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这篇文章主要讲解了“怎么解决数据库 LOB 字段带来的性能影响”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着丸趣 TV 小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“怎么解决数据库 LOB 字段带来的性能影响”吧！
今天开发人员反映一个 SQL 查询时间大概 2 - 3 分钟：
SELECT * FROM (SELECT ROWNUM AS ROWNUMBER__, T.*
FROM (Select T1.CONSULTINGCODE AS ConsultingCode ,
T1.CATEGORY AS Category ,
T1.CUSCODE AS CusCode ,
T1.ORDERCODE AS OrderCode ,
T1.WARECODE AS WareCode ,
DECRYPTBYKEY(T1.MOBILEPHONE) AS MobilePhone ,
DECRYPTBYKEY(T1.EMAILENCRYPT) AS EmailEncrypt ,
T1.ASSIGNTIME AS AssignTime ,
T1.REPLIER AS Replier ,
T1.REPLYCODE AS ReplyCode ,
T1.REPLYDATE AS ReplyDate ,
T1.BYWAY AS ByWay ,
T1.CREATETIME AS CreateTime ,
T1.EVALUATE AS Evaluate ,
T1.EXPIREMAN AS ExpireMan ,
T1.EXPIREREASON AS ExpireReason ,
T1.CONSULTINGTYPEID AS ConsultingTypeID ,
T1.STATUS AS Status ,
T1.QUESTION AS Question ,
T1.MAILCONTENTS AS MailContents ,
T1.REPLYCONTENT AS ReplyContent ,
T1.ENCEMAIL AS EncEmail
From mbs7_crm.KH_Consulting T1 left Join mbs7_crm.KH_Customer T2 on T1.CUSCODE = T2.CUSCODE ORDER BY T1.STATUS ASC, T1.CREATETIME ASC) T WHERE CreateTime = date 2013-9-1
AND ReplyCode IN (128)
AND CreateTime = timestamp 2013-9-30 23:59:59
AND ROWNUM = 10000) TEMP
WHERE ROWNUMBER__ 0分析：
该语句从执行计划来看，走了时间索引，返回记录是 1 千多，如果全部查询出来进度很慢（分页的翻页操作很慢），后来发现该语句的性能主要是消耗在：字段 Question，“MailContents”, Category 和 ReplyContent 上，把这 4 个字段注释小，查询时间在 5s 内，后来发现这 4 个字段为 CLOB 字段类型, 因为 CLOB 字段这种字段类型的存储方式是比较复杂的，如果该 CLOB 字段内容超出一定值，会用指针指向另一个 SEGMENT，把内容存放在新的 SEGMENT; 这样当访问的时候，会出现 IO 次数增加, 从而影响性能，并且 CLOB 类型有独立的回滚机制，当一致性读的行数较多时，响应时间很慢，而就算存储的内容较小，CLOB 本身也会调用系统内部的函数进行匹配和寻址，也是很消耗 CPU 时间的.
解决方案：
经与开发人员沟通，该表的此四个字段其实实际存储内容远没有超出 4000 个字节（varchar2 的最大长度），当初设计的时候没有考虑精准，于是计划把这些字段类型按照下列方法重新调整：
alter table mbs7_crm.KH_Consulting add (QUESTION2 varchar2(2000));
update mbs7_crm.KH_Consulting set QUESTION2=dbms_lob.substr(QUESTION,4000);
alter table mbs7_crm.KH_Consulting drop column QUESTION;
alter table mbs7_crm.KH_Consulting rename column QUESTION2 to QUESTION;修改后，重新查询，在 5S 内。
感谢各位的阅读，以上就是“怎么解决数据库 LOB 字段带来的性能影响”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么解决数据库 LOB 字段带来的性能影响这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是丸趣 TV，丸趣 TV 小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
