かなーーーり、久々にMacオンリーのネタですw
左がMac Studio 2022、右がMac Pro mid2012 (ストレージはALL SSDで、GPUもMojave向けに入れ替えたものなのでそれなりに手を入れてありますがw）
真打で登場するMac Proがどうなるのか不明ですが、今まで通りのモジュラー型でパーツを入れ替えつつ使うというのはなさそうな気はしますね。
(Disk Speet Test / Stress = 1GBで実施)
VirtualBoxがM1 macをサポートしてなかったのをご存じでしょうか...意外と知らない方が多いみたい。
Virtualbox Mac m1
https://discussions.apple.com/thread/253292128
これを知らないと少々ザワザワした状況になります。
実は、Intel MacからMigrateしてM1に移行したりしても、VirtualBox自体は起動したりします。起動できないことを示すアイコンに置き換わっていませんし。
異常は無いように思うかもしれませんが、VirtualBox is a general-purpose full virtualizer for x86 hardware なんですよ。
分かりずらいかもしれません。
ザワザワしていた影響だと思いますが、昨年末に、VirtualBox 6.1.30 (released November 22 2021)で、インストーラで未サポートのCPUにはインストールできないようなインストラーの変更がありました。
macOS host: show message indicating the unsupported CPU on M1 based Macs and abort installation
https://www.virtualbox.org/wiki/Changelog
ただ、これはインストールできないようにしただけであって、Intel MacからM1 Macにマイグレーションした際には気づきにくいという問題は回避はできていません。。。
VirutalBoxをバリバリ使うのであれば、まだ、Intel Macは手元に残しておかないとだめですよ。
私はIntel Mac残してあります.....
お間違いのないように。。。
Previously on Mac De Oracle
前回は、その前のエントリーの流れから、標準はあるにはあるが癖の多いSQL - #27 LNNVL is 何？ と思った方向けでちょいと脱線してました。
今日は、話を元に戻しますw
USE_CANTATとOR_EXPAND、レントゲン（実行計画）をみて、どこがどう違うのかは理解できたのではないかと思います。ではなぜ、今後使うとしたら、OR_EXPANDなのかは、USE_CONCATとより言うことを聞いてくれやすいという他にもう一つあるのですが、それは何かわかりますか？
大人の事情で、しばらく関わりが薄かった時期（w にこのヒントの効果を知ったのですが、もう一つのメリットまでは知らなかったんですよw。 斜め読みだけしてると取りこぼしちゃいますねw
答えはパラレルクエリーにした場合の違い。
OR_EXPANDによる書き換えとUNION-ALLへの内部的な書き換えの効果で、パラレルクエリーとの相性が良くなっているんですよね。
早速、レントゲンをみてみましょう :)
（あ、書き忘れてましたが、Oracle Database 21cを使ってます）
USE_CONCATを使ってCONCATENATION(Id=1のoperation)を強制してかつパラレルクエリーにしています。PX COORDINATOR が Id=2とId=9に現れているのでUNIONの各SELECT文はシリアルに実行されているようですね。この挙動は変わってなさそうです。
SCOTT@orclpdb1> r
1 select
2 /*+
3 parallel(4)
4 use_concat
5 */
6 *
7 from
8 tab311
9 where
10 unique_id= 1
11* or sub_item_code = '0001000000'
経過: 00:00:00.44
実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1305058436
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 4 | 1076 | 8 (0)| 00:00:01 | | | |
| 1 | CONCATENATION | | | | | | | | |
| 2 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 3 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ20001 | 2 | 538 | 4 (0)| 00:00:01 | Q2,01 | P->S | QC (RAND) |
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 2 | 538 | 4 (0)| 00:00:01 | Q2,01 | PCWP | |
| 5 | BUFFER SORT | | | | | | Q2,01 | PCWC | |
| 6 | PX RECEIVE | | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q2,01 | PCWP | |
| 7 | PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS) | :TQ20000 | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | | S->P | HASH (BLOCK|
|* 8 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | | | |
| 9 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 10 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10001 | 2 | 538 | 4 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | P->S | QC (RAND) |
| 11 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 2 | 538 | 4 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | PCWP | |
| 12 | BUFFER SORT | | | | | | Q1,01 | PCWC | |
| 13 | PX RECEIVE | | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | PCWP | |
| 14 | PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS) | :TQ10000 | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | | S->P | HASH (BLOCK|
|* 15 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | | | |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
8 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
15 - access("UNIQUE_ID"=1)
filter(LNNVL("SUB_ITEM_CODE"='0001000000'))
Note
-----
- dynamic statistics used: dynamic sampling (level=AUTO (SYSTEM))
- Degree of Parallelism is 4 because of hint
OR_EXPANDでU内部的にUNION-ALLに書き換えてパラレルクエrーにすると。。。。。。おーーーーー。違う！！！ Id=1にあるPX COORDINATOR だけになってますね。各SELECT文もパラレル化されているようです。:)
結構違いますね。やはり、使うなら、USE_CANTATよりOR_EXPANDのようが良さそうですね。これで思い出した！ ORDERED と LEADINGヒントのような感じですかねー。同じ機能を持つ後発ヒントの方が色々と使い勝手が良くなってることって意外に多いです！
SCOTT@orclpdb1> r
1 select
2 /*+
3 parallel(4)
4 or_expand
5 */
6 *
7 from
8 tab311
9 where
10 unique_id= 1
11* or sub_item_code = '0001000000'
経過: 00:00:00.14
実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3317360125
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 4 | 1160 | 8 (0)| 00:00:01 | | | |
| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 2 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10002 | 4 | 1160 | 8 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | P->S | QC (RAND) |
| 3 | BUFFER SORT | | 4 | 1160 | | | Q1,02 | PCWP | |
| 4 | VIEW | VW_ORE_5F0E22D2 | 4 | 1160 | 8 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 5 | UNION-ALL | | | | | | Q1,02 | PCWP | |
| 6 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 2 | 538 | 4 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 7 | BUFFER SORT | | | | | | Q1,02 | PCWC | |
| 8 | PX RECEIVE | | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 9 | PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS) | :TQ10000 | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | S->P | HASH (BLOCK|
| 10 | PX SELECTOR | | | | | | Q1,00 | SCWC | |
|* 11 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | SCWP | |
|* 12 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 2 | 538 | 4 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 13 | BUFFER SORT | | | | | | Q1,02 | PCWC | |
| 14 | PX RECEIVE | | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 15 | PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS) | :TQ10001 | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | S->P | HASH (BLOCK|
| 16 | PX SELECTOR | | | | | | Q1,01 | SCWC | |
|* 17 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | SCWP | |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
11 - access("UNIQUE_ID"=1)
12 - filter(LNNVL("UNIQUE_ID"=1))
17 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
Note
-----
- dynamic statistics used: dynamic sampling (level=AUTO (SYSTEM))
- Degree of Parallelism is 4 because of hint
前々回手動でunionに書き換えたSQLをパラレルにするとどうなるだろう。。。
ほう。
select
/*+
parallel(4)
*/
*
from
tab311
where
unique_id = 1
union
select
*
from
tab311
where
sub_item_code = '0001000000';
実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3983264199
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 11 (19)| 00:00:01 | | | |
| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 2 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10003 | 5 | 1345 | 11 (19)| 00:00:01 | Q1,03 | P->S | QC (RAND) |
| 3 | HASH UNIQUE | | 5 | 1345 | 11 (19)| 00:00:01 | Q1,03 | PCWP | |
| 4 | PX RECEIVE | | 5 | 1345 | 11 (19)| 00:00:01 | Q1,03 | PCWP | |
