Oracle优化SQL基础

2016-12-30 19:50:04来源:CSDN作者:u011098327人点击

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,表之间的连接等内容。

    并有总结和概述,便于理解与记忆!

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目录

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    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) 通过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) 索引唯一扫描(index unique scan)

     (2) 索引范围扫描(index range scan)

           在非唯一索引上都使用索引范围扫描。使用index rang scan的3种情况:

        (a) 在唯一索引列上使用了range操作符(> < <> >= <= between)

        (b) 在组合索引上,只使用部分列进行查询,导致查询出多行

        (c) 对非唯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)


    三、表之间的连接


    1,排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ)

    2,嵌套循环(Nested Loops, NL)

    3,哈希连接(Hash Join, HJ)

    另外,笛卡儿乘积(Cartesian Product)


    总结Oracle连接方法

    

    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,而是系统自己给加上的。 对每个表都有一个rowid的伪列,但是表中并不物理存储ROWID列的值。不过你可以像使用其它列那样使用它,但是不能删除改列,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唯一的,即即使该行产生行迁移,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,我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总是隐含的发出一些recursive SQL语句,来修改数据字典信息,以便用户可以成功的执行该DDL语句。当需要的数据字典信息没有在共享内存中时,经常会发生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语句的执行情况,在需要的时候,ORACLE会自动的在内部执行这些语句。当然DML语句与SELECT都可能引起recursive SQL.简单的说,我们可以将触发器视为recursive SQL.
  Row Source(行源):用在查询中,由上一操作返回的符合条件的行的集合,即可以是表的全部行数据的集合;也可以是表的部分行数据的集合;也可以为对上2个row source进行连接操作(如join连接)后得到的行数据集合。
  
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连接中。如果该row source返回较多的行数据,则对所有的后续操作有负面影响。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。一般说来,是应用查询的限制条件后,返回较少行源的表作为驱动表,所以如果一个大表在WHERE条件有有限制条件(如等值限 制),则该大表作为驱动表也是合适的,所以并不是只有较小的表可以作为驱动表,正确说法应该为应用查询的限制条件后,返回较少行源的表作为驱动表。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。在我们后面的描述中,一般将该表称为连接操作的row source 1.
  
Probed Table(被探查表):该表又称为内层表(INNER TABLE)。在我们从驱动表中得到具体一行的数据后,在该表中寻找符合连接条件的行。所以该表应当为大表(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。在我们后面的描述中,一般将该表称为连接操作的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, ……),则我们称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。当我们进行查询时可以使用“where col1 = ? ”,也可以使用“where col1 = ? and col2 = ?”,这样的限制条件都会使用索引,但是“where col2 = ? ”查询就不会使用该索引。所以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):比较一下列中唯一键的数量和表中的行数,就可以判断该列的可选择性。 如果该列的“唯一键的数量/表中的行数”的比值越接近1,则该列的可选择性越高,该列就越适合创建索引,同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读取表中所有的行,并检查每一行是否满足语句的WHERE限制条件一个多块读操作可以使一次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,提高了系统的吞吐量,所以利用多块读的方法可以十分高效地实现全表扫描,而且只有在全表扫描的情况下才能使用多块读操作。在这种访问模 式下,每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) 通过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,所以通过ROWID来存取数据可以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作,一次I/O只能读取一个数据块。我们会经常在执行计划中看到该存取方法,如通过索引查询数据。
  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)
  我们先通过index查找到数据对应的rowid值(对于非唯一索引可能返回多个rowid值),然后根据rowid直接从表中得到具体的数据,这 种查找方式称为索引扫描或索引查找(index lookup)。一个rowid唯一的表示一行数据,该行对应的数据块是通过一次i/o得到的,在此情况下该次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。
  索引扫描可以由2步组成:

  (1) 扫描索引得到对应的rowid值。 
  (2) 通过找到的rowid从表中读出具体的数据。
  每步都是单独的一次I/O,但是对于索引,由于经常使用,绝大多数都已经CACHE到内存中,所以第1步的 I/O经常是逻辑I/O,即数据可以从内存中得到。但是对于第2步来说,如果表比较大,则其数据不可能全在内存中,所以其I/O很有可能是物理I/O,这 是一个机械操作,相对逻辑I/O来说,是极其费时间的。所以如果多大表进行索引扫描,取出的数据如果大于总量的5% —— 10%,使用索引扫描会效率下降很多。如下列所示:

  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


  但是如果查询的数据能全在索引中找到,就可以避免进行第2步操作,避免了不必要的I/O,此时即使通过索引扫描取出的数据比较多,效率还是很高的
  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,如果sql语句中对索引列进行排序,因为索引已经预先排序好了,所以在执行计划中不需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]

