Optimisation SQL : Un article très simple pour améliorer les performances SQL !

Afin d'améliorer l'efficacité des requêtes SQL, nous prenons souvent certaines mesures pour optimiser les instructions de requête. Certaines des méthodes résumées ci-dessous peuvent être consultées si nécessaire. Dans l'expérience d'optimisation d'un certain opérateur, j'ai rencontré une fois un SQL intéressant, qui est le suivant :

1 L'exécution du SQL initial est la suivante

SQL> SELECT
  2    NVL(T.RELA_OFFER_SPEC_ID, SUBOS.SUB_OFFER_SPEC_ID) "offerSpecId"
  3    FROM OFFER_SPEC_RELA T
  4    LEFT JOIN OFFER_SPEC_GRP_RELA SUBOS
  5    ON T.RELA_GRP_ID     = SUBOS.OFFER_SPEC_GRP_ID
  6    AND subos.start_dt  <= SYSDATE
  7    AND subos.end_dt    >= SYSDATE
  8    WHERE T.RELA_TYPE_CD = 2
  9    AND t.start_dt      <= SYSDATE
 10    AND t.end_dt        >= SYSDATE
 11    AND (T.OFFER_SPEC_ID = 109910000618
 12    OR EXISTS
 13      (SELECT A.OFFER_SPEC_GRP_ID
 14      FROM OFFER_SPEC_GRP_RELA A
 15      WHERE A.SUB_OFFER_SPEC_ID = 109910000618
 16      AND T.OFFER_SPEC_GRP_ID   = A.OFFER_SPEC_GRP_ID
 17      ))
 18    AND rownum<500;

no rows selected
 
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1350156609

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
   1 - filter(ROWNUM<500)
   2 - filter("T"."OFFER_SPEC_ID"=109910000618 OR  EXISTS (SELECT 0 FROM
              "SPEC"."OFFER_SPEC_GRP_RELA" "A" WHERE "A"."OFFER_SPEC_GRP_ID"=:B1 AND
              "A"."SUB_OFFER_SPEC_ID"=109910000618))
   3 - access("T"."RELA_GRP_ID"="SUBOS"."OFFER_SPEC_GRP_ID"(+))
   4 - filter("T"."RELA_TYPE_CD"=2 AND "T"."END_DT">=SYSDATE@! AND
              "T"."START_DT"<=SYSDATE@!)
   5 - filter("SUBOS"."END_DT"(+)>=SYSDATE@! AND "SUBOS"."START_DT"(+)<=SYSDATE@!)
   6 - access("A"."SUB_OFFER_SPEC_ID"=109910000618 AND "A"."OFFER_SPEC_GRP_ID"=:B1)
 
Statistics
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
      12444  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        339  bytes sent via SQL*Net to client
        509  bytes received via SQL*Net from client
          1  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          0  rows processed
 
                  PLAN                     GET     DISK    WRITE              ROWS      ROWS USER_IO(MS)  ELA(MS)  CPU(MS) CLUSTER(MS)    PLSQL
END_TI I    HASH VALUE EXEC           PRE EXEC PRE EXEC PER EXEC ROW_P    PRE EXEC PRE FETCH    PER EXEC PRE EXEC PRE EXEC    PER EXEC PER EXEC

2 Première analyse
À ce stade, les points suivants devraient être notés
1 ) Le SQL est exécuté des milliers de fois chaque jour et, en moyenne, chaque exécution renvoie moins de 10 lignes de données, mais la lecture logique moyenne atteint 1,2 W, ce qui peut entraîner des problèmes de performances.
2) Il y a deux analyses de table complètes dans le chemin du plan d'exécution avec les ID 4 et 5. En voyant cela, nous pouvons penser qu'il n'y a peut-être pas d'index approprié, ce qui entraîne une analyse de table complète et une faible efficacité d'exécution.
3) FILTER apparaît dans le chemin du plan d'exécution avec l'ID 2, et 3, et 6 sont ses sous-chemins. Si FILTER a deux sous-chemins ou plus, alors son principe d'exécution sera similaire à une boucle imbriquée, si. le sous-chemin avec le plus petit numéro d'identification renvoie un grand nombre de lignes, cela peut entraîner l'exécution multiple du sous-chemin avec le plus petit numéro d'identification, ce qui entraîne de faibles performances. Cette situation se produit généralement lorsque « OU EXISTE » existe et peut être évitée selon la situation.

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[SQL] Performances MySQL Optimization_MySQL

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