| 5 | PX SEND HASH | :TQ10002 | 5 | 1345 | 11 (19)| 00:00:01 | Q1,02 | P->P | HASH |
| 6 | HASH UNIQUE | | 5 | 1345 | 11 (19)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 7 | UNION-ALL | | | | | | Q1,02 | PCWP | |
| 8 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 3 | 807 | 4 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 9 | PX RECEIVE | | 3 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 10 | PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS) | :TQ10000 | 3 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | S->P | HASH (BLOCK|
| 11 | PX SELECTOR | | | | | | Q1,00 | SCWC | |
|* 12 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 3 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | SCWP | |
| 13 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 2 | 538 | 5 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 14 | PX RECEIVE | | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 15 | PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS) | :TQ10001 | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | S->P | HASH (BLOCK|
| 16 | PX SELECTOR | | | | | | Q1,01 | SCWC | |
|* 17 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | SCWP | |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
12 - access("UNIQUE_ID"=1)
17 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
Note
-----
- dynamic statistics used: dynamic sampling (level=AUTO (SYSTEM))
- Degree of Parallelism is 4 because of hint
同じく、前々回手動でunion all + フィルタ条件追加に書き換えたSQLをパラレルにするとどうなるだろう。。。
おおおおおーーーーーーっと。これはCONCATENATIONの実行計画にそっくりですね。CONCATENATIONの部分がUNION-ALLになっている程度の違い。2つのPX COORDINATOR がある点も共通しています。。。むむ。
このSQLをOR_EXPANDの実行計画と同じようにするには......あ！ あれだ！
select
/*+
parallel(4)
*/
*
from
tab311
where
unique_id = 1
union all
select
*
from
tab311
where
sub_item_code = '0001000000'
and LNNVL(unique_id=1);
実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1844591072
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 4 | 1076 | 9 (0)| 00:00:01 | | | |
| 1 | UNION-ALL | | | | | | | | |
| 2 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 3 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10001 | 3 | 807 | 4 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | P->S | QC (RAND) |
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 3 | 807 | 4 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | PCWP | |
| 5 | BUFFER SORT | | | | | | Q1,01 | PCWC | |
| 6 | PX RECEIVE | | 3 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | PCWP | |
| 7 | PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS) | :TQ10000 | 3 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | S->P | HASH (BLOCK|
| 8 | PX SELECTOR | | | | | | Q1,00 | SCWC | |
|* 9 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 3 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | SCWP | |
| 10 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 11 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ20001 | 1 | 269 | 5 (0)| 00:00:01 | Q2,01 | P->S | QC (RAND) |
|* 12 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 5 (0)| 00:00:01 | Q2,01 | PCWP | |
| 13 | BUFFER SORT | | | | | | Q2,01 | PCWC | |
| 14 | PX RECEIVE | | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q2,01 | PCWP | |
| 15 | PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS) | :TQ20000 | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q2,00 | S->P | HASH (BLOCK|
| 16 | PX SELECTOR | | | | | | Q2,00 | SCWC | |
|* 17 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q2,00 | SCWP | |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
9 - access("UNIQUE_ID"=1)
12 - filter(LNNVL("UNIQUE_ID"=1))
17 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
Note
-----
- dynamic statistics used: dynamic sampling (level=AUTO (SYSTEM))
- Degree of Parallelism is 4 because of hint
ということで、
前々回手動でunion all + フィルタ条件追加に書き換えたSQLを単純にパラレルクエリーにしてもイマイチだったので、OR_EXPANDのような実行計画にするために、インラインビューにしてみました！！！ どうでしょう？ OR_EXPANDの実行計画と同じようになりました。
ポイントは、前々回のOR_EXPANDの実行計画中に現れるインラインビュー VW_ORE_5F0E22D2 です。内部的にインラインビューを追加してるんですよね！ OR_EXPANDのUNION ALL書き換え。
インラインビュー化したことで、Id=4にビューが登場しています。OR_EXPANDでは、VW_ORE_* と名付けられるOR_EXPANDトランスフォームにより追加されるインラインビューと同じ役割を持っていますが、内部的に書き換えられて追加されるインラインビューとは異なり動的に名称が付加されません。
インラインビューが決めて！ というか、意外と忘れがちなので注意しないとね。
select
/*+
parallel(4)
*/
*
from
(
select
*
from
tab311
where
unique_id = 1
union all
select
*
from
tab311
where
sub_item_code = '0001000000'
and LNNVL(unique_id=1)
);
経過: 00:00:00.03
実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3706965944
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 4 | 1160 | 9 (0)| 00:00:01 | | | |
| 1 | PX COORDINATOR | | | | | | | | |
| 2 | PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10002 | 4 | 1160 | 9 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | P->S | QC (RAND) |
| 3 | BUFFER SORT | | 4 | 1160 | | | Q1,02 | PCWP | |
| 4 | VIEW | | 4 | 1160 | 9 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 5 | UNION-ALL | | | | | | Q1,02 | PCWP | |
| 6 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 3 | 807 | 4 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 7 | BUFFER SORT | | | | | | Q1,02 | PCWC | |
| 8 | PX RECEIVE | | 3 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 9 | PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS) | :TQ10000 | 3 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | S->P | HASH (BLOCK|
| 10 | PX SELECTOR | | | | | | Q1,00 | SCWC | |
|* 11 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 3 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,00 | SCWP | |
|* 12 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 5 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 13 | BUFFER SORT | | | | | | Q1,02 | PCWC | |
| 14 | PX RECEIVE | | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,02 | PCWP | |
| 15 | PX SEND HASH (BLOCK ADDRESS) | :TQ10001 | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | S->P | HASH (BLOCK|
| 16 | PX SELECTOR | | | | | | Q1,01 | SCWC | |
|* 17 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 2 | | 3 (0)| 00:00:01 | Q1,01 | SCWP | |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
11 - access("UNIQUE_ID"=1)
12 - filter(LNNVL("UNIQUE_ID"=1))
17 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
Note
-----
- dynamic statistics used: dynamic sampling (level=AUTO (SYSTEM))
- Degree of Parallelism is 4 because of hint
4月はじめだと言うのに、夏日とか、北の方面の友人からは31度だとか、最近の異常気象ほんとに農家泣かせな感じ。最近は天気予想が細かい範囲ででるので以前より対応しやすいのかもしれないけど。
こんな、陽気だとぶらりと湘南あたりからリモートワークしたいw
ではまた。
Previously on Mac De Oracle.
