Oracle执行计划详解

简介：

    本文全面详细介绍oracle执行计划的相关的概念，访问数据的存取方法，表之间的链接等内容。

    并有总结和概述，便于理解与记忆!

目录:

   一．相关的概念

    Rowid的概念

    Recursive Sql概念

    Predicate(谓词)

    DRiving Table(驱动表)

    Probed Table(被探查表)

    组合索引(concatenated index)

    可选择性(selectivity)

    二．oracle访问数据的存取方法

    1） 全表扫描（Full Table Scans， FTS）

    2） 经过ROWID的表存取（Table Access by ROWID或rowid lookup）

    3）索引扫描（Index Scan或index lookup）有4种类型的索引扫描：

    　（1） 索引惟一扫描（index unique scan）

    　（2） 索引范围扫描（index range scan）

           在非惟一索引上都使用索引范围扫描。使用index rang scan的3种状况：

    　　  （a） 在惟一索引列上使用了range操做符（> < <> >= <= between）

    　　  （b） 在组合索引上，只使用部分列进行查询，致使查询出多行

    　　  （c） 对非惟一索引列上进行的任何查询。　　

    　（3） 索引全扫描（index full scan）

    　（4） 索引快速扫描（index fast full scan）

    3、表之间的链接

    1，排序 - - 合并链接（Sort Merge Join， SMJ）

    2，嵌套循环（Nested Loops， NL）

    3，哈希链接（Hash Join， HJ）

    另外，笛卡儿乘积（Cartesian Product）

  总结Oracle链接方法

    

    Oracle执行计划总结概述

　　一．相关的概念

 
　　Rowid的概念：rowid是一个伪列，既然是伪列，那么这个列就不是用户定义，而是系统本身给加上的。 对每一个表都有一个rowid的伪列，可是表中并不物理存储ROWID列的值。不过你能够像使用其它列那样使用它，可是不能删除改列，也不能对该列的值进行 修改、插入。一旦一行数据插入数据库，则rowid在该行的生命周期内是惟一的，即即便该行产生行迁移，行的rowid也不会改变。
　　Recursive SQL概念：有时为了执行用户发出的一个sql语句，Oracle必须执行一些额外的语句，咱们将这些额外的语句称之为''recursive calls''或''recursive SQL statements''.如当一个DDL语句发出后，ORACLE老是隐含的发出一些recursive SQL语句，来修改数据字典信息，以便用户能够成功的执行该DDL语句。当须要的数据字典信息没有在共享内存中时，常常会发生Recursive calls，这些Recursive calls会将数据字典信息从硬盘读入内存中。用户不比关心这些recursive SQL语句的执行状况，在须要的时候，ORACLE会自动的在内部执行这些语句。固然DML语句与SELECT均可能引发recursive SQL.简单的说，咱们能够将触发器视为recursive SQL.
　　Row Source（行源）：用在查询中，由上一操做返回的符合条件的行的集合，便可以是表的所有行数据的集合；也能够是表的部分行数据的集合；也能够为对上2个row source进行链接操做（如join链接）后获得的行数据集合。
　　Predicate（谓词）：一个查询中的WHERE限制条件
　　Driving Table（驱动表）：该表又称为外层表（OUTER TABLE）。这个概念用于嵌套与HASH链接中。若是该row source返回较多的行数据，则对全部的后续操做有负面影响。注意此处虽然翻译为驱动表，但实际上翻译为驱动行源（driving row source）更为确切。通常说来，是应用查询的限制条件后，返回较少行源的表做为驱动表，因此若是一个大表在WHERE条件有有限制条件（如等值限 制），则该大表做为驱动表也是合适的，因此并非只有较小的表能够做为驱动表，正确说法应该为应用查询的限制条件后，返回较少行源的表做为驱动表。在执行 计划中，应该为靠上的那个row source，后面会给出具体说明。在咱们后面的描述中，通常将该表称为链接操做的row source 1.
　　Probed Table（被探查表）：该表又称为内层表（INNER TABLE）。在咱们从驱动表中获得具体一行的数据后，在该表中寻找符合链接条件的行。因此该表应当为大表（实际上应该为返回较大row source的表）且相应的列上应该有索引。在咱们后面的描述中，通常将该表称为链接操做的row source 2.
　　组合索引（concatenated index）：由多个列构成的索引，如create index idx_emp on emp（col1， col2， col3， ……），则咱们称idx_emp索引为组合索引。在组合索引中有一个重要的概念：引导列（leading column），在上面的例子中，col1列为引导列。当咱们进行查询时可使用“where col1 = ？ ”，也可使用“where col1 = ？ and col2 = ？”，这样的限制条件都会使用索引，可是“where col2 = ？ ”查询就不会使用该索引。因此限制条件中包含先导列时，该限制条件才会使用该组合索引。
　　可选择性（selectivity）：比较一下列中惟一键的数量和表中的行数，就能够判断该列的可选择性。 若是该列的“惟一键的数量/表中的行数”的比值越接近1，则该列的可选择性越高，该列就越适合建立索引，一样索引的可选择性也越高。在可选择性高的列上进 行查询时，返回的数据就较少，比较适合使用索引查询。

