SQL优化之如何使用索引

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这篇文章主要介绍 SQL 优化之如何使用索引，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

下面  sql 30 秒执行出结果，查看  sql  谓词中有  like ，我们知道谓词中有这样的语句是不走索引的（为了保护客户的隐私，表名和部分列已经重命名）。

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SELECT /*+1*/

CHECKNUM AS PINGZBSM,

CHECKDATE,

XXXMODE,

XXXRESULT,

(SELECT RESULT 

FROM (select ID,to_char(WMSYS.WM_CONCAT(xxxnum||xxxtype||xxxmode||xxxresult)) RESULT 

 from OOOO_XXXCHECKLOG 

 WHERE CHECKDATE BETWEEN DATE 2018-05-04  AND DATE 2018-05-04  and xxxtype like  %PAR

 GROUP BY ID

 ) b where b.id=a.id

) RESULT,

CLERKNUM AS CHECKNUM

FROM OOO_XXXECHECKLOG A;

逻辑读 600 多万。查看索引情况如下

表过滤返回数据量如下：

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SQL  select count(*) from OOOO_XXXCHECKLOG;

2799616

select count(*) from OOOO_XXXCHECKLOG WHERE CHECKDATE BETWEEN DATE 2018-05-04  AND DATE 2018-05-04  and xxxtype like  %PAR ;

 12856

select count(*) from OOOO_XXXCHECKLOG WHERE CHECKDATE BETWEEN DATE 2018-05-04  AND DATE 2018-05-04 ;

197984

通过查询上面返回数据可知，因为 xxxtype 不走索引，所以通过索引要回表 197984 次，如果走了索引只回表 12856 次。

下面我们建立 REVERSE 索引 IDX_ID_TYPE_RE

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SELECT /*+OOOO_XXXCHECKLOG index(IDX_ID_TYPE_RE) 2*/

CHECKNUM AS PINGZBSM,

CHECKDATE,

XXXMODE,

XXXRESULT,

(SELECT RESULT 

FROM (select ID,to_char(WMSYS.WM_CONCAT(xxxnum||xxxtype||xxxmode||xxxresult)) RESULT 

 from OOOO_XXXCHECKLOG 

 WHERE CHECKDATE BETWEEN DATE 2018-05-04  AND DATE 2018-05-04  and REVERSE(xxxtype) like  RAP%

 GROUP BY ID

 ) b where b.id=a.id

) RESULT,

CLERKNUM AS CHECKNUM

FROM OOO_XXXECHECKLOG A;

查看执行计划如下，逻辑读将为 300 万，但是时间还是维持在  18  秒，根本原因在于这个索引因为标量子查询的问题被访问 700  万次导致。

下面我们改写 sql 如下

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SELECT /*+ index(OOOO_XXXCHECKLOG IDX_ID_TYPE_RE) 3*/

CHECKNUM AS PINGZBSM,

CHECKDATE,

XXXMODE,

XXXRESULT,

B.RESULT,

CLERKNUM AS CHECKNUM

FROM OOO_XXXECHECKLOG A

left join (select ID,to_char(WMSYS.WM_CONCAT(xxxnum||xxxtype||xxxmode||xxxresult)) RESULT 

 from OOOO_XXXCHECKLOG 

 WHERE CHECKDATE BETWEEN DATE 2018-05-04  AND DATE 2018-05-04  and REVERSE(xxxtype) like  RAP%

 GROUP BY ID

 ) b on b.id=a.id;

执行计划中出现 index_skip_scan。 

下面我们创建如下索引:

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create index idx_date_seal_re on OOOO_XXXCHECKLOG(CHECKDATE,REVERSE(xxxtype));

可以看到，逻辑读降到 64424， 50  个物理读是因为刚刚创建索引的原因， sql  也秒出。

以上是“SQL 优化之如何使用索引”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道！