前回のエントリで使った関数覚えてますか？ LNNVL関数。
Oracle純正の方言で、他のデータベースがネイティブでサポートしてるのって無さそうと思いつつ、気になったので軽くしらべてみた。
基本的に移行対応や互換目的ぐらいですね。
Oracle Database の LNNVL を PostgreSQL で実現する
https://taityo-diary.hatenablog.jp/entry/2018/04/30/222335
PolarDB for Oracle にはある模様ですね。互換ということなので、だよね。というところですね。
https://www.alibabacloud.com/help/en/polardb-for-oracle/latest/lnnvl-function
折角なので、↑の例題の答えあわせしてみました。
SCOTT@orclpdb1> set null [null]
SCOTT@orclpdb1> select * from account where lnnvl(year is not null);
NAME YEAR
------------------------------------------------------------ ----------
peter2007 [null]
SCOTT@orclpdb1> select * from account where lnnvl(year<2003);
NAME YEAR
------------------------------------------------------------ ----------
peter2003 2003
peter2004 2004
peter2005 2005
peter2006 2006
peter2007 [null]
SCOTT@orclpdb1> select * from account where lnnvl(year is null);
NAME YEAR
------------------------------------------------------------ ----------
peter2001 2001
peter2002 2002
peter2003 2003
peter2004 2004
peter2005 2005
peter2006 2006
6行が選択されました。
SCOTT@orclpdb1> select * from account where lnnvl(year=2008);
NAME YEAR
------------------------------------------------------------ ----------
peter2001 2001
peter2002 2002
peter2003 2003
peter2004 2004
peter2005 2005
peter2006 2006
peter2007 [null]
7行が選択されました。
SCOTT@orclpdb1> select * from account where lnnvl(year! =2008);
NAME YEAR
------------------------------------------------------------ ----------
peter2007 [null]
合ってそう。
PostgreSQLのExtensionである、oraface ではサポートしてますね。移行需要多いですからね。
https://github.com/orafce/orafce/search?q=LNNVL
たまたま見つけたのですが、Apache Spark。コメントのやりとりみて、まあ、そうですよねーーーというオチだったw
https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-21931
NVL2ほどは見当たらない、かなり強めの方言ですからね。 RedshiftやSnowflakeでもないね。これww
では、また。
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #1 Pagination
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #2 関数名は同じでも引数が逆の罠！
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #3 データ型確認したい時あるんです
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #4 リテラル値での除算の内部精度も違うのよ!
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #5 和暦変換機能ある方が少数派
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #6 時間厳守！
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #7 期間リテラル！
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #8 翌月末日って何日？
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #9 部分文字列の扱いでも癖が出る＞＜
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #10 文字列連結の罠（有名なやつ）
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #11 デュエル、じゃなくて、デュアル
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #12 文字[列]探すにも癖がある
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #13 あると便利ですが意外となかったり
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #14 連番の集合を返すにも癖がある
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #15 SQL command line client
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #16 SQLのレントゲンを撮る方法
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #17 その空白は許されないのか？
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #18 (+)の外部結合は方言
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #19 帰ってきた、部分文字列の扱いでも癖w
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #20 結果セットを単一列に連結するにも癖がある
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #21 演算結果にも癖がある
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #22 集合演算にも癖がある
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #23 複数行INSERTにも癖がある
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #24 乱数作るにも癖がある
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #25 SQL de Fractalsにも癖がある:)
・標準はあるにはあるが癖の多いSQL 全部俺 #26 おまけ SQL de 湯婆婆やるにも癖がでるw
Previously on Mac De Oracle
前回のレントゲンは、BITMAP CONVERSION TO ROWIDSでした。複数の索引を同時に使うという昔からあるオペレーションでした。
今回は単にレントゲンを見ていくだけではなく、同じ問い合わせ結果（よくある間違いなどもいれてありますw）になるものの微妙に違うレントゲンをみつつ、元のSQL文、それに今回ヒントになにが使われているか、見ていきたいと思います。
これが前回のエントリで使ったSQL分です. 問い合わせ結果と実行計画（前回のエントリで取り上げたBITMAP CONVERSIONです。この問い合わせ結果と実行計画という名のレントゲンをよーーーーーーーーーく、覚えておいてくださいね。
いくつかのレントゲンを使って、これなーーーーーーーんだ？ wみたいなw
これが原型なので、覚えておいてください。
select
*
from
tab311
where
unique_id= 1
or sub_item_code = '0001000000';
UNIQUE_ID SUB_ITEM_CODE FOO IS_DELETE
---------- ------------------------------ -------------------------------------------------- ----------
1 0000000002 ************************************************** 0
**************************************************
**************************************************
**************************************************
*************************************************1
1 0001000001 fooooooooooooo1 0
2 0001000000 fooooooo2 0
1 0001000000 2**** 0
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 8 (13)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 5 | 1345 | 8 (13)| 00:00:01 |
| 2 | BITMAP CONVERSION TO ROWIDS | | | | | |
| 3 | BITMAP OR | | | | | |
| 4 | BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS | | | | | |
| 5 | SORT ORDER BY | | | | | |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 7 | BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS | | | | | |
|* 8 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | | | 3 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
6 - access("UNIQUE_ID"=1)
filter("UNIQUE_ID"=1)
8 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
統計
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
8 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
1248 bytes sent via SQL*Net to client
52 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
4 rows processed
前回のエントリでも少し書いたのですが、CONCATENATION がレントゲンに現れるときは、BITMAP CONVERTなど効率が悪いOR条件の実行計画を改善するため、OR条件部分を分離排除し、2つの索引それぞれを有効に利用させるためのヒントによるチューニングで行なった場合が多いです。オプティマイザが選択するケースもありますが。
ヒントで強制的にすることもありますが、ヒントが効かないケースは多も多いのは事実です。理由は内部的に2つのクエリーに分解しているわけですが、それぞれで利用する索引のアクセス効率が悪いオプティマイザに見えている場合にはヒントが効かない場合が多いように思います。
なんとなーーーくざっくりなイメージですが、UNIONのような形に内部的に書き換えていると思うとわかりやすいかもしれないですね。。UNIONとでてないのでUNIONのようなものとしかかけないのですがW
