unique或者primary key的情况下,返回单个rowid数据内容。
Index range scan(索引范围扫描):1,在唯一索引上使用了range操作符(>,<,<>,>=,<=,between);2,在组合索引上,只使用部分列进行查询;3,对非唯一索引上的列进行的查询。
Index full scan(索引全扫描):需要查询的数据从索引中可以全部得到。
Index fast full scan(索引快速扫描):与index full scan类似,但是这种方式下不对结果进行排序。
目前为止,典型的连接类型有3种:
Sort merge join(SMJ排序-合并连接):首先生产driving table需要的数据,然后对这些数据按照连接操作关联列进行排序;然后生产probed table需要的数据,然后对这些数据按照与driving table对应的连接操作列进行排序;最后两边已经排序的行被放在一起执行合并操作。排序是一个费时、费资源的操作,特别对于大表。所以smj通常不是一个特别有效的连接方法,但是如果driving table和probed table都已经预先排序,则这种连接方法的效率也比较高。
Nested loops(NL嵌套循环):连接过程就是将driving table和probed table进行一次嵌套循环的过程。就是用driving table的每一行去匹配probed table 的所有行。Nested loops可以先返回已经连接的行,而不必等待所有的连接操作处理完成才返回数据,这可以实现快速的响应时间。
Hash join(哈希连接):较小的row source被用来构建hash table与bitmap,第二个row source用来被hashed,并与第一个row source生产的hash table进行匹配。以便进行进一步的连接。当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时,这种连接方式的效率极高。但需要设置合适的hash_area_size参数且只能用于等值连接中。
Cartesian product(笛卡尔积):表的每一行依次与另外一表的所有行匹配。
Rowid:系统给oracle数据的每行附加的一个伪列,包含数据表名称,数据库id,存储数据库id以及一个流水号等信息,rowid在行的生命周期内唯一。
Recursive sql:为了执行用户语句,系统附加执行的额外操作语句,譬如对数据字典的维护等。
Row source(行源):oracle执行步骤过程中,由上一个操作返回的符合条件的行的集合。
Predicate(谓词):where后的限制条件。
Driving table(驱动表):又称为连接的外层表,主要用于嵌套与hash连接中。一般来说是将应用限制条件后,返回较少行源的表作为驱动表。在后面的描述中,将driving table称为连接操作的row source 1。
Probed table(被探查表):连接的内层表,在我们从driving table得到具体的一行数据后,在probed table中寻找符合条件的行,所以该表应该为较大的row source,并且对应连接条件的列上应该有索引。在后面的描述中,一般将该表称为连接操作的row source 2.
Concatenated index(组合索引):一个索引如果由多列构成,那么就称为组合索引,组合索引的第一列为引导列,只有谓词中包含引导列时,索引才可用。
可选择性:表中某列的不同数值数量/表的总行数如果接近于1,则列的可选择性为高。
Oracle访问数据的存取方法:
Full table scans, FTS(全表扫描):通过设置db_block_multiblock_read_count可以设置一次IO能读取的数据块个数,从而有效减少全表扫描时的IO总次数,也就是通过预读机制将将要访问的数据块预先读入内存中。只有在全表扫描情况下才能使用多块读操作。
Table access by rowed(通过rowid存取表,rowid lookup):由于rowid中记录了行存储的位置,所以这是oracle存取单行数据的最快方法。
Index scan(索引扫描index lookup):在索引中,除了存储每个索引的值外,索引还存储具有此值的行对应的rowid值,索引扫描分两步1,扫描索引得到rowid;2,通过 rowid读取具体数据。每步都是单独的一次IO,所以如果数据经限制条件过滤后的总量大于原表总行数的5%-10%,则使用索引扫描效率下降很多。而如果结果数据能够全部在索引中找到,则可以避免第二步操作,从而加快检索速度。
根据索引类型与where限制条件的不同,有4种类型的索引扫描:
Index unique scan(索引唯一扫描):存在unique或者primary key的情况下,返回单个rowid数据内容。
Index range scan(索引范围扫描):1,在唯一索引上使用了range操作符(>,<,<>,>=,<=,between);2,在组合索引上,只使用部分列进行查询;3,对非唯一索引上的列进行的查询。
Index full scan(索引全扫描):需要查询的数据从索引中可以全部得到。
Index fast full scan(索引快速扫描):与index full scan类似,但是这种方式下不对结果进行排序。
目前为止,典型的连接类型有3种:
Sort merge join(SMJ排序-合并连接):首先生产driving table需要的数据,然后对这些数据按照连接操作关联列进行排序;然后生产probed table需要的数据,然后对这些数据按照与driving table对应的连接操作列进行排序;最后两边已经排序的行被放在一起执行合并操作。排序是一个费时、费资源的操作,特别对于大表。所以smj通常不是一个特别有效的连接方法,但是如果driving table和probed table都已经预先排序,则这种连接方法的效率也比较高。
Nested loops(NL嵌套循环):连接过程就是将driving table和probed table进行一次嵌套循环的过程。就是用driving table的每一行去匹配probed table 的所有行。Nested loops可以先返回已经连接的行,而不必等待所有的连接操作处理完成才返回数据,这可以实现快速的响应时间。
Hash join(哈希连接):较小的row source被用来构建hash table与bitmap,第二个row source用来被hashed,并与第一个row source生产的hash table进行匹配。以便进行进一步的连接。当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时,这种连接方式的效率极高。但需要设置合适的hash_area_size参数且只能用于等值连接中。
Cartesian product(笛卡尔积):表的每一行依次与另外一表的所有行匹配。
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