Mac De Oracle: Oracle

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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 25 / No.60 / ANSI JOIN

Previously on Mac De Oracle...
Day 24は, SQL MACROにフォーカスをあてました. SEMI JOINだろうと思ってた方々 m(_ _)m 元々今日のネタの伏線をはろうとしていたので, いずれにしても, SEMI JOINではなかったのですがw

と, いうことで Day 25！
ついに, アドベントカレンダー　実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺）Advent Calendar 2022も千秋楽です

最終日ですので, 大人の事情に金縛りに会いながらも, 頑張って作ってしまったと思われる, 稀に, よくみるタイプのモデルを, それぞれのバージョンのOracleオプティマイザが, どう最適化しようと苦労しているのか, 実行計画というレントゲンを通し, 生暖か, いや, 熱い眼差しでワイン片手に, 観察しつつ, アドベントカレンダー　実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺）Advent Calendar 2022を締めくくりたいと思います. （オチはないかもw）

当医院に担ぎ込まれてきたSQL文を問診してみると, こんな感じに見えました. （スーパータイプ, サブタイプテーブルを大人の事情で無理強いされて出来上がってしまったような危うい雰囲気であります. 本題はモデルの良し悪しではないので, これ以上, ツッコまないよ）

ということで, 稀によく見るタイプの患者さんを図に起こしてみました. ん〜, かなり複雑な事情がありそうですね！
参考までに, スーパータイプ, サブタイプの概念モデルの実装方法についてはいくつかのパターンがあります. サブタイプがニコイチになっている割に, 結合キーが２個というところが大人の事情を強く感じますが.
（スーパータイプ, サブタイプよくわからんという方は, 斜め読みするならスーパータイプ／サブタイプのテーブルへの実装 / hmatsu47が良いかなと思います）

他に, 外傷がないか SQL文　を診ておきましょう, SQL文はこんなでした. ANSI構文でなければ, こうはならないですよね. Oracleの方言では結合条件のORは書けないので, UNIONで書くことになるのですが, Oracleの方言でこれを書こうとすると割と大変です. UNIONで書いた方が割と無難な実行計画に最適化されやすいというのもありますが, さて, ANSI構文ではどうなりますか. .
（SQLは雰囲気が伝わるように作ってありますw）

SELECT *
  FROM
    supertype st
    LEFT OUTER JOIN nikoichi_mitaina_subtype nmst
    ON
      st.pkey = nmst.col1
      OR st.pkey = nmst.col2
;

では, 実行計画という名のレントゲンを11gR1, 11gR2, 12cR1, 12cR2, 18c, 19c, 21cで, 最適化の違いを診ていきましょう. なお, 隠しパラメータ含めパラメータはデフォルト設定です.
データの準備

SCOTT@orclpdb1> @day25-0
  1* DROP TABLE supertype

表が削除されました. 

経過: 00:00:00.05
  1  CREATE TABLE supertype
  2  (
  3    pkey NUMBER PRIMARY KEY
  4    , attr1 NUMBER NOT NULL
  5    , attr2 NUMBER NOT NULL
  6    , note VARCHAR2(500)
  7* )

表が作成されました. 

経過: 00:00:00.03
  1* DROP TABLE nikoichi_mitaina_subtype

表が削除されました. 

経過: 00:00:00.05
  1  CREATE TABLE nikoichi_mitaina_subtype
  2  (
  3    pkey NUMBER PRIMARY KEY
  4    , col1 NUMBER
  5    , col2 NUMBER
  6    , description VARCHAR2(1000)
  7    , CONSTRAINT uk1 unique (col1) USING INDEX
  8    , CONSTRAINT uk2 unique (col2) USING INDEX
  9* )

表が作成されました. 

経過: 00:00:00.03
  1  BEGIN
  2    FOR i IN 1..10000 LOOP
  3      INSERT INTO supertype VALUES(i,0,0,LPAD(i,500,'*'));
  4      INSERT INTO nikoichi_mitaina_subtype VALUES(
  5        i
  6        , CASE WHEN MOD(i,2) = 0 THEN i ELSE null END
  7        , CASE WHEN MOD(i,2) = 1 THEN i ELSE null END
  8        , LPAD(i,1000,'*')
  9      );
 10      IF MOD(i,100) = 0 THEN COMMIT; END IF;
 11    END LOOP;
 12    INSERT INTO supertype VALUES(10001,0,0,null);
 13    COMMIT;
 14    DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=>'SCOTT',tabname=>'SUPERTYPE',no_invalidate=>false,cascade=>true);
 15    DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=>'SCOTT',tabname=>'NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE',no_invalidate=>false,cascade=>true);
 16* END;

PL/SQLプロシージャが正常に完了しました. 

経過: 00:00:02.83

現時点でリリースされている最新版, 21cから順に, 11gR2まで遡って診ていきます

やはり, 最新のオプティマイザは, なかなかやりますね.

結合条件のORをId=5, VW_ORE_FDF394AEで分かるように, OR_EXPANDしているようです.
さらに, その結果を, Id=6, VW_LAT_E87C3AAFで分かるように, LATERALビューに変換し, MERGE JOIN OUTERしています. LATERALが使えるようになったリリースであることも大きく影響しているように見えます.
（実は, 昨日のネタは, LATERALして伏線にしようと思ってたのですが, SQL MACROの面白さ先にしたくなったのでしたw）

さらに, 興味深いのは, NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPEのユニーク索引をIS NOT NULLでフィルタリングしながらアクセスしているところ. 流石です. とは言っても, INDEX UNIQUE SCANしているのでデータ量次第の危さも感じますよね. キャッシュに乗ってたら早そうですが.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

SCOTT@orclpdb1> @day25
  1  SELECT *
  2  FROM
  3    supertype st
  4    LEFT OUTER JOIN nikoichi_mitaina_subtype nmst
  5    ON
  6      st.pkey = nmst.col1
  7*     OR st.pkey = nmst.col2

10001行が選択されました. 

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2133431102

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                 |                          | 20002 |    20M| 40226   (1)| 00:00:02 |
|   1 |  MERGE JOIN OUTER                |                          | 20002 |    20M| 40226   (1)| 00:00:02 |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL              | SUPERTYPE                | 10001 |  4971K|   204   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   BUFFER SORT                    |                          |     2 |  1082 | 40021   (1)| 00:00:02 |
|   4 |    VIEW                          | VW_LAT_E87C3AAF          |     2 |  1082 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   5 |     VIEW                         | VW_ORE_FDF394AE          |     2 |  1082 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   6 |      UNION-ALL                   |                          |       |       |            |          |
|   7 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  8 |        INDEX UNIQUE SCAN         | UK1                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  9 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 10 |        INDEX UNIQUE SCAN         | UK2                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   8 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL1")
       filter("NMST"."COL1" IS NOT NULL)
   9 - filter(LNNVL("ST"."PKEY"="NMST"."COL1"))
  10 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL2")
       filter("NMST"."COL2" IS NOT NULL)

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
      32231  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
   15493776  bytes sent via SQL*Net to client
       7378  bytes received via SQL*Net from client
        668  SQL*Net roundtrips to/from client
      10001  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
      10001  rows processed

冒頭で, ”Oracleの方言でこれを書こうとすると割と大変です. ”と書きましたが, 以下が理由です.
同じような表現はできないのです. 方言でこれを書こうとすると割と大変と言ったのはこの理由からなんです.

  1  SELECT *
  2  FROM
  3    supertype st
  4    , nikoichi_mitaina_subtype nmst
  5  WHERE
  6    st.pkey = nmst.col1(+)
  7*   OR st.pkey = nmst.col2(+)
  OR st.pkey = nmst.col2(+)
             *
行7でエラーが発生しました. :
ORA-01719: ORまたはINオペランドの中で外部結合演算子(+)は使用できません

余談はこれぐらいにして, 19cではどうか見てみましょう（結果飲み）
同じ実行計画です. LATERALやOR_EXPANDが実装が利用されていることから, それらが実装されたあたりからはこのような実行計画が生成されている可能性が高いですね.

SCOTT@ORCL> select banner from v$version;

BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 19c Enterprise Edition Release 19.0.0.0.0 - Production

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2133431102

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                 |                          | 20002 |    20M| 40219   (1)| 00:00:02 |
|   1 |  MERGE JOIN OUTER                |                          | 20002 |    20M| 40219   (1)| 00:00:02 |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL              | SUPERTYPE                | 10001 |  4971K|   204   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   BUFFER SORT                    |                          |     2 |  1082 | 40015   (1)| 00:00:02 |
|   4 |    VIEW                          | VW_LAT_E87C3AAF          |     2 |  1082 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   5 |     VIEW                         | VW_ORE_FDF394AE          |     2 |  1082 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   6 |      UNION-ALL                   |                          |       |       |            |          |
|   7 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  8 |        INDEX UNIQUE SCAN         | UK1                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  9 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 10 |        INDEX UNIQUE SCAN         | UK2                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   8 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL1")
       filter("NMST"."COL1" IS NOT NULL)
   9 - filter(LNNVL("ST"."PKEY"="NMST"."COL1"))
  10 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL2")
       filter("NMST"."COL2" IS NOT NULL)

18cではどうでしょう（結果のみ）
やはり, 同じ, Plan hash valueになっていますね. なるほどなるほど.

SCOTT> select banner from v$version;

BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 18c Enterprise Edition Release 18.0.0.0.0 - Production

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2133431102

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                 |                          | 20002 |    20M| 40218   (1)| 00:00:02 |
|   1 |  MERGE JOIN OUTER                |                          | 20002 |    20M| 40218   (1)| 00:00:02 |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL              | SUPERTYPE                | 10001 |  4971K|   204   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   BUFFER SORT                    |                          |     2 |  1082 | 40014   (1)| 00:00:02 |
|   4 |    VIEW                          | VW_LAT_E87C3AAF          |     2 |  1082 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   5 |     VIEW                         | VW_ORE_FDF394AE          |     2 |  1082 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   6 |      UNION-ALL                   |                          |       |       |            |          |
|   7 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  8 |        INDEX UNIQUE SCAN         | UK1                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  9 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 10 |        INDEX UNIQUE SCAN         | UK2                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   8 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL1")
       filter("NMST"."COL1" IS NOT NULL)
   9 - filter(LNNVL("ST"."PKEY"="NMST"."COL1"))
  10 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL2")
       filter("NMST"."COL2" IS NOT NULL)

お！, 12cR2も同じ実行計画になりますね！

orcl@SCOTT> select banner from v$version;

BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 12c Enterprise Edition Release 12.2.0.1.0 - 64bit Production
PL/SQL Release 12.2.0.1.0 - Production
CORE	12.2.0.1.0	Production
TNS for Linux: Version 12.2.0.1.0 - Production
NLSRTL Version 12.2.0.1.0 - Production

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2133431102

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                 |                          | 20002 |    20M| 40217   (1)| 00:00:02 |
|   1 |  MERGE JOIN OUTER                |                          | 20002 |    20M| 40217   (1)| 00:00:02 |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL              | SUPERTYPE                | 10001 |  4971K|   204   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   BUFFER SORT                    |                          |     2 |  1082 | 40013   (1)| 00:00:02 |
|   4 |    VIEW                          | VW_LAT_E87C3AAF          |     2 |  1082 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   5 |     VIEW                         | VW_ORE_FDF394AE          |     2 |  1082 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   6 |      UNION-ALL                   |                          |       |       |            |          |
|   7 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  8 |        INDEX UNIQUE SCAN         | UK1                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  9 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 10 |        INDEX UNIQUE SCAN         | UK2                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   8 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL1")
       filter("NMST"."COL1" IS NOT NULL)
   9 - filter(LNNVL("ST"."PKEY"="NMST"."COL1"))
  10 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL2")
       filter("NMST"."COL2" IS NOT NULL)

12cR1はどうでしょう. おっと, ここで差が出ました. OR_EXPANDではなく, USE_CONCATが行われています. たた, VW_LAT_E87C3AAFがあることからLATERALビューが内部的に利用されていることが見えますね.
性能に影響しそうなのは, NESTED LOOPS OUTERになっているあたりでしょうね. データ量が大きい想定見積もりに倒れている最近のリリースとは明らかに異なり. 危険な感じの実行計画ではあります.

SCOTT@pdborcl12c> select banner from v$version;

BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 12c Enterprise Edition Release 12.1.0.2.0 - 64bit Production
PL/SQL Release 12.1.0.2.0 - Production
CORE	12.1.0.2.0	Production
TNS for Linux: Version 12.1.0.2.0 - Production
NLSRTL Version 12.1.0.2.0 - Production

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3799136614

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                      | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT               |                          | 20002 |    20M| 40216   (1)| 00:00:02 |
|   1 |  NESTED LOOPS OUTER            |                          | 20002 |    20M| 40216   (1)| 00:00:02 |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL            | SUPERTYPE                | 10001 |  4971K|   204   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   VIEW                         | VW_LAT_E87C3AAF          |     2 |  1082 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   4 |    CONCATENATION               |                          |       |       |            |          |
|   5 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  6 |      INDEX UNIQUE SCAN         | UK2                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  7 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  8 |      INDEX UNIQUE SCAN         | UK1                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   6 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL2")
       filter("NMST"."COL2" IS NOT NULL)
   7 - filter(LNNVL("NMST"."COL2" IS NOT NULL) OR LNNVL("ST"."PKEY"="NMST"."COL2"))
   8 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL1")
       filter("NMST"."COL1" IS NOT NULL)

11gR2です. LATERALビューも消え, USE_CONCATが行われているだけで, さらに, NESTED LOOPS OUTERなのでデータ量が多いとやはり危険なタイプの実行計画になっているのがわかります.

orcl@SCOTT> select banner from v$version;

BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production
PL/SQL Release 11.2.0.4.0 - Production
CORE	11.2.0.4.0	Production
TNS for Linux: Version 11.2.0.4.0 - Production
NLSRTL Version 11.2.0.4.0 - Production

orcl@SCOTT> @day25
  1  SELECT *
  2  FROM
  3    supertype st
  4    LEFT OUTER JOIN nikoichi_mitaina_subtype nmst
  5    ON
  6      st.pkey = nmst.col1
  7*     OR st.pkey = nmst.col2

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2117741269

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                      | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT               |                          | 20002 |    20M| 40236   (1)| 00:08:03 |
|   1 |  NESTED LOOPS OUTER            |                          | 20002 |    20M| 40236   (1)| 00:08:03 |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL            | SUPERTYPE                | 10001 |  4971K|   205   (1)| 00:00:03 |
|   3 |   VIEW                         |                          |     2 |  1082 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   4 |    CONCATENATION               |                          |       |       |            |          |
|   5 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  6 |      INDEX UNIQUE SCAN         | UK2                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  7 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| NIKOICHI_MITAINA_SUBTYPE |     1 |  1009 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  8 |      INDEX UNIQUE SCAN         | UK1                      |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   6 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL2")
       filter("NMST"."COL2" IS NOT NULL)
   7 - filter(LNNVL("NMST"."COL2" IS NOT NULL) OR LNNVL("ST"."PKEY"="NMST"."COL2"))
   8 - access("ST"."PKEY"="NMST"."COL1")
       filter("NMST"."COL1" IS NOT NULL)

このケース, 最新のリリースでは, LATERALビューを使い, MERGE JOINも利用するような多くの内部的な書き換えが行われ, いい感じの実行計画が生成されています.

