??? ??在索引列上使用函數使得索引失效的是常見的索引失效原因之一,因此盡可能的避免在索引列上使用函數。盡管可以使用基于函數的索引來
解決索引失效的問題,但如此一來帶來的比如磁盤空間的占用以及列上過多的索引導致DML性能的下降。本文描述的是一個索引列上使用函數使
其失效的案例。
一、數據版本與原始語句及相關信息
??1.版本信息????
??2.原始語句與其執行計劃???
????從執行計劃可以看出,SQL語句使用了全表掃描,而where 子句中只有唯一的一列business_date
??3.表上的索引信息?????
????從索引的情況上來看有一個基于主鍵的索引包含了BUSINESS_DATE列,而查詢語句并沒有走索引而是選擇的全表掃描,而且預估所返回
????的行Rows與bytes也是大的驚人,cost的值96399,接近10W。
二、分析與改造SQL語句
??1.原始的SQL語句分析
?????? SQL語句中where子句的business_date列實現對記錄過濾
?????? business_date <= '20110728'條件不會限制索引的使用
?????? SUBSTR(business_date, 1, 6) = SUBSTR('20110728', 1, 6)使用了SUBSTR函數,限制了優化器選擇索引
?????? 基于business_date列來建立索引函數,從已存在的索引來看,必要性不大
???
??2.改造SQL語句
????SUBSTR(business_date, 1, 6) = SUBSTR('20110728', 1, 6)的實質是等于當月,即限制返回的行為從2011.7.1日至2011.7.28
????因此其返回的記錄大于等于2011.7.1,且小于2011.7.28
????做如下改造
?????business_date >=to_char(last_day(add_months(to_date('20110728','yyyymmdd'),-1)) + 1,'yyyymmdd')
???
??3.改造后的SQL語句???
???4.改造后的執行計劃??
????改造后可以看到SQL語句的執行計劃已經由原來的全表掃描改為執行INDEX SKIP SCAN,但其cost也并沒有降低多少
三、進一步分析
??1.表的相關信息??
??2.索引的相關信息?
??3.嘗試在BUSINESS_DATE列上創建索引???
??建立索引后聚簇因子較小,差不多接近表上塊的數量
??
??4.使用新創建索引后的執行計劃???
??從上面的執行計劃看出,SQL語句已經選擇了新建的索引
??盡管返回的rows,bytes沒有明顯的變化,但cost已經少了近7倍。
?
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