倾斜值传入导致sql资源消耗升高的案例分析

局方监控系统反馈2014-12-31 19：30：00-20：00：00这段时间db time上升较大，sql_id 88wdzpr9mv2wy消耗了12%以上的db time sql在shared pool的执行计划 sys@CRMDB4select * from table(dbms_xplan.display_cursor('88wdzpr9mv2wy')); PLAN_TABLE_OUTPUT ---

局方监控系统反馈2014-12-31 19：30：00-20：00：00这段时间db time上升较大，sql_id 88wdzpr9mv2wy消耗了12%以上的db time

sql在shared pool的执行计划

sys@CRMDB4>select * from table(dbms_xplan.display_cursor('88wdzpr9mv2wy'));

PLAN_TABLE_OUTPUT
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  88wdzpr9mv2wy, child number 0
-------------------------------------
SELECT RECEPTION_ID,
       TRADE_CODE,
       AMOUNT,
       BANK_TYPE,
       ACCOUNT_TYPE,
       SRC_ACCOUNT_ID,
       DEST_ACCOUNT_ID,
       DEAL_TIME,
       RESULT,
       REC_TYPE,
       STATUS,
       entity_id,
       balance,
       is_rollback
  FROM (SELECT b.RECEPTION_ID,
               b.TRADE_CODE,
               b.AMOUNT,
               b.BANK_TYPE,
               b.ACCOUNT_TYPE,
               b.SRC_ACCOUNT_ID,
               b.DEST_ACCOUNT_ID,
               b.DEAL_TIME,
               b.RESULT,
               b.REC_TYPE,
               b.STATUS,
               b.entity_id,
               b.balance,
               b.is_rollback,
               rownum AS rn
          FROM (SELECT t.RECEPTION_ID,
                       t.TRADE_CODE,
                       t.AMOUNT,
                       t.BANK_TYPE,
                       t.ACCOUNT_TYPE,
                       t.SRC_ACCOUNT_ID,
                       t.DEST_ACCOUNT_ID,
                       t.DEAL_TIME,
                       t.RESULT,
                       m.REC_TYPE,
                       m.STATUS,
                       m.entity_id,
                       m.balance,
                       m.is_rollback
                  FROM cvs_rec_banktask t, cvs_reception m
                 WHERE t.RECEPTION_ID = m.RECEPTION_ID
                   AND t.DEAL_TIME BETWEEN to_date(:StartData, 'yyyymmdd') AND
                       to_date(:EndtData, 'yyyymmdd') + 1
                   AND t.ACCOUNT_TYPE = :AccountType
                    AND m.org_id = :SiteId
                    AND m.region = t.region
                   AND m.region = :Region
                 ORDER BY t.DEAL_TIME DESC) b
         WHERE rownum  WHERE rn > to_number(:up) * to_number(:down) - to_number(:down);
 
  Plan hash value: 511419205
 
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                          | Name              | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                   |                   |  1239 |   245K|  4582   (1)| 00:00:55 |
|*  1 |  VIEW                              |                   |  1239 |   245K|  4582   (1)| 00:00:55 |
|*  2 |   COUNT STOPKEY                    |                   |       |       |            |          |
|   3 |    VIEW                            |                   |  1239 |   229K|  4582   (1)| 00:00:55 |
|*  4 |     SORT ORDER BY STOPKEY          |                   |  1239 |   168K|  4582   (1)| 00:00:55 |
|*  5 |      FILTER                        |                   |       |       |            |          |
|*  6 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID  | CVS_REC_BANKTASK  |     1 |    77 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   7 |        NESTED LOOPS                |                   |  1239 |   168K|  4581   (1)| 00:00:55 |
|*  8 |         TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| CVS_RECEPTION     |  1239 | 76818 |   862   (1)| 00:00:11 |
|*  9 |          INDEX SKIP SCAN           | IDX_CVS_RECEPTION |  1239 |       |   101   (0)| 00:00:02 |
|* 10 |         INDEX RANGE SCAN           | IDX_REC_BANKTASK  |     1 |       |     2   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
 