ただ, 稀に, そうでもないケースもあります. （ググってみると結構ある. あった. ことがわかります）
そのような場合, 結合条件でORを利用する構文を書き換え, UNIONを使った構文（このケースではオプティマイザが内部的に変換していますが）へ書き換えてしまった方が良い実行計画にできる場合があります. （その方がヒントでの細かい制御もしやすい場合があります）
その辺りは, 状況に応じ臨機応変に対応すれば良いと思います.
今回のMERGE OUTER JOINで想定より遅い場合には, やはり構文変更してしまった方が処理時間は安定して, 無難な方向になるケースもありそうに思います.

ということで, 今年のアドベントカレンダーは, しゅうーーーりょう！！

参考） Internal Views / Oracle Scratchpad

I wish you all a Merry Christmas and a Happy New Year!

ではまた ;)

投稿日時 2022年12月25日 (日) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, Oracle Database 11g Release 2, 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 | コメント (0)

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 24 / No.59 / SQL MACRO (19.7〜)

Previously on Mac De Oracle...

Day 23は, ANTI JOINにフォーカスをあてました. そうくれば, 次は, SEMI JOINだろう？　と思ったあなた！　ハズレですw

では, Day 24 クリスマスイブの窓を開けましょう！
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 9 / No.44 / COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH
で, パイプラインテーブルファンクションだと, ファンクションが実行されていることしかExplain等で見る事はできなくて, COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH だけなんだよね, と言うお話をしました.

1  SELECT
2    *
3  FROM
4*   day9_pkg.list_2_latest_sales(2, 20, 5745)

 PROD_ID    CUST_ID TIME_ID  CHANNEL_ID   PROMO_ID QUANTITY_SOLD AMOUNT_SOLD
---------- ---------- -------- ---------- ---------- ------------- -----------
      20       5745 01-12-31          2        999             1      628.89

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 457385954

---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                         | Name                | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                  |                     |  8168 | 16336 |    29   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH| LIST_2_LATEST_SALES |  8168 | 16336 |    29   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------

レントゲン屋さん的にはw　辛いよね. と.　間接的に見るしかないわけで. 少々面倒, 対応を意識していないと難しいですし.

今日は, クリスマスイブですし, Oracleさんもどんどん新機能提供してくれてて, それファンクションじゃないの？　いえ, いえ. ？？今日は, SQLマクロ(SQM)の実行計画という名のレントゲンです.

SQLマクロ(SQM)を作ります. パイプラインテーブルファンクションと似てますけども, SQL_MACROです.

SCOTT@orclpdb1> @day24
  1* DROP FUNCTION sq_macro_sample

ファンクションが削除されました.  

  1  CREATE FUNCTION sq_macro_sample
  2  (
  3    p_first_rows NUMBER
  4   , p_table_name DBMS_TF.TABLE_T
  5  )
  6  RETURN VARCHAR2
  7  SQL_MACRO
  8  IS
  9  BEGIN
 10    RETURN
 11      'SELECT
 12         *
 13       FROM
 14         p_table_name
 15       FETCH FIRST sq_macro_sample.p_first_rows ROWS ONLY'
 16    ;
 17* END;

ファンクションが作成されました.

おおおおおおおおおお〜っと. マクロが展開されて, emp表の直接アクセスしている. （マクロだからそりゃそうだw）
レントゲンを見てみましょう.

パイプラインテーブルファンクションと外見からはあまり違いに気づかないというか, 気づけないですが. レントゲンの結果は全く違います！　マクロが展開されて, 普通の SQL文の実行計画という名のレントゲンを見ることができます.

  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4*   sq_macro_sample(3, emp)

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3611411408

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation              | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT       |      |     3 |   300 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  VIEW                  |      |     3 |   300 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   WINDOW NOSORT STOPKEY|      |     3 |   117 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL   | EMP  |     3 |   117 |     2   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

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

   1 - filter("from$_subquery$_009"."rowlimit_$$_rownumber"<=3)
   2 - filter(ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY  NULL )<=3)

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          3  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       1262  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)
          3  rows processed

おおおおおおおおおお〜っと. 2回目w　　マクロが展開されて, dept表の直接アクセスしている. （マクロだからそりゃそうだw）

  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4*   sq_macro_sample(2, dept)

    DEPTNO DNAME                                      LOC
---------- ------------------------------------------ ---------------------------------------
        10 ACCOUNTING                                 NEW YORK
        20 RESEARCH                                   DALLAS

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3452784451

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation              | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT       |      |     2 |    86 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  VIEW                  |      |     2 |    86 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   WINDOW NOSORT STOPKEY|      |     2 |    40 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL   | DEPT |     2 |    40 |     3   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

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

   1 - filter("from$_subquery$_009"."rowlimit_$$_rownumber"<=2)
   2 - filter(ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY  NULL )<=2)

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          3  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        827  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)
          2  rows processed

みなさん, SQL_MACRO, 実は, 物凄く, いいいやつ, っぽい感じがします. 慣れるまでは敷居高そうでもありますがw　
マニュアルを真面目に読んで, 倒れそうになりました. （斜め読みでは理解しきれない深さを感じます）

入門としては, HNakaieさんのエントリがわかりやすいですかね.
Oracle DatabaseのSQLマクロを検証する /

参考）
Oracle Database 21c Database PL/SQL Language Reference / 14.64 SQL_MACRO Clause

ということで, 　Happy Holidays中の方も, Hard Wroking Now!な方も, I wish you all a Merry Christmas.

そういえば, もう1週間以上前ですがw, アメリカのOracleの中の人からのメッセージが, Happy Holidays! で締めくくられていました.
日本人の感覚だと, え, と思わなくもないわけですが, アメリカとかだとそうだよねーーー. そう言う時期だよねーーと, 思いつつ,
アドベントカレンダー全部俺のネタ作りに追われているw　俺, なんなの？　みたいに思ったりw

では, アドベントカレンダー最終日の担当も, 私です.

ではまた.

投稿日時 2022年12月24日 (土) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, パフォーマンス, Advent Calendar, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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 22 / No.57 / Subquery Unnesting

Previously on Mac De Oracle...

Day 21は, INLIST ITERATOR と Sub Query と STATISTICS COLLECTORを取り上げました. 古くからあるOperationを最適化する比較的新しい機能ですね. とはいえ, 現場で見たことない！　なんていうのは多そうではあります.

では, Day 22の窓を開けましょう！

昨日の記事でちょっとだけ話題にした, Subquery Unnesting なので, Subquery Unnestingの代表的な3例を診ておきましょう.

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

まず, これも通常は, SQLを書き換えないと対応タイプですが, Oracleは結合に書き換えてくれます. 大量にデータを返すのに, スカラー副問い合わせが使われていて辛かった経験って一度ぐらいはありそうですね.
（私も過去一度だけこいつのチューニングしたことがありますが, 当時はスカラー副問い合わせをUnnestingできなかったので, SQLをOUTER JOINに書き換えてもらいました！）

以下の例では, スカラー副問い合わせが, OUTER JOINかつ, このケースではMERGE JOINに書き換えられています.

SCOTT@orclpdb1> @day22
  1  SELECT
  2    deptno
  3    ,dname
  4    ,(
  5       SELECT
  6          MAX(sal)
  7       FROM
  8          emp
  9       WHERE
 10          emp.deptno=dept.deptno
 11    ) AS max_sal
 12  FROM
 13    dept
 14  ORDER BY
 15*   deptno

    DEPTNO DNAME                                         MAX_SAL
---------- ------------------------------------------ ----------
        10 ACCOUNTING                                       5000
        20 RESEARCH                                         3000
        30 SALES                                            2850
        40 OPERATIONS

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2834279049

-----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |          |     4 |   116 |     7  (29)| 00:00:01 |
|   1 |  MERGE JOIN OUTER            |          |     4 |   116 |     7  (29)| 00:00:01 |
|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT     |     4 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   3 |    INDEX FULL SCAN           | PK_DEPT  |     4 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |   SORT JOIN                  |          |     3 |    48 |     5  (40)| 00:00:01 |
|   5 |    VIEW                      | VW_SSQ_1 |     3 |    48 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   6 |     HASH GROUP BY            |          |     3 |    21 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   7 |      TABLE ACCESS FULL       | EMP      |    12 |    84 |     3   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------

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

   4 - access("ITEM_1"(+)="DEPT"."DEPTNO")
       filter("ITEM_1"(+)="DEPT"."DEPTNO")

では, Scalar Subquery Unnestingされなかった場合はどう見えるでしょうか？（これが, SELECTリストで利用されたScalar subqueryの実行計画です. NO_UNNESTヒントで抑止します.
スカラーサブクエリーが実行計画の最初に現れるのが特徴です（Oracleの場合）

以下の例では, dept表の行数分, Nested Loop Joinのように, emp表へのアクセスが繰り返し実行されます. なので, 行数が多い場合は, HASH JOINなどに書き換えた方が効率が良いわけです. Scalar Subquery UnnestingはそれをOracleが内部的に実施してくれている便利な機能なんですよ.

  1  SELECT
  2    deptno
  3    ,dname
  4    ,(
  5       SELECT
  6          /*+
  7            NO_UNNEST
  8          */
  9          MAX(sal)
 10       FROM
 11          emp
 12       WHERE
 13          emp.deptno=dept.deptno
 14    ) AS max_sal
 15  FROM
 16    dept
 17  ORDER BY
 18*   deptno

    DEPTNO DNAME                                         MAX_SAL
---------- ------------------------------------------ ----------
        10 ACCOUNTING                                       5000
        20 RESEARCH                                         3000
        30 SALES                                            2850
        40 OPERATIONS

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1283604845

------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                            | Name    | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                     |         |     4 |    52 |     8   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE                      |         |     1 |     7 |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| EMP     |     4 |    28 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN                  | IX_EMP  |     4 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|   4 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID         | DEPT    |     4 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   5 |   INDEX FULL SCAN                    | PK_DEPT |     4 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   3 - access("EMP"."DEPTNO"=:B1)

次は, IN条件内のサブクエリーがUnnestingされた例です.
相関関係のないIN副問合せや, IN(集計ファンクションまたはGROUP BY句を含まない場合)に書き換えるとされています. この例は, 相関関係のない副問合せにしてあります. IN LIST ITERATION等ではなく, SubqueryがUnnestingされ, Nested Loop Joinに書き換えられています！

  1  SELECT
  2    deptno
  3    ,dname
  4  FROM
  5    dept
  6  WHERE
  7    deptno IN (
  8      SELECT
  9        deptno
 10      FROM
 11        emp
 12      WHERE
 13        sal < 1000
 14    )
 15  ORDER BY
 16*   deptno

    DEPTNO DNAME
---------- ------------------------------------------
        20 RESEARCH
        30 SALES

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 35786210

------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                      | Name    | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT               |         |     1 |    20 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS                  |         |     1 |    20 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   2 |   NESTED LOOPS                 |         |     1 |    20 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   3 |    SORT UNIQUE                 |         |     1 |     7 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP     |     1 |     7 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   5 |      INDEX FULL SCAN           | IX_EMP  |    12 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  6 |    INDEX UNIQUE SCAN           | PK_DEPT |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|   7 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID  | DEPT    |     1 |    13 |     1   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------

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

   4 - filter("SAL"<1000)
   6 - access("DEPTNO"="DEPTNO")

IN条件のSubqueryのUnnestingをNO_UNNESTヒントで抑止すると元の実行計画という名のレントゲンが現れてきます.
Unnestingが抑止されたことで, 結合ではなくFILTER条件(EXISTS書き換えられ)になっていることがわかりますよね. どちらの実行計画が有利にかは状況次第ですが, 以前も書いたように, 最近の傾向では, 積極的にUnnestingしているように感じています.

  1  SELECT
  2    deptno
  3    ,dname
  4  FROM
  5    dept
  6  WHERE
  7    deptno IN (
  8      SELECT
  9        /*+
 10          NO_UNNEST
 11        */
 12        deptno
 13      FROM
 14        emp
 15      WHERE
 16        sal < 1000
 17    )
 18  ORDER BY
 19*   deptno

    DEPTNO DNAME
---------- ------------------------------------------
        20 RESEARCH
        30 SALES

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3458873336

-------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                             | Name    | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                      |         |     1 |    13 |     8   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID          | DEPT    |     4 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX FULL SCAN                     | PK_DEPT |     4 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| EMP     |     1 |     7 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |     INDEX RANGE SCAN                  | IX_EMP  |     4 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - filter( EXISTS (SELECT /*+ NO_UNNEST */ 0 FROM "EMP" "EMP" WHERE "DEPTNO"=:B1 AND
              "SAL"<1000))
   3 - filter("SAL"<1000)
   4 - access("DEPTNO"=:B1)

最後は, EXISTS演算子内のサブクエリーがUnnestingされた例ですよー. こちらも同じようにUnnestingは積極的に行われているように思います. 私が関わった範囲ですけども.
なお, 書き換え条件として, EXISTS相関副問合せ(集計ファンクションまたはGROUP BY句を含まない場合)となっています. 以下の例でも, 集計ファンクション, GROUP BYを含まない相関服問い合わせにしてあります.