　　二．oracle访问数据的存取方法

 
　　1） 全表扫描（Full Table Scans， FTS）
　　为实现全表扫描，Oracle读取表中全部的行，并检查每一行是否知足语句的WHERE限制条件一个多块读操做可使一次I/O能读取多块数据块（db_block_multiblock_read_count参数设定），而不是只读取一个数据块，这极大的减 少了I/O总次数，提升了系统的吞吐量，因此利用多块读的方法能够十分高效地实现全表扫描，并且只有在全表扫描的状况下才能使用多块读操做。在这种访问模 式下，每一个数据块只被读一次。
　　使用FTS的前提条件：在较大的表上不建议使用全表扫描，除非取出数据的比较多，超过总量的5% —— 10%，或你想使用并行查询功能时。
　　使用全表扫描的例子： 

　　SQL> explain plan for select * from dual;
　　Query Plan
　　-----------------------------------------
　　SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=
　　TABLE ACCESS FULL DUAL

　　2） 经过ROWID的表存取（Table Access by ROWID或rowid lookup）
　　行的ROWID指出了该行所在的数据文件、数据块以及行在该块中的位置，因此经过ROWID来存取数据能够快速定位到目标数据上，是Oracle存取单行数据的最快方法。
　　这种存取方法不会用到多块读操做，一次I/O只能读取一个数据块。咱们会常常在执行计划中看到该存取方法，如经过索引查询数据。
　　使用ROWID存取的方法： 

　　SQL> explain plan for select * from dept where rowid = ''AAAAyGAADAAAAATAAF''；
 
　　Query Plan
　　------------------------------------
　　SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
　　TABLE ACCESS BY ROWID DEPT [ANALYZED]

　　3）索引扫描（Index Scan或index lookup）
　　咱们先经过index查找到数据对应的rowid值（对于非惟一索引可能返回多个rowid值），而后根据rowid直接从表中获得具体的数据，这 种查找方式称为索引扫描或索引查找（index lookup）。一个rowid惟一的表示一行数据，该行对应的数据块是经过一次i/o获得的，在此状况下该次i/o只会读取一个数据库块。
　　在索引中，除了存储每一个索引的值外，索引还存储具备此值的行对应的ROWID值。
　　索引扫描能够由2步组成：

　　（1） 扫描索引获得对应的rowid值。
　　（2） 经过找到的rowid从表中读出具体的数据。
　　每步都是单独的一次I/O，可是对于索引，因为常用，绝大多数都已经CACHE到内存中，因此第1步的 I/O常常是逻辑I/O，即数据能够从内存中获得。可是对于第2步来讲，若是表比较大，则其数据不可能全在内存中，因此其I/O颇有多是物理I/O，这 是一个机械操做，相对逻辑I/O来讲，是极其费时间的。因此若是多大表进行索引扫描，取出的数据若是大于总量的5% —— 10%，使用索引扫描会效率降低不少。以下列所示：

　　SQL> explain plan for select empno， ename from emp where empno=10；
　　Query Plan
　　------------------------------------
　　SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
　　TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
　　INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1

　　可是若是查询的数据能全在索引中找到，就能够避免进行第2步操做，避免了没必要要的I/O，此时即便经过索引扫描取出的数据比较多，效率仍是很高的

　　SQL> explain plan for select empno from emp where empno=10;-- 只查询empno列值
　　Query Plan
　　------------------------------------
　　SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
　　INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1

　　进一步讲，若是sql语句中对索引列进行排序，由于索引已经预先排序好了，因此在执行计划中不须要再对索引列进行排序

　　SQL> explain plan for select empno, ename from emp
　　where empno > 7876 order by empno;
　　Query Plan
　　--------------------------------------------------------------------------------
　　SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
　　TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
　　INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]