とにかく、CONCATENATIONを見つけたら USE_CONCAT ヒントでチューニングされてるね！
と脊髄反応できるようになっているとよいですね！
UNIQUE_ID SUB_ITEM_CODE FOO IS_DELETE
---------- ------------------------------ -------------------------------------------------- ----------
2 0001000000 fooooooo2 0
1 0001000000 2**** 0
1 0000000002 ************************************************** 0
**************************************************
**************************************************
**************************************************
*************************************************1
1 0001000001 fooooooooooooo1 0
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 11 (0)| 00:00:01 |
| 1 | CONCATENATION | | | | | |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 4 | 1076 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 4 | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
5 - access("UNIQUE_ID"=1)
filter(LNNVL("SUB_ITEM_CODE"='0001000000'))
統計
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
11 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
1228 bytes sent via SQL*Net to client
52 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
4 rows processed
上記のレントゲンの元はこれです。USE_CONCATヒント使われてますよね。このケースではオプティマイザは言うことを聞いてくれたようですね。w
select
/*+
use_concat
*/
*
from
tab311
where
unique_id= 1
or sub_item_code = '0001000000';
では、オプティマイザが言うことを聞いてくれなかった場合、Oracle Database 12c R1まではどうやって、治療していたか。知りたく無いですか？
USE_CONCATでUNIONのように内部的書き換えてくれると、SQLへはヒントの追加だけで済むので、同値検証等も不要で患者さんの痛みは少なくてすむわけですが、先にも買いたように必ず効くわけでもないという、ちょっと癖のあるヒントなんです。で、12c R1までは、しかたないの、SQL構文変更という中程度の難易度の手術（SQL書き換えw）が必要でした。
先ほと、UNIONのようにと書きましたが、まさに、それで、UNIONまたは、UNION ALLに書き換えてしまうという手術ですw
どちらでやってもよいのですが、重複データの排除がどれだけの負荷になるかというところかなと思います。重複排除するデータ量が多いのであれば UNION にしてHASH UNIQUEによる重複行排除の方がよいかもしれませんし、少量なら UNION ALLでフィルタリングによる重複行排除のほうがよいかもしれません。HASH UNIQUEにしてもPGA不足でTEMP落ちしてしまうようなことがあるのならフィルタリングのほうがよさそうですし、その時の状況次第かと思います。
では、ずは、UNION を使った書き換えから。
ソートしていないので並びが変わってますが、あえてソートしていません。Id=2のUNION-ALLとId=1にHASH UNIQUEというoperationがありますが、これが現在のUNIONの典型的なoperationです。HASH UNIQUEがなかったころは、SORT UNIQUEだったわけですが、その影響でデータがソートされていたので、諸々勘違いしてデフォルトでソートされるんだー、みたいな勘違いしている方も一定数存在していた時期があり、HASH UNIQUEがなって順序通りになってない！ と勝手にザワザワしていたこともありましたね。それ知ってる方々はOracleにながーーーーいこと関わっている方だと思いますw 注意しましょうね。思った通りの並びにしたい場合は、ちゃんとORDER BY句でソートしましょうね。（これ言いたかっただけw）
あと、最近は、UNIONをパラレル実行できるようになったので、その場合も、順序はバラバラになります。シリアルに実行している場合は上位にあるクエリから処理されるのでその順序で行が戻されていましたが、パラレルだと何が来るかはその時々ですね。
脇道にそれましたが、手書きでSQLを UNION に書き換えた場合のレントゲンはこんな感じです。UNION-ALLのオペレーションの後に重複行排除のUNIQUE操作が必ず入るので覚えやすいと思います。
UNIQUE_ID SUB_ITEM_CODE FOO IS_DELETE
---------- ------------------------------ -------------------------------------------------- ----------
1 0000000002 ************************************************** 0
**************************************************
**************************************************
**************************************************
*************************************************1
1 0001000000 2**** 0
1 0001000001 fooooooooooooo1 0
2 0001000000 fooooooo2 0
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 12 (9)| 00:00:01 |
| 1 | HASH UNIQUE | | 5 | 1345 | 12 (9)| 00:00:01 |
| 2 | UNION-ALL | | | | | |
| 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 4 | 1076 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 4 | | 3 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("UNIQUE_ID"=1)
6 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
統計
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
9 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
1225 bytes sent via SQL*Net to client
52 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
4 rows processed
もともとOR条件でしたが、それぞれの索引を有効に活用させるため、2つの文に分解し、それらを UNIONしています。UNIONで重複排除も行なっているわけです。
select
*
from
tab311
where
unique_id = 1
union
select
*
from
tab311
where
sub_item_code = '0001000000';
次に、UNION ALLへ手動で書き換えた場合はどうなるかレントゲンを見てみましょう。
結果も正しいです。レントゲンで見える UNION と UNION-ALLとの違いは、重複行排除のUNIQUEオペレーションが無いところです。Id=1にあるUNION-ALL だけで、 HASH UNIQUEがありません。
これ大丈夫なのでしょうか？ 重複行を排除するオペレーションがないなんで、たまため結果が正しいだけでしょうか？？？
実は、実行計画に現れない違いが述語部分にあります。 Predicate Information (identified by operation id):セクションに 4 - filter(LNNVL("UNIQUE_ID"=1)) とあるのに気づきましたか？
4は、実行計画の Id = 4を示しています。これは Id = 4の TAB311のアクセス時に、"UNIQUE_ID"=1 であれば falseとして該当行をフィルタリングして捨てていることを意味しています。
つまり、UNIONで HASH UNIQUEを行なっていた重複行を排除と同様の効果をえるフィルター条件なんです。この条件にで、 Id = 2 と Id = 3で取得されたUNIQUE_ID=1の行を捨てています
UNIQUE_ID SUB_ITEM_CODE FOO IS_DELETE
---------- ------------------------------ -------------------------------------------------- ----------
1 0000000002 ************************************************** 0
**************************************************
**************************************************
**************************************************
*************************************************1
1 0001000000 2**** 0
1 0001000001 fooooooooooooo1 0
2 0001000000 fooooooo2 0
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 11 (0)| 00:00:01 |
| 1 | UNION-ALL | | | | | |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 4 | 1076 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 4 | | 3 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - access("UNIQUE_ID"=1)
4 - filter(LNNVL("UNIQUE_ID"=1))
5 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
統計
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
10 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
1225 bytes sent via SQL*Net to client
52 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
4 rows processed
UNION ALLでの書き換えは、以下のようなSQL文でした。and LNNVL(unique_id=1)という条件追加がポイントです。
select
*
from
tab311
where
unique_id = 1
union all
select
*
from
tab311
where
sub_item_code = '0001000000'
and LNNVL(unique_id=1);
では、つい忘れそうな、フィルター条件追加をわすれてUNION ALLにしてしまった場合はどうなるでしょう？ もう想像できますよねw
SQLの違いからみてみましょう。 and LNNVL(unique_id=1) と言う条件が無いこと以外前述のSQLと同じです。
select
*
from
tab311
where
unique_id = 1
union all
select
*
from