  1  SELECT
  2    deptno
  3    ,dname
  4  FROM
  5    dept
  6  WHERE
  7    EXISTS (
  8      SELECT
  9        1
 10      FROM
 11        emp
 12      WHERE
 13        sal < 1000
 14        AND emp.deptno = dept.deptno
 15    )
 16  ORDER BY
 17*   deptno

    DEPTNO DNAME
---------- ------------------------------------------
        20 RESEARCH
        30 SALES

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 35786210

------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                      | Name    | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT               |         |     1 |    20 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS                  |         |     1 |    20 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   2 |   NESTED LOOPS                 |         |     1 |    20 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   3 |    SORT UNIQUE                 |         |     1 |     7 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP     |     1 |     7 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   5 |      INDEX FULL SCAN           | IX_EMP  |    12 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  6 |    INDEX UNIQUE SCAN           | PK_DEPT |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|   7 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID  | DEPT    |     1 |    13 |     1   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------

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

   4 - filter("SAL"<1000)
   6 - access("EMP"."DEPTNO"="DEPT"."DEPTNO")

NO_UNNESTヒントでUnnestingを抑止してもとの実行計画を覗いています！
Plan hash valueを見ると, なんと, IN条件のNO_UNNESTヒントを付加した実行計画と同じに！

  1  SELECT
  2    deptno
  3    ,dname
  4  FROM
  5    dept
  6  WHERE
  7    EXISTS (
  8      SELECT
  9        /*+
 10          NO_UNNEST
 11        */
 12        1
 13      FROM
 14        emp
 15      WHERE
 16        sal < 1000
 17        AND emp.deptno = dept.deptno
 18    )
 19  ORDER BY
 20*   deptno

    DEPTNO DNAME
---------- ------------------------------------------
        20 RESEARCH
        30 SALES

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3458873336

-------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                             | Name    | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                      |         |     1 |    13 |     8   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID          | DEPT    |     4 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX FULL SCAN                     | PK_DEPT |     4 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| EMP     |     1 |     7 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |     INDEX RANGE SCAN                  | IX_EMP  |     4 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - filter( EXISTS (SELECT /*+ NO_UNNEST */ 0 FROM "EMP" "EMP" WHERE
              "EMP"."DEPTNO"=:B1 AND "SAL"<1000))
   3 - filter("SAL"<1000)
   4 - access("EMP"."DEPTNO"=:B1)

ということで, 残り3日まで窓を開けました-　；）

安心して, 寝坊しないようにしないと.

ではまた.

参考）
Oracle Database 21c SQL Language Reference / Unnesting of Nested Subqueries

投稿日時 2022年12月22日 (木) 00時00分 Oracle, Oracle Database 12c release 1, Advent Calendar, Oracle Database 12c Release 2, Oracle Database 18c, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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 21 / No.56 / INLIST ITERATOR と Sub Query と STATISTICS COLLECTOR

Previously on Mac De Oracle...

Day 20は, DISTINCT Eliminationを取り上げました. 古くから実装されているElimination機能ですが, 知ってる方いましたかね？w　古すぎでしょうかw. とはいえ, この恩恵を得ている方も実は多いかもしれませんよ. クソデカクエリー追いきれてないかもしれないですし.

では, Day 21の窓を開けましょう！

久々に, 実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！　っぽく, 実行計画に現れるOperationを楽しんで診ていきましょう！

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

今日のテーマはIN条件とサブクエリー. IN条件といえば, 昔, 悩ませ過ぎは及ばざるがごとし #1という記事を書いてました. （そのころはまだIT業界に居なかった？　方も多そうですが）
IN条件, 索引を使って少量のデータをアクセスするには, 以下の実行計画にあるように, 　INLIST ITERATORで繰り返しアクセスするは問題ないわけですが, 大量にあるとかなり性能面で影響が出ます. （悩ませ過ぎは及ばざるがごとし #1などは, ハードパース時間に影響がでたケースです）

SCOTT@orclpdb1> @day21
  1  SELECT *
  2  FROM
  3    emp
  4  WHERE
  5*   empno IN (7369,7499)

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2355049923

---------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |        |     2 |    78 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  IINLIST ITERATOR            |        |       |       |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP    |     2 |    78 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX UNIQUE SCAN         | PK_EMP |     2 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------

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

   3 - access("EMPNO"=7369 OR "EMPNO"=7499)

性能問題も多かった影響なのか？！, Oracle Database 9i R2頃以降, IN条件が, 結合に書き換えられるように（私の感覚でしかないのですが, 最近は, より積極的に書き換えが行われる傾向があるように感じます）なっています.
以下のようにサブクエリーを利用しているケースが典型例ですね. IN条件だけでなく, EXISTS演算子や, スカラー副問合せなどもこの書き換えの対象です. この書き換えは, Subquery Unnestingと呼ばれています. ご存知の方も多いですよね. 今日の主役はそれでなく, INLIST ITERATOR　の方ですが, これ両方話さないとOperationの向き不向きが見えないのでw

  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4    emp
  5  WHERE
  6    deptno IN (
  7      SELECT
  8        deptno
  9      FROM
 10        dept
 11      WHERE
 12        dname IN ('SALES','ACCOUNT')
 13*   )

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
      7698 BLAKE                          MANAGER                           7839 81-05-01       2850                    30
      7844 TURNER                         SALESMAN                          7698 81-09-08       1500          0         30
      7900 JAMES                          CLERK                             7698 81-12-03        950                    30

6行が選択されました. 

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 4207756064

---------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |        |     8 |   416 |     5   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS                |        |     8 |   416 |     5   (0)| 00:00:01 |
|   2 |   NESTED LOOPS               |        |     8 |   416 |     5   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    TABLE ACCESS FULL         | DEPT   |     2 |    26 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |    INDEX RANGE SCAN          | IX_EMP |     4 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|   5 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP    |     4 |   156 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------

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

   3 - filter("DNAME"='ACCOUNT' OR "DNAME"='SALES')
   4 - access("DEPTNO"="DEPTNO")

Note
-----
   - this is an adaptive plan

前述した実行計画の Noteに, - this is an adaptive plan　と気になる情報が出ています. これ, 実行計画上は, Subquery Unnestingされて, Nested Loop Join　(NLJ) になっていますが, 駆動表のヒット件数に応じて, それ以外の結合メソッドに
へ切り替わる可能性があることを示しています. これは, adaptive planと呼ばれている機能です.
実際, NLJなのかそれ以外なのかをみる方法は, SQL Monitor, Actual Planを利用する方法と, 以下のように, Adaptive Planを表示させ, どちらで動作したのかを確認する方法があります.

ここで登場するのが, Adaptive Planの鍵になる, STATISTICS COLLECTOR というOperationです. ここで駆動表の件数をみつつ, これは！　HJ向きのと判断すれば, NLJ から HJ へ切り替えることになります.
今回は, NLJ のままですね. ()

  1* SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.display_cursor(format => 'adaptive'))

PLAN_TABLE_OUTPUT
------------------------------------------------------------------------------
SQL_ID  cuxwr51s6gs61, child number 0
-------------------------------------
SELECT   * FROM   emp WHERE   deptno IN (     SELECT       deptno
FROM       dept     WHERE       dname IN ('SALES','ACCOUNT')   )

Plan hash value: 4207756064

------------------------------------------------------------------------------------------
|   Id  | Operation                     | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------------
|     0 | SELECT STATEMENT              |        |       |       |     5 (100)|          |
|- *  1 |  HASH JOIN                    |        |     8 |   416 |     5   (0)| 00:00:01 |
|     2 |   NESTED LOOPS                |        |     8 |   416 |     5   (0)| 00:00:01 |
|     3 |    NESTED LOOPS               |        |     8 |   416 |     5   (0)| 00:00:01 |
|-    4 |     STATISTICS COLLECTOR      |        |       |       |            |          |
|  *  5 |      TABLE ACCESS FULL        | DEPT   |     2 |    26 |     3   (0)| 00:00:01 |
|  *  6 |     INDEX RANGE SCAN          | IX_EMP |     4 |       |     0   (0)|          |
|     7 |    TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP    |     4 |   156 |     1   (0)| 00:00:01 |
|-    8 |   TABLE ACCESS FULL           | EMP    |     4 |   156 |     1   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------

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

   1 - access("DEPTNO"="DEPTNO")
   5 - filter(("DNAME"='ACCOUNT' OR "DNAME"='SALES'))
   6 - access("DEPTNO"="DEPTNO")

Note
-----
   - this is an adaptive plan (rows marked '-' are inactive)

残り, 4日, 最終日はクリスマスで, 日曜日じゃないか！今年は.
大きめのネタをぶん投げて, おまけブログでまとめる感じにするか. 悩みどころだ. それとも軽めのネタで最後まで通すか.

明日も担当は, 私ですよ. （全部俺アドベントカレンダー, 来年はどうしようw　なんの苦行だという感じw　でも, それ楽しんでる俺は...w）

では, また　:)

投稿日時 2022年12月21日 (水) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, Oracle Database 11g, Oracle Database 11g Release 2, 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 | コメント (0)

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 20 / No.55 / DISTINCT Elimination

Previously on Mac De Oracle...
Day 19は, かなり地味にデビューしていた機能ですが、変なところで目立った　Group by Elimination　にフォーカスを当てました。この手のEliminationは、実行計画という名のレントゲンからは見えなくなってしまう。何か悪さをしているときの調査は難易度高めです。基本的に操作が行われなくなるわけですが、例としてお見せしたような単純なSQLなら別ですが、クソデカクエリーだと、キッツイですよねw　結果不正って。

と言うことで、Day 20の窓を開けましょう！

今日は、 DISTINCT Eliminationです。またか！　と。そういうEliminationもある。ということ知っておいた方が良いと思うので、eliminationネタの最後として、ちょっと飽きてきた感じはありますが取り上げてみました。この機能の提供も古く、機能が提供されていなかった時代を知る人の方が少ないかもしれませんw

ちなみに、今回も該当機能をを局所的に無効化する例を書いていますが、ヒントが提供されていない最適化もあるので、そう言う場合は、隠しパラメータからそれらしいのを探してして、検証して効果の有無を確かめると良いと思います。MOSに書かれてないケースも多いのでBlogなどから情報を集めたりして、最終的には動作確認。もし不具合などと関連しているようであればサポートへ問い合わせても対応してくれるでしょう。コミュニティーにこれどうよ？と投げてみるのもありだと思います。Jonathanもネタもとは、コミュニティーでのやりとりだったりすることも多く、調べてみたら、そうだった！という記事も多く、本当に助かった！って経験は何度もあります！！！。

parameterはこんなあたりから見つけると楽ですよん。
Difference of Initialization Parameters between 19c (19.3.0.0.0) and 21c (21.3.0.0.0) - including hidden params
Difference of Initialization Parameters between 19c (19.3.0.0.0) and 21c (21.3.0.0.0)

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

前回と同じデータを使います。（こんな使いまわせるテストデータを作るスクリプト用意しておくと何かと便利ですよ！）

SCOTT@orclpdb1> @day20
  1* DROP TABLE business_day_calendar

表が削除されました。

  1  CREATE TABLE business_day_calendar AS
  2  WITH
  3    FUNCTION get_num_of_dates
  4    RETURN NUMBER IS
  5      l_dummy_date DATE;
  6      --
  7      eORA01839 exception;
  8      pragma exception_init(eORA01839, -1839);
  9    BEGIN
 10      -- validate leap year
 11      l_dummy_date := TO_DATE(TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY') || '0229', 'YYYYMMDD');
 12      RETURN 366;
 13    EXCEPTION
 14      WHEN eORA01839 THEN
 15        RETURN 365;
 16    END;
 17  SELECT
 18    TO_DATE(TRUNC(SYSDATE,'YYYY') + level - 1) AS business_date
 19    , CASE
 20        WHEN TO_CHAR(
 21          TO_DATE(TRUNC(SYSDATE,'YYYY') + level - 1)
 22          , 'DY'
 23          , 'NLS_DATE_LANGUAGE=AMERICAN'
 24        ) IN ('SUN','WED')
 25        THEN '1'
 26        ELSE '0'
 27      END AS is_holiday
 28  FROM
 29    dual
 30  CONNECT BY
 31*   level <= get_num_of_dates

表が作成されました。

  1  ALTER TABLE business_day_calendar
  2    ADD CONSTRAINT pk_business_day_calendar PRIMARY KEY
  3    (
  4      business_date
  5    )
  6*   USING INDEX

表が変更されました。

はい、主キー列にDISTINCTを使ってますが、無駄ですよね！（いきなり本題w）

DISTINCT操作は見事に実行計画から排除されています！（簡単ですね。とは言っても実行計画を見ただけでは、DISTINCT Eliminationが行われていることには気付けないわけですけども）

  1  SELECT
  2    DISTINCT business_date
  3  FROM
  4*   business_day_calendar

BUSINESS
--------
22-01-01
22-01-02
22-01-03

...略...

22-12-29
22-12-30
22-12-31

365行が選択されました。

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1786497156

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |                          |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  INDEX FULL SCAN | PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         26  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       8855  bytes sent via SQL*Net to client
        316  bytes received via SQL*Net from client
         26  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
        365  rows processed

では、元栓というか、Optimizer自体を、とーーーく昔の状態にしてみましょう（DISTINCT Eliminationがバックポートもされてない時代の10g 10.2.0.3。こういうことができるOracle面白いですよね）
このようなことを本番でやるのはかなりレアで、よっぽど新しい機能を使いたくないか、めちゃめちゃキツイ大人の事情があるんだと思います（知らんけど）

Optimizerを10g R2ぐらいに戻したことで、DISTINCT操作として、SORT UNIQUE NOSORTが合わられましたが、INDEX FULL SCANでユニークキーをアクセスしているのでNOSORTとなり、SORT UNIQUE操作はスキップされていることがわかります。ソート順に索引を全捜査する INDEX FULL SCANだからこそできる動きですね。

  1  SELECT
  2    /*+
  3      OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('10.2.0.3')
  4    */
  5    DISTINCT business_date
  6  FROM
  7*   business_day_calendar

BUSINESS
--------
22-01-01
22-01-02
22-01-03

...略...

22-12-29
22-12-30
22-12-31

365行が選択されました。

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 311283176

-----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT UNIQUE NOSORT|                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN  | PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         26  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       8855  bytes sent via SQL*Net to client
        316  bytes received via SQL*Net from client
         26  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
        365  rows processed

Optimizerの能力を10gに戻してしまうのも勿体ないので、よく使う局所的な方法。特定のSQLだけが影響するのであれば、この方法がおすすめです。
元々の機能に影響を受けていない。逆に恩恵を受けているものあるかもしれません。
前回の結果不正などもそうですが、どの方法で治療するというかチューニングかは、対応するエンジニア考え方や、該当する患者さん（システムや、お客様の大人の事情w）にもよりますが、私は、基本的に局所的な対処で済むのなら、そちらを選ぶ方針です。
なるべく狭い範囲、SQL、セッションあたりで無効、有効にして、経過観察、副作用有無、対処した範囲外で、同一理由による問題が発生していないか。もし狭い範囲の対処では無理なら徐々に広げる。最終系がインスタンス全体で。みたいな流れにすることで、無駄に全て止めてしまうということを避けたい（恩恵を受けているのもあるはずということを前提にしています）。この辺りは考え方次第なので、絶対、こうするのが良いとか悪いという話では無いですが。長い目で考えるとそれが良いのでは無いかと個人的には思います。
この機能、直接利用できるヒントはないので、隠しパラメータでon/offできます。冒頭で紹介したパラメータ一覧には隠しパラメータもリストしているので、こういう時はクエリ投げずに該当ページを検索すると楽ですよん:)

  1  SELECT
  2    /*+
  3      OPT_PARAM('_optimizer_distinct_elimination','false')
  4    */
  5    DISTINCT business_date
  6  FROM
  7*   business_day_calendar

BUSINESS
--------
22-01-01
22-01-02
22-01-03

...略...

