Mac De Oracle: 実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺）Advent Calendar 2022 Day 11 / No.46 / GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE

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2022年12月11日 (日) / Author : Hiroshi Sekiguchi.

実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺）Advent Calendar 2022 Day 11 / No.46 / GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE Tweet

Previously on Mac De Oracle... Day 10は, MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULLでした. Materialized Viewアクセスへ内部でRewriteする機能は随分前からありますが, Oracle Databaseらしい機能の一つだなぁ. と思います. 6.7 Using Real-time Materialized Viewsのように既存機能のブラッシュアップなど継続的に細かい改善が行われていたりします.

それでは, Day 11 の窓を開けましょう！.

まだ紹介していない既存の実行計画多いんですよね. SQLもそうですが, 実行計画になるとますます奥が深いですといいますか, このシリーズ, ネタは沢山あるので当分持ちそうですw

まず, 2011年の面倒くさい大人の事情縛りシリーズのネタですが, 考え方は今でも同じなので, 一度, 軽く眺めておいてください. その間に準備しますのでw.. (違
なお, SQLヒントの書き方で, 最近, ヒントが利用されたかどうかレポートされるようになったことで, USE_HASH, USE_NLのヒントの書き方が云々とかいう話をたまに聞きますが, エラーではなくて無視されるというのが仕様なので, それをうまく利用した使い方を, 面倒くさい大人の事情だらけの現場で考えて今に至った結果であるということは, いずれどこかで説明したいとは思います. （ポイントはチューニングする際の手間削減だったり, どこまで固定するべきか, しないほうが良いかという判断だったりします. 経年で変化もしますからね. ただ, それが手癖になっているという点は否めないわけですけども）
・いろいろと面倒くさい大人の事情縛りのOracleパフォーマンスチューニング #1
・いろいろと面倒くさい大人の事情縛りのOracleパフォーマンスチューニング #2
・いろいろと面倒くさい大人の事情縛りのOracleパフォーマンスチューニング #3
・いろいろと面倒くさい大人の事情縛りのOracleパフォーマンスチューニング #4
・いろいろと面倒くさい大人の事情縛りのOracleパフォーマンスチューニング #5
・いろいろと面倒くさい大人の事情縛りのOracleパフォーマンスチューニング #6
・いろいろと面倒くさい大人の事情縛りのOracleパフォーマンスチューニング #7 おまけ
 ・いろいろと面倒くさい大人の事情縛りのOracleパフォーマンスチューニング８おまけのおまけ
 ・いろいろと面倒くさい大人の事情縛りのOracleパフォーマンスチューニング番外編

昔の2011年ぐらいの頃の　Oracle Database の実行計画を見たことない年齢のエンジニア多くなってきているとは思いますが, どうでしたか？　上記の過去エントリー. 今でも考え方の基本のキです.

ということで, やっと, 今日の本題です.

データはなくても想定した実行計画のキーワードは取得できるので, 表（データなし）と索引だけ作っておきます. （データ登録するのが面倒だったということでもありますが, 影響はないのでw）
なお, 以下表は, ・いろいろと面倒くさい大人の事情縛りのOracleパフォーマンスチューニング #1で利用したものと同一です.

SCOTT@orclpdb1> @day11
  1* drop table test1

表が削除されました. 

経過: 00:00:00.04
  1  create table test1
  2  (
  3  	starting_date char(8) not null,
  4  	shop_code char(4) not null,
  5  	sales_figure number not null,
  6  	item_code char(10) not null,
  7  	constraint pk_test1 primary key (starting_date,item_code,shop_code) using index nologging
  8  )
  9* nologging

表が作成されました. 

経過: 00:00:00.02
  1* drop table test2

表が削除されました. 

経過: 00:00:00.05
  1  create table test2
  2  (
  3  	starting_date char(8) not null,
  4  	shop_code char(4) not null,
  5  	sales_figure number not null,
  6  	item_code char(10) not null,
  7  	constraint pk_test2 primary key (starting_date,item_code,shop_code) using index global nologging
  8  )
  9  partition by hash(starting_date)
 10  (
 11   	partition test201,
 12   	partition test202,
 13   	partition test203,
 14   	partition test204
 15  )
 16* nologging

表が作成されました. 

経過: 00:00:00.02
  1* drop table test3

表が削除されました. 

