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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！