　　从这个例子中能够看到：由于索引是已经排序了的，因此将按照索引的顺序查询出符合条件的行，所以避免了进一步排序操做。
　　根据索引的类型与where限制条件的不一样，有4种类型的索引扫描：
　　索引惟一扫描（index unique scan）
　　索引范围扫描（index range scan）
　　索引全扫描（index full scan）
　　索引快速扫描（index fast full scan）

　　（1） 索引惟一扫描（index unique scan）
　　经过惟一索引查找一个数值常常返回单个ROWID.若是存在UNIQUE 或PRIMARY KEY 约束（它保证了语句只存取单行）的话，Oracle常常实现惟一性扫描。
　　使用惟一性约束的例子：

　　SQL> explain plan for
　　select empno，ename from emp where empno=10；
　　Query Plan
　　------------------------------------
　　SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=1
　　TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
　　INDEX UNIQUE SCAN EMP_I1

　　（2） 索引范围扫描（index range scan）
　　使用一个索引存取多行数据，在惟一索引上使用索引范围扫描的典型状况下是在谓词（where限制条件）中使用了范围操做符（如>、<、<>、>=、<=、between）
　　使用索引范围扫描的例子：

　　SQL> explain plan for select empno，ename from emp
　　where empno > 7876 order by empno；
　　Query Plan
　　--------------------------------------------------------------------------------
　　SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
　　TABLE ACCESS BY ROWID EMP [ANALYZED]
　　INDEX RANGE SCAN EMP_I1 [ANALYZED]

　　在非惟一索引上，谓词col = 5可能返回多行数据，因此在非惟一索引上都使用索引范围扫描。
　　使用index rang scan的3种状况：
　　（a） 在惟一索引列上使用了range操做符（> < <> >= <= between）
　　（b） 在组合索引上，只使用部分列进行查询，致使查询出多行
　　（c） 对非惟一索引列上进行的任何查询。

　　（3） 索引全扫描（index full scan）
　　与全表扫描对应，也有相应的全索引扫描。并且此时查询出的数据都必须从索引中能够直接获得。
　　全索引扫描的例子：
　　An Index full scan will not perform single block i/o''s and so it may prove to be inefficient.
　　e.g.
　　Index BE_IX is a concatenated index on big_emp （empno， ename）

　　SQL> explain plan for select empno， ename from big_emp order by empno，ename；
　　Query Plan
　　--------------------------------------------------------------------------------
　　SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=26
　　INDEX FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

　　（4） 索引快速扫描（index fast full scan）
　　扫描索引中的全部的数据块，与 index full scan很相似，可是一个显著的区别就是它不对查询出的数据进行排序，即数据不是以排序顺序被返回。在这种存取方法中，可使用多块读功能，也可使用并行读入，以便得到最大吞吐量与缩短执行时间。
　　索引快速扫描的例子：
　　BE_IX索引是一个多列索引： big_emp （empno，ename）

　　SQL> explain plan for select empno，ename from big_emp；
　　Query Plan
　　------------------------------------------
　　SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
　　INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

　　只选择多列索引的第2列：

　　SQL> explain plan for select ename from big_emp；
　　Query Plan
　　------------------------------------------
　　SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=1
　　INDEX FAST FULL SCAN BE_IX [ANALYZED]

　　3、表之间的链接

 
　　Join是一种试图将两个表结合在一块儿的谓词，一次只能链接2个表，表链接也能够被称为表关联。在后面的叙 述中，咱们将会使用“row source”来代替“表”，由于使用row source更严谨一些，而且将参与链接的2个row source分别称为row source1和row source 2.Join过程的各个步骤常常是串行操做，即便相关的row source能够被并行访问，便可以并行的读取作join链接的两个row source的数据，可是在将表中符合限制条件的数据读入到内存造成row source后，join的其它步骤通常是串行的。有多种方法能够将2个表链接起来，固然每种方法都有本身的优缺点，每种链接类型只有在特定的条件下才会 发挥出其最大优点。
　　row source（表）之间的链接顺序对于查询的效率有很是大的影响。经过首先存取特定的表，即将该表做为驱动表，这样能够先应用某些限制条件，从而获得一个 较小的row source，使链接的效率较高，这也就是咱们常说的要先执行限制条件的缘由。通常是在将表读入内存时，应用where子句中对该表的限制条件。
　　根据2个row source的链接条件的中操做符的不一样，能够将链接分为等值链接（如WHERE A.COL3 = B.COL4）、非等值链接（WHERE A.COL3 > B.COL4）、外链接（WHERE A.COL3 = B.COL4（+））。上面的各个链接的链接原理都基本同样，因此为了简单期间，下面以等值链接为例进行介绍。
　　在后面的介绍中，都以如下Sql为例进行说明：
　　SELECT A.COL1， B.COL2