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
 
   1 - filter("RN">TO_NUMBER(:UP)*TO_NUMBER(:DOWN)-TO_NUMBER(:DOWN))
   2 - filter(ROWNUM    4 - filter(ROWNUM    5 - filter(TO_DATE(:ENDTDATA,'yyyymmdd')+1>=TO_DATE(:STARTDATA,'yyyymmdd'))
   6 - filter("T"."DEAL_TIME"               "T"."DEAL_TIME">=TO_DATE(:STARTDATA,'yyyymmdd') AND "T"."ACCOUNT_TYPE"=TO_NUMBER(:ACCOUNTTYPE)
              AND "T"."REGION"=TO_NUMBER(:REGION))
   8 - filter("M"."REGION"=TO_NUMBER(:REGION))
   9 - access("M"."ORG_ID"=:SITEID)
       filter("M"."ORG_ID"=:SITEID)
  10 - access("T"."RECEPTION_ID"="M"."RECEPTION_ID")

sql的历史执行计划：

sys@CRMDB4>select * from table(dbms_xplan.display_awr('88wdzpr9mv2wy'));

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID 88wdzpr9mv2wy
--------------------
SELECT RECEPTION_ID,
       TRADE_CODE,
       AMOUNT,
       BANK_TYPE,
       ACCOUNT_TYPE,
       SRC_ACCOUNT_ID,
       DEST_ACCOUNT_ID,
       DEAL_TIME,
       RESULT,
       REC_TYPE,
       STATUS,
       entity_id,
       balance,
       is_rollback
  FROM (SELECT b.RECEPTION_ID,
               b.TRADE_CODE,
               b.AMOUNT,
               b.BANK_TYPE,
               b.ACCOUNT_TYPE,
               b.SRC_ACCOUNT_ID,
               b.DEST_ACCOUNT_ID,
               b.DEAL_TIME,
               b.RESULT,
               b.REC_TYPE,
               b.STATUS,
               b.entity_id,
               b.balance,
               b.is_rollback,
               rownum AS rn
          FROM (SELECT t.RECEPTION_ID,
                       t.TRADE_CODE,
                       t.AMOUNT,
                       t.BANK_TYPE,
                       t.ACCOUNT_TYPE,
                       t.SRC_ACCOUNT_ID,
                       t.DEST_ACCOUNT_ID,
                       t.DEAL_TIME,
                       t.RESULT,
                       m.REC_TYPE,
                       m.STATUS,
                       m.entity_id,
                       m.balance,
                       m.is_rollback
                  FROM cvs_rec_banktask t, cvs_reception m
                 WHERE t.RECEPTION_ID = m.RECEPTION_ID
                   AND t.DEAL_TIME BETWEEN to_date(:StartData, 'yyyymmdd') AND
                       to_date(:EndtData, 'yyyymmdd') + 1
                   AND t.ACCOUNT_TYPE = :AccountType
                    AND m.org_id = :SiteId
                    AND m.region = t.region
                   AND m.region = :Region
                 ORDER BY t.DEAL_TIME DESC) b
         WHERE rownum  WHERE rn > to_number(:up) * to_number(:down) - to_number(:down);


Plan hash value: 511419205

--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                          | Name              | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                   |                   |       |       |  3453 (100)|          |
|   1 |  VIEW                              |                   |   913 |   180K|  3453   (1)| 00:00:42 |
|   2 |   COUNT STOPKEY                    |                   |       |       |            |          |
|   3 |    VIEW                            |                   |   913 |   169K|  3453   (1)| 00:00:42 |
|   4 |     SORT ORDER BY STOPKEY          |                   |   913 |   123K|  3453   (1)| 00:00:42 |
|   5 |      FILTER                        |                   |       |       |            |          |
|   6 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID  | CVS_REC_BANKTASK  |     1 |    77 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   7 |        NESTED LOOPS                |                   |   913 |   123K|  3452   (1)| 00:00:42 |
|   8 |         TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| CVS_RECEPTION     |   913 | 56606 |   711   (0)| 00:00:09 |
|   9 |          INDEX SKIP SCAN           | IDX_CVS_RECEPTION |   913 |       |    74   (0)| 00:00:01 |
|  10 |         INDEX RANGE SCAN           | IDX_REC_BANKTASK  |     1 |       |     2   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------


36 rows selected.

sql历史中只出现过一种执行计划，这个表示该sql在awr中没有出现多种执行计划而导致性能出现差异。

相关表的统计信息：

CVS_RECEPTION表的统计信息：
Table                                  Number                        Empty    Chain Average Global         Sample Date
Name                                  of Rows          Blocks       Blocks    Count Row Len Stats            Size MM-DD-YYYY
------------------------------ -------------- --------------- ------------ -------- ------- ------ -------------- ----------
CVS_RECEPTION                       2,257,580          305,08            0        0      90 YES           112,879 01-03-2015

