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使用Bulk Collect提高Oracle查询效率

原创 Linux操作系统 作者:gaopengtttt 时间:2009-07-13 16:19:59 0 删除 编辑

http://carllgc.blog.ccidnet.com/blog-htm-do-showone-itemid-25946.html

使用Bulk Collect提高Oracle查询效率

Oracle8i中首次引入了Bulk Collect特性,该特性可以让我们在PL/SQL中能使用批查询,批查询在某些情况下能显著提高查询效率。现在,我们对该特性进行一些简单的测试和分析。

1. 首先,我们创建一个表,并插入100000条记录
在SQL/Plus中执行下列脚本:

drop table empl_tbl
/
create table empl_tbl(last_name varchar2(20),
first_name varchar2(10),
salary number(10))
/

begin
for i in 3000..102999 loop
insert into empl_tbl(last_name,first_name,salary) values('carl'||(i-3000),'wu'||(103000-i),i);
end loop;
end;
/
commit
/
select count(*) from empl_tbl;
/

2. 使用三种方法计算表中某一字段含有多少个不重复值

2.1 使用常规的Distinct来实现

SQL> select count(distinct last_name) "Distinct Last Name" from empl_tbl;

Distinct Last Name
------------------
            100000
 
Executed in 0.36 seconds

我们可以看到,常规方法需要0.36秒查出该表中有100000个不重复的Last_name值。

2.2 使用游标来实现

我们执行下面语句来统计Last_name字段的不重复值个数:

declare
  all_rows number(10);
  temp_last_name empl_tbl.last_name%type;
begin
  all_rows:=0;
  temp_last_name:=' ';
  for cur in (select last_name from empl_tbl order by last_name) loop
     
      if cur.last_name!=temp_last_name then
       all_rows:=all_rows+1;
      end if;
      temp_last_name:=cur.last_name;
     
  end loop;
  dbms_output.put_line('all_rows are '||all_rows);
end;

请注意上面代码中的黑体部分使用了一个For Loop游标,为了提高程序可读性,我们没有显示定义游标变量。

执行结果:
all_rows are 100000
PL/SQL procedure successfully completed
Executed in 1.402 seconds

游标需要1.4秒才能查出该表中有100000个不重复的Last_name值,所耗时间是Distinct查询的3倍多。

2.3 使用Bulk Collect批查询来实现

示例代码如下:
declare
  all_rows number(10);
  --首先,定义一个Index-by表数据类型
  type last_name_tab is table of empl_tbl.last_name%type index by binary_integer;
  last_name_arr last_name_tab;
  --定义一个Index-by表集合变量
  temp_last_name empl_tbl.last_name%type;
 
begin
  all_rows:=0;
  temp_last_name:=' ';
  --使用Bulk Collect批查询来充填集合变量
  select last_name bulk collect into last_name_arr from empl_tbl;
 
  for i in 1..last_name_arr.count loop
      if temp_last_name!=last_name_arr(i) then
       all_rows:=all_rows+1;
      end if;
      temp_last_name:=last_name_arr(i);
  end loop;
 dbms_output.put_line('all_rows are '||all_rows);
end;

请注意上面代码中,我们首先定义了一个Index-by表数据类型last_name_tab,然后定义了一个该集合数据类型的变量last_name_arr,最后我们使用Bulk Collect批查询来充填last_name_arr,请注意它的使用语法。

执行结果:
all_rows are 100000
PL/SQL procedure successfully completed
Executed in 0.28 seconds
从上面执行结果,我们可以看到,Bulk Collect批查询只需要0.28秒就能查出该表中有100000个不重复的Last_name值,所耗时间只有游标查询的1/5,同时它比Distinct常规查询的速度也要快。

3. 测试结果分析
为什么会出现上面的结果呢?我们可以使用Oracle的SQL_Trace来分析一下结果。在SQL命令行中,使用alter session set sql_trace=true语句打开Oracle的Trace,然后在命令行中执行上面三种查询并使用TKPROF工具生成Trace报告。

3.1 常规Distinct查询结果分析********************************************************************************select count(distinct last_name)
from
 empl_tbl


call     count       cpu    elapsed       disk      query    current        rows
------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ----------
Parse        1      0.00       0.00          0          0          0           0
Execute      1      0.00       0.00          0          0          0           0
Fetch        1      0.28       0.32        198        425          4           1
------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ----------
total        3      0.28       0.32        198        425          4           1

Misses in library cache during parse: 1
Optimizer goal: CHOOSE
Parsing user id: 62 

Rows     Row Source Operation
-------  ---------------------------------------------------
      1  SORT GROUP BY
 100000   TABLE ACCESS FULL EMPL_TBL

********************************************************************************
上述查询首先对empl_tbl进行全表扫描,然后分组排序得出结果。SQL解析、执行的时间都可忽略不计,主要时间花在读取数据上,因为当前SQL只是一个查询,没有任何增、删改操作。在数据读取阶段,需要从磁盘读取198个Oracle数据块,一致性读取(query,consistent gets)数据块425块。因为磁盘物理读是非常耗时的,所以该查询执行起来不是特别快。

3.2 游标查询效率分析********************************************************************************
SELECT LAST_NAME
FROM
 EMPL_TBL ORDER BY LAST_NAME


call     count       cpu    elapsed       disk      query    current        rows
------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ----------
Parse        0      0.00       0.00          0          0          0           0
Execute      1      0.00       0.00          0          0          0           0
Fetch   100001      0.71       0.62        198        425          4      100000
------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ----------
total   100002      0.71       0.62        198        425          4      100000

Misses in library cache during parse: 0
Optimizer goal: CHOOSE
Parsing user id: 62     (recursive depth: 1)********************************************************************************该方法的主要耗时也是在数据读取阶段,虽然磁盘读取数据块和一致性读取数据块的数目同Distinct SQL查询相等,但是,因为该方法中的游标要循环100001次,所以上面的SQL的读取会发生100001次,总共读出了100000行数据,这就是为什么使用游标需要1.4秒的原因。下面我们看看使用Bulk Collect会发生什么?

3.3 Bulk Collect的查询效率分析********************************************************************************
SELECT LAST_NAME
FROM
 EMPL_TBL


call     count       cpu    elapsed       disk      query    current        rows
------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ----------
Parse        0      0.00       0.00          0          0          0           0
Execute      1      0.00       0.00          0          0          0           0
Fetch        1      0.08       0.07          0        425          0      100000
------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ----------
total        2      0.08       0.07          0        425          0      100000

Misses in library cache during parse: 0
Optimizer goal: CHOOSE
Parsing user id: 62     (recursive depth: 1)
********************************************************************************
虽然这种方法也要读取100000行数据,但是读取操作只发生了1次,并且Bulk Collect语句将所需数据一次性读入内存,所以该方法没有从磁盘读取数据块,所以这种方法比上述两种方法都具有优势,所以执行效率最高。

4. 结论
通过上面的测试和分析,我们可以看到Bulk Collect批查询在某种程度上可以提高查询效率,它首先将所需数据读入内存,然后再统计分析,这样就可以提高查询效率。但是,如果Oracle数据库的内存较小,Shared Pool Size不足以保存Bulk Collect批查询结果,那么该方法需要将Bulk Collect的集合结果保存在磁盘上,在这种情况下,Bulk Collect方法的效率反而不如其他两种方法,有兴趣的读者可以进一步测试。

另外,除了Bulk Collect批查询外,我们还可以使用FORALL语句来实现批插入、删除和更新,这在大批量数据操作时可以显著提高执行效率。

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