  从这个例子中可以看到:因为索引是已经排序了的,所以将按照索引的顺序查询出符合条件的行,因此避免了进一步排序操作。
  根据索引的类型与where限制条件的不同,有4种类型的索引扫描:
  索引唯一扫描(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) 索引唯一扫描(index unique scan)
  通过唯一索引查找一个数值经常返回单个ROWID.如果存在UNIQUE 或PRIMARY KEY 约束(它保证了语句只存取单行)的话,Oracle经常实现唯一性扫描。
  使用唯一性约束的例子:
  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,在唯一索引上使用索引范围扫描的典型情况下是在谓词(where限制条件)中使用了范围操作符(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]


  在非唯一索引上,谓词col = 5可能返回多行数据,所以在非唯一索引上都使用索引范围扫描。
  使用index rang scan的3种情况:
  (a) 在唯一索引列上使用了range操作符(> < <> >= <= between)
  (b) 在组合索引上,只使用部分列进行查询,导致查询出多行
  (c) 对非唯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。而且此时查询出的数据都必须从索引中可以直接得到。
  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)
  扫描索引中的所有的数据块,与 index full scan很类似,但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,可以使用多块读功能,也可以使用并行读入,以便获得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]


  三、表之间的连接

 
  Join是一种试图将两个表结合在一起的谓词,一次只能连接2个表,表连接也可以被称为表关联。在后面的叙 述中,我们将会使用“row source”来代替“表”,因为使用row source更严谨一些,并且将参与连接的2个row source分别称为row source1和row source 2.Join过程的各个步骤经常是串行操作,即使相关的row source可以被并行访问,即可以并行的读取做join连接的两个row source的数据,但是在将表中符合限制条件的数据读入到内存形成row source后,join的其它步骤一般是串行的。有多种方法可以将2个表连接起来,当然每种方法都有自己的优缺点,每种连接类型只有在特定的条件下才会 发挥出其最大优势。
  row source(表)之间的连接顺序对于查询的效率有非常大的影响。通过首先存取特定的表,即将该表作为驱动表,这样可以先应用某些限制条件,从而得到一个 较小的row source,使连接的效率较高,这也就是我们常说的要先执行限制条件的原因。一般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的连接条件的中操作符的不同,可以将连接分为等值连接(如WHERE A.COL3 = B.COL4)、非等值连接(WHERE A.COL3 > B.COL4)、外连接(WHERE A.COL3 = B.COL4(+))。上面的各个连接的连接原理都基本一样,所以为了简单期间,下面以等值连接为例进行介绍。
  在后面的介绍中,都以以下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,则其对应的连接操作关联列为COL 3;

  B表为Row Soruce2,则其对应的连接操作关联列为COL 4;

  连接类型:
  目前为止,无论连接操作符如何,典型的连接类型共有3种:
  
排序 - - 合并连接(Sort Merge Join (SMJ) )
  嵌套循环(Nested Loops (NL) )
  哈希连接(Hash Join)

  另外,还有一种Cartesian product(笛卡尔积),一般情况下,尽量避免使用。


  1,排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ)

  内部连接过程
  1) 首先生成row source1需要的数据,然后对这些数据按照连接操作关联列(如A.col3)进行排序。
  2) 随后生成row source2需要的数据,然后对这些数据按照与sort source1对应的连接操作关联列(如B.col4)进行排序。
  3) 最后两边已排序的行被放在一起执行合并操作,即将2个row source按照连接条件连接起来

  下面是连接步骤的图形表示:
  MERGE
  //
  SORTSORT
  ||
  Row Source 1Row Source 2


  如果row source已经在连接关联列上被排序,则该连接操作就不需要再进行sort操作,这样可以大大提高这种连接操作的连接速度,因为排序是个极其费资源的操 作,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,但是可以并行访问这两个row source(如并行读入数据,并行排序)。
  SMJ连接的例子:

  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、费资源的操作,特别对于大表。基于这个原因,SMJ经常不是一个特别有效的连接方法,但是如果2个row source都已经预先排序,则这种连接方法的效率也是蛮高的。

  2,嵌套循环(Nested Loops, NL)
  这个连接方法有驱动表(外部表)的概念。其实,该连接过程就是一个2层嵌套循环,所以外层循环的次数越少越好,这也就是我们为什么将小表或返回较小 row source的表作为驱动表(用于外层循环)的理论依据。但是这个理论只是一般指导原则,因为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 不遵守这个理论依据,反而会获得更好的效率。如果使用这种方法,决定使用哪个表作为驱动表很重要。有时如果驱动表选择不正确,将会导致语句的性能很差、很差。
  内部连接过程:
  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