経過: 00:00:00.07
  1  create table test3
  2  (
  3  	starting_date char(8) not null,
  4  	shop_code char(4) not null,
  5  	sales_figure number not null,
  6  	item_code char(10) not null,
  7  	constraint pk_test3 primary key (starting_date,item_code,shop_code) using index local
  8  	(
  9  		partition test301idx,
 10  		partition test302idx,
 11  		partition test303idx,
 12  		partition test304idx,
 13  		partition test305idx,
 14  		partition test306idx,
 15  		partition test307idx,
 16  		partition test308idx,
 17  		partition test309idx,
 18  		partition test310idx,
 19  		partition test311idx,
 20  		partition test312idx,
 21  		partition testmaxidx
 22  	)
 23  	nologging
 24   )
 25   partition by range(starting_date) (
 26   	partition test301 values less than ('20110201') ,
 27   	partition test302 values less than ('20110301') ,
 28   	partition test303 values less than ('20110401') ,
 29   	partition test304 values less than ('20110501') ,
 30  	partition test305 values less than ('20110601') ,
 31  	partition test306 values less than ('20110701') ,
 32  	partition test307 values less than ('20110801') ,
 33  	partition test308 values less than ('20110901') ,
 34  	partition test309 values less than ('20111001') ,
 35  	partition test310 values less than ('20111101') ,
 36  	partition test311 values less than ('20111201') ,
 37  	partition test312 values less than ('20120101') ,
 38   	partition testmax values less than (maxvalue)
 39  )
 40* nologging

表が作成されました. 

経過: 00:00:00.05

GROUPING SETSから.
GROUPING SETSというキーワードは実行計画には現れまん. 内部で後半で説明するROLLUPが含まれる一時表が生成されるように書き換えられる挙動が特徴です. 2011の頃の実行計画と大きく違うのは, CURSOR DURATION MEMORYなんて操作が行われてるあたりですね.
GROUPING SETSというキーワードはないですが, 内部的には, CTEが利用されてROLLUP等と併用されている挙動なので, CTEによる一時表の生成コストがポイントになります. 最近はSSDがほとんどだろうと思うので, HDDだった頃ほど, 一時表の生成コストは気にならないケースも多いかもしれないですけども, 状況次第, どこまでチューニングするか次第というところはありますよね.

  1  SELECT
  2       CASE
  3          WHEN quarter IS NULL THEN month
  4          ELSE quarter
  5       END AS month
  6      ,CASE
  7          WHEN grouping_id = 1 THEN 'ALL'
  8          ELSE shop_code
  9       END AS shop_code
 10     ,sales_figure
 11  FROM (
 12     SELECT
 13          grouping_id(shop_code) as grouping_id
 14         ,quarter
 15         ,month
 16         ,shop_code
 17         ,SUM(sales_figure) AS sales_figure
 18     FROM
 19     (
 20         SELECT
 21             CASE
 22                 WHEN SUBSTR(starting_date,5,2) BETWEEN '04' AND '06' THEN 'Q1'
 23                 WHEN SUBSTR(starting_date,5,2) BETWEEN '07' AND '09' THEN 'Q2'
 24                 WHEN SUBSTR(starting_date,5,2) BETWEEN '10' AND '12' THEN 'Q3'
 25                 WHEN SUBSTR(starting_date,5,2) BETWEEN '01' AND '03' THEN 'Q4'
 26             END AS quarter
 27             ,SUBSTR(starting_date,1,6) AS month
 28             ,shop_code
 29             ,sales_figure
 30         FROM
 31             test2
 32         WHERE
 33             SUBSTR(starting_date,1,6) BETWEEN '201101' AND '201103'
 34     )
 35     GROUP BY GROUPING SETS (
 36         (month, shop_code),
 37         (quarter, shop_code),
 38         (month),
 39         (quarter)
 40     )
 41  )
 42  WHERE
 43         shop_code = '1000'
 44      OR grouping_id  = 1
 45  ORDER BY
 46       month
 47*     ,shop_code

レコードが選択されませんでした. 

経過: 00:00:00.03

レコードが選択されませんでした. 