22-12-29
22-12-30
22-12-31

365行が選択されました。

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 311283176

-----------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT UNIQUE NOSORT|                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN  | PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         26  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       8855  bytes sent via SQL*Net to client
        316  bytes received via SQL*Net from client
         26  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
        365  rows processed

別テストケースで確認してみましょう。

  1* DROP TABLE case2

表が削除されました。

  1  CREATE TABLE case2
  2  (
  3    id NUMBER PRIMARY KEY
  4    , col2 NUMBER NOT NULL
  5    , col3 NUMBER
  6    , col4 VARCHAR2(10) NOT NULL
  7    , CONSTRAINT uix_case2 UNIQUE (col2,col3) USING INDEX
  8* )

表が作成されました。

  1  BEGIN
  2    FOR i IN 1..2000 LOOP
  3      INSERT INTO case2 VALUES(i, i, NULL, LPAD(TO_CHAR(i),10,'*'));
  4      IF MOD(i,100) = 0 THEN COMMIT; END IF;
  5    END LOOP;
  6* END;

PL/SQLプロシージャが正常に完了しました。

このテストケースでは、複合一意キーかつ、第二キーに null を許しています。
（Oraleの索引は、null が含まれない！という都市伝説がありましたが、そんなことはないのは以前解説していた通りです。一部の列にnullを許可した一意キーでもDISTINCT Eliminationは発動することを確認するテストケースです）

この例では、第二キー列がnullableで、この状態では、第二キー列全てを null にしています。DISTINCT Eliminationの条件を満たすため、DISTINCT 捜査が排除されていることがわかります！

  1  SELECT
  2    DISTINCT col2, col3
  3  FROM
  4*   case2

      COL2       COL3
---------- ----------
       541 [null]
       542 [null]
       543 [null]

...略...

      1998 [null]
      1999 [null]
      2000 [null]

2000行が選択されました。

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1081843087

----------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation            | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT     |           |  2000 | 52000 |     5   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  INDEX FAST FULL SCAN| UIX_CASE2 |  2000 | 52000 |     5   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------

OPT_PARAM('_optimizer_distinct_elimination','false')でDISTINCT Eliminationを無効化すれば、DISTINCT 操作は現れますが、INDEX FAST FULL SCANとなっているため HASH UNIQUE操作が行われていることがわかります。
実際には、ユニーク索引なので、不要ではあるのですが:)

  1  SELECT
  2    /*+
  3      OPT_PARAM('_optimizer_distinct_elimination','false')
  4    */
  5    DISTINCT col2, col3
  6  FROM
  7*   case2

      COL2       COL3
---------- ----------
       555 [null]
       585 [null]
       586 [null]

...略...

      1986 [null]
      1989 [null]
      1990 [null]

2000行が選択されました。

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 523836292

-----------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation             | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT      |           |  2000 | 52000 |     6  (17)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH UNIQUE          |           |  2000 | 52000 |     6  (17)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FAST FULL SCAN| UIX_CASE2 |  2000 | 52000 |     5   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------

では、ちょっと初歩的な確認で、1, nullというすでに存在する値をINSERTしてみましょう。当然エラーです。UIX_CASE2は一意キーなので。

  1* INSERT INTO case2 VALUES(2001,1,NULL,'test')
INSERT INTO case2 VALUES(2001,1,NULL,'test')
*
行1でエラーが発生しました。:
ORA-00001: 一意制約(SCOTT.UIX_CASE2)に反しています

第二キーがnullではない値を登録しておきます。

  1* INSERT INTO case2 VALUES(2002,1,1,'test')

1行が作成されました。

  1* COMMIT

コミットが完了しました。

特にどうだということもないのですがw　正しく、DISTINCT EliminationされINDEX FAST FULL SCANだけの実行計画という名のレントゲンが現れています。ニッコリ（どちらかというと、索引に null　入らないという本当の意味を知らずにいる方もいるのではないだろうかという余計な心配をしただけのお節介なテストケース。というだけだったかもしれません）

  1  SELECT
  2    DISTINCT col2, col3
  3  FROM
  4*   case2

      COL2       COL3
---------- ----------
       541 [null]
       542 [null]
       543 [null]

...略...

         1          1
         1 [null]
         2 [null]
         3 [null]

...略...

       538 [null]
       539 [null]
       540 [null]

2001行が選択されました。

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1081843087

----------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation            | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT     |           |  2000 | 52000 |     5   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  INDEX FAST FULL SCAN| UIX_CASE2 |  2000 | 52000 |     5   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------

ということで、 Day 20はここまで。

残り5日。追い込みだーーーーっ
明日も、私が担当なので、よろしくお願いします。

投稿日時 2022年12月20日 (火) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, Oracle Database 11g, Oracle Database 11g Release 2, 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 | コメント (0)

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 19 / No.54 / Group by Elimination

このポストは, JPOUG Advent Calendar 2022 Day 19と帰ってきた！　実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺） Advent Calendar 2022へクロスポストしています.

JPOUG Advent Calendar 2022 Day 18は, tomoさんのSPM使ってる？でした. 使ってますか？ヒント埋込派, パッケージなんでSPMっす！とか大人の事情で色々ありそうですね.

Previously on Mac De Oracle... Day 18は, Join Elimination にフォーカスをあてました. Join Eliminationも他のElimination系書き換えは, 実行計画上存在が消されてしまうので, 実際行われたかどうか気づきにくいケースが多いです. 以前も書きましたが, Explain plan等で, Elimination Informationとかリストしてくれると便利かもしれません.

ということで, 今日, Day 19は, そんなElimination InformationがExplain plan等で表示されたら嬉しいかもね, という気持ちが強くなるネタにしました.

では, Day 19のお題, Group by Eliminationです.
この機能, 目立たないですが, 変なところで目立ったので意外に有名かもしれません. 機能として登場したのは, 12cR2ごろでした. Jonathanも書いてるから間違いない！

変なところで目立ってしまった. そんなに目立たない存在だった, Group by Eliminationの確認
目立ってしまった理由は, 結果不正. 　できれば7445の方が分かりやすくて良かったわけですが, 出会いたくないですよねー. 結果不正.
（なお, すでに修正されており, 想定する結果が返されるようになっているようです. 詳細は本ページ末の参考リンクのJonathanのエントリー参照のこと）

まず, 検証用のデータ準備から（ちょいと凝ったことやってますが, 単純に当年のカレンダーで, その日が営業日か休業日かをフラグで持たせるだけのでデータで, 2022年の一年分のデータを作りました. day18.sqlを実行していますが, こちらの都合w公開日を入れ替えた影響なので, 気にしないでくださいw

SCOTT@orclpdb1> @day18
  1* DROP TABLE business_day_calendar

表が削除されました. 

  1  CREATE TABLE business_day_calendar AS
  2  WITH
  3    FUNCTION get_num_of_dates
  4    RETURN NUMBER IS
  5      l_dummy_date DATE;
  6      --
  7      eORA01839 exception;
  8      pragma exception_init(eORA01839, -1839);
  9    BEGIN
 10      -- validate leap year
 11      l_dummy_date := TO_DATE(TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY') || '0229', 'YYYYMMDD');
 12      RETURN 366;
 13    EXCEPTION
 14      WHEN eORA01839 THEN
 15        RETURN 365;
 16    END;
 17  SELECT
 18    TO_DATE(TRUNC(SYSDATE,'YYYY') + level - 1) AS business_date
 19    , CASE
 20        WHEN TO_CHAR(
 21          TO_DATE(TRUNC(SYSDATE,'YYYY') + level - 1)
 22          , 'DY'
 23          , 'NLS_DATE_LANGUAGE=AMERICAN'
 24        ) IN ('SUN','WED')
 25        THEN '1'
 26        ELSE '0'
 27      END AS is_holiday
 28  FROM
 29    dual
 30  CONNECT BY
 31*   level <= get_num_of_dates

表が作成されました. 

  1  ALTER TABLE business_day_calendar
  2    ADD CONSTRAINT pk_business_day_calendar PRIMARY KEY
  3    (
  4      business_date
  5    )
  6*   USING INDEX

表が変更されました.

今回は, この Order BY Elimination をちょっと有名にしてしまった, 結果不正から. 12cR2で試してみます. CASE 2の結果が想定と異なっています.

orcl@SCOTT> select banner from v$version;

BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 12c Enterprise Edition Release 12.2.0.1.0 - 64bit Production

CASE 1特に問題は起きていません. 想定通りの結果が帰り, Group By Eliminationの発動条件にはなっていないため, Group By操作が行われています.

  1  SELECT
  2     EXTRACT(MONTH from business_date)
  3     , COUNT(
  4        CASE
  5          WHEN TO_CHAR(
  6            business_date
  7            , 'DY'
  8            , 'NLS_DATE_LANGUAGE=AMERICAN'
  9          ) IN ('SUN','WED')
 10          THEN 1
 11        END
 12      ) AS holidays
 13  FROM
 14    business_day_calendar
 15  GROUP BY
 16*   EXTRACT(MONTH from business_date)

EXTRACT(MONTHFROMBUSINESS_DATE)   HOLIDAYS
------------------------------- ----------
                              1          9
                              6          9
                             11          9
                              2          8
                              4          8
                              5          9
                              8          9
                              3          9
                              7          9
                              9          8
                             10          9
                             12          8

12 rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 100882575

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH GROUP BY   |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN| PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

CASE 2 おやおやおや, おかしなことになってます. 実行計画をみると, 動作対象ではないはずなのに, GROUP BY 操作が排除されているのが分かります！　結果不正です. HASH GROUP BYが排除されています！　その影響で, GROUP BYが行われていません！！！！

  1  SELECT
  2     TO_CHAR(business_date, 'YYYYMM')
  3     , COUNT(1)
  4  FROM
  5    business_day_calendar
  6  GROUP BY
  7*   TO_CHAR(business_date, 'YYYYMM')

TO_CHA   COUNT(1)
------ ----------
202201          1
202201          1
202201          1

...略...

202212          1
202212          1
202212          1

365 rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1786497156

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |                          |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  INDEX FULL SCAN | PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

CASE 2 の結果不正回避 では, 結果不正回避策を取ってみましょう. 何度か利用している, no_elim_groupbyヒントで回避できるか試します！
結果不正の理由は, 本来発動しない条件であるにもかかわらず発動してしまった　Group By Eliminationにる影響であることが分かります.

これをみると, なおさら, Explain Plan等でどのような書き換えが動作したのかしないのか一覧できるような情報が欲しいなと思ったりするわけです. .

orcl@SCOTT> @day18-2
  1  SELECT
  2     /*+
  3       no_elim_groupby
  4     */
  5     TO_CHAR(business_date, 'YYYYMM')
  6     , COUNT(1)
  7  FROM
  8    business_day_calendar
  9  GROUP BY
  10*   TO_CHAR(business_date, 'YYYYMM')

TO_CHA   COUNT(1)
------ ----------
202205         31
202209         30
202211         30
202212         31
202202         28
202208         31
202207         31
202210         31
202201         31
202204         30
202203         31
202206         30

12 rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 100882575

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH GROUP BY   |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN| PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

CASE 3 こちらは正しく GROUP BY Eliminationが発動していますね. GROUP BYしなくても問題ないクエリですから！

  1  SELECT
  2     business_date
  3     , COUNT(1)
  4  FROM
  5    business_day_calendar
  6  GROUP BY
  7*   business_date

BUSINESS_   COUNT(1)
--------- ----------
01-JAN-22          1
02-JAN-22          1
03-JAN-22          1

...略...

29-DEC-22          1
30-DEC-22          1
31-DEC-22          1

365 rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1786497156

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |                          |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  INDEX FULL SCAN | PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

CASE 4 GROUP BY　Eliminationを無効化しても他のバージョンと結果同じで, 想定した結果通りです. CASE 3と結果は同じなのは当たり前.

  1  SELECT
  2     /*+
  3       no_elim_groupby
  4     */
  5     business_date
  6     , COUNT(1)
  7  FROM
  8    business_day_calendar
  9  GROUP BY
 10*   business_date

BUSINESS_   COUNT(1)
--------- ----------
01-JAN-22          1
02-JAN-22          1
03-JAN-22          1

...略...

29-DEC-22          1
30-DEC-22          1
31-DEC-22          1

365 rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3672056694

-------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation            | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT     |                          |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT GROUP BY NOSORT|                          |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN    | PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------

では, 私が確認したテストケースの範囲で結果不正が起きていない, 21cは全テストケース, それ以外のバージョンでは, 結果不正の発生していた CASE 2　の実行計画という名のレントゲンを並べておきたいと思います. 頭に浮かんだイメージは, レントゲン写真を光るボードに沢山貼り付けてる感じw

Oracle Database 21cのCASE 1 - CASE 4まで全て

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

CASE 1:Group By Eliminationは発生しないケース

  1  SELECT
  2     EXTRACT(MONTH from business_date)
  3     , COUNT(
  4        CASE
  5          WHEN TO_CHAR(
  6            business_date
  7            , 'DY'
  8            , 'NLS_DATE_LANGUAGE=AMERICAN'
  9          ) IN ('SUN','WED')
 10          THEN 1
 11        END
 12      ) AS holidays
 13  FROM
 14    business_day_calendar
 15  GROUP BY
 16*   EXTRACT(MONTH from business_date)

EXTRACT(MONTHFROMBUSINESS_DATE)   HOLIDAYS
------------------------------- ----------
                              1          9
                              2          8
                              3          9
                              4          8
                              5          9
                              6          9
                              7          9
                              8          9
                              9          8
                             10          9
                             11          9
                             12          8

12行が選択されました. 