Column                             Distinct              Number       Number         Sample Date
Name                                 Values     Density Buckets        Nulls           Size MM-DD-YYYY
------------------------------ ------------ ----------- ------- ------------ -------------- ----------
REGION                                    1  1.00000000       1            0        112,879 01-03-2015
ORG_ID                                1,822   .00054885       1            0        112,879 01-03-2015
REC_TYPE                                  9   .11111111       1            0        112,879 01-03-2015
ENTITY_ID                         1,228,762   .00000081       1        5,820        112,588 01-03-2015

Index                                      Leaf       Distinct         Number      AV      Av      Cluster Date
Name                           BLV         Blks           Keys        of Rows     LEA    Data       Factor MM-DD-YYYY
------------------------------ --- ------------ -------------- -------------- ------- ------- ------------ ----------
PK_CVS_RECEPTION                 2       14,508      2,175,180      2,175,180       1       1    2,086,155 01-03-2015
IDX_CVS_REGION_REC_DATE          2       13,965      1,671,330      2,279,948       1       1    2,181,132 01-03-2015
IDX_CVS_RECEPTION                2       18,852          1,822      2,296,873      23   1,694    1,384,453 01-03-2015
IDX_CVS_RECEPTION_ENTITY_ID      2       12,855      1,228,762      2,324,396       1       1    2,318,265 01-03-2015
IDX_CVS_RECEPTION_FORMNUM        2        6,760              1      2,225,924   6,760  35,358       35,358 01-03-2015

Index                          Column                          Col Column
Name                           Name                            Pos Details
------------------------------ ------------------------------ ---- ------------------------
IDX_CVS_RECEPTION              REC_TYPE                          1 VARCHAR2(10) NOT NULL
                               ORG_ID                            2 VARCHAR2(8) NOT NULL

CVS_REC_BANKTASK表的统计信息：
Table                                  Number                        Empty    Chain Average Global         Sample Date
Name                                  of Rows          Blocks       Blocks    Count Row Len Stats            Size MM-DD-YYYY
------------------------------ -------------- --------------- ------------ -------- ------- ------ -------------- ----------
CVS_REC_BANKTASK                    3,899,140          452,98            0        0      77 YES           194,957 01-04-2015

Column                             Distinct              Number       Number         Sample Date
Name                                 Values     Density Buckets        Nulls           Size MM-DD-YYYY
------------------------------ ------------ ----------- ------- ------------ -------------- ----------
REGION                                    1  1.00000000       1            0        194,957 01-04-2015
RECEPTION_ID                      3,899,140   .00000026       1            0        194,957 01-04-2015
ACCOUNT_TYPE                              1  1.00000000       1            0        194,957 01-04-2015
DEAL_TIME                         2,644,869   .00000038       1            0        194,957 01-04-2015

Index                                      Leaf       Distinct         Number      AV      Av      Cluster Date
Name                           BLV         Blks           Keys        of Rows     LEA    Data       Factor MM-DD-YYYY
------------------------------ --- ------------ -------------- -------------- ------- ------- ------------ ----------
IDX_REC_BANKTASK                 2       25,300      3,721,460      3,721,460       1       1    3,503,660 01-04-2015

Index                          Column                          Col Column
Name                           Name                            Pos Details
------------------------------ ------------------------------ ---- ------------------------
IDX_REC_BANKTASK               RECEPTION_ID                      1 VARCHAR2(32) NOT NULL

sql的历史执行信息：

sys@CRMDB4>@sqlhis_add.sql
Enter value for sql_id: 88wdzpr9mv2wy
old  27:            and a.sql_id = '&sql_id'
new  27:            and a.sql_id = '88wdzpr9mv2wy'

