某金融客户核心业务系统SQL优化案例（一）

一、SQL优化思路

本次优化基于业务高峰期 AWR 性能报告分析，提取执行时长、逻辑读、DB CPU消耗均处于 TOP 的共性业务 SQL，选取 1 条典型慢 SQL 作为优化对象。这些 SQL 普遍存在大表全表扫描、索引失效、冗余排序、重复子查询等问题，严重占用数据库资源，影响业务响应速度。本次优化遵循先 SQL 改写、再索引优化、最后验证效果的思路，统一规范、集中治理。

二、SQL优化内容

SQL ID：d5g14jqk1ujm7

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| SELECT DECODE(:1, 'buyerNo', t2.buyerno, 'bankNo', t2.bankno) AS mainNo, :2 AS mainnoType, t2.renewalendorseno AS renewalEndorseNo, t2.actualratio AS actualRatio FROM ( -- 行号排序层：按buyerNo/bankNo分区，取最新的renewalendorseno SELECT t1.buyerno, t1.bankno, t1.renewalendorseno, t1.actualratio, ROW_NUMBER() OVER( PARTITION BY DECODE(:3, 'buyerNo', t1.buyerno, 'bankNo', t1.bankno) ORDER BY t1.renewalendorseno DESC NULLS LAST ) AS rk FROM ( -- 数据合并层：4张明细表UNION拼接 SELECT DISTINCT t.buyerno, t.bankno, t.renewalendorseno, t.actualratio FROM c1.t_TABLE_A t WHERE DECODE(:4, 'buyerNo', t.buyerno, 'bankNo', t.bankno) = :5 UNION SELECT DISTINCT t.buyerno, t.bankno, t.renewalendorseno, t.actualratio FROM c1.t_TABLE_C t WHERE DECODE(:6, 'buyerNo', t.buyerno, 'bankNo', t.bankno) = :7 UNION SELECT DISTINCT t.buyerno, t.bankno, t.renewalendorseno, t.actualratio FROM c1.t_TABLE_D t WHERE DECODE(:8, 'buyerNo', t.buyerno, 'bankNo', t.bankno) = :9 UNION SELECT DISTINCT t.buyerno, t.bankno, t.renewalendorseno, t.actualratio FROM c1.t_TABLE_B t WHERE t.recontractno LIKE 'STQS%' AND DECODE(:10, 'buyerNo', t.buyerno, 'bankNo', t.bankno) = :11 ) t1 ) t2 WHERE t2.rk = 1 AND ROWNUM = 1; |

1. SQL语句相关信息收集

执行计划

|----|-------------------------|-----------|-------|---------|------------|----------|
| Id | Operation | Name | Bytes | TempSpc | Cost (CPU) | Time |
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 2419K(100) | |
| 1 | COUNT STOPKEY | | | | | |
| 2 | VIEW | | 111M | | 2419K(1) | 00:01:35 |
| 3 | WINDOW SORT PUSHED RANK | | 93M | 113M | 2419K(1) | 00:01:35 |
| 4 | VIEW | | 93M | | 2395K(1) | 00:01:34 |
| 5 | SORT UNIQUE | | 85M | 62M | 2395K(1) | 00:01:34 |
| 6 | UNION-ALL | | | | | |
| 7 | TABLE ACCESS FULL | T_TABLE_A | 39M | | 2278K(1) | 00:01:30 |
| 8 | TABLE ACCESS FULL | T_TABLE_C | 279K | | 6767(1) | 00:00:01 |
| 9 | TABLE ACCESS FULL | T_TABLE_D | 241K | | 5960(1) | 00:00:01 |
| 10 | TABLE ACCESS FULL | T_TABLE_B | 2709K | | 92216(1) | 00:00:04 |
| Plan hash value:3367240835 |||||||

表的统计信息收集情况

|-------|------------|-----------|---------|--------------|---------------------|
| OWNER | TABLE NAME | NUM ROWS | BLOCKS | EMPTY BLOCKS | LAST ANALYZED |
| C1 | T_TABLE_C | 923093 | 24898 | 0 | 2026-02-25 23:01:58 |
| C1 | T_TABLE_A | 138937071 | 8394885 | 0 | 2026-02-25 23:35:19 |
| C1 | T_TABLE_B | 7902351 | 339703 | 0 | 2026-02-25 23:38:12 |
| C1 | T_TABLE_D | 798490 | 21936 | 0 | 2026-02-25 23:36:59 |