経過: 00:00:00.01

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2567395266

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                                  | Name                      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                           |                           |     1 |    50 |    11  (28)| 00:00:01 |       |       |
|   1 |  SORT ORDER BY                             |                           |     1 |    50 |    11  (28)| 00:00:01 |       |       |
|   2 |   VIEW                                     |                           |     1 |    50 |    10  (20)| 00:00:01 |       |       |
|   3 |    TEMP TABLE TRANSFORMATION               |                           |       |       |            |          |       |       |
|   4 |     LOAD AS SELECT (CURSOR DURATION MEMORY)| SYS_TEMP_0FD9D6620_DD3617 |       |       |            |          |       |       |
|   5 |      PARTITION HASH ALL                    |                           |     1 |    29 |     2   (0)| 00:00:01 |     1 |     4 |
|*  6 |       TABLE ACCESS FULL                    | TEST2                     |     1 |    29 |     2   (0)| 00:00:01 |     1 |     4 |
|   7 |     LOAD AS SELECT (CURSOR DURATION MEMORY)| SYS_TEMP_0FD9D6621_DD3617 |       |       |            |          |       |       |
|   8 |      HASH GROUP BY ROLLUP                  |                           |     1 |    29 |     3  (34)| 00:00:01 |       |       |
|   9 |       TABLE ACCESS FULL                    | SYS_TEMP_0FD9D6620_DD3617 |     1 |    29 |     2   (0)| 00:00:01 |       |       |
|  10 |     LOAD AS SELECT (CURSOR DURATION MEMORY)| SYS_TEMP_0FD9D6621_DD3617 |       |       |            |          |       |       |
|  11 |      HASH GROUP BY ROLLUP                  |                           |     1 |    23 |     3  (34)| 00:00:01 |       |       |
|  12 |       TABLE ACCESS FULL                    | SYS_TEMP_0FD9D6620_DD3617 |     1 |    23 |     2   (0)| 00:00:01 |       |       |
|  13 |     VIEW                                   |                           |     1 |    50 |     2   (0)| 00:00:01 |       |       |
|* 14 |      TABLE ACCESS FULL                     | SYS_TEMP_0FD9D6621_DD3617 |     1 |    29 |     2   (0)| 00:00:01 |       |       |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   6 - filter(SUBSTR("SYS_TBL_$1$"."STARTING_DATE",1,6)>='201101' AND SUBSTR("SYS_TBL_$1$"."STARTING_DATE",1,6)<='201103')
  14 - filter("SYS_TEMP_0FD9D6621_DD3617"."C1"='1000' OR BIN_TO_NUM(SYS_OP_VECBIT(SYS_OP_NUMTORAW("SYS_TEMP_0FD9D6621_DD3617"."D
              0"),1))=1)

Hint Report (identified by operation id / Query Block Name / Object Alias):
Total hints for statement: 1 (U - Unused (1))
---------------------------------------------------------------------------

  13 -  SEL$80FD2AB9
         U -  NO_MERGE

Note
-----
   - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)

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

次に, ROLLUP. GROUPPING SETSで内部的に行われていますが, 実際にROLLUPを実行するとこうなります. （最初のSQL分とは集計内容が異なるので結果は同一ではないことはお気づきだと思います. データが無い状態で実行しているのでわかりづらいですが, ご注意くさだい）

  1  SELECT
  2     CASE
  3         WHEN grouping_id(month) = 1 THEN
  4             CASE
  5                 WHEN SUBSTR(MIN(month),5,2)||SUBSTR(MAX(month),5,2) = '0406' THEN 'Q1'
  6                 WHEN SUBSTR(MIN(month),5,2)||SUBSTR(MAX(month),5,2) = '0709' THEN 'Q2'
  7                 WHEN SUBSTR(MIN(month),5,2)||SUBSTR(MAX(month),5,2) = '1012' THEN 'Q3'
  8                 WHEN SUBSTR(MIN(month),5,2)||SUBSTR(MAX(month),5,2) = '0103' THEN 'Q4'
  9             END
 10          ELSE month
 11      END AS month
 12     ,CASE
 13          WHEN grouping_id(shop_code) = 1 THEN 'ALL'
 14          ELSE shop_code
 15      END AS shop_code
 16     ,SUM(sales_figure) AS sales_figure
 17  FROM
 18      (
 19          SELECT
 20               SUBSTR(starting_date,1,6) AS month
 21              ,shop_code
 22              ,SUM(sales_figure) AS sales_figure
 23          FROM
 24              test2
 25          WHERE
 26              starting_date BETWEEN '20110101' AND '20110331'
 27          GROUP BY
 28              SUBSTR(starting_date,1,6)
 29             ,shop_code
 30      )
 31  GROUP BY
 32      ROLLUP(month,shop_code)
 33  HAVING
 34      shop_code = '1000'
 35      OR grouping_id(shop_code) = 1
 36  ORDER BY
 37      month
 38*    ,shop_code

レコードが選択されませんでした. 

経過: 00:00:00.02

レコードが選択されませんでした. 

経過: 00:00:00.01

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3343531542

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                                       | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                                |          |     1 |    33 |     4  (75)| 00:00:01 |       |       |
|   1 |  SORT ORDER BY                                  |          |     1 |    33 |     4  (75)| 00:00:01 |       |       |
|*  2 |   FILTER                                        |          |       |       |            |          |       |       |
|   3 |    HASH GROUP BY ROLLUP                         |          |     1 |    33 |     4  (75)| 00:00:01 |       |       |
|   4 |     VIEW                                        |          |     1 |    33 |     2  (50)| 00:00:01 |       |       |
|   5 |      HASH GROUP BY                              |          |     1 |    29 |     2  (50)| 00:00:01 |       |       |
|   6 |       TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID BATCHED| TEST2    |     1 |    29 |     1   (0)| 00:00:01 | ROWID | ROWID |
|*  7 |        INDEX RANGE SCAN                         | PK_TEST2 |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |       |       |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - filter("SHOP_CODE"='1000' OR GROUPING_ID(BIN_TO_NUM(SYS_OP_GROUPING("SHOP_CODE",1,0,SYS_OP_BITVEC)))=1)
   7 - access("STARTING_DATE">='20110101' AND "STARTING_DATE"<='20110331')