tab311
where
sub_item_code = '0001000000';
実行してみると。。。。。あららららら、ちゃっしゃいましたな感じの結果ですねw Predicate Information (identified by operation id): には重複排除のフィルター条件は見当たりません。（当然ですね。書き忘れているわけですから）
UNIQUE_ID = 1 でもあり、SUB_ITEM_CODE = '0001000000' である行が2回リストされています。ざんねーーーん。注意しましょうね。
UNIQUE_ID SUB_ITEM_CODE FOO IS_DELETE
---------- ------------------------------ -------------------------------------------------- ----------
1 0000000002 ************************************************** 0
**************************************************
**************************************************
**************************************************
*************************************************1
1 0001000000 2**** 0
1 0001000001 fooooooooooooo1 0
2 0001000000 fooooooo2 0
1 0001000000 2**** 0
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 11 (0)| 00:00:01 |
| 1 | UNION-ALL | | | | | |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 4 | 1076 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 4 | | 3 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - access("UNIQUE_ID"=1)
5 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
統計
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
10 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
1239 bytes sent via SQL*Net to client
52 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
5 rows processed
よーーーーし、バグになるのが怖いから、常に UNION だーーーと安全策に流れそうですが、性能面ではフィルタリングと HASH UNIQUE、または、SORT UNIQUEかということであれば、データ量次第でどちらが良いか判断した方がよいだろうと。個人的には思っています。フィルターしたほうが有利なケースも当然ありますし、しないほうが良い場合もあるでしょう。
最後に、今日のタイトルにも書いた NO_EXPAND これ少々気難しい、USE_CONCATの後継として 12c R2 で登場したヒントです。内部の書き換えもそれまでのCONCATENATIONではなく、UNION ALLとフィルタリングにより重複行排除が行われるように、内部的に書き換えられるのが特徴です。なんでこれもっと早く実装してくれなかったんですかね？ 強強ですね。USE_CONCATの気まぐれ感は消えてる感じがします。
事実、某所で、USE_CONCAT効かなくて、しぬーーーーーみたいな状況で、たまたま 12c R2だったので、NO_EXPAND で回避したーーーーなんてこともありました。そういことで、USE_EXPANDをUSE_CONCATの代わりにUSE_EXPANDを使うことをおすすめしますw （それ以外にもメリットも多いですし、それはまた、次回にでも）
select
/*+
or_expand
*/
*
from
tab311
where
unique_id= 1
or sub_item_code = '0001000000';
UNIQUE_ID SUB_ITEM_CODE FOO IS_DELETE
---------- ------------------------------ -------------------------------------------------- ----------
1 0000000002 ************************************************** 0
**************************************************
**************************************************
**************************************************
*************************************************1
1 0001000000 2**** 0
1 0001000001 fooooooooooooo1 0
2 0001000000 fooooooo2 0
レントゲンを見ると、手書きで書いた UNION ALLへの書き換えと微妙に違うの気づきますか？ これまで紹介してきた手書きでの書き換えとヒントに夜書き換えは4つありますが、それぞれ実行計画に特徴があるんです。（もしかしたら将来は区別しにくくなるかもしれませんが、現状は区別できます！！！
OR_EXPANヒントでUNION ALL変換した場合 Id = 1にあるような、インラインビューがは登場します。VW_ORE_5F0E22D2 とオプティマイザが動的に名称をつけますが、ポイントは VW_ORE_* というprefixが作ろころですね。VWはびゅー。OREは、OR_Expand の大文字部分みたいですねw （そのうち内部的に生成されるインラインビュー名もまとめて紹介したいですね。すでに誰かやってそうな気もしますがw）
実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3148130991
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1450 | 11 (0)| 00:00:01 |
| 1 | VIEW | VW_ORE_5F0E22D2 | 5 | 1450 | 11 (0)| 00:00:01 |
| 2 | UNION-ALL | | | | | |
| 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 4 | 1076 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 4 | | 3 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("UNIQUE_ID"=1)
5 - filter(LNNVL("UNIQUE_ID"=1))
6 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
統計
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
10 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
1225 bytes sent via SQL*Net to client
52 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
4 rows processed
長くなったので、まとめです。
ヒントによる OR条件のUNIONのような書き換えや、UNION ALLへの書き換え、または、人が UNION や UNION ALLへ手書きで書き換えたSQLのレントゲン、それぞれに特徴があり、4つとも、レントゲンから元のSQLがイメージできるんですよ！！！
USE_CONCATによる書き換え Oracle 8i 8.1以降〜
select
/*+
use_concat
*/
*
from
tab311
where
unique_id= 1
or sub_item_code = '0001000000';
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 11 (0)| 00:00:01 |
| 1 | CONCATENATION | | | | | |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 4 | 1076 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 4 | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
5 - access("UNIQUE_ID"=1)
filter(LNNVL("SUB_ITEM_CODE"='0001000000'))
OR_EXPANDによる書き換え Oracle 12cR2以降〜
select
/*+
or_expand
*/
*
from
tab311
where
unique_id= 1
or sub_item_code = '0001000000';
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1450 | 11 (0)| 00:00:01 |
| 1 | VIEW | VW_ORE_5F0E22D2 | 5 | 1450 | 11 (0)| 00:00:01 |
| 2 | UNION-ALL | | | | | |
| 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 4 | 1076 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 4 | | 3 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("UNIQUE_ID"=1)
5 - filter(LNNVL("UNIQUE_ID"=1))
6 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
手動書き換え UNION
select
*
from
tab311
where
unique_id = 1
union
select
*
from
tab311
where
sub_item_code = '0001000000';
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 12 (9)| 00:00:01 |
| 1 | HASH UNIQUE | | 5 | 1345 | 12 (9)| 00:00:01 |
| 2 | UNION-ALL | | | | | |
| 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 4 | 1076 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 4 | | 3 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("UNIQUE_ID"=1)
6 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
手動書き換え UNION ALL + 重複排除フィルター条件追加
select
*
from
tab311
where
unique_id = 1
union all
select
*
from
tab311
where
sub_item_code = '0001000000'
and LNNVL(unique_id=1);
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 11 (0)| 00:00:01 |
| 1 | UNION-ALL | | | | | |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 4 | 1076 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 4 | | 3 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - access("UNIQUE_ID"=1)
4 - filter(LNNVL("UNIQUE_ID"=1))
