百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术教程 > 正文

Oracle实验--从五个SQL探讨with as如何使用

mhr18 2024-10-11 12:39 25 浏览 0 评论

概述

SQL语句是关系型数据库最直接也是最普遍的数据访问、操作方式。应该说,RDBMS的成功因素之中,SQL语言标准的推广有不可磨灭的功劳。Oracle、SQL Server和DB2等主流数据库都是在标准SQL的基础上,加以个性化拓展,实现高效的数据库应用。

with as是Oracle SQL语系里面经常使用到的一种语句结构。特别是在一些数据仓库挖掘系统中,SQL语句结构和嵌套结构是很复杂的。with as可以帮助我们简化语句结构,提高语句可读性,另外还可以提升语句执行计划控制性。

下面我们通过五个SQL语句,分析其执行计划看with as特性。


01

环境介绍

这里我选择Oracle 11gR2进行实验,实验schema为scott。

SQL> select * from v$version;	 
SQL> select table_name from user_tables;

从语法上看,with as就是将SQL语句中单独的子查询语句提取出来,作为一个单独的命名进行组织。在原来的语句中,就可以使用新的别名来替代。

SQL> select count(*) from (select emp.empno empno, dept.dname from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno);
SQL> with a as (select emp.empno empno, dept.dname from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno) select count(*) from a;



02

语句分析

在很多文档中,都介绍了with as的用途中有一条是数据临时表化。当我们在一个SQL中包括子查询的时候,Oracle可能不会按照“子查询=》主查询”的顺序执行语句的。SQL Transformation过程中有一个子查询展开(subquery unnested)。一般的子查询都会被展开,作为一系列的join动作出现在执行计划中。with as所谓的数据临时表化,就是支持将subquery先进行执行,形成内存中的临时表,再进行后续操作。

下面是我们第一个SQL语句,是一个子查询与一个数据表的连接。

SQL> explain plan for with a as (select emp.empno, emp.ename, dept.loc, emp.job from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno)
 select * from a m, dept n where m.loc=n.loc;
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);

上面SQL中,将子查询整理在with as中,以a的别名出现在系统中。在主查询里面,a与dept进行连接。从执行计划看,虽然有用with as组织,Oracle优化器CBO还是将子查询展开了,作为一系列的join操作。由此:在单次使用with as的情况下,临时表预执行动作是不会进行的。

下面语句,我们同样抽取a,主查询中两次使用a查询结果。

SQL> explain plan for with a as (select emp.empno, emp.ename, dept.loc, emp.job from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno) select * from a m, a n where m.loc=n.loc;
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);

执行计划出现了变化。最典型的是在之前,使用Temp Table Transformation,将子查询进行预加载,形成内存中的SYS_TEMP_0FD9D6621_4FA3D74临时表。之后,对这个临时表进行join连接操作。这也就是我们经常看到的对于with as预加载的现象。

对比之前的实验,我们可以知道:只有在主查询中超过一次使用with as中的子查询结构,Oracle才会“自动”的进行临时表预加载。

这样的处理也是有道理的。子查询和查询嵌套主要是便于可读性提升上,绝大多数的子查询和嵌套,都可以通过一系列的连接来完成。而数据库系统是擅长连接操作的。所以,从CBO角度看,大多数子查询被打开,构成系列的连接动作。

此外,子查询单独执行还存在临时空间占用的问题。如果进行子查询单独执行,临时结果的缓存要占用额外的空间,成本消耗相对较高。

但是如果在主查询中多次使用with as确定的别名,情况就不一样了。缓存一部分数据,要比重新执行一遍或者多次连接子查询数据表要强得多。所以,当多次进行with as子循环检索的时候,Oracle会自动的进行临时表化。

下面我们看第三个SQL语句。

SQL> explain plan for with a as (select /*+MATERIALIZE*/emp.empno, emp.ename, dept.loc, emp.job from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno) select * from a m, dept n where m.loc=n.loc;
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);

这个SQL中,我们使用了with as,在主查询中只引用了一次a。但是,在执行计划中还是出现了临时表加载计算动作。区别就在于在子查询中使用了materialize的hint。

with as和materialize是经常匹配出现的。如果with as不满足临时表加载动作条件(引用两次),但是使用了materialize标记的话,Oracle还是会生成对应的临时表加载执行计划的。

如果不使用with as子句,而是直接使用materialize hint的话,会不会也出现临时表加载动作呢?

SQL> explain plan for select * from (select /*+MATERIALIZE*/emp.empno, emp.ename, dept.loc, emp.job from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno) m, (select /*+MATERIALIZE*/emp.empno, emp.ename, dept.loc, emp.job from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno) n where m.loc=n.loc;
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);

单独使用materialize hint,是不会起到临时表作用的。with as可以支持多个别名块创建动作,看第五个SQL。

SQL> explain plan for with a as (select /*+MATERIALIZE*/emp.empno, emp.ename, dept.loc, emp.job from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno), b as (select /*+MATERIALIZE*/emp.empno, emp.ename, dept.loc, emp.job from emp, dept where emp.deptno=dept.deptno) select * from a m, b n where m.loc=n.loc;	 
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);



总结

综合上面的实验测试,我们可以得到with as应用的条件和好处。总体上看,with as可以带来两方面的好处。第一是语句清晰度上,将原有的复杂子查询内容拆解为若干语句块,提高了可读性。第二是对于自动临时表,可以将子查询数据先检索出来,在内存中进行组织连接。

