作者：胡呈清，爱可生公司旗下的DBA团队成员，擅长故障分析和性能优化。爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。本文约 1600 字，预计阅读需要 15 分钟。
数据库版本：OceanBase3.2.3.3
案例问题的描述
在关联字段包含组合主键的第1、2、4个字段的一个join查询中。如果执行Nested-Loop Join ，由于被驱动表仅匹配主键的第一、二个字段，虽然成本 cost1 较低，但实际效率不高。此外，驱动表的扇出 n（即输出行数）的估算值远小于实际值。在计算总成本时：
Join 总成本 ≈（驱动表成本 + n*cost1）
在本文所举的例子中，驱动表的成本是不变的，执行计划中 n 的估算值为 5000，但实际值为 60 万，cost1=154。n*cost1 在计算成本时远小于实际值。因此，优化器基于低估的n值选择了 Nested-Loop Join，由于被驱动表只能匹配主键的前两个字段，效率较低，导致整个查询时间耗费较多，但如果被驱动表能匹配主键的全部字段，效率会很高。
分析过程
1. 分析执行计划
问题 SQL 如下（执行耗时 500s+）：
select count(*) from ( SELECT JGBM AS QYDJID, SEGMENT3 AS FNUMBER, PERIOD_NAME AS SSQJ, ... FROM ( SELECT ... FROM DC_ACCOUNTBALANCE_TEMP A, DEF_ACCOUNTCONFIG B, DC_ACCOUNT C, NVAT_ACCANDTAXIDMAPFORP07 D, BI_CHOICEOFUNIT E WHERE A.SEGMENT1 = D.ZTJGBM AND D.SBDWID = E.SBDWID AND B.JGBM = E.DEPTCODE AND B.YXQSNY <= ( substr(A.PERIOD_NAME, 4, 6) || substr(A.PERIOD_NAME, 1, 2) ) AND ( substr(A.PERIOD_NAME, 4, 6) || substr(A.PERIOD_NAME, 1, 2) ) <= B.YXJZNY AND C.QYDJID = B.SYZT AND C.FNUMBER = A.SEGMENT3 AND C.ACCOUNTYEAR = substr(A.PERIOD_NAME, 4, 6) AND a.period_name = '10-2023' ) SUB GROUP BY JGBM, SEGMENT3, PERIOD_NAME ) X left join DC_ACCOUNTBALANCE A ON ( A.SSQJ = X.SSQJ AND A.QYDJID = X.QYDJID AND A.FNUMBER = X.FNUMBER );执行计划如下（多余信息已删除），结合 SQL 内容进行解读：
- X 表是 A、B、C、D、E 等 5 张表关联的结果，然后与 A 表进行关联查询。从执行计划看，主要成本在 X 表，因此先执行 X 部分确认是否慢在这部分，执行耗时只要 5 秒，结果有 61 万行，但执行计划中估行只有 5123。
- X 部分很快，慢在 A 部分，因为是 Nested-Loop Join，A 作为被驱动表会循环查询 61万次（batch_join=false），每次查询走主键，执行计划13号算子中 range_key([A.SSQJ(0x7eb5a42ec400)], [A.QYDJID(0x7eb5a42ed840)], [A.DATAUSE(0x7ec8f84434e0)], [A.FNUMBER(0x7eb5a42eec80)]), range(MIN ; MAX) 部分信息说明索引里有 4个字段，但是range_cond([A.SSQJ(0x7eb5a42ec400) = ?(0x7ec8f8451e20)], [A.QYDJID(0x7eb5a42ed840) = ?(0x7ec8f8452950)])这部分表示只能用到索引的前两个字段，这会是慢的原因吗？有个信息可以提供佐证：A:table_rows:32310843, physical_range_rows:391, logical_range_rows:391 优化器估算A表每次查询需要扫描 391 行，这个效率确实是不高的。
- 在估算 Nested-Loop Join 的总成本时，计算逻辑是驱动表的成本+驱动表的扇出*\被驱动表查询一次的成本，这个 SQL 中驱动表的扇出（5123）比实际值（61 万）小很多，估算出的总成本比实际小很多。
================================================================================= |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | --------------------------------------------------------------------------------- |0 |SCALAR GROUP BY | |1 |3947739| |1 | NESTED-LOOP OUTER JOIN| |5123 |3947543| |2 | SUBPLAN SCAN |X |5123 |3154937| |3 | HASH GROUP BY | |5123 |3154861| |4 | HASH JOIN | |5123 |3149203| |5 | TABLE SCAN |C |81314 |31453 | |6 | HASH JOIN | |63573 |2940900| |7 | HASH JOIN | |1898 |35447 | |8 | TABLE SCAN |D(IDX_ACCANDTAXIDMAPFORP07_CMB1) |2011 |778 | |9 | HASH JOIN | |1736 |32462 | |10| TABLE SCAN |E(IDX_BI_CHOICEOFUNIT_CMB1) |1704 |660 | |11| TABLE SCAN |B |29154 |11277 | |12| TABLE SCAN |A(IDX_DC_ACCOUNTBALANCE_TEMP_TEST)|639387 |2468263| |13| TABLE SCAN |A |1 |154 | ================================================================================= Outputs & filters: ------------------------------------- ... 13 - output([remove_const(1)(0x7ec8f846ba40)]), filter([A.FNUMBER(0x7eb5a42eec80) = ?(0x7ec8f8453480)]), access([A.FNUMBER(0x7eb5a42eec80)]), partitions(p0), is_index_back=false, filter_before_indexback[false], range_key([A.SSQJ(0x7eb5a42ec400)], [A.QYDJID(0x7eb5a42ed840)], [A.DATAUSE(0x7ec8f84434e0)], [A.FNUMBER(0x7eb5a42eec80)]), range(MIN ; MAX), range_cond([A.SSQJ(0x7eb5a42ec400) = ?(0x7ec8f8451e20)], [A.QYDJID(0x7eb5a42ed840) = ?(0x7ec8f8452950)]) Used Hint: ... Optimization Info: ------------------------------------- ... A:table_rows:32310843, physical_range_rows:391, logical_range_rows:391, index_back_rows:0, output_rows:0, est_method:local_storage, optimization_method=cost_based, avaiable_index_name[DC_ACCOUNTBALANCE],...2. 分析表的统计信息