  从内部连接过程来看,需要用row source1中的每一行,去匹配row source2中的所有行,所以此时保持row source1尽可能的小与高效的访问row source2(一般通过索引实现)是影响这个连接效率的关键问题。这只是理论指导原则,目的是使整个连接操作产生最少的物理I/O次数,而且如果遵守这 个原则,一般也会使总的物理I/O数最少。但是如果不遵从这个指导原则,反而能用更少的物理I/O实现连接操作,那尽管违反指导原则吧!因为最少的物理 I/O次数才是我们应该遵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。
  在上面的连接过程中,我们称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连接中,Oracle读取row source1中的每一行,然后在row sourc2中检查是否有匹配的行,所有被匹配的行都被放到结果集中,然后处理row source1中的下一行。这个过程一直继续,直到row source1中的所有行都被处理。这是从连接操作中可以得到第一个匹配行的最快的方法之一,这种类型的连接可以用在需要快速响应的语句中,以响应速度为 主要目标。
  如果driving row source(外部表)比较小,并且在inner row source(内部表)上有唯一索引,或有高选择性非唯一索引时,使用这种方法可以得到较好的效率。NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是: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才返回数据,这可以实现快速的响应时间。
  如果不使用并行操作,最好的驱动表是那些应用了where 限制条件后,可以返回较少行数据的的表,所以大表也可能称为驱动表,关键看限制条件。对于并行查询,我们经常选择大表作为驱动表,因为大表可以充分利用并 行功能。当然,有时对查询使用并行操作并不一定会比查询不使用并行操作效率高,因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件,而且还要看你的硬件配置是否 可以支持并行(如是否有多个CPU,多个硬盘控制器),所以要具体问题具体对待。
  NL连接的例子:
  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,哈希连接(Hash Join, HJ)
  这种连接是在oracle 7.3以后引入的,从理论上来说比NL与SMJ更高效,而且只用在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,以便进行进一步的连接。Bitmap被用来作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比较大而不能全部容纳在内存中时,这种查找方法更为有用。这种连接方法也有NL连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,这种连接方式的效率极高。

  HASH连接的例子:
  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

  要使哈希连接有效,需要设置HASH_JOIN_ENABLED=TRUE,缺省情况下该参数为TRUE,另外,不要忘了还要设置 hash_area_size参数,以使哈希连接高效运行,因为哈希连接会在该参数指定大小的内存中运行,过小的参数会使哈希连接的性能比其他连接方式还 要低。


  另外,笛卡儿乘积(Cartesian Product)
  当两个row source做连接,但是它们之间没有关联条件时,就会在两个row source中做笛卡儿乘积,这通常由编写代码疏漏造成(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一个表中的所有行匹配。在特殊情况下我们可以使用笛卡儿乘积,如在星形连接中,除此之外,我们要尽量不使用笛卡儿乘积,否则,自己想结果是什么吧!
  注意在下面的语句中,在2个表之间没有连接。
  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个表之间做笛卡尔乘积。假如表emp有n行,dept表有m行,笛卡尔乘积的结果就是得到n * m行结果。


  最后,总结一下,在哪种情况下用哪种连接方法比较好:

  排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ):
  a) 对于非等值连接,这种连接方式的效率是比较高的。
  b) 如果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做连接,该连接方法比NL连接要好一些。
  d) 但是如果sort merge返回的row source过大,则又会导致使用过多的rowid在表中查询数据时,数据库性能下降,因为过多的I/O.

  嵌套循环(Nested Loops, NL):
  a) 如果driving row source(外部表)比较小,并且在inner row source(内部表)上有唯一索引,或有高选择性非唯一索引时,使用这种方法可以得到较好的效率。
  b) NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是: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才返回数据,这可以实现快速的响应时间。

  哈希连接(Hash Join, HJ):
  a) 这种方法是在oracle7后来引入的,使用了比较先进的连接理论,一般来说,其效率应该好于其它2种连接,但是这种连接只能用在CBO优化器中,而且需要设置合适的hash_area_size参数,才能取得较好的性能。
  b) 在2个较大的row source之间连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) 只能用于等值连接中


  +++
  
Oracle执行计划的概述
  ---

  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。
  I
ndex 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。

  另外,还有一种连接类型:Cartesian product(笛卡尔积):表的每一行依次与另外一表的所有行匹配,一般情况下,尽量避免使用。


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