Oracle 数据库全表扫描的4种优化方法（DB）

全表扫描的工作是扫描高水位一下所有的数据块。

这里就有一个问题，什么是高水位线。高水位的标志存在表头。

该数据块以后都是崭新未格式化的数据块，高水位的目的有二。它是全表扫描的

终点，并行插入的起点！

优化全表扫描的办法有四，核心就是降低高水位！

一、降低高水位；二、紧密码放数据；三、并行查询；四、修改初始化参数

降低高水位的办法有三：

一、在线回收空间；二、挪动表空间；三、导出和导入。

紧密码放数据办法有二：

一、调整pctfree;二、使用压缩特性。

实验如下：

建立大表，50万左右，分析表，列select * from t1;的计划，看代价！

SQL> conn scott/tiger

Connected.

SQL> drop table t1 purge;

Table dropped.

SQL> create table t1 as select * from emp where 0=9;

Table created.

SQL> insert into t1 select * from emp;

已创建14行。

SQL> insert into t1 select * from t1;

已创建14行。

SQL> /

--一直斜杠，直到

已创建229376行。

SQL> commit;

现在我们就有了45万行左右的大表！

分析表，获得统计信息！

analyze table T1 compute statistics;

Table analyzed.

SQL> set autot trace expl

SQL> select * from t1;

执行计划

Plan hash value: 3617692013

| 0 | SELECT STATEMENT | | 458K| 14M| 544 (10)| 00:00:07 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 458K| 14M| 544 (10)| 00:00:07 |

我们看到代价为544，我们围绕544进行优化，降低代价！

set autot off

delete t1 where deptno=30;

commit;

analyze table T1 compute statistics;

select * from t1;

执行计划

Plan hash value: 3617692013

| 0 | SELECT STATEMENT | | 262K| 8192K| 526 (7)| 00:00:07 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 262K| 8192K| 526 (7)| 00:00:07 |

我们看到代价为526,比原来小一点，因为cost是根据块，内存，cpu,网络综合计算的。

行少了一半，但代价没有少多少！因为这里高水位没有变化！

一、在线回收空间；

alter table t1 enable row movement;

alter table t1 shrink space;

analyze table T1 compute statistics;

SQL> select NUM_ROWS,BLOCKS,EMPTY_BLOCKS,AVG_SPACE from tabs where table_name='T1';

NUM_ROWS BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_SPACE

262144 1376 32 21

占用了1376个数据块。

select * from t1;

执行计划

Plan hash value: 3617692013

| 0 | SELECT STATEMENT | | 262K| 8192K| 275 (11)| 00:00:04 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 262K| 8192K| 275 (11)| 00:00:04 |

我们看到代价为275,比原来小了接近一半。

二、挪动表空间；

SQL> alter table t1 move tablespace users;

这句话也可以重新码放数据。

SQL> analyze table T1 compute statistics;

表已分析。

SQL> select NUM_ROWS,BLOCKS,EMPTY_BLOCKS,AVG_SPACE from tabs where table_name='T1';

NUM_ROWS BLOCKS EMPTY_BLOCKS AVG_SPACE

262144 1568 96 826

占用了1568个数据块，比原来多了192个数据块，这是因为高水位不是一个一个块的挪动，

而是一组一组的挪动。

select * from t1;

执行计划

Plan hash value: 3617692013

| 0 | SELECT STATEMENT | | 262K| 8192K| 310 (10)| 00:00:04 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 262K| 8192K| 310 (10)| 00:00:04 |

代价为310，比原来的275大，因为浪费了一些块，这些块存在于高水位下，但没有数据。

但数据库全表扫描的时候还是查看了空块，浪费了！

三、调整pctfree

SQL> alter table t1 pctfree 0;

Table altered.

这句话的目的是使每个数据块更加紧密的码放数据，没有update,或者update行长不变的表，

pctfree应该设置为0.

SQL> alter table t1 move tablespace users;

analyze table T1 compute statistics;

select * from t1;

执行计划

Plan hash value: 3617692013

| 0 | SELECT STATEMENT | | 262K| 8192K| 281 (10)| 00:00:04 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 262K| 8192K| 281 (10)| 00:00:04 |

代价为281，比310笑了10%，因为pctfree默认为10。

四、使用压缩存储的新特性

alter table t1 compress;

alter table t1 move tablespace users;

analyze table T1 compute statistics;

select * from t1;

执行计划

Plan hash value: 3617692013

| 0 | SELECT STATEMENT | | 262K| 8192K| 97 (27)| 00:00:02 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 262K| 8192K| 97 (27)| 00:00:02 |

代价为97，因为压缩了，数据在同一个数据块内复用了，减少了存储空间。

但带来的负面影响是当我们update的时候，表会暴涨，比不压缩还大，而且普通的

插入不能压缩，只有在直接加载的时候，才会有压缩的特性，参考网站内的压缩表文章。

五、使用并行查询来提高全表扫描的性能。

SQL> select /*+ full(t1) parallel(t1 16) */ * from t1;

执行计划

Plan hash value: 2494645258

| 0 | SELECT STATEMENT | | 262K| 8192K | 7 (29)| 00:00:01 | | | |

| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |

| 2 | PX SEND QC (RANDOM)|:TQ10000 |262K|8192K| 7 (29)| 00:00:01 | Q1,00 | P->S | QC (RAND) |

| 3 | PX BLOCK ITERATOR | | 262K| 8192K | 7 (29)| 00:00:01 | Q1,00 | PCWC | |

| 4 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 262K| 8192K| 7 (29)| 00:00:01 | Q1,00 | PCWP | |

代价为7，比原来的544小了近百倍。效果明显。

六、修改db_file_multiblock_read_count参数，使每次的i/o尽量多读数据块，也会提高全表扫描性能。

SQL> conn / as sysdba

已连接。

SQL> alter system set db_file_multiblock_read_count=1;

系统已更改。

SQL> startup force

重新启动数据库

SQL> conn scott/tiger

已连接。

SQL> set autot trace expl

SQL> select * from t1;

执行计划

Plan hash value: 3617692013

| 0 | SELECT STATEMENT | | 262K| 8192K| 419 (7)| 00:00:06 |

| 1 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 262K| 8192K| 419 (7)| 00:00:06 |