Note
-----
   - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)

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

最後は, CUBEです. これは, GROUPING SETSで行っていたことと同じことをCUBEを使って実現しています. 同じ結果を得るのであれば, CUBEの方が有利そうだ, という点に気づいた方は多いだろう思います:)

  1  SELECT
  2     CASE
  3         WHEN grouping_id(month) = 1 THEN
  4             CASE
  5                 WHEN SUBSTR(MIN(month),5,2)||SUBSTR(MAX(month),5,2) = '0406' THEN 'Q1'
  6                 WHEN SUBSTR(MIN(month),5,2)||SUBSTR(MAX(month),5,2) = '0709' THEN 'Q2'
  7                 WHEN SUBSTR(MIN(month),5,2)||SUBSTR(MAX(month),5,2) = '1012' THEN 'Q3'
  8                 WHEN SUBSTR(MIN(month),5,2)||SUBSTR(MAX(month),5,2) = '0103' THEN 'Q4'
  9             END
 10          ELSE month
 11      END AS month
 12     ,CASE
 13          WHEN grouping_id(shop_code) = 1 THEN 'ALL'
 14          ELSE shop_code
 15      END AS shop_code
 16     ,SUM(sales_figure) AS sales_figure
 17  FROM
 18      (
 19          SELECT
 20               SUBSTR(starting_date,1,6) AS month
 21              ,shop_code
 22              ,SUM(sales_figure) AS sales_figure
 23          FROM
 24              test2
 25          WHERE
 26              starting_date BETWEEN '20110101' AND '20110331'
 27          GROUP BY
 28              SUBSTR(starting_date,1,6)
 29             ,shop_code
 30      )
 31  GROUP BY
 32      CUBE(month,shop_code)
 33  HAVING
 34      shop_code = '1000'
 35      OR grouping_id(shop_code) = 1
 36  ORDER BY
 37      month
 38*    ,shop_code

レコードが選択されませんでした. 

経過: 00:00:00.01

レコードが選択されませんでした. 

経過: 00:00:00.00

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2588666537

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                                         | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                                  |          |     1 |    33 |     4  (75)| 00:00:01 |       |       |
|   1 |  SORT ORDER BY                                    |          |     1 |    33 |     4  (75)| 00:00:01 |       |       |
|*  2 |   FILTER                                          |          |       |       |            |          |       |       |
|   3 |    SORT GROUP BY                                  |          |     1 |    33 |     4  (75)| 00:00:01 |       |       |
|   4 |     GENERATE CUBE                                 |          |     1 |    33 |     4  (75)| 00:00:01 |       |       |
|   5 |      SORT GROUP BY                                |          |     1 |    33 |     4  (75)| 00:00:01 |       |       |
|   6 |       VIEW                                        |          |     1 |    33 |     2  (50)| 00:00:01 |       |       |
|   7 |        HASH GROUP BY                              |          |     1 |    29 |     2  (50)| 00:00:01 |       |       |
|   8 |         TABLE ACCESS BY GLOBAL INDEX ROWID BATCHED| TEST2    |     1 |    29 |     1   (0)| 00:00:01 | ROWID | ROWID |
|*  9 |          INDEX RANGE SCAN                         | PK_TEST2 |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |       |       |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - filter("SHOP_CODE"='1000' OR GROUPING_ID(BIN_TO_NUM(SYS_OP_GROUPING("SHOP_CODE",1,0,SYS_OP_BITVEC)))=1)
   9 - access("STARTING_DATE">='20110101' AND "STARTING_DATE"<='20110331')

Note
-----
   - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)

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

アドベントカレンダー書いているだけで, 12月が終わってしまう気がするw

ということを, 言っても, やはり, 明日も担当は, 私ですw

では, また.

参考） Oracle Database 21c - Data Warehousing Guide / 21 SQL for Aggregation in Data Warehouses

投稿日時 2022年12月11日 (日) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, Oracle Database 11g, Oracle Database 12c release 1, パフォーマンス, Advent Calendar, Oracle Database 12c Release 2, Oracle Database 18c, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0

Mac De Oracle

MacOS X で動作する Oracle　が正式にリリースされたのだ！ 1996年にリリースされた、Personal Oracle7 for MacOS以来、封印されていたMacOS版が、（2005年）９年ぶりに正式リリースされたのでいろいろあそんでみたくなった！

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2022年12月11日 (日) / Author : Hiroshi Sekiguchi.

実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺）Advent Calendar 2022 Day 11 / No.46 / GROUPING SETS, ROLLUP, CUBE Tweet

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