表的实际行数

|--------------|-----------|
| 表名 | COUNT(*) |
| C1.T_TABLE_A | 140346456 |
| C1.T_TABLE_C | 932003 |
| C1.T_TABLE_D | 804046 |
| C1.T_TABLE_B | 8100094 |

索引创建情况

|--------|-----------------------------------------------------------|
| 索引相关信息 | 内容 |
| 索引基础信息 | 存在多表的单列索引，如IDX_TABLE_A_BUYER、IDX_TABLE_A_BANK等，无针对性复合覆盖索引 |

2. 当前语句性能分析

（1）执行计划核心问题

全表扫描（TABLE ACCESS FULL）：4 张表均未走索引，尤其是 T_TABLE_A（约 1.4 亿行）全表扫描，是性能瓶颈。

大量排序与去重：UNION + SELECT DISTINCT + ROW_NUMBER() OVER() + SORT UNIQUE 导致多次内存 / 临时表排序，CPU 和 IO 消耗极高。

绑定变量导致的索引失效：DECODE(:N, 'buyerNo', t.buyerno, 'bankNo', t.bankno) = :M 这种写法会让优化器无法确定过滤列，导致索引无法被利用。

数据量巨大：

T_TABLE_A：约 1.4 亿行

T_TABLE_B：约 810 万行

T_TABLE_C：约 93 万行

T_TABLE_D：约 80 万行

（2）索引与统计信息问题

虽然存在单字段索引（如 IDX_TABLE_A_BUYER、IDX_TABLE_A_BANK），但因 DECODE 函数包裹列，索引无法被命中。

统计信息较新（2026-02-25），无需重新收集统计信息。

存在冗余索引（如 T_TABLE_A 上多个单列索引），但未针对查询条件创建覆盖索引。

3. 优化方案

方案 1：改写 SQL，消除函数导致的索引失效

将 DECODE 条件拆分为静态分支，让优化器能识别过滤列并走索引：

原写法（索引失效）：WHERE DECODE(:N, 'buyerNo', t.buyerno, 'bankNo', t.bankno) = :M

优化后写法（索引生效）：WHERE (:N = 'buyerNo' AND t.buyerno = :M) OR (:N = 'bankNo' AND t.bankno = :M)

方案 2：创建覆盖索引（Covering Index）

针对 4 张表的查询条件和返回列，创建复合覆盖索引，避免回表（TABLE ACCESS BY INDEX ROWID）：

（1）表 T_TABLE_A

（2）表 T_TABLE_C

（3）表 T_TABLE_D

（4）表 T_TABLE_B（额外过滤条件 t.recontractno LIKE 'STQS%'，需放入索引前缀）

方案 3：简化 SQL 逻辑，消除冗余操作

（1）消除 SELECT DISTINCT：业务逻辑是取每个 buyerno/bankno 下最新的 renewalendorseno，UNION 已天然去重，且 ROW_NUMBER() 会分组取第一条，因此 SELECT DISTINCT 完全冗余，可直接删除。

（2）简化 ROWNUM = 1 逻辑：最终只取 1 条数据，可在窗口函数中直接限制，或在最外层提前终止。

4. 预期优化效果

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| 优化点 | 预期收益 |
| 消除 DECODE 函数，让索引生效 | 4 张表从全表扫描变为索引范围扫描 / 覆盖扫描，IO 降低 90%+ |
| 删除 SELECT DISTINCT | 减少内存排序，降低 CPU 和临时表使用 |
| 创建覆盖索引 | 避免回表，单次查询逻辑读降低 |
| 窗口函数优化 | 排序数据量从全表缩小到单 buyerno/bankno 分组 |

5. 实施注意事项

SQL改写：未使用现有索引，优先建议SQL改写使现有索引生效。

索引创建时机：建议在业务低峰期创建，避免锁表影响业务。

索引维护：大表索引会增加 DML 操作开销，需评估读写比例。

测试验证：先在测试环境验证优化后 SQL 的执行计划和性能，再上线。

6. 最终执行计划预期

优化后执行计划应变为：

4 张表均走索引覆盖扫描（INDEX RANGE SCAN + INDEX FULL SCAN）

无 TABLE ACCESS FULL

窗口函数排序数据量极小

7. 补充内容

用 UNION ALL 替代 UNION：4张表数据来源不同，如果从业务侧可以确认不存在重复数据，用 UNION ALL 替代 UNION，可以消除 SORT UNIQUE 操作，大幅降低 CPU 消耗。