如何从大表中提高选择性能答案

【问题标题】：How to improve select performance from huge tables如何从大表中提高选择性能
【发布时间】：2016-06-23 12:10:34
【问题描述】：

我目前有一个需要很长时间（一个小时+-）的过程。

这个过程基本上是这样的：

首先，它从一个表连接到一个视图 -

 SELECT * FROM 
 STG_CRM, V_CRM 
 WHERE
 STG_CRM.CRM_CASE_ID=V_CRM.CASE_ID(+)

视图 DDL：

create or replace view stg_admin.v_crm as
select  t.case_id
from crm_case t, dim_crm x
where t.case_id=x.crm_case_id;

STG_CRM - 20 万条记录 - 无索引。

DIM_CRM - 90MIL 条记录 - 已编入索引（crm_case_id - 唯一）。

CRM_CASE - 20 万条记录 - 无索引。

到目前为止，一切都还不是很重（大约 2-3 分钟），然后有一个左连接到另一个 VIEW ，这是当前最重的选择（只需从视图中选择 * 是 10 分钟）。

查看 DDL - 我目前正在考虑两个不同的查询：

select t.crm_case_id,s.customer_key
from stg_crm t, stg_scd s
where t.account_number=s.account_number
and t.case_create_date  between s.start_date and s.end_date;

或者：

select t.crm_case_id,
       (select min(s.customer_key) keep (dense_rank first order by s.end_date asc)
        from stg_scd s
        where t.account_number = s.account_number and
              t.case_create_date <= s.end_date 
       ) as customer_key
from stg_crm t

表 stg_scd - 500MIL 条记录索引（customer_key,start_date,end_date） - 每天按 end_date 唯一分区。

现在这两个查询都需要很长时间，第二个更长一点。我的猜测是因为它没有使用索引，因为 start_date 没有用于过滤，但我不知道如何添加它。

我的问题是：我怎样才能让它更快？如果我在 create_date 的 STG_CRM 上添加索引，会有帮助吗？（我什至不知道 DBA 是否允许）因为这是小表。

限制：

我无法更改大表 (STG_SCD) 上的索引
我也许可以在其他表上添加索引，但只有在给出充分理由的情况下，因为它会损害使用此表的其他进程的性能。

隐式连接语法是通过我的程序生成的，所以这里不需要cmets。

提前非常感谢！

附：第一个选择左连接到第二个选择大约需要 30-60 分钟。

【问题讨论】：

请，请，请迁移到使用 ANSI 标准联接并停止使用旧的 Oracle 逗号联接。
@MT0 在说这样的话之前，请阅读倒数第三行...
我建议创建一个索引为CREATE INDEX IND1 ON stg_crm (account_number, case_create_date) 和（可能更重要）CREATE INDEX IND2 ON stg_crm (account_number)

标签： sql oracle performance indexing oracle11g

【解决方案1】：

由于您正在从一个非常大的表中聚合数据（就像您在第二个查询选项中所做的那样），您可能会通过使用 query_rewrite 提前计算这些值的结果而获得一些性能优势。这是一篇介绍此功能使用的论文 - http://gerardnico.com/wiki/database/oracle/query_rewriting

您还可以找到许多其他使用此功能的最佳实践示例，它在调优数据仓库查询方面非常有价值。

祝你好运！

【讨论】：

【解决方案2】：

我已经设法解决了这个问题！

我错过了两件事：

1) stg_scd 上的统计信息，我们在向表中添加分区后禁用了它，并且在添加每个分区后忘记添加统计信息。

2) 在 stg_crm on(account_number, case_create_date) 上添加索引

感谢您的所有尝试:)

【讨论】：