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 100882575

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH GROUP BY   |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN| PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

CASE 2:Group By Eliminationは発生しないケース(12cR2でGroup By Eliminationの誤作動で結果不正となったテストケース)

  1  SELECT
  2     TO_CHAR(business_date, 'YYYYMM')
  3     , COUNT(1)
  4  FROM
  5    business_day_calendar
  6  GROUP BY
  7*   TO_CHAR(business_date, 'YYYYMM')

TO_CHAR(BUSINESS_D   COUNT(1)
------------------ ----------
202201                     31
202202                     28
202203                     31
202204                     30
202205                     31
202206                     30
202207                     31
202208                     31
202209                     30
202210                     31
202211                     30
202212                     31

12行が選択されました. 

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 100882575

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH GROUP BY   |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN| PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

CASE 3:Group By Eliminationが発生するケース

  1  SELECT
  2     business_date
  3     , COUNT(1)
  4  FROM
  5    business_day_calendar
  6  GROUP BY
  7*   business_date

BUSINESS_DATE     COUNT(1)
--------------- ----------
20220101 000000          1
20220102 000000          1
20220103 000000          1

...略...

20221228 000000          1
20221229 000000          1
20221230 000000          1
20221231 000000          1

365行が選択されました. 

経過: 00:00:00.01

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1786497156

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |                          |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  INDEX FULL SCAN | PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

CASE 4:Group By Eliminationが発生するケースで, no_elim_groupby　ヒントでGroup By Eliminationを抑止したケース

  1  SELECT
  2     /*+
  3       no_elim_groupby
  4     */
  5     business_date
  6     , COUNT(1)
  7  FROM
  8    business_day_calendar
  9  GROUP BY
 10*   business_date

BUSINESS_DATE     COUNT(1)
--------------- ----------
20220101 000000          1
20220102 000000          1
20220103 000000          1
20220104 000000          1

...略...

20221228 000000          1
20221229 000000          1
20221230 000000          1
20221231 000000          1

365行が選択されました. 

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3672056694

-------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation            | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT     |                          |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT GROUP BY NOSORT|                          |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN    | PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------

Oracle Database 19cです. CASE 2だけ確認します.

SCOTT@orcl> select banner from v$version;

BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 19c Enterprise Edition Release 19.0.0.0.0 - Production

CASE 2:このリリースでも問題は無さそうですね

  1  SELECT
  2     TO_CHAR(business_date, 'YYYYMM')
  3     , COUNT(1)
  4  FROM
  5    business_day_calendar
  6  GROUP BY
  7*   TO_CHAR(business_date, 'YYYYMM')

TO_CHA   COUNT(1)
------ ----------
202206         30
202203         31
202210         31
202212         31
202202         28
202211         30
202204         30
202208         31
202209         30
202201         31
202205         31
202207         31

12 rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 100882575

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH GROUP BY   |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN| PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

Oracle Database 18c です. 同様に, CASE 2のみ確認しています.

SCOTT> select banner from v$version;

BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 18c Enterprise Edition Release 18.0.0.0.0 - Production

CASE 2:このリリースでも問題は無さそう

  1  SELECT
  2     TO_CHAR(business_date, 'YYYYMM')
  3     , COUNT(1)
  4  FROM
  5    business_day_calendar
  6  GROUP BY
  7*   TO_CHAR(business_date, 'YYYYMM')

TO_CHA   COUNT(1)
------ ----------
202206         30
202203         31
202210         31
202212         31
202202         28
202211         30
202204         30
202208         31
202209         30
202201         31
202205         31
202207         31

12 rows selected.

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 100882575

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name                     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH GROUP BY   |                          |   365 |  2920 |     2  (50)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN| PK_BUSINESS_DAY_CALENDAR |   365 |  2920 |     1   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

ちょっと思ったのですが, 現状, 10053トレース等をみるしかないタイプの書き換えでも, OTHER_XML列からOUTLINEを抜き出すと比較的簡単に発動有無がわかるものもあるかもしれないですね. 今回のように固有のヒントでON/OFFできるタイプだとOUTLINEには, elim_groupby のようなヒントが含まれているだろうし. （全てではないとは思いますが）

ふ〜〜〜っ. JPOUG Advent Calendar 2022 の自分のターンも終わって, 自分の分をなんとかするだけだーーーーー.

ということで,
帰ってきた！　実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺） Advent Calendar 2022は, 明日も私が担当です. よろしくお願いします.
そして, JPOUG Advent Calendar 2022 Day 20は, 凌直孝さんの担当です. よろしくお願いします！

では, また:)

参考）

Group by Elimination / Oracle Scratchpad
A Look at the Oracle Group-by Bug / Database Journal

投稿日時 2022年12月19日 (月) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, 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 | コメント (0)

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 18 / No.53 / Join Elimination

Previously on Mac De Oracle...
Day 17は, order by Elimination にフォーカスをあてました. チューニングの現場で気づいたのが最初だったと思いますが, SQL文を見ていて, これ無駄なソートだなぁなんて思いながら実行計画という名のレントゲンをみていたら, おお！　NOSORTとかではなく, ORDER BY自体が消されてる！　賢い！　と.

では, Day 18のお題, Join Eliminationです. (登場したのは10gR2 ぐらいのはずですが, 間違ってたらツッコミ歓迎)
この排除系書き換えも, 実行計画という名のレントゲンシリーズでは, まだ紹介していなかったので, 今回は, ヒントで無効化する例も含め, 軽めの内容でw, 診ていきたいと思います. （参照整合性制約アレルギーネタを思い出すw）

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

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----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

対象となる表には外部参照整合制約があることが前提です.

customers表を結合していますが, 参照整合性制約でcustomers表に存在する顧客しか注文できないという制約があります. つまり, この参照整合性制約があるため, INNER JOINやEXISTSを利用して存在チェックする必要はないということを意味しています.
Join EliminationによりSQLが書き換えられ結合が排除されていることがわかります. 実行計画には, ORDER_PKをIndex Only Scanしているだけで, customers表やcustomersの索引を結合しているOperationは含まれていない！！！
結合しないので, 結合のコスト及び, customers表やcustomersの索引へのアクセスコストが削減されています. 実行統計からは, Pysical Readや, Buffer Getsの低下という形で現れてきます.

とはいえ, 参照整合性制約アレルギーのお持ちの方も多く, 一生目にすることのない方々も, 残念ながら多いのも事実です.
参照整合性制約アレルギーが発症してしまうと, 一生付き合っていくことになちゃいますからね（大抵の場合）

Day19の内容とDay18のネタを入れ替えたので, day19.sqlを実行しているところは気にしないでくださいw

OE@orclpdb1> @day19
  1  SELECT
  2    order_id
  3  FROM
  4    orders o
  5    INNER JOIN customers c
  6    ON
  7      o.customer_id = c.customer_id
  8  WHERE
  9*   order_id < 2400

  ORDER_ID
----------
      2354
      2355
      2356
      2357
      2358

...略...

      2396
      2397
      2398
      2399

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1653993310

-----------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |          |    46 |   184 |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  1 |  INDEX RANGE SCAN| ORDER_PK |    46 |   184 |     1   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------

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

   1 - access("O"."ORDER_ID"<2400)

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          5  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       1482  bytes sent via SQL*Net to client
         85  bytes received via SQL*Net from client
          5  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
         46  rows processed
/code>

NO_ELIMINATE_JOINヒントを利用し, Join Eliminationを抑止してみましょう.
NO_ELIMINATE_JOINは, 使うことがあるのか？　と思う方もいるかもしれませんが, 例えば, 不具合で7445とか, その他結果不正などに当たった時, かつ, 局所的対応で回避できそうなケースでは, 該当SQLにヒントを埋め込み, Join Eliminationの抑止で回避したりします.
どこで起きるかわからんので, インスタンスレベルで止めるケースもなくなないですが, そういう場合は, 隠しパラメータで無効化するのが一般的です. （ほぼ使わないと思いますが, ELIMINATE_JOIN　でJoin Eliminationを利用できます. インスタンスレベルで無効化している状態で, 特定のSQLだけはJoin Eliminationしたいという場合に使うぐらいですね. 滅多にないと思いますが）

  1  SELECT
  2    /*+
  3      NO_ELIMINATE_JOIN(c)
  4    */
  5    order_id
  6  FROM
  7    orders o
  8    INNER JOIN customers c
  9    ON
 10      o.customer_id = c.customer_id
 11  WHERE
 12*   order_id < 2400

  ORDER_ID
----------
      2354
      2355
      2356
      2357
      2358

...略...

      2392
      2393
      2394
      2395
      2396
      2397
      2398
      2399

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 875022219

-----------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                            | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                     |              |    46 |   552 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS                        |              |    46 |   552 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| ORDERS       |    46 |   368 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN                  | ORDER_PK     |    46 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  4 |   INDEX UNIQUE SCAN                  | CUSTOMERS_PK |     1 |     4 |     0   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - filter("O"."CUSTOMER_ID">0)
   3 - access("O"."ORDER_ID"<2400)
   4 - access("O"."CUSTOMER_ID"="C"."CUSTOMER_ID")

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         15  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       1482  bytes sent via SQL*Net to client
         85  bytes received via SQL*Net from client
          5  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
         46  rows processed
/code>

アドベントカレンダー終わったら, もう, 今年も残りわずか....

ということで, 出口が見えつつある, アドベントカレンダー全部俺, 明日も, 俺が書きますw
では, また.

参考）
Join Elimination（結合の排除）と参照整合性制約　/ FAQ
db tech showcase Tokyo 2013 - A35 特濃JPOUG：潮溜まりでジャブジャブ, SQLチューニングの「参照整合性制約アレルギー」を参照のこと

投稿日時 2022年12月18日 (日) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, Oracle Database 11g, Oracle Database 11g Release 2, 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 | コメント (0)

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 17 / No.52 / Order by Elimination

Previously on Mac De Oracle... Day 16は, Concurrent Execution of Union All and Union にフォーカスをあてました. 使う機会があったら試してみてくださいね. 私は, この機能が登場した頃, Spatialな機能でRDFを使った際, Exadataでバリバリ活用してたというか, されていたという記憶があります.

では, Day 17のお題, Order by Eliminationです. 文字通り, Order byが排除される, 書き換え機能の一種です. だからと言って, 無駄なOrder by句書いても大丈夫ってことではないですから, 注意しましょうw

10gR2ぐらいから実装されている最適化の一つですね. 多少無駄なOrder byを書いちゃっても無駄だと判断されれば, 行われません. （だからと言って, 気にしないでOrder By書いちゃってもいいという話ではありませんがw）

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

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Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

emp表の索引などはいかの通り（scottのemp表を知らない方向け. いるのか？）

SCOTT@orclpdb1> desc emp
 名前                                    NULL?    型
 ----------------------------------------- -------- ----------------------------
 EMPNO                                     NOT NULL NUMBER(4)
 ENAME                                              VARCHAR2(10)
 JOB                                                VARCHAR2(9)
 MGR                                                NUMBER(4)
 HIREDATE                                           DATE
 SAL                                                NUMBER(7,2)
 COMM                                               NUMBER(7,2)
 DEPTNO                                             NUMBER(2)

SCOTT@orclpdb1> select index_name,column_name from user_ind_columns where
  2  table_name = 'EMP' order by index_name,column_position;

INDEX_NAME                     COLUMN_NAME
------------------------------ ------------------------------
IX01_EMP                       DEPTNO
PK_EMP                         EMPNO

SQL中に ORDER BY句がありますが, NOSORT操作もないのにソートされていません. そもそも書き換えられて, ORDER BY句が削除されているんですよーーーー.
このケースでは, empno順にソートされた結果返ってきているかのう様に見えますが, それは索引をempno順に読無ことで, ソートを排除できるからなんですよね. 索引がなければ, ソートは必要なのです. ちなみに, INDEX FULL SCAN はソートされたキー順に索引を全てスキャンするところがポイント, INDEX FAST FULL SCANはとは違うのはみなさんご存知のはずなのでコマけーことは省略.

SCOTT@orclpdb1> @day17
  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4    emp
  5  ORDER BY
  6*   empno

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
      7698 BLAKE                          MANAGER                           7839 81-05-01       2850                    30
      7782 CLARK                          MANAGER                           7839 81-06-09       2450                    10
      7839 KING                           PRESIDENT                              81-11-17       5000                    10
      7844 TURNER                         SALESMAN                          7698 81-09-08       1500          0         30
      7900 JAMES                          CLERK                             7698 81-12-03        950                    30
      7902 FORD                           ANALYST                           7566 81-12-03       3000                    20
      7934 MILLER                         CLERK                             7782 82-01-23       1300                    10

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 4170700152

--------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                   | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT            |        |    12 |   468 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP    |    12 |   468 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   2 |   INDEX FULL SCAN           | PK_EMP |    12 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          4  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       1669  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)
         12  rows processed

こちらも, 無用なORDER BY句が削除されています. 賢い. オプティマイザー！
以下のORDER BYは, みるからに無駄なソートですが, オプティマイザーは気づいて排除しています.

  1  SELECT
  2    COUNT(ename)
  3  FROM
  4  (
  5    SELECT
  6      *
  7    FROM
  8      emp
  9    ORDER BY
 10      ename
 11* )

COUNT(ENAME)
------------
          12

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2083865914

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |      |     1 |     6 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |      |     1 |     6 |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| EMP  |    12 |    72 |     3   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          6  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        595  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

EXPLAIN等改善してほしいなと思うのはこれらのElimination関連情報, 今回のように無駄なORDER BYを排除したという情報を, Elimination Informationとしてリストしたら良いのではないかと思っています. 最近, SQLヒントに関する情報をリストするようになったのでできるのではないだろうかと. ただ, 諸々内部でSQL文を書き換えたりするから, 実は面倒なのかもねw 　10053トレースなら見える訳ですが, 毎回取得するわけにもいかないしね.

ついに, 　Day 17 done. あと少しだ頑張れ, 俺w

ということで, 残念ですが, 明日も私です.
ではまた.

投稿日時 2022年12月17日 (土) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, パフォーマンス, Advent Calendar, Oracle Database 18c, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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 16 / No.51 / Concurrent Execution of Union All and Union

Previously on Mac De Oracle... Day 15は, 分散, リモートクエリーにフォーカスをあてました. 好き嫌い多いネタだったかもしれませんねぇw

では, Day 16のお題, Concurrent Execution of Union All and Union

これは何かというと, 12c R1以降だったか？（定かでないw）に, UNION/UNION ALLの各分岐がパラレルで実行されるという機能です. それまではシリアルに処理されていたので, 分岐が多いほど処理時間も増加していた訳ですが, 分岐がそれぞれパラレルで実行される分処理時間は短くなるというやつですね.

Concurrent Execution of Union All and Unionが実行されている時の特徴は, PX SELECTOR　があるかどうかで見分けます.