最后我们想讨论一下对于subquery unnested特性。大多数情况下,我们认为Oracle这个特性是可以生成更好地执行计划的。但是,在实践中我们也的确发现过很多这样的场景:子查询速度很快、数据量也不大,但是连接之后速度变慢,结果是发现执行计划中子查询被打开。

默认情况下,Oracle在估算多条件语句结果集数量的时候,是有“计算偏小”的特性的。也就是估算的结果集数量要小于实际数量,这个是由于默认统计量没有考虑列相关性的原因。所以,大部分查询展开都是被通过的。如果出现这样的情况,with as + materialize是一种强制进行子查询先执行的好办法。

后面会分享更多devops和DBA方面的内容,感兴趣的朋友可以关注一下~


相关推荐

订单超时自动取消业务的 N 种实现方案,从原理到落地全解析

在分布式系统架构中,订单超时自动取消机制是保障业务一致性的关键组件。某电商平台曾因超时处理机制缺陷导致日均3000+订单库存锁定异常,直接损失超50万元/天。本文将从技术原理、实现细节、...

使用Spring Boot 3开发时,如何选择合适的分布式技术?

作为互联网大厂的后端开发人员,当你满怀期待地用上SpringBoot3,准备在项目中大显身手时,却发现一个棘手的问题摆在面前:面对众多分布式技术,究竟该如何选择,才能让SpringBoot...

数据库内存爆满怎么办?99%的程序员都踩过这个坑!

你的数据库是不是又双叒叕内存爆满了?!服务器监控一片红色警告,老板在群里@所有人,运维同事的电话打爆了手机...这种场景是不是特别熟悉?别慌!作为一个在数据库优化这条路上摸爬滚打了10年的老司机,今天...

springboot利用Redisson 实现缓存与数据库双写不一致问题

使用了Redisson来操作Redis分布式锁,主要功能是从缓存和数据库中获取商品信息,以下是针对并发时更新缓存和数据库带来不一致问题的解决方案1.基于读写锁和删除缓存策略在并发更新场景下,...

外贸独立站数据库炸了?对象缓存让你起死回生

上周黑五,一个客户眼睁睁看着服务器CPU飙到100%——每次页面加载要查87次数据库。这让我想起2024年Pantheon的测试:Redis缓存能把WooCommerce查询速度提升20倍。跨境电商最...

手把手教你在 Spring Boot3 里纯编码实现自定义分布式锁

为什么要自己实现分布式锁?你是不是早就受够了引入各种第三方依赖时的繁琐?尤其是分布式锁这块,每次集成Redisson或者Zookeeper,都得额外维护一堆配置,有时候还会因为版本兼容问题头疼半...

如何设计一个支持百万级实时数据推送的WebSocket集群架构?

面试解答:要设计一个支持百万级实时数据推送的WebSocket集群架构,需从**连接管理、负载均衡、水平扩展、容灾恢复**四个维度切入:连接层设计-**长连接优化**:采用Netty或Und...

Redis数据结构总结——面试最常问到的知识点

Redis作为主流的nosql存储,面试时经常会问到。其主要场景是用作缓存,分布式锁,分布式session,消息队列,发布订阅等等。其存储结构主要有String,List,Set,Hash,Sort...

skynet服务的缺陷 lua死循环

服务端高级架构—云风的skynet这边有一个关于云风skynet的视频推荐给大家观看点击就可以观看了!skynet是一套多人在线游戏的轻量级服务端框架,使用C+Lua开发。skynet的显著优点是,...

七年Java开发的一路辛酸史:分享面试京东、阿里、美团后的心得

前言我觉得有一个能够找一份大厂的offer的想法,这是很正常的,这并不是我们的饭后谈资而是每个技术人的追求。像阿里、腾讯、美团、字节跳动、京东等等的技术氛围与技术规范度还是要明显优于一些创业型公司...

mysql mogodb es redis数据库之间的区别

1.MySQL应用场景概念:关系型数据库,基于关系模型,使用表和行存储数据。优点:支持ACID事务,数据具有很高的一致性和完整性。缺点:垂直扩展能力有限,需要分库分表等方式扩展。对于复杂的查询和大量的...

redis,memcached,nginx网络组件

1.理解阻塞io,非阻塞io,同步io,异步io的区别2.理解BIO和AIO的区别io多路复用只负责io检测,不负责io操作阻塞io中的write,能写多少是多少,只要写成功就返回,譬如准备写500字...

SpringBoot+Vue+Redis实现验证码功能

一个小时只允许发三次验证码。一次验证码有效期二分钟。SpringBoot整合Redis...

AWS MemoryDB 可观测最佳实践

AWSMemoryDB介绍AmazonMemoryDB是一种完全托管的、内存中数据存储服务,专为需要极低延迟和高吞吐量的应用程序而设计。它与Redis和Memcached相似,但具有更...

从0构建大型AI推荐系统:实时化引擎从工具到生态的演进

在AI浪潮席卷各行各业的今天,推荐系统正从幕后走向前台,成为用户体验的核心驱动力。本文将带你深入探索一个大型AI推荐系统从零起步的全过程,揭示实时化引擎如何从单一工具演进为复杂生态的关键路径。无论你是...

取消回复欢迎 发表评论: