对症下药，让SQL小步快跑

原创张程云和恩墨交付战队 2022-12-30

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第一章适用范围

本案例中的问题SQL发生在当前主流的ORACLE：11G环境。不排除随着后续版本的升级可能会有一定细微的差异表现。但问题的主要现象及优化思路，是大同小异的。

本案例内容来源于客户应用部门，急需要对某一功能进行上线。将SQL提交到我这里做审核。分析过程中总结出很多典型的优化方法和技巧，故有了此文章。

第二章问题概述

上线功能是一系列多条SQL，本条SQL是其中相对耗时的SQL之一。
下面列出SQL语句：

select count(distinct tcc.case_id) agPolicyTwoClaimNum
  from TCCP, 
	   TCC, 
	   TCM, 
	   TCP, 
	   TPL
 where TCCP.case_id = tcc.case_id
   and TCCP.policy_id = tcm.policy_id
   and TCCP.item_id = tcp.item_id
   and tcp.product_id = tpl.product_id
   and (tpl.ill_rate > 0)
   and tpl.period_type = '3'
   and TCCP.audit_conclusion is not null
   and months_between(tcc.accident_time, tcp.validate_date) <= 24
   and tcc.finish_time >=
       (select ADD_MONTHS(max(t.apply_date), -12)
          from TCM t
         where t.agent_id = tcm.agent_id)
   and tcm.agent_id = '387932438';

通过文本，大家可以思考几分钟，这条SQL有哪些问题，可以从哪里去调整。
。。。

下面分析执行效率：

相同执行计划，由于传入值的不同，消耗资源存在一定差异，但总体偏慢。执行时间接近1秒、59W逻辑读开销。

列出执行计划如下：

多次执行在消除了物理读的情况下，还需要0.87秒才能完成查询。可以看到效率是比较低的。主要耗时就发生在内层框出的两部分。

两次TCM表的索引扫描并回表；
关联TCCP表并回表的部分。

这条查询返回77行数据，得到汇总的count值。但中间却要访问想多多的数据量。可以理解为查询代价是偏大的。针对上述耗时部分，需要想办法去优化他。

第三章问题优化分析

通过上一章节。基本明确了主要的耗时步骤发生在两次TCM表和一次TCCP表的访问过程中。思考下通过何种思路来优化。

首先TCM表是主要的过滤条件。且SQL通过该列索引访问效率并不差。范围扫描0.02秒。主要慢在回表部分。TCCP表现也近似。因此考虑下是否通过调整索引设计来避免回表，达到优化的目的。

考虑到当前表体积较大，索引数量比较多。且为系统中比较核心的业务表之一。因此初步想法是先不通过调整索引来尝试优化。通过如下手段逐步优化SQL的各个耗时部分：

3.1 去掉一次表访问：

首先SQL中两次访问TCM表，且主要的过滤条件都通过agent_id列。因此考虑能否去掉一次表访问。也就是子查询中的部分是多余的

(select ADD_MONTHS(max(t.apply_date), -12)
          from TCM t
         where t.agent_id = tcm.agent_id);

该段代码的目的是为了获取相同agent_id的最大值并减去1年的日期条件。为了实现该查询，可以考虑在外层TCM访问时同步获取该1年内的日期值。

select MAX(apply_date) over(), -12) 
  from TCM t
 where t.agent_id = '387932438'

即：在外层TCM表访问时通过窗户函数来同步获得最大日期列。
调整SQL语句为如下代码：

select count(distinct tcc.case_id) agPolicyTwoClaimNum
  from TCCP,
       TCC,
       (select policy_id, ADD_MONTHS(MAX(apply_date) over(), -12) apply_date
          from TCM t
         where t.agent_id = '387932438') tcm,
       TCP,
       TPL
 where TCCP.case_id = tcc.case_id
   and TCCP.policy_id = tcm.policy_id
   and TCCP.item_id = tcp.item_id
   and tcp.product_id = tpl.product_id
   and (tpl.ill_rate > 0)
   and tpl.period_type = '3'
   and TCCP.audit_conclusion is not null
   and months_between(tcc.accident_time, tcp.validate_date) <= 24
   and tcc.finish_time >= tcm.apply_date;

调整后执行计划如下：

调整后，省去了一次TCM的访问，降低了部分逻辑读及执行时间。有一定的提升，继续分析其余部分。

3.2 利用CTE提升回表效率：

第二部分的耗时开销来自于TCCP表的索引回表部分。TCM与TCCP关联后仅返回299行记录。但回表步骤的开销却比较高。

仅返回299行记录，但回表次数却与索引访问次数一致，达到了159K次。这里看到采用了最老式的回表方式。即：关联一行索引列完成一次回表。

这里介绍下其余回表方式：
Table Prefetch是,索引扫描表的过程中，如果产生物理I/O，预取接下来要读取的Block，
提前放到Buffer cache里一种功能。
Batching I/O是, 索引扫描表的过程中，如果要产生物理I/O，先积攒起来到一定量以后，一次性的读取Block的一种功能。

