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数据库中谓词越界问题分析

这篇文章主要介绍“数据库中谓词越界问题分析”,在日常操作中,相信很多人在数据库中谓词越界问题分析问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”数据库中谓词越界问题分析”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!

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开发环境,碰见一个谓词越界的问题,模拟这条SQL,如下所示,其中A_ID是表test的外键,并且存在索引,

SELECT 1 FROM test WHERE A_ID = 6052138 AND IS_VALID = 1

这张表的数据量,大约10万,

SQL> select count(*) from test;
 COUNT(*)
----------
    99044

查看select 1这条SQL的10053,

***************************************
BASE STATISTICAL INFORMATION
***********************
Table Stats::
  Table: TEST  Alias: TEST
    #Rows: 265702  #Blks:  13157  AvgRowLen:  180.00  ChainCnt:  0.00
Index Stats::
  Index: IDX_TEST_01  Col#: 2
    LVLS: 2  #LB: 1777  #DK: 119696  LB/K: 1.00  DB/K: 1.00  CLUF: 118505.00
  Index: IDX_TEST_02  Col#: 3
    LVLS: 2  #LB: 2339  #DK: 381  LB/K: 6.00  DB/K: 272.00  CLUF: 103794.00
  Index: IDX_TEST_03  Col#: 7
    LVLS: 2  #LB: 786  #DK: 2292  LB/K: 1.00  DB/K: 36.00  CLUF: 82804.00
  Index: PK_TEST_ID  Col#: 1
    LVLS: 2  #LB: 1652  #DK: 265702  LB/K: 1.00  DB/K: 1.00  CLUF: 238444.00
Access path analysis for TEST
***************************************
SINGLE TABLE ACCESS PATH 
  Single Table Cardinality Estimation for TEST[TEST] 
  Column (#2): A_ID(
    AvgLen: 6 NDV: 119696 Nulls: 0 Density: 0.000008 Min: 5586857 Max: 5726449
  Column (#60): IS_VALID(
    AvgLen: 3 NDV: 1 Nulls: 0 Density: 0.000002 Min: 1 Max: 1
    Histogram: Freq  #Bkts: 1  UncompBkts: 10049  EndPtVals: 1
Using prorated density: 0.000002 of col #2 as selectvity of out-of-range/non-existent value pred
  Table: TEST  Alias: TEST
    Card: Original: 265702.000000  Rounded: 1  Computed: 0.50  Non Adjusted: 0.50
  Access Path: TableScan
    Cost:  3577.48  Resp: 3577.48  Degree: 0
      Cost_io: 3565.00  Cost_cpu: 460365831
      Resp_io: 3565.00  Resp_cpu: 460365831
  Using prorated density: 0.000002 of col #2 as selectvity of out-of-range/non-existent value pred
  Access Path: index (AllEqRange)
    Index: IDX_TEST_01
    resc_io: 4.00  resc_cpu: 30301
    ix_sel: 0.000002  ix_sel_with_filters: 0.000002 
    Cost: 4.00  Resp: 4.00  Degree: 1
  Best:: AccessPath: IndexRange
  Index: IDX_TEST_01
         Cost: 4.00  Degree: 1  Resp: 4.00  Card: 0.50  Bytes: 0
***************************************
...
CBRID: TEST @ SEL$1 TableLookup allocation - Failure - : disabled by parameter

看见提示,#2这列,即A_ID,对于超出范围的、不存在的值,使用0.000002作为选择率,即这种选择率,是预估的值,不是实际计算的,换句话说,有可能对执行成本的计算,产生偏差,

Using prorated density: 0.000002 of col #2 as selectvity of out-of-range/non-existent value pred

我们从这张表,A_ID字段实际的存储,看下是否存在他所说的,“超出范围”,

SQL> select min(A_ID), max(A_ID) from TEST;
MIN(A_ID) MAX(A_ID)
--------- ---------
  6006992   6052756

上述结果展示,A_ID的取值范围是6006992-6052756,而trace中,标记A_ID的min和max则是5586857-5726449,因此,这条SQL,出现了传说中的“谓词越界”,

Min: 5586857 Max: 5726449

trace中的min和max,怎么得来的?他是读取的dba_tab_col_statistics视图,通过换算得到的,

SQL> select table_name, column_name, utl_raw.cast_to_number(low_value) low,
  2  utl_raw.cast_to_number(high_value) hight
  3  from dba_tab_col_statistics
  4  WHERE table_name='TEST' AND column_name='A_ID'
  5  and owner='BISAL';
TABLE_NAME               COLUMN_NAME                      LOW      HIGHT
------------------------ ------------------------------ -------- -----------
TEST                     A_ID                            5586857   5726449

但是庆幸的是,虽然出现了谓词越界的问题,并没有因为成本值计算偏差,导致CBO选择错误的执行计划,我觉得和这条SQL的谓词条件比较简单,有一定的关系,可选择的执行计划就这两种,

SELECT /*+gather_plan_statistics*/ 1 FROM test WHERE A_ID = 6052138 AND IS_VALID = 1
select * from table(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'ALLSTATS LAST'));
Plan hash value: 1000423460
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                   | Name        | Starts | E-Rows | A-Rows |   A-Time   | Buffers |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT            |             |      1 |        |      2 |00:00:00.01 |       6 |
|*  1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST        |      1 |      1 |      2 |00:00:00.01 |       6 |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN          | IDX_TEST_01 |      1 |      1 |      2 |00:00:00.01 |       4 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   1 - filter("IS_VALID"=1)
   2 - access("A_ID"=6052138)

因此这个案例中,虽然出现了“谓词越界”,对COST的计算,会有误差,但并未影响执行计划的选择,如果是一条谓词复杂的SQL,包含多种执行计划的可能,出现“谓词越界”,选错执行计划,形成性能问题,就是大概率了。

解决方法,就是重采集统计信息,以让COST的计算,更接近实际,避免使用默认值,让CBO作出正确选择。

到此,关于“数据库中谓词越界问题分析”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


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