优化Oracle查询最小Cost调优实战（oracle 中cost）
Oracle数据库是一个非常强大的关系型数据库系统，但是随着数据的增多，查询速度可能会变得慢。为了提高数据库性能，进行查询优化是非常重要的。
本文将介绍一种实际应用的方法，即最小Cost调优，以帮助优化Oracle查询。
最小Cost调优是什么？
最小Cost调优是一种优化和调整Oracle查询的方法，这种方法通过分析和对比执行计划中所使用的成本(Cost)，来确定哪种执行计划最优，并建议将最优执行计划用于查询。最小Cost调优是Oracle优化器自动完成的。
Oracle的优化器会根据当前的环境和使用者的要求，指定一个最优的执行计划。因此，通过手动调整执行计划的实现方法是，指导优化器去执行某些操作来达到最优化执行计划的目的。
如何实施最小Cost调优？
实践中，最小Cost调优包括三个步骤：
1. 创建执行计划：使用EXPLN PLAN语句，创建一个查询执行计划，并测试执行计划的效果。
2. 基准成本的设定：通过与其他执行计划的成本比较，为当前执行计划设定一个比较基准成本，从而确定最佳执行计划。
3. 查询重写：重写查询计划，使用优化过的执行计划进行查询。
需要注意的是，最小Cost调优的过程中，需要不断地调整执行计划，直到达到最佳执行效果。下面，我们将看到一个最小Cost调优的实际应用。
实施最小Cost调优的实例
以下是一段查询语句：
SELECT *
FROM
(SELECT *
FROM employees
WHERE department_id = 10)
WHERE employee_id = 100;
我们的目标是找到执行效率最高的查询计划。我们可以执行以下操作来实现这一目标：
1. 创建执行计划：
EXPLN PLAN FOR
SELECT *
FROM
(SELECT *
FROM employees
WHERE department_id = 10)
WHERE employee_id = 100;
2. 查看执行计划：
SELECT *
FROM table(DBMS_XPLAN.DISPLAY());
执行后，我们可以看到以下执行计划：
Id Operation Name Rows Bytes Cost (%CPU) Time
0 SELECT STATEMENT 1 170 5 (0) 00:00:01
1 NESTED LOOPS 10 1700 5 (0) 00:00:01
2 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID 10 1700 2 (0) 00:00:01
3 INDEX RANGE SCAN 10 10 1 (0) 00:00:01
4 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID 1 17 1 (0) 00:00:01
这是Oracle返回的执行计划，它列出了查询中查询计划的所有步骤，包括其成本和执行时间。在这种情况下，我们可以看到成本为5。
3. 设定基准成本：
创建多个查询执行计划并比较它们的执行成本。在这里，我们将使用以下代码：
EXPLN PLAN FOR
SELECT *
FROM employees
WHERE department_id = 10
AND employee_id = 100;
SELECT *
FROM table(DBMS_XPLAN.DISPLAY());
我们将看到以下执行计划：
Id Operation Name Rows Bytes Cost (%CPU) Time
0 SELECT STATEMENT 1 146 4 (0) 00:00:01
1 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID 1 146 2 (0) 00:00:01
2 INDEX RANGE SCAN 2 2 1 (0) 00:00:01
在此示例中，成本为4。因此，我们现在将使用这个查询计划作为我们的最优执行计划。
4. 查询重写：
我们可以通过在查询计划中使用我们的最优执行计划来重写查询，并使用新的执行计划执行查询：
SELECT *
FROM employees
WHERE department_id = 10
AND employee_id = 100
AND ROWNUM = 1;
执行后，我们得到以下结果：
EMPLOYEE_ID LAST_NAME EML PHONE_NUMBER HIRE_DATE JOB_ID SALARY COMMISSION_PCT MANAGER_ID DEPARTMENT_ID
———– ———- —————- ———— ——— ——– —— ————– ———- ————-
100 King SKING 515.123.4567 17-JUN-03 AD_PRES 24000 90 90
通过最小Cost调优，我们成功地找到了最优执行计划。这将确保我们的查询在数据库中运行的最高效。