两个功能都是为了避免，每条记录都产生不必要的I/O Call。

下面单独测试三种不同回表方式的性能差异：
为了便于观察差异，将驱动表建立覆盖索引。

1.传统回表：

select /*+  OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('10.2.0.3') no_nlj_prefetch(TCCP) */
 count(TCCP.audit_conclusion)
  from (select policy_id from TCM t where t.agent_id = '387932438') tcm,
       TCCP
 where TCCP.policy_id = tcm.policy_id
   and TCCP.audit_conclusion is not null;

nlj_prefetch回表：

select /*+  nlj_prefetch(TCCP) */
 count(TCCP.audit_conclusion)
  from (select policy_id from TCM t where t.agent_id = '387932438') tcm,
       TCCP
 where TCCP.policy_id = tcm.policy_id
   and TCCP.audit_conclusion is not null;

nlj_batching回表：

select /*+  nlj_batching(tccp) */
 count(TCCP.audit_conclusion)
  from (select policy_id from TCM t where t.agent_id = '387932438') tcm,
       TCCP
 where TCCP.policy_id = tcm.policy_id
   and TCCP.audit_conclusion is not null;

三种回表方式的时间成本分别为：0.14秒、0.01秒、0.01秒。即后两种回表方式都是很高效的。有效降低回表的次数。无论如何添加相应提示，均无法走出相应的回表效果。这里分析原因为关联tccp表时，还要通过回表步骤返回其余的case_id、item_id列在与其余的表做关联有关。因此优化器拒绝了上述预取或批量回表的方式。造成了回表这里的耗时较高。

为了利用批量回表的特性，将SQL语句继续改写，让TCM与TCCP关联后通过CTE写法再与外层表关联：

with TEMP as
 (select /*+ materialize */
   tcm.apply_date, TCCP.case_id, TCCP.item_id
    from (select policy_id,
                 ADD_MONTHS(MAX(apply_date) over(), -12) apply_date
            from TCM t
           where t.agent_id = '387932438') tcm,
         TCCP
   where TCCP.policy_id = tcm.policy_id
     and TCCP.audit_conclusion is not null)
select count(distinct tcc.case_id) agPolicyTwoClaimNum
  from TCC, 
       TEMP, 
	   TCP, 
	   TPL
 where TEMP.case_id = tcc.case_id
   and TEMP.item_id = tcp.item_id
   and tcp.product_id = tpl.product_id
   and (tpl.ill_rate > 0)
   and tpl.period_type = '3'
   and months_between(tcc.accident_time, tcp.validate_date) <= 24
   and tcc.finish_time >= TCCP.apply_date;

调整后的执行计划：

顺利采用了批量回表特性，执行时间又缩短了一部分。优化到此，主要的耗时步骤都解决了，只剩下TCM的回表问题。当前执行时间在0.5秒左右。此时与应用人员确认，是否满足要求。

答案是否定的，要求业务环境的多条SQL平均执行时间在2秒内返回结果。而本条SQL仅是其中的一环。因此还需要进一步优化。

3.3 创建索引：

前期的想法不调整大表TCM的索引，看来是不行的。为了满足业务响应时间，索引该建也得建啊。

但如何建索引：

AGENT_ID是过滤列、policy_id是回表列、apply_date是为了取最大值。考虑是将过滤列在前，其次是取最大值的apply_date、最后是回表列。

CREATE INDEX IDX_TCM__AGENT_AP ON TCM(AGENT_ID,apply_date,policy_id);

