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Oracle中基于hint的3种执行计划控制方法详细介绍

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首先，我们需要明确什么是执行计划。执行计划是数据库在执行SQL语句时的一种预估性的计划，它会告诉我们数据库在执行该SQL语句时的具体操作步骤和执行顺序。通过调整执行计划，我们可以优化SQL语句的性能。

在Oracle数据库中，基于hint的3种执行计划控制方法包括：

  1. 使用INLINE提升性能

INLINE是一个hint，它可以让Oracle把一些短小简单的SQL代码嵌入到调用它们的SQL块中，可以减少操作的时间和I/O等待时间。这个hint应该只用于简单的SQL语句，如：

SELECT /*+ INLINE(w) */ w.worker_id, w.first_name, w.last_name, w.job_title
FROM workers w
WHERE w.job_title = 'Manager'
ORDER BY w.last_name, w.first_name;

这段代码中，我们使用了INLINE hint来嵌入SQL语句，提升查询的性能。

  1. 使用INDEX提示强制使用索引

有时候，Oracle的优化器会决定不使用索引来执行查询语句，从而导致性能下降。在这种情况下，我们可以使用INDEX hint来强制使用索引，如：

SELECT /*+ INDEX(w, workers_idx) */ w.worker_id, w.first_name, w.last_name, w.job_title
FROM workers w
WHERE w.job_title = 'Manager'
ORDER BY w.last_name, w.first_name;

这段代码中，我们使用了INDEX hint来强制使用名为workers_idx的索引，以提高查询性能。

  1. 使用FULL提示强制全表扫描

相比使用索引，有时候全表扫描可能更快。在这种情况下，我们可以使用FULL hint来强制进行全表扫描，如：

SELECT /*+ FULL(w) */ w.worker_id, w.first_name, w.last_name, w.job_title
FROM workers w
WHERE w.job_title = 'Manager'
ORDER BY w.last_name, w.first_name;

这段代码中，我们使用FULL hint来强制进行全表扫描，以提高查询性能。

以上就是基于hint的3种执行计划控制方法。在使用这些hint时，需要注意，最好只在知晓其效果后才使用。如果过度使用或误用这些hint，可能会导致SQL语句性能下降。同时也需要了解各个hint的语法和功能特点。

示例1：

原始查询语句如下：

SELECT w.worker_id, w.first_name, w.last_name, w.job_title
FROM workers w
WHERE w.job_title = 'Manager'
ORDER BY w.last_name, w.first_name;

查询计划如下：

Execution Plan  
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2005743770

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name    | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |         |     4 |   192 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL | WORKERS |     4 |   192 |     2   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   1 - filter("JOB_TITLE"='Manager')

Statistics
-----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          3  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        747  bytes sent via SQL*Net to client
        573  bytes received via SQL*Net from client
          1  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          4  rows processed

可以看到，执行计划是使用了全表扫描操作来执行查询。

现在我们使用FULL hint强制全表扫描，查询语句如下：

SELECT /*+ FULL(w) */ w.worker_id, w.first_name, w.last_name, w.job_title
FROM workers w
WHERE w.job_title = 'Manager'
ORDER BY w.last_name, w.first_name;

查询计划如下：

Execution Plan  
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2005743770

-------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name    | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time    |
-------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |         |    4 |   192 |     2   (0)| 00:00:01|
|   1 |  TABLE ACCESS FULL| WORKERS |    4 |   192 |     2   (0)| 00:00:01|
-------------------------------------------------------------

Statistics
-----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          3  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        747  bytes sent via SQL*Net to client
        573  bytes received via SQL*Net from client
          1  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          4  rows processed

可以看到，执行计划并未发生变化，这说明本身就是最优执行计划。

示例2：

原始查询语句如下：

SELECT d.department_id, COUNT(w.worker_id)
FROM departments d
JOIN workers w ON w.department_id = d.department_id
WHERE d.department_name = 'Sales'
GROUP BY d.department_id;

查询计划如下：

Execution Plan  
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 183478260

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name       | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |            |     1 |    22 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT GROUP BY     |            |     1 |    22 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   HASH JOIN        |            |    14 |   308 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS|     1 |    11 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   4 |    TABLE ACCESS FULL| WORKERS    |   107 |  2675 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   2 - access("W"."DEPARTMENT_ID"="D"."DEPARTMENT_ID")

Statistics
-----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         26  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        556  bytes sent via SQL*Net to client
        546  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          1  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed

可以看到，执行计划使用了HASH JOIN操作，因为这个查询需要把两个大表进行连接。

现在我们使用INLINE hint嵌入到查询语句中，查询语句如下：

SELECT /*+ INLINE(d) */ d.department_id, COUNT(w.worker_id)
FROM departments d /*+ INLINE */ JOIN workers w /*+ INLINE */
    ON w.department_id = d.department_id
WHERE d.department_name = 'Sales' /*+ INLINE */
GROUP BY d.department_id;

查询计划如下：

Execution Plan  
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2362383159

------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name        | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |             |     1 |    30 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH GROUP BY    |             |     1 |    30 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   2 |   NESTED LOOPS    |             |    14 |   420 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    TABLE ACCESS   | WORKERS     |     7 |   161 |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |     INDEX UNIQUE  | WORKERS_PK  |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  5 |    TABLE ACCESS   | DEPARTMENTS |     2 |    22 |     1   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------

   3 - filter("DEPARTMENT_NAME"='Sales')
   4 - access("W"."DEPARTMENT_ID"="D"."DEPARTMENT_ID")
   5 - filter("D"."DEPARTMENT_NAME"='Sales')

Note
-----
   - inline SQL tuning starts here

Statistics
-----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         18  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        556  bytes sent via SQL*Net to client
        546  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          1  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed

可以看到，执行计划使用了NESTED LOOPS和HASH GROUP BY操作，从而使查询更快地运行。

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