上一步我们分析得出：X 部分查询很快，慢在 A 表查询，要查询 61 万次。A 表查询时使用了主键的前两个字段，因此需要分析一下 A 表的统计信息，主键的 4 个字段的 NDV 分别是多少，结果如下：
- SSQJ、QYDJID 两个字段的 NDV 并不高，每组值的重复次数可以通过统计信息估算：32310843/(85*972)=391，这个就是执行计划中的 physical_range_rows:391，意思就是每次查询大概要扫 391 行数据，这个效率如果只执行一次是没啥问题的，但这个 SQL 里需要执行 61 万次，总耗时就大了。
- 另外 SQL 中关联字段包含了主键的 3 个字段，不在条件里的第 3 个字段 DATAUSE 实际值都为 1，从逻辑上来看，SQL 中加上 AND A.DATAUSE = 1 条件的结果不会变，这样的好处是 A 表查询时可以使用主键的所有字段，每次只需要扫 1 行数据，效率会高很多。另一种更好的方式是主键中去掉 DATAUSE 字段，不过 OB 不支持修改主键。
--查询 select column_name,num_distinct from all_tab_col_statistics where table_name='DC_ACCOUNTBALANCE'; --结果 column_name num_distinct SSQJ 85 QYDJID 972 DATAUSE 1 FNUMBER 26163. 改写
方法 1：加 AND A.DATAUSE = 1
加条件后，SQL 耗时从 500 秒降到 8 秒，执行计划如下，A 表每次只要扫描 1 行：
================================================================================= |ID|OPERATOR |NAME |EST. ROWS|COST | --------------------------------------------------------------------------------- |0 |SCALAR GROUP BY | |1 |3214924| |1 | NESTED-LOOP OUTER JOIN| |5123 |3214729| |2 | SUBPLAN SCAN |X |5123 |3154937| |3 | HASH GROUP BY | |5123 |3154861| |4 | HASH JOIN | |5123 |3149203| |5 | TABLE SCAN |C |81314 |31453 | |6 | HASH JOIN | |63573 |2940900| |7 | HASH JOIN | |1898 |35447 | |8 | TABLE SCAN |D(IDX_ACCANDTAXIDMAPFORP07_CMB1) |2011 |778 | |9 | HASH JOIN | |1736 |32462 | |10| TABLE SCAN |E(IDX_BI_CHOICEOFUNIT_CMB1) |1704 |660 | |11| TABLE SCAN |B |29154 |11277 | |12| TABLE SCAN |A(IDX_DC_ACCOUNTBALANCE_TEMP_TEST)|639387 |2468263| |13| TABLE GET |A |1 |11 | ================================================================================= Outputs & filters: ... 13 - output([remove_const(1)(0x7eb91646c790)]), filter(nil), access([A.SSQJ(0x7eb91646b730)]), partitions(p0), is_index_back=false, range_key([A.SSQJ(0x7eae68cec980)], [A.QYDJID(0x7eae68ceddc0)], [A.DATAUSE(0x7eae68cf05d0)], [A.FNUMBER(0x7eae68cef200)]), range(MIN ; MAX), range_cond([A.DATAUSE(0x7eae68cf05d0) = 1(0x7eae68cefeb0)], [A.SSQJ(0x7eae68cec980) = ?(0x7eb916451ce0)], [A.QYDJID(0x7eae68ceddc0) = ?(0x7eb916452810)], [A.FNUMBER(0x7eae68cef200) = ?(0x7eb916453340)]) ... Optimization Info: ------------------------------------- A:table_rows:32310843, physical_range_rows:1, logical_range_rows:1, index_back_rows:0, output_rows:1, est_method:local_storage, optimization_method=rule_based, heuristic_rule=unique_index_without_indexback改写 2：加 Hint 走 Hash Join
前面我们分析 A 表查询只能使用主键索引的前 2 个字段，效率不高，这种情况下可以看下 Hash Join 的执行效率，加 hint /*+ leading(X A) use_hash(A) */ 耗时只要 40 秒。执行计划如下，结合前面的分析进行解读：
被驱动表 A 除了关联条件没有其他条件，要做全表扫描，成本很高，所以总成本也很高，并且显然比 Nested-Loop Join 的成本高，在没有 Hint 干预的情况下，优化器会选 Nested-Loop Join。
总结
这是一个很经典的问题：如果Join 时关联表太多，执行计划容易选错。
原因是估算驱动表的扇出很容易产生误差，尤其 Join 的结果作为驱动表时，相当于要估算 Join 的结果有多少行，这个误差会更大。而优化器在估算 Nested-Loop Join 算法的成本逻辑中，驱动表的扇出对计算结果影响很大，也就是说 Nested-Loop Join 的成本估算结果很容易产生误差，所以执行计划容易选错。