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

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Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

準備として, 12c R1以前ではシリアルに処理される代表格, リモート表を用意します. （昨日のネタはこの準備のためでもあったり）


SCOTT@orclpdb2> @day16
  1* CREATE DATABASE LINK remote_scott CONNECT TO scott IDENTIFIED BY tiger USING 'orclpdb1'

データベース・リンクが作成されました. 

  1  CREATE TABLE local_emp
  2  AS
  3    SELECT *
  4    FROM
  5      emp@remote_scott
  6    ORDER BY
  7      empno
  8*   FETCH FIRST 5 ROWS ONLY

表が作成されました. 

  1* INSERT INTO local_emp(empno, ename) VALUES(1, 'NULL')

1行が作成されました.

クエリーの結果、たまたま、empno順に並んでいるように見える結果もありますが、ソートしたい場合は、必ず！！！　ORDER BY句が必要ですからねw（誰となくw）

シリアルで実行してみます. よく見る実行計画という名のレントゲンです. リモート表は Operationが　REMOTE　として現れています. 2つある分岐は, シリアルに実行されます.

  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4    local_emp
  5  UNION ALL
  6  SELECT
  7    *
  8  FROM
  9*   emp@remote_scott

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
         1 NULL
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
      7698 BLAKE                          MANAGER                           7839 81-05-01       2850                    30
      7782 CLARK                          MANAGER                           7839 81-06-09       2450                    10
      7839 KING                           PRESIDENT                              81-11-17       5000                    10
      7844 TURNER                         SALESMAN                          7698 81-09-08       1500          0         30
      7900 JAMES                          CLERK                             7698 81-12-03        950                    30
      7902 FORD                           ANALYST                           7566 81-12-03       3000                    20
      7934 MILLER                         CLERK                             7782 82-01-23       1300                    10

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1607333107

------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Inst   |IN-OUT|
------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |           |    18 |   990 |     5   (0)| 00:00:01 |        |      |
|   1 |  UNION-ALL         |           |       |       |            |          |        |      |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| LOCAL_EMP |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |        |      |
|   3 |   REMOTE           | EMP       |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 | REMOT~ | R->S |
------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote SQL Information (identified by operation id):
----------------------------------------------------

   3 - SELECT "EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO" FROM "EMP"
       "EMP" (accessing 'REMOTE_SCOTT' )

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

次に, パラレルクエリーにして, かつ, Concurrent Execution を抑止する　NO_PQ_CONCURRENT_UNION 　を付加して実行してみました.
PX SELECTOR は現れていません. パラレルクエリーではありますが, 分岐は, 順に処理されていきます.

  1  SELECT
  2    /*+
  3      PARALLEL(3)
  4      NO_PQ_CONCURRENT_UNION
  5    */
  6    *
  7  FROM
  8    local_emp
  9  UNION ALL
 10  SELECT
 11    *
 12  FROM
 13*   emp@remote_scott

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
         1 NULL
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
      7698 BLAKE                          MANAGER                           7839 81-05-01       2850                    30
      7782 CLARK                          MANAGER                           7839 81-06-09       2450                    10
      7839 KING                           PRESIDENT                              81-11-17       5000                    10
      7844 TURNER                         SALESMAN                          7698 81-09-08       1500          0         30
      7900 JAMES                          CLERK                             7698 81-12-03        950                    30
      7902 FORD                           ANALYST                           7566 81-12-03       3000                    20
      7934 MILLER                         CLERK                             7782 82-01-23       1300                    10

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3305250800

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation             | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | TQ/Ins |IN-OUT| PQ Distrib |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT      |           |    18 |   990 |     5   (0)| 00:00:01 |        |      |            |
|   1 |  UNION-ALL            |           |       |       |            |          |        |      |            |
|   2 |   PX COORDINATOR      |           |       |       |            |          |        |      |            |
|   3 |    PX SEND QC (RANDOM)| :TQ10000  |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | P->S | QC (RAND)  |
|   4 |     PX BLOCK ITERATOR |           |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWC |            |
|   5 |      TABLE ACCESS FULL| LOCAL_EMP |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWP |            |
|   6 |   REMOTE              | EMP       |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 | REMOT~ | R->S |            |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote SQL Information (identified by operation id):
----------------------------------------------------

   6 - SELECT /*+ SHARED (3) */ "EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO" FROM "EMP"
       "EMP" (accessing 'REMOTE_SCOTT' )

Note
-----
   - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)
   - Degree of Parallelism is 3 because of hint

本日の主役　PX SELECTOR が REMOTE 操作の上に出てきました. この状態であれば, 各分岐はパラレルに処理されることになり, 分岐が順に処理されるより処理時間は短縮されることになります（REMOTE処理が重かったら, その処理時間に引きづら訳ですが, 順に処理するよりは早く終わると予想できますよね）

  1  SELECT
  2    /*+
  3      PARALLEL(3)
  4    */
  5    *
  6  FROM
  7    local_emp
  8  UNION ALL
  9  SELECT
 10    *
 11  FROM
 12*   emp@remote_scott

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
         1 NULL
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
      7698 BLAKE                          MANAGER                           7839 81-05-01       2850                    30
      7782 CLARK                          MANAGER                           7839 81-06-09       2450                    10
      7839 KING                           PRESIDENT                              81-11-17       5000                    10
      7844 TURNER                         SALESMAN                          7698 81-09-08       1500          0         30
      7900 JAMES                          CLERK                             7698 81-12-03        950                    30
      7902 FORD                           ANALYST                           7566 81-12-03       3000                    20
      7934 MILLER                         CLERK                             7782 82-01-23       1300                    10

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2359762278

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation             | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |    TQ  |IN-OUT| PQ Distrib |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT      |           |    18 |   990 |     5   (0)| 00:00:01 |        |      |            |
|   1 |  PX COORDINATOR       |           |       |       |            |          |        |      |            |
|   2 |   PX SEND QC (RANDOM) | :TQ10000  |       |       |            |          |  Q1,00 | P->S | QC (RAND)  |
|   3 |    UNION-ALL          |           |       |       |            |          |  Q1,00 | PCWP |            |
|   4 |     PX BLOCK ITERATOR |           |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWC |            |
|   5 |      TABLE ACCESS FULL| LOCAL_EMP |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWP |            |
|   6 |     PX SELECTOR       |           |       |       |            |          |  Q1,00 | PCWP |            |
|   7 |      REMOTE           | EMP       |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWP |            |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote SQL Information (identified by operation id):
----------------------------------------------------

   7 - SELECT /*+ SHARED (3) */ "EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO" FROM "EMP"
       "EMP" (accessing ':Q1000' )

Note
-----
   - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)
   - Degree of Parallelism is 3 because of hint

以下, UNIONでも同様に, 実行計画というレントゲンを確認しておきましょう. まずはシリアル.

  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4    local_emp
  5  UNION
  6  SELECT
  7    *
  8  FROM
  9*   emp@remote_scott

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
         1 NULL
      7698 BLAKE                          MANAGER                           7839 81-05-01       2850                    30
      7782 CLARK                          MANAGER                           7839 81-06-09       2450                    10
      7839 KING                           PRESIDENT                              81-11-17       5000                    10
      7844 TURNER                         SALESMAN                          7698 81-09-08       1500          0         30
      7900 JAMES                          CLERK                             7698 81-12-03        950                    30
      7902 FORD                           ANALYST                           7566 81-12-03       3000                    20
      7934 MILLER                         CLERK                             7782 82-01-23       1300                    10

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2189749816

-------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Inst   |IN-OUT|
-------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |           |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |        |      |
|   1 |  HASH UNIQUE        |           |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |        |      |
|   2 |   UNION-ALL         |           |       |       |            |          |        |      |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL| LOCAL_EMP |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |        |      |
|   4 |    REMOTE           | EMP       |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 | REMOT~ | R->S |
-------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote SQL Information (identified by operation id):
----------------------------------------------------

   4 - SELECT "EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO" FROM "EMP"
       "EMP" (accessing 'REMOTE_SCOTT' )

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

NO_PQ_CONCURRENT_UNIONでConcurrent Execution を抑止してみると, 順に処理されていることがわかります.

  1  SELECT
  2    /*+
  3      PARALLEL(3)
  4      NO_PQ_CONCURRENT_UNION  5    */
  6    *
  7  FROM
  8    local_emp
  9  UNION
 10  SELECT
 11    *
 12  FROM
 13*   emp@remote_scott

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7902 FORD                           ANALYST                           7566 81-12-03       3000                    20
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
         1 NULL
      7900 JAMES                          CLERK                             7698 81-12-03        950                    30
      7934 MILLER                         CLERK                             7782 82-01-23       1300                    10
      7839 KING                           PRESIDENT                              81-11-17       5000                    10
      7782 CLARK                          MANAGER                           7839 81-06-09       2450                    10
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7844 TURNER                         SALESMAN                          7698 81-09-08       1500          0         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7698 BLAKE                          MANAGER                           7839 81-05-01       2850                    30

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 622056383

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | TQ/Ins |IN-OUT| PQ Distrib |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |           |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |        |      |            |
|   1 |  PX COORDINATOR              |           |       |       |            |          |        |      |            |
|   2 |   PX SEND QC (RANDOM)        | :TQ10002  |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |  Q1,02 | P->S | QC (RAND)  |
|   3 |    HASH UNIQUE               |           |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |  Q1,02 | PCWP |            |
|   4 |     PX RECEIVE               |           |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |  Q1,02 | PCWP |            |
|   5 |      PX SEND HASH            | :TQ10001  |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |  Q1,01 | P->P | HASH       |
|   6 |       HASH UNIQUE            |           |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
|   7 |        UNION-ALL             |           |       |       |            |          |  Q1,01 | PCWP |            |
|   8 |         PX BLOCK ITERATOR    |           |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWC |            |
|   9 |          TABLE ACCESS FULL   | LOCAL_EMP |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
|  10 |         BUFFER SORT          |           |       |       |            |          |  Q1,01 | PCWC |            |
|  11 |          PX RECEIVE          |           |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
|  12 |           PX SEND ROUND-ROBIN| :TQ10000  |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 |        | S->P | RND-ROBIN  |
|  13 |            REMOTE            | EMP       |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 | REMOT~ | R->S |            |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote SQL Information (identified by operation id):
----------------------------------------------------

  13 - SELECT /*+ SHARED (3) */ "EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO" FROM "EMP" "EMP"
        (accessing 'REMOTE_SCOTT' )

Note
-----
   - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)
   - Degree of Parallelism is 3 because of hint

UNIONでもPX SELECTORが現れ, 分岐がパラレルに処理されていることが見えます. ：）

  1  SELECT
  2    /*+
  3      PARALLEL(3)
  4    */
  5    *
  6  FROM
  7    local_emp
  8  UNION
  9  SELECT
 10    *
 11  FROM
 12*   emp@remote_scott

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7844 TURNER                         SALESMAN                          7698 81-09-08       1500          0         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7698 BLAKE                          MANAGER                           7839 81-05-01       2850                    30
      7902 FORD                           ANALYST                           7566 81-12-03       3000                    20
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
         1 NULL
      7900 JAMES                          CLERK                             7698 81-12-03        950                    30
      7934 MILLER                         CLERK                             7782 82-01-23       1300                    10
      7839 KING                           PRESIDENT                              81-11-17       5000                    10
      7782 CLARK                          MANAGER                           7839 81-06-09       2450                    10

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3647789528

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                 | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |    TQ  |IN-OUT| PQ Distrib |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT          |           |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |        |      |            |
|   1 |  PX COORDINATOR           |           |       |       |            |          |        |      |            |
|   2 |   PX SEND QC (RANDOM)     | :TQ10001  |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |  Q1,01 | P->S | QC (RAND)  |
|   3 |    HASH UNIQUE            |           |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
|   4 |     PX RECEIVE            |           |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
|   5 |      PX SEND HASH         | :TQ10000  |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |  Q1,00 | P->P | HASH       |
|   6 |       HASH UNIQUE         |           |    18 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWP |            |
|   7 |        UNION-ALL          |           |       |       |            |          |  Q1,00 | PCWP |            |
|   8 |         PX BLOCK ITERATOR |           |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWC |            |
|   9 |          TABLE ACCESS FULL| LOCAL_EMP |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWP |            |
|  10 |         PX SELECTOR       |           |       |       |            |          |  Q1,00 | PCWP |            |
|  11 |          REMOTE           | EMP       |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 |  Q1,00 | PCWP |            |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote SQL Information (identified by operation id):
----------------------------------------------------

  11 - SELECT /*+ SHARED (3) */ "EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO" FROM "EMP"
        "EMP" (accessing ':Q1000' )

Note
-----
   - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)
   - Degree of Parallelism is 3 because of hint

ちなみに, Concurrent Execution of Union All and Union　と書いている通り, MINUS/EXCEPT/INTERSECTでは今まで通りです. 　EXCEPTとINTERSECTの実行計画で見てみます. PX SELECTOR は現れていません. (MINUSとEXCEPTはどちらもMINUSとして扱われているので片方だけで十分です)

  1  SELECT
  2    /*+
  3      PARALLEL(3)
  4    */
  5    *
  6  FROM
  7    local_emp
  8  EXCEPT
  9  SELECT
 10    *
 11  FROM
 12*   emp@remote_scott

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
         1 NULL

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 331225933

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | TQ/Ins |IN-OUT| PQ Distrib |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT         |           |     6 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |        |      |            |
|   1 |  PX COORDINATOR          |           |       |       |            |          |        |      |            |
|   2 |   PX SEND QC (RANDOM)    | :TQ10002  |       |       |            |          |  Q1,02 | P->S | QC (RAND)  |
|   3 |    MINUS HASH            |           |       |       |            |          |  Q1,02 | PCWP |            |
|   4 |     PX RECEIVE           |           |       |       |            |          |  Q1,02 | PCWP |            |
|   5 |      PX SEND HASH        | :TQ10001  |       |       |            |          |  Q1,01 | P->P | HASH       |
|   6 |       HASH UNIQUE        |           |     6 |   522 |     3  (34)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
|   7 |        PX BLOCK ITERATOR |           |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWC |            |
|   8 |         TABLE ACCESS FULL| LOCAL_EMP |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
|   9 |     BUFFER SORT          |           |       |       |            |          |  Q1,02 | PCWC |            |
|  10 |      PX RECEIVE          |           |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 |  Q1,02 | PCWP |            |
|  11 |       PX SEND HASH       | :TQ10000  |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 |        | S->P | HASH       |
|  12 |        REMOTE            | EMP       |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 | REMOT~ | R->S |            |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote SQL Information (identified by operation id):
----------------------------------------------------