创建索引后，分别测试一下原始SQL和上一步骤改写好的SQL。
原始SQL执行计划如下：

索引建立的很合适，两次TCM表均通过索引得到比较好的访问效率。矛盾集中在了TCCP上面。

改写好的SQL测试：

创建索引后看到，不论是原始SQL，还是改写好的SQL，执行时间都很短了。说明关键的索引还是很有必要的。

继续分析，是否还有优化空间？

3.4 传入等值条件：

针对3.3中的优化效果，尽管省去了一次TCM的访问。但由于是把TCM作为一个单独的VIEW去访问，在构造生成的时候，还是会消耗不小的代价的。

而原始SQL两次索引访问TCM的代价并不高。因此这里考虑，将TCM这部分还原回原始SQL访问两次的写法：

这里看到代码中是隐含着TCM的agent_id=t表的agent_id的。

手动传入实际的AGENT值。索引的建立正好满足能直接获取到相应最大值的情况。因此期望能否利用索引的INDEX RANGE SCAN (MIN/MAX)特性。

select count(distinct tcc.case_id) agPolicyTwoClaimNum
  from TCCP, 
       TCC, 
	   TCM, 
	   TCP, 
	   TPL
 where TCCP.case_id = tcc.case_id
   and TCCP.policy_id = tcm.policy_id
   and TCCP.item_id = tcp.item_id
   and tcp.product_id = tpl.product_id
   and (tpl.ill_rate > 0)
   and tpl.period_type = '3'
   and TCCP.audit_conclusion is not null
   and months_between(tcc.accident_time, tcp.validate_date) <= 24
   and tcc.finish_time >=
       (select ADD_MONTHS(max(t.apply_date), -12)
          from TCM t
         where t.agent_id = '387932438')
   and tcm.agent_id = '387932438';

调整后资源消耗及时间有了进一步的下降。

3.5 传入条件与CTE结合：

将3.4步骤中传入条件的写法与CTE结合起来。

with TEMP as
 (select /*+ materialize */
   TCCP.case_id, TCCP.item_id
    from (select policy_id from TCM t where t.agent_id = '387932438') tcm,
         TCCP
   where TCCP.policy_id = tcm.policy_id
     and TCCP.audit_conclusion is not null)
select count(distinct tcc.case_id) agPolicyTwoClaimNum
  from TCC,
       TEMP,
	   TCP, 
	   TPL
 where TEMP.case_id = tcc.case_id
   and TEMP.item_id = tcp.item_id
   and tcp.product_id = tpl.product_id
   and (tpl.ill_rate > 0)
   and tpl.period_type = '3'
   and months_between(tcc.accident_time, tcp.validate_date) <= 24
   and tcc.finish_time >=
       (select ADD_MONTHS(max(t.apply_date), -12)
          from TCM t
         where t.agent_id = '387932438');

调整后的执行计划如下：

优化到此，主要的耗时步骤均有了较大改善。SQL执行仅需要0.11秒。与应用人员确认，已经满足业务的时效性要求。可以认为优化完成了。

但仔细想一下，如果还想进一步提升，是否还有办法呢？

3.6 利用物化视图：

答案是有的。观察上面优化好的执行计划，可以看到主要的耗时步骤还是框出的TCM与TCCP关联产生（CTE部分）。这部分经测试传入不同的条件，其关联后的结果都是相对较小的(TCCP表较小)。因此只是关联的中间结果大导致耗时较长。

且这里两表直接关联代码简单，可以建立实时刷新的物化视图，避免访问较大的中间结果集。且该条SQL在业务环节中不只出现一次。还有其余步骤有类似的代码结构。建立物化视图后有多个部分都可以从中受益。

建立物化视图：把查询条件agent_id列展示出来，用于在外层语句中过滤。

create materialized view TCM_TCP BUILD IMMEDIATE refresh force  on commit  as 
select tcm.agent_id, TCCP.case_id, TCCP.item_id
  from TCM, 
        TCCP
 where TCCP.policy_id = tcm.policy_id
   and TCCP.audit_conclusion is not null;

建立物化视图日志，当基表有数据变动时，实时刷新物化视图数据。

create materialized view log on TCM WITH ROWID  INCLUDING NEW VALUES ;
create materialized view log on TCCP WITH ROWID  INCLUDING NEW VALUES ;

创建过滤条件AGENT列索引。

CREATE INDEX IDX_TCM_TCP_AGENT on TCM_TCP(agent_id);

最后改写代码从物化视图中查询：

select count(distinct tcc.case_id) agPolicyTwoClaimNum
  from TCM_TCP,
       TCC,
	   TCP,
	   TPL
 where TCM_TCP.case_id = tcc.case_id
   and TCM_TCP.item_id = tcp.item_id
   and tcp.product_id = tpl.product_id
   and (tpl.ill_rate > 0)
   and tpl.period_type = '3'
   and months_between(tcc.accident_time, tcp.validate_date) <= 24
   and tcc.finish_time >=
       (select ADD_MONTHS(max(t.apply_date), -12)
          from TCM t
         where t.agent_id = '387932438')
   and TCM_TCP.agent_id = '387932438';

经过上述改造，调整后的执行计划如下：

查询在0.01秒完成，整段代码中没有访问任何大量的中间结果集。从这里也能看出，访问的中间结果少，查询必然高效。优化到此已到极致。

第四章解决方案及总结

本案例中，利用了多种优化技术：
降低表的重复访问；
利用CTE提升回表效率；
利用索引提升访问效率；
利用物化视图降低中间结果。

每一种方式，都是直接作用在耗时步骤上面，可以最有效的提升SQL访问效率。

墨力计划逐步优化

最后修改时间：2022-12-30 15:59:26

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