BEGIN_TIME          INSTANCE_NUMBER MODULE                          PLAN_HASH_VALUE       EXEC    PER_GET   PER_ROWS     TIME_S   PER_READ
------------------- --------------- ------------------------------ ---------------- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
2015-01-05 08:00:30               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205         70      93172        8.9      14.91     719.01
2015-01-04 20:30:29               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        119      98962        9.1       4.61     473.61
2015-01-04 19:00:34               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        727      32261       28.2        .58      47.44
2015-01-04 17:30:13               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        180      78200       21.1       4.24     425.64
2015-01-04 16:30:54               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205         70     277336        9.8      11.37     584.23
2015-01-04 09:30:18               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205         74     181718       14.5      15.93     988.64
2015-01-04 07:30:17               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205         12      17221        9.2      18.77    2430.75
2015-01-03 22:00:19               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205         47          0        9.8      15.35      867.7
2015-01-03 18:00:39               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205         93       9879        8.9          6     344.46
2015-01-03 17:30:32               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        143      94887        9.2       3.04     248.31
2015-01-03 15:30:04               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205         40     467928        9.6       6.06     272.18
2015-01-03 15:00:40               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205         88      38890        7.7       8.39     669.23
2015-01-02 18:00:28               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        436      63315       26.1       1.02      82.67
2015-01-02 10:30:13               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        740     707283         27       6.15       9.71
2015-01-02 10:00:06               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        256     531298       22.4       5.26     138.29
2015-01-02 07:30:31               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205         29      12594        7.2      11.02    1600.21
2015-01-01 19:00:04               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        143      24895       12.3       6.37     234.63
2015-01-01 17:30:13               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        447      46359       19.2       1.05      70.47
2015-01-01 16:00:53               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        447      45576       19.5        .68      48.81
2015-01-01 11:30:11               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        376      46110       21.5       1.63     116.57
2015-01-01 10:30:36               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        416      47588       21.4       1.21      79.76
2014-12-31 20:00:08               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205       1071     726326         28       6.75      21.55
2014-12-31 19:30:01               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205       3057     760690       28.9       7.35      18.57
2014-12-31 14:30:51               1 tpengine@winftux1 (TNS V1-V3)         511419205        150     514830       21.1      12.26     438.05
2014-12-30 20:30:03               1 tpengine@winftux2 (TNS V1-V3)         511419205         74      11074        8.8       9.14     631.47
2014-12-30 19:30:26               1 tpengine@winftux2 (TNS V1-V3)         511419205         94      12433        8.4       8.28     545.99
2014-12-30 18:30:12               1 tpengine@winftux2 (TNS V1-V3)         511419205      12578     135489         30       1.59       1.25
2014-12-30 18:00:05               1 tpengine@winftux2 (TNS V1-V3)         511419205       7251     132103       29.8       1.57       7.55
2014-12-30 14:30:17               1 tpengine@winftux2 (TNS V1-V3)         511419205         70      17396        8.3      11.17     814.97

29 rows selected.

通过对比每半个小时的平均逻辑读部分时间段有较大的波动，在2014-12-31 19:30:01到2014-12-31 20:00:01时间段这个sql执行次数达到了3057次，每次平均逻辑读达到了76万以上，而有些时间段的这个sql的平均逻辑读只有几万，这个表示通过绑定变量传递过来的值会有倾斜值。

对比执行计划造成逻辑读在不同时间段存在差异的只可能是tbcs.cvs_reception表，而这个表是作为nested loop循环的驱动表，对应的执行计划和谓词部分如下：

|*  8 |         TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| CVS_RECEPTION     |  1239 | 76818 |   862   (1)| 00:00:11 |
|*  9 |          INDEX SKIP SCAN           | IDX_CVS_RECEPTION |  1239 |       |   101   (0)| 00:00:02 |

 8 - filter("M"."REGION"=TO_NUMBER(:REGION))
 9 - access("M"."ORG_ID"=:SITEID)
     filter("M"."ORG_ID"=:SITEID)

看来造成逻辑读存在差异的只可能是org_id和region两列，而region这列根据表的统计信息只有一组distinct value，那么只可能是org_id这个对应的绑定变量：SITEID存在有倾斜值，造成了平均逻辑读在这个时间段特别大，然而sql在这个时间段执行频率又特别高，进而导致消耗了较多的db time

来看看表tbcs.cvs_reception的org_id倾斜值

SQL> select * from (select org_id,count(*) from tbcs.cvs_reception group by org_id order by count(*) desc) where rownum  
ORG_ID     COUNT(*)
-------- ----------
11001259     310378
11001012      54970
11921362      45549
11001413      43398
11001585      32380
11001721      31680
11001709      30608
11001711      30524
11001586      30341
11001710      29909
11001708      29734
11001707      29733
11001715      29332
11001705      28501
11001716      27750
11001361      27555
11001712      27412
11001713      26680
11001360      26611
 