  12 - SELECT /*+ SHARED (3) */ "EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO" FROM "EMP"
        "EMP" (accessing 'REMOTE_SCOTT' )

Note
-----
   - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)
   - Degree of Parallelism is 3 because of hint

  1  SELECT
  2    /*+
  3      PARALLEL(3)
  4    */
  5    *
  6  FROM
  7    local_emp
  8  INTERSECT
  9  SELECT
 10    *
 11  FROM
 12*   emp@remote_scott

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1417135745

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | TQ/Ins |IN-OUT| PQ Distrib |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT         |           |     6 |   990 |     7  (29)| 00:00:01 |        |      |            |
|   1 |  PX COORDINATOR          |           |       |       |            |          |        |      |            |
|   2 |   PX SEND QC (RANDOM)    | :TQ10002  |       |       |            |          |  Q1,02 | P->S | QC (RAND)  |
|   3 |    INTERSECTION HASH     |           |       |       |            |          |  Q1,02 | PCWP |            |
|   4 |     PX RECEIVE           |           |       |       |            |          |  Q1,02 | PCWP |            |
|   5 |      PX SEND HASH        | :TQ10001  |       |       |            |          |  Q1,01 | P->P | HASH       |
|   6 |       HASH UNIQUE        |           |     6 |   522 |     3  (34)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
|   7 |        PX BLOCK ITERATOR |           |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWC |            |
|   8 |         TABLE ACCESS FULL| LOCAL_EMP |     6 |   522 |     2   (0)| 00:00:01 |  Q1,01 | PCWP |            |
|   9 |     BUFFER SORT          |           |       |       |            |          |  Q1,02 | PCWC |            |
|  10 |      PX RECEIVE          |           |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 |  Q1,02 | PCWP |            |
|  11 |       PX SEND HASH       | :TQ10000  |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 |        | S->P | HASH       |
|  12 |        REMOTE            | EMP       |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 | REMOT~ | R->S |            |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote SQL Information (identified by operation id):
----------------------------------------------------

  12 - SELECT /*+ SHARED (3) */ "EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO" FROM "EMP"
        "EMP" (accessing 'REMOTE_SCOTT' )

Note
-----
   - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)
   - Degree of Parallelism is 3 because of hint

ということで, Day 16 done

残り9日だ. ふ〜〜〜〜っ. 明日も絶対, 担当は私です.

ではまた.

参考） Oracle Database 21c - VLDB and Partitioning Guide / 8.5.3.14 Concurrent Execution of Union All

投稿日時 2022年12月16日 (金) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, 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 | コメント (0)

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 15 / No.50 / REMOTE

Previously on Mac De Oracle...
Day 14は, the DUAL Table にフォーカスをあてました. 23cでは省略できるようになる. やっと, と言う感じもしなくないですが. やっとと言う言葉しかないわけです. はいw

帰ってきた！　実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺） Advent Calendar 2022も遂に, 残り10回. 頑張ってネタ考えようw
それでは, Day 15 の窓を開けましょう！.

REMOTE と聞いて, ピンと来た方w　多いと思いますが, そうです, 変なおじ, いや, 変なSQL, 違うw, 　リモートクエリーか, 分散クエリーのどちらかで現れるOperationです. 　リモートクエリーと分散クエリーの違いは, この辺り, とかググっていただくとして.

リモートクエリーとか分散クエリー嫌いな方も多いとは思いますがw　とにかく簡単な例で診てみましょう.

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

検証を簡単に行うため, 2つのPDBを用意し, 一方のPDBのSCOTTへDatabase Linkを作成しています.

SCOTT@orclpdb2> @day15
  1* CREATE DATABASE LINK remote_scott CONNECT TO scott IDENTIFIED BY tiger USING 'orclpdb1'

データベース・リンクが作成されました. 

経過: 00:00:00.01
  1  CREATE TABLE local_emp
  2  AS
  3  SELECT *
  4  FROM
  5    emp@remote_scott
  6  ORDER BY
  7    empno
  8* FETCH FIRST 5 ROWS ONLY

表が作成されました. 

経過: 00:00:00.09

今回の例は分散クエリーです（複数のデータベースを問い合わせてるので）. Database Linkを介してアクセスされる表へのOperationは, REMOTE となり, REMOTEデータベースへSQL文の実行がリクエストされることになります.
リクエストされるSQLは, 最近では, AUTO TRACEのRemote SQL Informationセクションでも確認できるようになっています（便利ですよね）. 該当SQLをリモートデータベースで実行して実行計画を確認することができます.

  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4    local_emp
  5  INTERSECT
  6  SELECT
  7    *
  8  FROM
  9*   emp@remote_scott

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ----------
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20
      7499 ALLEN                          SALESMAN                          7698 81-02-20       1600        300         30
      7521 WARD                           SALESMAN                          7698 81-02-22       1250        500         30
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20
      7654 MARTIN                         SALESMAN                          7698 81-09-28       1250       1400         30

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 63876577

------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Inst   |IN-OUT|
------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |           |     5 |   903 |     7  (29)| 00:00:01 |        |      |
|   1 |  INTERSECTION HASH |           |       |       |            |          |        |      |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| LOCAL_EMP |     5 |   435 |     2   (0)| 00:00:01 |        |      |
|   3 |   REMOTE           | EMP       |    12 |   468 |     3   (0)| 00:00:01 | REMOT~ | R->S |
------------------------------------------------------------------------------------------------

Remote SQL Information (identified by operation id):
----------------------------------------------------

   3 - SELECT "EMPNO","ENAME","JOB","MGR","HIREDATE","SAL","COMM","DEPTNO" FROM "EMP"
       "EMP" (accessing 'REMOTE_SCOTT' )

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

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          3  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       1352  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

9年ほど前, クエリー分裂症の治療の様子を見たい方はこちらのスライド見てね. :)

ということで, 明日も私です:)

投稿日時 2022年12月15日 (木) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, 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 | コメント (0)

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 14 / No.49 / the DUAL Table

Previously on Mac De Oracle... Day 13は, MULTI-TABLE INESRT にフォーカスをあてました. 癖は多いですけども, 便利ですよねーと思っている文の一つでした.

それでは, Day 14 の窓を開けましょう！.

Oracle Databaseでは有名すぎる, Selecting from the DUAL Tableですが, 遂に, 21c23cで省略できるようになる！！らしい. まだ, 23cは触ったことはないですが, リリースされたら試してみたいですよね. というか, 多分, みんな, 間違いなく, ブログに書くネタだろうと思いますw

今日は, そんな消えゆく, dual 表, ありがとう. という意味も込めて, 魚拓として, 実行計画という名のレントゲンを残しておこうと思います. （23cリリースされた時の引用にもなるのでw)

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

dual表って実在する表なんですよねw.
昔, 誰かが, dual表へ行をINSERTして, dual表が複数行返すようにしたらどうなるか？　なんていう, おイタをしていたような...誰だろうなぁ, あれやってたのw　


SCOTT@orclpdb1> @day14
  1* SELECT * FROM dual

DUM
---
X

経過: 00:00:00.01

経過: 00:00:00.01

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 272002086

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

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          2  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        587  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

Oracle Database 10g R1以降では, DUMMY列にアクセスしない場合には, dual表へのconsistent getsの発生が抑止されるようになりました. その場合 FAST DUAL としてOperationに現れます

  1* SELECT null FROM dual

N
-

経過: 00:00:00.00

経過: 00:00:00.01

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1388734953

-----------------------------------------------------------------
| Id  | Operation        | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT |      |     1 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  FAST DUAL       |      |     1 |     2   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          0  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        584  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

SELECT * FROM dual　の動きで面白いところの一つは, 前回のエントリーで, Multi Table Insertのような構文では, SELECT * FROM dual を使っていますが, SELECT * FROM dual 単体で使う時とは異なり, 実行計画中では, しっかり, コストの低い FAST DUAL が現れている点です. 21cまでは, 文法上必須なわけですが, SELECT * FROM dual と書いた場合でも, ただのお約束上の話なので, よしなに　FAST DUAL してくれていると言うことになります. ただ、23cになったら記述不要になるようなので, SQL文には書かなくなりそうな気がします（下位互換で残るのはあるでしょうけども）.

と, 言うことで, 本日はここまで.

はぁ. アドベントカレンダー全部俺も折り返しましたが, まだ, 先は長いw
バテ気味な感じが, しつつも, 明日も私が担当します！
では, また.

投稿日時 2022年12月14日 (水) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, パフォーマンス, Advent Calendar, Oracle Database 18c, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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 13 / No.48 / MULTI-TABLE INSERT

Previously on Mac De Oracle... Day 12は, TEMP TABLE TRANSFORMATIONにフォーカスをあてました. WITH句以外でも内部的に行われますが, 一時表へのマテリアライズを意図した話ではありますが, クソでかSQLの可読性向上のために利用されることも少なくなく, そのようなケースではインラインビューとして展開されるとうお話しでした. オプティマイザが間違えなければ:)

それでは, Day 13 の窓を開けましょう！.

今日は, MULTI-TABLE INSERT　です. え！, INSERT文なのに？　みたいに思った方もいるかもしれませんが, MULTI-TABLE INSERTは特徴的なOperationgが現れるので, 知っていた方が良いですよ. ただ, この構文自体はOracleの方言なので, なかなかお目にかからない（マルチテーブルインサート自体は他のRDBMSにもありますが, 癖の多い部分の一つなので）のですがねw　良い機能だと思いますけどね！
では, 診ていこうと思います.

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

Oracle Database 23cからdualを省略できるようになるらしいですが！　21cまでは, MULTI TABLE INSERTを利用する場合, SELECT * FROM dual　が必須です. 不要になるとかなり便利ですよね.
以下では, 文字通り複数表へINSERTしていますが, a href="https://discus-hamburg.cocolog-nifty.com/mac_de_oracle/2020/12/post-10aa61.html">同一表へ複数行INSERTすることもできます. 何気に便利でしょこれ.

SCOTT@orclpdb1> @day13
  1  INSERT ALL
  2    INTO emp(empno, ename) VALUES(7788, 'Lucky')
  3    INTO dept(deptno, dname) VALUES(88, 'QA')
  4* SELECT * FROM dual

2行が作成されました.

さて, 実行計画は, どうでしょうか. MULTI-TABLE INSERTに加えて, INTOが複数現れます. 現状, FAST DUALも出ますけど:)

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2939908344

--------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------
|   0 | INSERT STATEMENT    |      |     1 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  MULTI-TABLE INSERT |      |       |            |          |
|   2 |   FAST DUAL         |      |     1 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   INTO              | EMP  |       |            |          |
|   4 |   INTO              | DEPT |       |            |          |
--------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          6  recursive calls
         11  db block gets
         10  consistent gets
          4  physical reads
       1288  redo size
        188  bytes sent via SQL*Net to client
         41  bytes received via SQL*Net from client
          1  SQL*Net roundtrips to/from client
          2  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          2  rows processed

この手の方言って, SQL標準で使用禁止みたいに書かれてたりすることが多くて, なんで？という気はします. 方言でも性能面で有利に働くのであれば例外は設けておくべきだと, 個人的は思うんですよね.
昔. 階層問合せ使わずに（典型的なSQLアンチパターンで）ヒーヒー言ってた現場を思い出したり. かなり昔ですけどね　ー＞　その現場へ有用性説明し階層問い合わせに書き換えたことで, 皆さん幸せな感じになってましたよーと：）

調子が出てきたので, また明日も, 担当は, 私です！

ではでは.

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投稿日時 2022年12月13日 (火) 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 | コメント (0)

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 12 / No.47 /　TEMP TABLE TRANSFORMATION

Previously on Mac De Oracle... Day 11は, GROUPING SETS, ROLLUP, CUBEでした. ROLLUP, CUBEが登場したのは, Oracle Database 8i なので, 1999年あたりだったと思います. それまでUNIONを使ったクソ重, クソクエリーが多かった記憶はありますw　ROLLUP, CUBEが神様に見えましたものw　

それでは, Day 12 の窓を開けましょう！.

今日の実行計画という名のレントゲンは, TEMP TABLE TRANSFORMATION です. 内部的に変換されて行われて現れることもあるこのOperationですが, 意図的にTEMP TABLE TRANSFORMATIONに行う場合で有名なのはCTEではないでしょうか？
類似する話題LOAD AS SELECT (CURSOR DURATION MEMORY)を取り上げていました, 内容としては11g,12c,18c,19cの差異の話。今回はその元となるTEMP TABLE TRANSFORMATIONにフォーカスをあてます。

では診ていこうと思います.

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

ちなみに, WITH句でCTEを使ったら必ず, TEMP TABLE TRANSFORMATION　でマテリアライズされるということでもなく, マテリアライズするよ理, インラインビューのままでいいよねとオプティマイザが判断してインラインビューとして展開する場合もあります. それを強制する　INLINE というヒントもあります.
WITH句が利用されるケースの１つとして, 可読性向上だけを目的としている場合WITH句で定義されたクエリーが一度しか参照されていないようなケースでは, マテリアライズして一時表作るよりインラインビューで十分という判断でそのような最適化が行われます:)
逆に, マテリアライズして, 一時表に変換してほいしケースもあります. （複数回参照しているのに....みたいな場合ですね. 場合は, MATERIALIZE ヒントでオプティマイザヒントに教えてあげましょう. 最近ミスらなくなった気がしないでもない. オプティマイザも進化してますからね）

以下, オプティマイザはCTEと認識して, 一時表へマテリアライズした上で, 一時票表を再利用しています.