5 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
レントゲンから諸々読み取るスキルは大切だと思っているので、みんなもレントゲンというなの実行計画は読んでみるといいよーーーっ。おすすめ。
では、次回へつづく
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・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 - Day 20 / MINUS
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 - Day 21 / WINDOW NOSORT STOPKEY
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 - Day 22 / COUNT STOPKEY
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 - Day 23 / HASH JOIN - LEFT-DEEP JOIN vs RIGHT-DEEP JOIN
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 - Day 24 / CONNECT BY NO FILTERING WITH START-WITH
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 - Day 25 / UNION ALL (RECURSIVE WITH) DEPTH FIRST, RECURSIVE WITH PUMP
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 - おまけ#1 / STAR TRANSFORM, VECTOR TRANSFORM (DWH向け)
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 - おまけ#2 / MERGE (UPSERT)
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 - おまけ#3 / RDFView
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 - おまけ#4 / INDEX FULL SCAN (MIN/MAX) - Index Only Scan
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ No.30 - LOAD TABLE CONVENTIONAL vs. LOAD AS SELECT
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ No.31 - TEMP TABLE TRANSFORMATION LOAD AS SELECT (CURSOR DURATION MEMORY)
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ No.32 - EXTERNAL TABLE ACCESS FULL / INMEMORY FULL
・実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ No.33 - BITMAP CONVERSION TO ROWIDS
Previously on Mac De Oracle
前回は外部表特有のoperationであるEXTERNAL TABLE ACCESS FULL / INMEMORY FULL のレントゲンでした。
今日は、昔からあるBITMAP CONVERSION TO ROWIDSを見てみたいと思います。
SQLチューニング・ガイド 8.4.2 ビットマップのROWIDへの変換
SQLチューニング・ガイド 8.4.2 ビットマップのROWIDへの変換 / 21c
このオペレーションは、複数の索引からbitmapを生成しその結果のrowidを用いて表をアクセスするところにあります。通常一つの索引が利用されますが、この場合は複数の索引が利用されるところが特徴です。
ただ、bitmapに変換コストより、unionに書き換えたり（内部的な書き換えも含む）したほうが効率が良かったりします。なので意外と嫌われてたりw なので、STAR TRANSFORM などで見るぐららいで、結構それ以外の方向へチューニングされているケースのほうが多いかもしれません。でもこれで問題なければそのままでも問題はないわけですが。
あ、そういえば、以前、CONCATENATIONのレントゲンを紹介していましたね。
ちょうどよいので、CONCATENATIONのレントゲン撮影時と同じ表とSQL文を使って BITMAP CONVERSION TO ROWIDS のレントゲンを見てみましょう :)
SCOTT@orclpdb1> desc tab311
名前 NULL? 型
----------------------------------------- -------- ----------------------------
UNIQUE_ID NOT NULL NUMBER(10)
SUB_ITEM_CODE NOT NULL CHAR(10)
FOO NOT NULL VARCHAR2(500)
IS_DELETE NOT NULL NUMBER(1)
SCOTT@orclpdb1> select count(1) from tab311
COUNT(1)
----------
2000000
経過: 00:00:00.09
実行計画を見てわかると思いますが、 2つの索引(TAB311_PK, TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE)のROWIDからBITMAPを作り(Id=3,7)、それを BITMAP OR (SQL文の7行目 Id=3)した結果をROWIDへ変換(Id=2)、複数のROWIDをまとめ、IOリクエストを少なくするための ROWID BATCHED(Id=1)で表(TAB311)をアクセスしていことが読み取れます。
ROWIDでアクセスするので、基本的に少量の行にアクセスする場合には有利ではあります。ただ、BITMAPへの変換コスト次第というところではあるわけです。なので、BITMAPの変換のないタイプのトランスフォームを狙ったHINTを利用したり、SQL文自体を書き換えたりするケースは少なくありません。意外に嫌いな方が多くてw 大抵チューニングされてしまい、あまり見かけることはないかもしれませんw
SCOTT@orclpdb1> r
1 select
2 *
3 from
4 tab311
5 where
6 unique_id= 1
7* or sub_item_code = '0001000000'
経過: 00:00:00.01
実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1263461875
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 8 (13)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 5 | 1345 | 8 (13)| 00:00:01 |
| 2 | BITMAP CONVERSION TO ROWIDS | | | | | |
| 3 | BITMAP OR | | | | | |
| 4 | BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS | | | | | |
| 5 | SORT ORDER BY | | | | | |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 7 | BITMAP CONVERSION FROM ROWIDS | | | | | |
|* 8 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | | | 3 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
6 - access("UNIQUE_ID"=1)
filter("UNIQUE_ID"=1)
8 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
統計
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
7 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
1103 bytes sent via SQL*Net to client
52 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
1 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
ちなみに、CONCATENATIONのエントリーを見ていただくのがよいとは思いますが、これも比較的古くからある、CONCATENATIONを使ったSQL変換のレントゲンも改めて載せておきます。
（USE_CONCATヒントで強制しています。みなさん、知っているとは思いますが、NO_EXPANDヒントが逆のヒントです）
実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ Oracle Database編 (全部俺）Advent Calendar 2019 Day 17 / CONCATENATION
UNION のような実行計画ですが、UNIONとは出てませんw これはまた別の機会に。ただ、ほぼ同等の意味で、OR条件でそれぞれに最適な索引を使うことでindex range scanやindex unique scanを効かせて高速にアクセスしようとしています。
BITMAPとの相互変換などが無い分、安定して早いケースは経験的にも多いのは確かです。どちらを選ぶかはやはり、登録されているデータの傾向と検索条件次第ではあります。ただ一般的BITMAP変換を避ける傾向が強いのは確かではありますね。
SCOTT@orclpdb1> r
1 select
2 /*+
3 use_concat
4 */
5 *
6 from
7 tab311
8 where
9 unique_id= 1
10* or sub_item_code = '0001000000'
経過: 00:00:00.00
実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1344230703
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5 | 1345 | 11 (0)| 00:00:01 |
| 1 | CONCATENATION | | | | | |
| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 4 | 1076 | 7 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE | 4 | | 3 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| TAB311 | 1 | 269 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK | 1 | | 3 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
3 - access("SUB_ITEM_CODE"='0001000000')
5 - access("UNIQUE_ID"=1)
filter(LNNVL("SUB_ITEM_CODE"='0001000000'))
統計
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
8 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
1091 bytes sent via SQL*Net to client
52 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
1 rows processed
GWも間近だ。そろそろ予定考えないとな。その前にACEのKPIはクリアしておかないと。追い込み追い込みw
ということで、次回へつづく。
Previously on Mac De Oracle
前回は、ルーティーンとなったw、19cと20cのパラメータ差分チェックでした。
今日は、元の路線に戻り、「実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！」シリーズです :)
前回のパラメータ差分チェックで、外部表を利用していたので、18c以降で変更された In-Memory External Tables とそれまでの External Tableのレントゲンを見ておこうと思います。