19 rows selected


SQL> select 2257580*0.00054885 from dual;
 
2257580*0.00054885
------------------
       1239.072783

优化器评估的INDEX SKIP SCAN IDX_CVS_RECEPTION 部分返回的rows是1239（在没有直方图的情况下，优化器计算等值谓词的选择selectivy公式是1/distinct*((num_rows-null_rows）/num_rows))

oracle抓取绑定变量的规律有两种：
1 硬解析的sql被执行时，oracle会抓取该sql的绑定变量
2 软解析/软软解析的sql重复执行时，oracle也会抓取绑定变量，不过这里oracle只会每隔15分钟抓取一次绑定变量，这里抓取的值不一定具有代表性。

SQL> select value_string, last_captured
  2    from dba_hist_sqlbind
  3   where sql_id = '88wdzpr9mv2wy'
  4     and name = ':SITEID'
  5     order by last_captured desc
  6  ;
 
VALUE_STRING                                                                     LAST_CAPTURED
-------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------
11876365                                                                         2015/1/4 20:58:23
11791996                                                                         2015/1/4 19:25:19
11863035                                                                         2015/1/4 17:51:34
11001259                                                                         2015/1/4 16:49:52
11972820                                                                         2015/1/4 9:54:02
11167400                                                                         2015/1/4 7:50:47
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11877553                                                                         2015/1/1 1:01:37
11257437                                                                         2014/12/31 20:30:32
11001259                                                                         2014/12/31 20:00:15
11001259                                                                         2014/12/31 15:00:11
11289153                                                                         2014/12/30 20:49:37
11587654                                                                         2014/12/30 19:47:02
11001012                                                                         2014/12/30 18:53:50
11001585                                                                         2014/12/30 18:23:50
11001262                                                                         2014/12/30 14:54:52
11001454                                                                         2014/12/30 12:44:47
11001418                                                                         2014/12/30 7:53:54
11872880                                                                         2014/12/27 23:29:56
11872880                                                                         2014/12/27 23:29:56
11872880                                                                         2014/12/27 23:29:56
11872880                                                                         2014/12/27 23:29:56
11872880                                                                         2014/12/27 23:29:56
11872880                                                                         2014/12/27 23:29:56
 
36 rows selected

这里运气可能比较好，oracle这里在2014/12/31 20:00:15抓取的bind value刚好是倾斜值11001259（如果刚好故障时间段抓到是一个没有倾斜性的值，大家也不要判定觉得这个sql在这个时间段是没有传入倾斜值的），这个值实际通过index skip scan部分要返回310378条数据，而这里又要走nested loop的方式，相当于底层的被驱动表CVS_REC_BANKTASK要走310378次index range scan，正是循环次数的增多导致这个sql会消耗较多的IO资源。

SQL> select name, last_captured, value_string, datatype_string
  2    from dba_hist_sqlbind
  3   where sql_id = '88wdzpr9mv2wy'
  4     and last_captured =
  5         to_date('2014/12/31 20:00:15', 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
  6  ;
 
NAME                           LAST_CAPTURED                       VALUE_STRING                   DATATYPE_STRING
------------------------------ ----------------------------------- ------------------------------ ---------------
:DOWN                          2014/12/31 20:00:15                 30                             VARCHAR2(32)
:DOWN                          2014/12/31 20:00:15                 30                             VARCHAR2(32)
:UP                            2014/12/31 20:00:15                 101                            VARCHAR2(32)
:DOWN                          2014/12/31 20:00:15                 30                             VARCHAR2(32)
:UP                            2014/12/31 20:00:15                 101                            VARCHAR2(32)
:REGION                        2014/12/31 20:00:15                 11                             VARCHAR2(32)
:SITEID                        2014/12/31 20:00:15                 11001259                       VARCHAR2(32)
:ACCOUNTTYPE                   2014/12/31 20:00:15                 30                             VARCHAR2(32)
:ENDTDATA                      2014/12/31 20:00:15                 20141231                       VARCHAR2(32)
:STARTDATA                     2014/12/31 20:00:15                 20141231                       VARCHAR2(32)
 