　　FROM A， B
　　WHERE A.COL3 = B.COL4；
　　假设A表为Row Soruce1，则其对应的链接操做关联列为COL 3；

　　B表为Row Soruce2，则其对应的链接操做关联列为COL 4；

　　链接类型：
　　目前为止，不管链接操做符如何，典型的链接类型共有3种：
　　排序 - - 合并链接（Sort Merge Join （SMJ） ）
　　嵌套循环（Nested Loops （NL） ）
　　哈希链接（Hash Join）
   
    另外，还有一种Cartesian product（笛卡尔积），通常状况下，尽可能避免使用。

     

　　1，排序 - - 合并链接（Sort Merge Join， SMJ）

　　内部链接过程：
　　1） 首先生成row source1须要的数据，而后对这些数据按照链接操做关联列（如A.col3）进行排序。
　　2） 随后生成row source2须要的数据，而后对这些数据按照与sort source1对应的链接操做关联列（如B.col4）进行排序。
　　3） 最后两边已排序的行被放在一块儿执行合并操做，即将2个row source按照链接条件链接起来

　　下面是链接步骤的图形表示：
　　MERGE
　　/\
　　SORTSORT
　　||
　　Row Source 1Row Source 2

　　若是row source已经在链接关联列上被排序，则该链接操做就不须要再进行sort操做，这样能够大大提升这种链接操做的链接速度，由于排序是个极其费资源的操 做，特别是对于较大的表。预先排序的row source包括已经被索引的列（如a.col3或b.col4上有索引）或row source已经在前面的步骤中被排序了。尽管合并两个row source的过程是串行的，可是能够并行访问这两个row source（如并行读入数据，并行排序）。
　　SMJ链接的例子：

　　SQL> explain plan for
　　select /*+ ordered */ e.deptno， d.deptno
　　from emp e， dept d
　　where e.deptno = d.deptno
　　order by e.deptno， d.deptno；
　　Query Plan
　　-------------------------------------
　　SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=17
　　MERGE JOIN
　　SORT JOIN
　　TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
　　SORT JOIN
　　TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]

　　排序是一个费时、费资源的操做，特别对于大表。基于这个缘由，SMJ常常不是一个特别有效的链接方法，可是若是2个row source都已经预先排序，则这种链接方法的效率也是蛮高的。

　　2，嵌套循环（Nested Loops， NL）
　　这个链接方法有驱动表（外部表）的概念。其实，该链接过程就是一个2层嵌套循环，因此外层循环的次数越少越好，这也就是咱们为何将小表或返回较小 row source的表做为驱动表（用于外层循环）的理论依据。可是这个理论只是通常指导原则，由于遵循这个理论并不能总保证使语句产生的I/O次数最少。有时 不遵照这个理论依据，反而会得到更好的效率。若是使用这种方法，决定使用哪一个表做为驱动表很重要。有时若是驱动表选择不正确，将会致使语句的性能不好、不好。
　　内部链接过程：
　　Row source1的Row 1 —— Probe ->Row source 2
　　Row source1的Row 2 —— Probe ->Row source 2
　　Row source1的Row 3 —— Probe ->Row source 2
　　……。
　　Row source1的Row n —— Probe ->Row source 2