利用するのはOaracle Database 21cですが、In-Memory External Tablesは、18c以降であれば使える機能なので使えるはず！
12cまでのnon In-Memory External Tablesなころのレントゲンからです。
外部表は EXTERNAL TABLE ACCESS FULL というオペレーションになっています。CSVファイルを全て読み込んでいることを表ています。ここ大切なので、覚えておきましょう。
Oracle Database 12c Enterprise Edition Release 12.1.0.1.0 - 64bit Production
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 8168 | 2727K| | 629 (1)| 00:00:01 |
| 1 | SORT ORDER BY | | 8168 | 2727K| 2984K| 629 (1)| 00:00:01 |
| 2 | VIEW | VW_FOJ_0 | 8168 | 2727K| | 30 (4)| 00:00:01 |
|* 3 | HASH JOIN FULL OUTER | | 8168 | 2727K| | 30 (4)| 00:00:01 |
| 4 | VIEW | | 838 | 139K| | 1 (100)| 00:00:01 |
|* 5 | FIXED TABLE FULL | X$KSPPI | 838 | 58660 | | 1 (100)| 00:00:01 |
| 6 | EXTERNAL TABLE ACCESS FULL| KSPPI_11_1_0_7_0 | 8168 | 1363K| | 29 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
外部表をフルスキャンしている。実際にはcsvファイルをまるっと読んで、ですよねーー。という感じ。外部表を利用されたことのある方であれば、ふむふむというところだと思います。
では21cの環境に切り替えて、前回Difference of Initialization Parameters between 19c (19.3.0.0.0) and 21c (21.3.0.0.0) - including hidden paramsを行った sysユーザーに接続して違いを見ていきましょう。
まずは、インメモリーを使わない状態で見てみます。（rpmでインストールしてconfigureしただけの21cデフォルトの状態。。のはずw。 こちらではカスタマイズしてないので）
ビルド表とプローブ表が12cR1の実行計画と逆になってますが、まあ気にしないw
外部表は、12cR1と同様に EXTERNAL TABLE ACCESS FULL ですね。
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 Version 21.3.0.0.0
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 5997 | 2002K| | 457 (1)| 00:00:01 |
| 1 | SORT ORDER BY | | 5997 | 2002K| 2192K| 457 (1)| 00:00:01 |
| 2 | VIEW | VW_FOJ_0 | 5997 | 2002K| | 15 (7)| 00:00:01 |
|* 3 | HASH JOIN FULL OUTER | | 5997 | 1399K| | 15 (7)| 00:00:01 |
| 4 | EXTERNAL TABLE ACCESS FULL| KSPPI_19_3_0_0_0 | 5412 | 359K| | 14 (0)| 00:00:01 |
| 5 | VIEW | | 5997 | 1001K| | 1 (100)| 00:00:01 |
|* 6 | FIXED TABLE FULL | X$KSPPI | 5997 | 415K| | 1 (100)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
では、外部表をインメモリー対応に作り変えます。
INMEMORY句を追加してる箇所がポイントですね。
DROP TABLE ksppi_19_3_0_0_0;
CREATE TABLE ksppi_19_3_0_0_0 (
ksppinm VARCHAR2(80)
,ksppdesc VARCHAR2(255)
)
ORGANIZATION EXTERNAL (
TYPE ORACLE_LOADER
DEFAULT DIRECTORY ext_tab
ACCESS PARAMETERS (
RECORDS DELIMITED BY NEWLINE
FIELDS TERMINATED BY '|'
(
ksppinm
,ksppdesc
)
)
LOCATION (
'19.3.0.0.0.ksppi.csv'
)
)
INMEMORY MEMCOMPRESS FOR CAPACITY
;
おおお？？ ビルド表とプローブ表が入れ替わりましたが、外部表は、EXTERNAL TABLE ACCESS FULL のままですね。
なにか設定し忘れているようです。
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 102K| 33M| | 7807 (1)| 00:00:01 |
| 1 | SORT ORDER BY | | 102K| 33M| 36M| 7807 (1)| 00:00:01 |
| 2 | VIEW | VW_FOJ_0 | 102K| 33M| | 341 (1)| 00:00:01 |
|* 3 | HASH JOIN FULL OUTER | | 102K| 33M| | 341 (1)| 00:00:01 |
| 4 | VIEW | | 5997 | 1001K| | 1 (100)| 00:00:01 |
|* 5 | FIXED TABLE FULL | X$KSPPI | 5997 | 415K| | 1 (100)| 00:00:01 |
| 6 | EXTERNAL TABLE ACCESS FULL| KSPPI_19_3_0_0_0 | 102K| 16M| | 341 (1)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
ん、外部表自体のインメモリー定義は問題なさそうですね。
SYS@ORCLCDB> r
1 select table_name, inmemory, inmemory_compression
2* from user_tables where EXTERNAL = 'YES'
TABLE_NAME INMEMORY INMEMORY_COMPRESSION
------------------------------ ------------------------ ---------------------------------------------------
OPATCH_XML_INV DISABLED
KSPPI_19_3_0_0_0 ENABLED FOR CAPACITY LOW
ポピュレーションされてないのか？
SYS@ORCLCDB> select SEGMENT_NAME,INMEMORY_SIZE,BYTES_NOT_POPULATED,POPULATE_STATUS,IS_EXTERNAL from v$im_segments;
レコードが選択されませんでした。
あ”〜〜っ！ Oracle ACEのKPI入力期限まであと3ヶ月ある。あせるなwwww 大丈夫だw（謎
では、手動で。
SYS@ORCLCDB> exec dbms_inmemory.populate('SYS','KSPPI_19_3_0_0_0');
PL/SQLプロシージャが正常に完了しました。
SYS@ORCLCDB> select SEGMENT_NAME,INMEMORY_SIZE,BYTES_NOT_POPULATED,POPULATE_STATUS,IS_EXTERNAL from v$im_segments;
レコードが選択されませんでした。
ん？ なんで？
あれか！
SYS@ORCLCDB> show parameter inmemory_size
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ --------------------------------- ------------------------------
inmemory_size big integer 0
やはり、だよね〜w デフォルトのままだもの。そりゃそうだ。
では、変更しましょう。inmemory_sizeは、最低 100MBは指定しないといけないので、今回は最低サイズ（十分だと思うので）に。
SYS@ORCLCDB> create pfile from spfile;
ファイルが作成されました。
SYS@ORCLCDB> alter system set inmemory_size = 100m scope=spfile;
システムが変更されました。
SYS@ORCLCDB> shutdown immediate
データベースがクローズされました。
データベースがディスマウントされました。
ORACLEインスタンスがシャットダウンされました。
SYS@ORCLCDB> startup
ORACLEインスタンスが起動しました。
Total System Global Area 5586811432 bytes
Fixed Size 9697832 bytes
Variable Size 956301312 bytes
Database Buffers 4496293888 bytes
Redo Buffers 7077888 bytes
In-Memory Area 117440512 bytes
データベースがマウントされました。
データベースがオープンされました。
SYS@ORCLCDB> show parameter inmemory_size
NAME TYPE VALUE
------------------------------------ --------------------------------- ------------------------------
inmemory_size big integer 112M
よし！！ これで大丈夫なはず。
SYS@ORCLCDB> select SEGMENT_NAME,INMEMORY_SIZE,BYTES_NOT_POPULATED,POPULATE_STATUS,IS_EXTERNAL from v$im_segments;
レコードが選択されませんでした。
SYS@ORCLCDB> exec dbms_inmemory.populate('SYS','KSPPI_19_3_0_0_0');
PL/SQLプロシージャが正常に完了しました。
SYS@ORCLCDB> select SEGMENT_NAME,INMEMORY_SIZE,BYTES_NOT_POPULATED,POPULATE_STATUS,IS_EXTERNAL from v$im_segments;
SEGMENT_NAME INMEMORY_SIZE BYTES_NOT_POPULATED POPULATE_STATUS IS_EXTERNAL
------------------------------ ------------- ------------------- --------------------------------------- ---------------
KSPPI_19_3_0_0_0 1179648 0 COMPLETED TRUE
では、こんどこそ！！
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 102K| 33M| | 7807 (1)| 00:00:01 |
| 1 | SORT ORDER BY | | 102K| 33M| 36M| 7807 (1)| 00:00:01 |
| 2 | VIEW | VW_FOJ_0 | 102K| 33M| | 341 (1)| 00:00:01 |
|* 3 | HASH JOIN FULL OUTER | | 102K| 33M| | 341 (1)| 00:00:01 |
| 4 | VIEW | | 5997 | 1001K| | 1 (100)| 00:00:01 |
|* 5 | FIXED TABLE FULL | X$KSPPI | 5997 | 415K| | 1 (100)| 00:00:01 |
| 6 | EXTERNAL TABLE ACCESS FULL| KSPPI_19_3_0_0_0 | 102K| 16M| | 341 (1)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
あれ〜〜〜〜〜〜〜っ。 もう一つ忘れてた。query_rewrite_integrity.