10 rows selected

带入具体的bind value值，来验证sql的资源消耗

variable down varchar2(32);
variable up varchar2(32);
variable region varchar2(32);
variable siteid varchar2(32);
variable ACCOUNTTYPE varchar2(32);
variable ENDTDATA varchar2(32);
variable STARTDATA varchar2(32);
exec :down:='30';
exec :up:='101';
exec :region:='11';
exec :siteid:='11001259';
exec :ACCOUNTTYPE:='30';
exec :ENDTDATA:='20141231';
exec :STARTDATA:='20141231';

sys@CRMDB4>SELECT RECEPTION_ID,
  2         TRADE_CODE,
  3         AMOUNT,
  4         BANK_TYPE,
  5         ACCOUNT_TYPE,
  6         SRC_ACCOUNT_ID,
  7         DEST_ACCOUNT_ID,
  8         DEAL_TIME,
  9         RESULT,
 10         REC_TYPE,
 11         STATUS,
 12         entity_id,
 13         balance,
 14         is_rollback
 15    FROM (SELECT b.RECEPTION_ID,
 16                 b.TRADE_CODE,
 17                 b.AMOUNT,
 18                 b.BANK_TYPE,
 19                 b.ACCOUNT_TYPE,
 20                 b.SRC_ACCOUNT_ID,
 21                 b.DEST_ACCOUNT_ID,
 22                 b.DEAL_TIME,
 23                 b.RESULT,
 24                 b.REC_TYPE,
 25                 b.STATUS,
 26                 b.entity_id,
 27                 b.balance,
 28                 b.is_rollback,
 29                 rownum AS rn
 30            FROM (SELECT t.RECEPTION_ID,
 31                         t.TRADE_CODE,
 32                         t.AMOUNT,
 33                         t.BANK_TYPE,
 34                         t.ACCOUNT_TYPE,
 35                         t.SRC_ACCOUNT_ID,
 36                         t.DEST_ACCOUNT_ID,
 37                         t.DEAL_TIME,
 38                         t.RESULT,
 39                         m.REC_TYPE,
 40                         m.STATUS,
 41                         m.entity_id,
 42                         m.balance,
 43                         m.is_rollback
 44                    FROM tbcs.cvs_rec_banktask t, tbcs.cvs_reception m
 45                   WHERE t.RECEPTION_ID = m.RECEPTION_ID
 46                     AND t.DEAL_TIME BETWEEN to_date(:StartData, 'yyyymmdd') AND
 47                         to_date(:EndtData, 'yyyymmdd') + 1
 48                     AND t.ACCOUNT_TYPE = :AccountType
 49                      AND m.org_id = :SiteId
 50                      AND m.region = t.region
 51                     AND m.region = :Region
 52                   ORDER BY t.DEAL_TIME DESC) b
 53           WHERE rownum  54   WHERE rn > to_number(:up) * to_number(:down) - to_number(:down);

30 rows selected.


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 511419205

--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                          | Name              | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                   |                   |  1239 |   245K|  4582   (1)| 00:00:55 |
|*  1 |  VIEW                              |                   |  1239 |   245K|  4582   (1)| 00:00:55 |
|*  2 |   COUNT STOPKEY                    |                   |       |       |            |          |
|   3 |    VIEW                            |                   |  1239 |   229K|  4582   (1)| 00:00:55 |
|*  4 |     SORT ORDER BY STOPKEY          |                   |  1239 |   168K|  4582   (1)| 00:00:55 |
|*  5 |      FILTER                        |                   |       |       |            |          |
|*  6 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID  | CVS_REC_BANKTASK  |     1 |    77 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   7 |        NESTED LOOPS                |                   |  1239 |   168K|  4581   (1)| 00:00:55 |
|*  8 |         TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| CVS_RECEPTION     |  1239 | 76818 |   862   (1)| 00:00:11 |
|*  9 |          INDEX SKIP SCAN           | IDX_CVS_RECEPTION |  1239 |       |   101   (0)| 00:00:02 |
|* 10 |         INDEX RANGE SCAN           | IDX_REC_BANKTASK  |     1 |       |     2   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   1 - filter("RN">TO_NUMBER(:UP)*TO_NUMBER(:DOWN)-TO_NUMBER(:DOWN))
   2 - filter(ROWNUM    4 - filter(ROWNUM    5 - filter(TO_DATE(:ENDTDATA,'yyyymmdd')+1>=TO_DATE(:STARTDATA,'yyyymmdd'))
   6 - filter("T"."DEAL_TIME"               "T"."DEAL_TIME">=TO_DATE(:STARTDATA,'yyyymmdd') AND "T"."ACCOUNT_TYPE"=TO_NUMBER(:ACCOUNTTYPE