采用MERGE 语句的非关联形式提升SQL性能

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    今天照例巡查垃圾sql时,发现一个跑了很长时间的sql,且其执行计划也非常的大,这个sql非常可疑,得排查排查:

    img

    第一步,照例查询内存中的执行计划:

    SELECT *** FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR('17t226txddfy5',0,'advanced'));**

    img

    img

    可以看出执行计划的cost花费非常的大,且Predicate Information(即谓语)部分全是filter过滤的,怎么会没有access访问呢???????拿出其具体的sql语句:

    MERGE INTO FLN_RCW_CM_ENGINE_BLACK_PURIFI BLACK_PURIFI

    USING (SELECT *****

    FROM (SELECT T.*,

    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY CERTIFICATION_NO_18, INFO_CHARACTER, FILTER_CONFIG_ID ORDER BY CERTIFICATION_NO_18) NUM

    FROM FLN_RCW_CM_T_ENGINE_BLACK T) T

    WHERE NUM = 1) BLACK

    ON (BLACK_PURIFI.CERTIFICATION_NO_18 = BLACK.CERTIFICATION_NO_18 AND BLACK_PURIFI.INFO_CHARACTER = BLACK.INFO_CHARACTER AND (BLACK.FILTER_CONFIG_ID IS NULL OR BLACK_PURIFI.FILTER_CONFIG_ID = BLACK.FILTER_CONFIG_ID) AND BLACK_PURIFI.DATE_DELETE IS NULL)

    WHEN MATCHED THEN

    UPDATE

    SET BATCH_DATE = :B1,

    FLAG_DELETE = 'N',

    PURIFICATION_DATE = :B1

    WHEN NOT MATCHED THEN

    INSERT

    VALUES

    (:B1,

    BLACK.CERTIFICATION_NO_18,

    BLACK.FILTER_GRADE,

    BLACK.FILTER_GRADE_CONTENT,

    BLACK.INFO_CHARACTER,

    BLACK.INFO_CHARACTER_CONTENT,

    'Y',

    TO_DATE(:B1,

    'yyyy-mm-dd'),

    'N',

    NULL,

    SYSDATE,

    SYSDATE,

    :B1,

    BLACK.FILTER_CONFIG_ID)

    ;

    我们看看其数据量吧,我之前提出过一个观念:任何离开数据量来谈sql优化都是没有意义的:

    select *** from vw_table_lhr v where v.TABLE_NAME in ('FLN_RCW_CM_ENGINE_BLACK_PURIFI','FLN_RCW_CM_T_ENGINE_BLACK');**

    img

    可以看出,统计信息是最近收集的,一张是小表,一张是大表,根据sql语句可以看出该sql是属于典型的用小表来更新大表,根据原来的执行计划看出走的是NL连接,且内表是全表扫描,这样的话内表大约要要访问94W+次,每次都对10G的大表来全表扫描的,大家知道,NL连接至少要保证内表的关联列有个索引,外表返回的结果集非常的小这个时候效率才非常的高,但是这里呢????神马都不满足,,,,,你还敢走NL??????脑残,,,,,所以这个执行计划很恐怖的,当然也是错误的执行计划,这里应该走hash连接,或者利用一下索引神马的,当然,这里如果只是单纯的update语句的话,我们可以采用快速游标更新法,效率是非常好的,但是这里同时涉及到update和insert语句,根据经验这个应该修改为merge语句的非关联形式的表对表的更新,所以优化后的sql如下:

    优化后的sql:

    MERGE INTO RISKREPT.FLN_RCW_CM_ENGINE_BLACK_PURIFI BLACK_PURIFI

    USING (SELECT BLACK_PURIFI.ROWID ROWIDS,

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    小麦苗

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