Database Reference 2.294 QUERY_REWRITE_INTEGRITY
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/refrn/QUERY_REWRITE_INTEGRITY.html
SYS@ORCLCDB> alter session set query_rewrite_integrity=stale_tolerated;
セッションが変更されました。
外部表のオペレーションが EXTERNAL TABLE ACCESS INMEMORY FULL に変化しました。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 102K| 33M| | 7807 (1)| 00:00:01 |
| 1 | SORT ORDER BY | | 102K| 33M| 36M| 7807 (1)| 00:00:01 |
| 2 | VIEW | VW_FOJ_0 | 102K| 33M| | 341 (1)| 00:00:01 |
|* 3 | HASH JOIN FULL OUTER | | 102K| 33M| | 341 (1)| 00:00:01 |
| 4 | VIEW | | 5997 | 1001K| | 1 (100)| 00:00:01 |
|* 5 | FIXED TABLE FULL | X$KSPPI | 5997 | 415K| | 1 (100)| 00:00:01 |
| 6 | EXTERNAL TABLE ACCESS INMEMORY FULL| KSPPI_19_3_0_0_0 | 102K| 16M| | 341 (1)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
まとめ
18cで登場した In-Memory External Tables のレントゲンは以下の通り。
EXTERNAL TABLE ACCESS INMEMORY FULL というオペレーションがポイントです。
また、INMEMORY_SIZEパラメータの設定や、QUERY_REWRITE_INTEGRITYパラメータをstale_toleratedにする必要あります。忘れがち？！
21cでの non in-memory external tables と in-memory external tables のレントゲンをSQL MONITORの実行計画を。
non in-memory external tables : EXTERNAL TABLE ACCESS FULL
Global Stats
=====================================================================================================
| Elapsed | Cpu | IO | PL/SQL | Other | Fetch | Buffer | Read | Read | Write | Write |
| Time(s) | Time(s) | Waits(s) | Time(s) | Waits(s) | Calls | Gets | Reqs | Bytes | Reqs | Bytes |
=====================================================================================================
| 0.06 | 0.05 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 406 | 121 | 1 | 512KB | 16 | 683 |
=====================================================================================================
SQL Plan Monitoring Details (Plan Hash Value=1973289935)
========================================================================================================================================================================================
| Id | Operation | Name | Rows | Cost | Time | Start | Execs | Rows | Read | Read | Write | Write | Mem | Activity | Activity Detail |
| | | | (Estim) | | Active(s) | Active | | (Actual) | Reqs | Bytes | Reqs | Bytes | (Max) | (%) | (# samples) |
========================================================================================================================================================================================
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 1 | +1 | 1 | 6066 | | | | | . | | |
| 1 | SORT ORDER BY | | 102K | 7807 | 1 | +1 | 1 | 6066 | | | | | 676KB | | |
| 2 | VIEW | VW_FOJ_0 | 102K | 341 | 1 | +1 | 1 | 6066 | | | | | . | | |
| 3 | HASH JOIN FULL OUTER | | 102K | 341 | 1 | +1 | 1 | 6066 | | | | | 2MB | | |
| 4 | VIEW | | 5997 | 1 | 1 | +1 | 1 | 5997 | | | | | . | | |
| 5 | FIXED TABLE FULL | X$KSPPI | 5997 | 1 | 1 | +1 | 1 | 5997 | | | | | . | | |
| 6 | EXTERNAL TABLE ACCESS FULL | KSPPI_19_3_0_0_0 | 102K | 341 | 1 | +1 | 1 | 5412 | 1 | 512KB | 16 | | . | | |
========================================================================================================================================================================================
in-memory external tables : EXTERNAL TABLE ACCESS INMEMORY FULL
Global Stats
======================================================================================
| Elapsed | Cpu | IO | PL/SQL | Other | Fetch | Buffer | Write | Write |
| Time(s) | Time(s) | Waits(s) | Time(s) | Waits(s) | Calls | Gets | Reqs | Bytes |
======================================================================================
| 0.04 | 0.04 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 406 | 48 | 16 | 683 |
======================================================================================
SQL Plan Monitoring Details (Plan Hash Value=1973289935)
==================================================================================================================================================================================
| Id | Operation | Name | Rows | Cost | Time | Start | Execs | Rows | Write | Write | Mem | Activity | Activity Detail |
| | | | (Estim) | | Active(s) | Active | | (Actual) | Reqs | Bytes | (Max) | (%) | (# samples) |
==================================================================================================================================================================================
| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 2 | +0 | 1 | 6066 | | | . | | |
| 1 | SORT ORDER BY | | 102K | 7807 | 2 | +0 | 1 | 6066 | | | 676KB | | |
| 2 | VIEW | VW_FOJ_0 | 102K | 341 | 1 | +0 | 1 | 6066 | | | . | | |
| 3 | HASH JOIN FULL OUTER | | 102K | 341 | 1 | +0 | 1 | 6066 | | | 3MB | | |
| 4 | VIEW | | 5997 | 1 | 1 | +0 | 1 | 5997 | | | . | | |
| 5 | FIXED TABLE FULL | X$KSPPI | 5997 | 1 | 1 | +0 | 1 | 5997 | | | . | | |
| 6 | EXTERNAL TABLE ACCESS INMEMORY FULL | KSPPI_19_3_0_0_0 | 102K | 341 | 2 | +0 | 1 | 5412 | 16 | | . | | |
==================================================================================================================================================================================
レントゲンは大切 !!!! :)
東京は一気に葉桜になりつつある。。。ではまた。
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