　　从内部链接过程来看，须要用row source1中的每一行，去匹配row source2中的全部行，因此此时保持row source1尽量的小与高效的访问row source2（通常经过索引实现）是影响这个链接效率的关键问题。这只是理论指导原则，目的是使整个链接操做产生最少的物理I/O次数，并且若是遵照这 个原则，通常也会使总的物理I/O数最少。可是若是不听从这个指导原则，反而能用更少的物理I/O实现链接操做，那尽管违反指导原则吧！由于最少的物理 I/O次数才是咱们应该听从的真正的指导原则，在后面的具体案例分析中就给出这样的例子。
　　在上面的链接过程当中，咱们称Row source1为驱动表或外部表。Row Source2被称为被探查表或内部表。
　　在NESTED LOOPS链接中，Oracle读取row source1中的每一行，而后在row sourc2中检查是否有匹配的行，全部被匹配的行都被放到结果集中，而后处理row source1中的下一行。这个过程一直继续，直到row source1中的全部行都被处理。这是从链接操做中能够获得第一个匹配行的最快的方法之一，这种类型的链接能够用在须要快速响应的语句中，以响应速度为 主要目标。
　　若是driving row source（外部表）比较小，而且在inner row source（内部表）上有惟一索引，或有高选择性非惟一索引时，使用这种方法能够获得较好的效率。NESTED LOOPS有其它链接方法没有的的一个优势是：能够先返回已经链接的行，而没必要等待全部的链接操做处理完才返回数据，这能够实现快速的响应时间。
　　若是不使用并行操做，最好的驱动表是那些应用了where 限制条件后，能够返回较少行数据的的表，因此大表也可能称为驱动表，关键看限制条件。对于并行查询，咱们常常选择大表做为驱动表，由于大表能够充分利用并 行功能。固然，有时对查询使用并行操做并不必定会比查询不使用并行操做效率高，由于最后可能每一个表只有不多的行符合限制条件，并且还要看你的硬件配置是否 能够支持并行（如是否有多个CPU，多个硬盘控制器），因此要具体问题具体对待。
　　NL链接的例子：

　　SQL> explain plan for
　　select a.dname，b.sql
　　from dept a，emp b
　　where a.deptno = b.deptno；
　　Query Plan
　　-------------------------
　　SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
　　NESTED LOOPS
　　TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
　　TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]

　　3，哈希链接（Hash Join， HJ）
　　这种链接是在oracle 7.3之后引入的，从理论上来讲比NL与SMJ更高效，并且只用在CBO优化器中。
　　较小的row source被用来构建hash table与bitmap，第2个row source被用来被hansed，并与第一个row source生成的hash table进行匹配，以便进行进一步的链接。Bitmap被用来做为一种比较快的查找方法，来检查在hash table中是否有匹配的行。特别的，当hash table比较大而不能所有容纳在内存中时，这种查找方法更为有用。这种链接方法也有NL链接中所谓的驱动表的概念，被构建为hash table与bitmap的表为驱动表，当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时，这种链接方式的效率极高。

　　HASH链接的例子：

　　SQL> explain plan for
　　select /*+ use_hash（emp） */ empno
　　from emp， dept
　　where emp.deptno = dept.deptno；
　　Query Plan
　　----------------------------
　　SELECT STATEMENT[CHOOSE] Cost=3
　　HASH JOIN
　　TABLE ACCESS FULL DEPT
　　TABLE ACCESS FULL EMP

　　要使哈希链接有效，须要设置HASH_JOIN_ENABLED=TRUE，缺省状况下该参数为TRUE，另外，不要忘了还要设置 hash_area_size参数，以使哈希链接高效运行，由于哈希链接会在该参数指定大小的内存中运行，太小的参数会使哈希链接的性能比其余链接方式还 要低。

　　另外，笛卡儿乘积（Cartesian Product）
　　当两个row source作链接，可是它们之间没有关联条件时，就会在两个row source中作笛卡儿乘积，这一般由编写代码疏漏形成（即程序员忘了写关联条件）。笛卡尔乘积是一个表的每一行依次与另外一个表中的全部行匹配。在特殊状况下咱们可使用笛卡儿乘积，如在星形链接中，除此以外，咱们要尽可能不使用笛卡儿乘积，不然，本身想结果是什么吧！
　　注意在下面的语句中，在2个表之间没有链接。

　　SQL> explain plan for
　　select emp.deptno，dept，deptno
　　from emp，dept
　　Query Plan
　　------------------------
　　SLECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
　　MERGE JOIN CARTESIAN
　　TABLE ACCESS FULL DEPT
　　SORT JOIN
　　TABLE ACCESS FULL EMP

　　CARTESIAN关键字指出了在2个表之间作笛卡尔乘积。假如表emp有n行，dept表有m行，笛卡尔乘积的结果就是获得n * m行结果。

　　最后，总结一下，在哪一种状况下用哪一种链接方法比较好：

　　排序 - - 合并链接（Sort Merge Join， SMJ）：
　　a） 对于非等值链接，这种链接方式的效率是比较高的。
　　b） 若是在关联的列上都有索引，效果更好。
　　c） 对于将2个较大的row source作链接，该链接方法比NL链接要好一些。
　　d） 可是若是sort merge返回的row source过大，则又会致使使用过多的rowid在表中查询数据时，数据库性能降低，由于过多的I/O.

　　嵌套循环（Nested Loops， NL）：
　　a） 若是driving row source（外部表）比较小，而且在inner row source（内部表）上有惟一索引，或有高选择性非惟一索引时，使用这种方法能够获得较好的效率。
　　b） NESTED LOOPS有其它链接方法没有的的一个优势是：能够先返回已经链接的行，而没必要等待全部的链接操做处理完才返回数据，这能够实现快速的响应时间。

　　哈希链接（Hash Join， HJ）：
　　a） 这种方法是在oracle7后来引入的，使用了比较先进的链接理论，通常来讲，其效率应该好于其它2种链接，可是这种链接只能用在CBO优化器中，并且须要设置合适的hash_area_size参数，才能取得较好的性能。
　　b） 在2个较大的row source之间链接时会取得相对较好的效率，在一个row source较小时则能取得更好的效率。
　　c） 只能用于等值链接中

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　　Oracle执行计划的概述
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　　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在行的生命周期内惟一。
　　Recursive sql：为了执行用户语句，系统附加执行的额外操做语句，譬如对数据字典的维护等。
　　Row source（行源）：oracle执行步骤过程当中，由上一个操做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）：又称为链接的外层表，主要用于嵌套与hash链接中。通常来讲是将应用限制条件后，返回较少行源的表做为驱动表。在后面的描述中，将driving table称为链接操做的row source 1。
　　Probed table（被探查表）：链接的内层表，在咱们从driving table获得具体的一行数据后，在probed table中寻找符合条件的行，因此该表应该为较大的row source，而且对应链接条件的列上应该有索引。在后面的描述中，通常将该表称为链接操做的row source 2.
　　Concatenated index（组合索引）：一个索引若是由多列构成，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：表中某列的不一样数值数量/表的总行数若是接近于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)：经过设置db_block_multiblock_read_count能够设置一次IO能读取的数据块个数，从而有效减小全表扫描时的IO总次数，也就是经过预读机制将将要访问的数据块预先读入内存中。只有在全表扫描状况下才能使用多块读操做。
　　Table Access by rowed（经过rowid存取表，rowid lookup）：因为rowid中记录了行存储的位置，因此这是oracle存取单行数据的最快方法。
　　Index scan（索引扫描index lookup）：在索引中，除了存储每一个索引的值外，索引还存储具备此值的行对应的rowid值，索引扫描分两步1，扫描索引获得rowid；2，经过 rowid读取具体数据。每步都是单独的一次IO，因此若是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降低不少。而若是结果数据可以所有在索引中找到，则能够避免第二步操做，从而加快检索速度。
　　根据索引类型与where限制条件的不一样，有4种类型的索引扫描：
　　Index unique scan（索引惟一扫描）：存在unique或者primary key的状况下，返回单个rowid数据内容。
　　Index range scan（索引范围扫描）：1，在惟一索引上使用了range操做符（>,<,<>,>=,<=,between）；2，在组合索引上，只使用部分列进行查询；3，对非惟一索引上的列进行的查询。
　　Index full scan（索引全扫描）：须要查询的数据从索引中能够所有获得。
　　Index fast full scan（索引快速扫描）：与index full scan相似，可是这种方式下不对结果进行排序。

　　目前为止，典型的链接类型有3种：

 
　　Sort merge join（SMJ排序－合并链接）：首先生产driving table须要的数据，而后对这些数据按照链接操做关联列进行排序；而后生产probed table须要的数据，而后对这些数据按照与driving table对应的链接操做列进行排序；最后两边已经排序的行被放在一块儿执行合并操做。排序是一个费时、费资源的操做，特别对于大表。因此smj一般不是一个特别有效的链接方法，可是若是driving table和probed table都已经预先排序，则这种链接方法的效率也比较高。
　　Nested loops（NL嵌套循环）：链接过程就是将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 的全部行。Nested loops能够先返回已经链接的行，而没必要等待全部的链接操做处理完成才返回数据，这能够实现快速的响应时间。
　　Hash join（哈希链接）：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。以便进行进一步的链接。当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时，这种链接方式的效率极高。但须要设置合适的hash_area_size参数且只能用于等值链接中。
　　另外，还有一种链接类型：Cartesian product（笛卡尔积）：表的每一行依次与另一表的全部行匹配，通常状况下，尽可能避免使用。