SCOTT@orclpdb1> @day12
  1  WITH temp_emp AS
  2  (
  3   SELECT
  4     emp.*
  5     ,dept.dname
  6   FROM
  7     emp
  8     INNER JOIN dept
  9     ON
 10       emp.deptno = dept.deptno
 11  )
 12  SELECT
 13    *
 14  FROM
 15    temp_emp
 16  WHERE
 17    temp_emp.empno = 7369
 18  UNION
 19  SELECT
 20    *
 21  FROM
 22    temp_emp
 23  WHERE
 24*   temp_emp.deptno = 20

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO DNAME
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ---------- ------------------------------------------
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20 RESEARCH
      7902 FORD                           ANALYST                           7566 81-12-03       3000                    20 RESEARCH
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20 RESEARCH

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1235767800

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                                | Name                      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                         |                           |     8 |   768 |     6  (34)| 00:00:01 |
|   1 |  TEMP TABLE TRANSFORMATION               |                           |       |       |            |          |
|   2 |   LOAD AS SELECT (CURSOR DURATION MEMORY)| SYS_TEMP_0FD9D665A_DDA815 |       |       |            |          |
|   3 |    MERGE JOIN                            |                           |     4 |   208 |     6  (17)| 00:00:01 |
|   4 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID          | DEPT                      |     4 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   5 |      INDEX FULL SCAN                     | PK_DEPT                   |     4 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  6 |     SORT JOIN                            |                           |     4 |   156 |     4  (25)| 00:00:01 |
|*  7 |      TABLE ACCESS FULL                   | EMP                       |     4 |   156 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   8 |   HASH UNIQUE                            |                           |     8 |   768 |     6  (34)| 00:00:01 |
|   9 |    UNION-ALL                             |                           |       |       |            |          |
|* 10 |     VIEW                                 |                           |     4 |   384 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  11 |      TABLE ACCESS FULL                   | SYS_TEMP_0FD9D665A_DDA815 |     4 |   196 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 12 |     VIEW                                 |                           |     4 |   384 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  13 |      TABLE ACCESS FULL                   | SYS_TEMP_0FD9D665A_DDA815 |     4 |   196 |     2   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   6 - access("EMP"."DEPTNO"="DEPT"."DEPTNO")
       filter("EMP"."DEPTNO"="DEPT"."DEPTNO")
   7 - filter("EMP"."DEPTNO"=20 OR "EMP"."EMPNO"=7369)
  10 - filter("TEMP_EMP"."EMPNO"=7369)
  12 - filter("TEMP_EMP"."DEPTNO"=20)

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          8  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       1362  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)
          3  rows processed

CTEの一時表へのマテリアライズを　INLINE　ヒントでインラインに展開するようにした例です. 一時表へのマテリアライズが抑止され, SQL本文に同一クエリーが展開されている様子が見えます.
WITH句がサポートされていなかった頃は, 事前に一時表を作成して使ったり苦労していたことを思うと, これも非常に便利な機能ですよね.

  1  WITH temp_emp AS
  2  (
  3   SELECT
  4     /*+
  5       inline
  6     */
  7     emp.*
  8     ,dept.dname
  9   FROM
 10     emp
 11     INNER JOIN dept
 12     ON
 13       emp.deptno = dept.deptno
 14  )
 15  SELECT
 16    *
 17  FROM
 18    temp_emp
 19  WHERE
 20    temp_emp.empno = 7369
 21  UNION
 22  SELECT
 23    *
 24  FROM
 25    temp_emp
 26  WHERE
 27*   temp_emp.deptno = 20

     EMPNO ENAME                          JOB                                MGR HIREDATE        SAL       COMM     DEPTNO DNAME
---------- ------------------------------ --------------------------- ---------- -------- ---------- ---------- ---------- ------------------------------------------
      7369 SMITH                          CLERK                             7902 80-12-17        800                    20 RESEARCH
      7566 JONES                          MANAGER                           7839 81-04-02       2975                    20 RESEARCH
      7902 FORD                           ANALYST                           7566 81-12-03       3000                    20 RESEARCH

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 119758422

---------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                              | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                       |          |     4 |   208 |     5  (20)| 00:00:01 |
|   1 |  HASH UNIQUE                           |          |     4 |   208 |     5  (20)| 00:00:01 |
|   2 |   UNION-ALL                            |          |       |       |            |          |
|   3 |    NESTED LOOPS                        |          |     1 |    52 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   4 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID        | EMP      |     1 |    39 |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  5 |      INDEX UNIQUE SCAN                 | PK_EMP   |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|   6 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID        | DEPT     |     1 |    13 |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  7 |      INDEX UNIQUE SCAN                 | PK_DEPT  |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|   8 |    NESTED LOOPS                        |          |     3 |   156 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   9 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID        | DEPT     |     1 |    13 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 10 |      INDEX UNIQUE SCAN                 | PK_DEPT  |     1 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
|  11 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| EMP      |     3 |   117 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 12 |      INDEX RANGE SCAN                  | IX01_EMP |     3 |       |     0   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   5 - access("EMP"."EMPNO"=7369)
   7 - access("EMP"."DEPTNO"="DEPT"."DEPTNO")
  10 - access("DEPT"."DEPTNO"=20)
  12 - access("EMP"."DEPTNO"=20)

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          8  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       1362  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)
          3  rows processed

サッカーの判定に利用されているVAR(Video Assistant Referee)ですが, 人の判断だと微妙なところとは人それぞれのブレが現れるので, テニスでもそうですがわかりやすいので良いんじゃないかと思いますが. ね. （ここ数日そういうブレによる判定へ意義申し立てしたりしてるw　しかも見落としだし原因は. ）

でちょいと, めんどくせーなーとなっていたりしているわけですけども.

それはさておき.

明日も, アドベントの担当は私ですw

ではまた.

参考）

SCOTT@orclpdb1> select name,inverse, sql_feature from v$sql_hint where name in ('INLINE');

NAME                 INVERSE              SQL_FEATURE
-------------------- -------------------- ------------------------------
INLINE               MATERIALIZE          QKSFM_TRANSFORMATION

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投稿日時 2022年12月12日 (月) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, Oracle Database 11g, Oracle Database 11g Release 2, 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 | コメント (0)

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

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

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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 | コメント (0)

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 10 / No.45 / MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULL

Previously on Mac De Oracle...
Day 9は, COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCHでした. パイプラインテーブルファンクションだけに限りませんが, 利用者定義プロシージャやファンクション内から実行されるSQL文の有無, そして, 実行計画の把握という一手間多くなるタイプです. 特にパイプラインテーブルファンクションについては, 実行計画に特殊な操作として現れるのが特徴というお話しでした.

では, Day 10 の窓を開けましょう.

今日も, 紹介済みだと勘違いして忘れていた, MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULL です！

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

データ作りが面倒なので, 再びサンプルスキーマのSHの力を借りましょうw　（アドベントカレンダー, 全部俺は, ある意味体力, 気力の勝負w　でもあるので, 楽できるところは楽に行きましょう :）



SH@orclpdb1> @day10
  1  CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON sales
  2  WITH
  3    SEQUENCE
  4    , ROWID
  5  (
  6    prod_id
  7    , quantity_sold
  8    , amount_sold
  9  )
 10* INCLUDING NEW VALUES

マテリアライズド・ビュー・ログが作成されました. 

  1  CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON products
  2  WITH
  3    ROWID
  4  (
  5    prod_id
  6    , prod_name
  7    , prod_category
  8    , prod_subcategory)
  9* INCLUDING NEW VALUES

マテリアライズド・ビュー・ログが作成されました. 

  1  CREATE MATERIALIZED VIEW mv_sales_4_day10
  2  REFRESH FAST ON DEMAND
  3  ENABLE QUERY REWRITE
  4  AS
  5  SELECT
  6    prod_name
  7    , SUM(quantity_sold) AS sum_quantity
  8    , SUM(amount_sold) AS sum_amount
  9  FROM
 10    sales
 11    INNER JOIN products
 12    ON
 13      sales.prod_id = products.prod_id
 14  GROUP BY
 15*   prod_name

マテリアライズド・ビューが作成されました.

マテビューの準備ができたので, 本日の主役. Query Rewriteが働いで, sales, products表ではなく, materialize viewが full scan されるように書き換えられ, MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULLが現れています！
処理時間もいい感じですよね. 　経過: 00:00:00.02　となっています.

  1  SELECT
  2    prod_name
  3    , SUM(quantity_sold)
  4    , SUM(amount_sold)
  5  FROM
  6    sales
  7    INNER JOIN products
  8    ON
  9      sales.prod_id = products.prod_id
 10  GROUP BY
 11*   prod_name

PROD_NAME                                          SUM(QUANTITY_SOLD) SUM(AMOUNT_SOLD)
-------------------------------------------------- ------------------ ----------------
5MP Telephoto Digital Camera                                     6002        6312268.4
17" LCD w/built-in HDTV Tuner                                    6010       7189171.77
Envoy 256MB - 40GB                                               5766       5635963.08
Y Box                                                            6929        2082330.3
Mini DV Camcorder with 3.5" Swivel LCD                           6160        8314815.4
Envoy Ambassador                                                 9591       15011642.5

...略...

Smash up Boxing                                                  7844        260436.75
Martial Arts Champions                                           6711        148558.92
Comic Book Heroes                                                4572         101214.6
Fly Fishing                                                      4091         34547.82
Finding Fido                                                     6168         78881.08
Adventures with Numbers                                         12742        175563.92
Extension Cable                                                  7576         60713.47
Xtend Memory                                                    15191        366858.31

71行が選択されました. 

経過: 00:00:00.02

71行が選択されました. 

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3048942819

-------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name             | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |                  |    71 |  2627 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULL| MV_SALES_4_DAY10 |    71 |  2627 |     3   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          7  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       4356  bytes sent via SQL*Net to client
         96  bytes received via SQL*Net from client
          6  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
         71  rows processed

ついでなの, Query Rewirteを無効にしてみるとどうなるでしょうか？　当然, オリジナルのsales, products表が結合されます！　
処理時間も大幅に増加して, 　経過: 00:00:00.28　ですね！　かなりの差ですよねこれ. このあたりもうまく使いたい, Oracleの便利な機能の一つではありますね.

  1  SELECT
  2    /*+
  3      NO_REWRITE
  4    */
  5    prod_name
  6    , SUM(quantity_sold)
  7    , SUM(amount_sold)
  8  FROM
  9    sales
 10    INNER JOIN products
 11    ON
 12      sales.prod_id = products.prod_id
 13  GROUP BY
 14*   prod_name

PROD_NAME                                          SUM(QUANTITY_SOLD) SUM(AMOUNT_SOLD)
-------------------------------------------------- ------------------ ----------------
5MP Telephoto Digital Camera                                     6002        6312268.4
17" LCD w/built-in HDTV Tuner                                    6010       7189171.77
Envoy 256MB - 40GB                                               5766       5635963.08
Y Box                                                            6929        2082330.3
Mini DV Camcorder with 3.5" Swivel LCD                           6160        8314815.4

...略...

Martial Arts Champions                                           6711        148558.92
Comic Book Heroes                                                4572         101214.6
Fly Fishing                                                      4091         34547.82
Finding Fido                                                     6168         78881.08
Adventures with Numbers                                         12742        175563.92
Extension Cable                                                  7576         60713.47
Xtend Memory                                                    15191        366858.31

71行が選択されました. 

経過: 00:00:00.28

71行が選択されました. 

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 504757596

----------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation               | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT        |          |    71 |  4260 |   574  (11)| 00:00:01 |       |       |
|   1 |  HASH GROUP BY          |          |    71 |  4260 |   574  (11)| 00:00:01 |       |       |
|*  2 |   HASH JOIN             |          |    72 |  4320 |   573  (11)| 00:00:01 |       |       |
|   3 |    VIEW                 | VW_GBC_5 |    72 |  2160 |   570  (11)| 00:00:01 |       |       |
|   4 |     HASH GROUP BY       |          |    72 |   864 |   570  (11)| 00:00:01 |       |       |
|   5 |      PARTITION RANGE ALL|          |   918K|    10M|   523   (3)| 00:00:01 |     1 |    28 |
|   6 |       TABLE ACCESS FULL | SALES    |   918K|    10M|   523   (3)| 00:00:01 |     1 |    28 |
|   7 |    TABLE ACCESS FULL    | PRODUCTS |    72 |  2160 |     3   (0)| 00:00:01 |       |       |
----------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - access("ITEM_1"="PRODUCTS"."PROD_ID")

Note
-----
   - this is an adaptive plan

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
       1641  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       4356  bytes sent via SQL*Net to client
         96  bytes received via SQL*Net from client
          6  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
         71  rows processed

  1* DROP MATERIALIZED VIEW LOG ON sales

マテリアライズド・ビュー・ログが削除されました. 

  1* DROP MATERIALIZED VIEW LOG ON products

マテリアライズド・ビュー・ログが削除されました. 

  1* DROP MATERIALIZED VIEW mv_sales_4_day10

マテリアライズド・ビューが削除されました.

さてさて, やっと, Day 10です. まだ半分も終わってないのかと, 遠ーーーーーーーーーーくをみるなど.

そんなこと, してても, 明日も私が担当なので, 何か考えますw

参考）
Oracle Database 21c / Data Warehousing Guide - 6 Advanced Materialized Views

投稿日時 2022年12月10日 (土) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, 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 | コメント (0)

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 9 / No.44 / COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH

Previously on Mac De Oracle...
Day 8は, レントゲンで紹介済みだと, すっかり勘違いして紹介し忘れていた TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED でした. 索引スキャンはしているけど, 実行回数が多かったり,　実行回数は少ないが, 一回あたりのBuffer gets, Physical Readsが多いケースでは, ボディーブローのような感じで結構影響出るタイプであるケースも少なくないので, もし必要があれば, Index Only ScanなどでIO数削減して（重箱の隅を突くような）治療に繋がることも多い身近なOperationでもあるので知っておくと何かの時には助けになりますよ. きっと.

ということで, Day 9 の窓を開けましょう.

今日の主役は, COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCHです.
どのような時に現れるOperationか, 既にググってる方はお気づきだと思いますがw　パイプラインテーブルファンクションを利用してコレクションを返している場合です. これ意外に多くなってきているようにも思いますが, PJ次第なのかなとは思います. 上手く使えば味方になったり. .

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

Pipelined table function で ascii artで使ったパイプラインテーブルファンクションで実行計画を見てみましょう. (ちなみに, ASCII ARTのYouTube動画には無音です:)

前述のパイプラインテーブルファンクションでは, 表データをアクセスしていませんが, 表をアクセスしている場合でも, パイプラインテーブルファンクション内部から実行されているSQLは表面上現れません.

SCOTT@orclpdb1> set autot trace exp stat
SCOTT@orclpdb1> select * from tree(50, 0.2);

4651行が選択されました. 

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1806254315

------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                         | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                  |      |  8168 | 16336 |    29   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH| TREE |  8168 | 16336 |    29   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
         23  recursive calls
          0  db block gets
         26  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
     311383  bytes sent via SQL*Net to client
       3462  bytes received via SQL*Net from client
        312  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
       4651  rows processed

以下, サンプルスキーマであるshのsales表をアクセスするパイプラインテーブルファンクションですが, 実行計画には, COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCHが現れるだけであることが分かります.
通常このように, PL/SQLなどのUDFやプロシージャ内部から実行されるSQL文はAWR等で別途確認していく必要があるという点は, 21cでも同様です. この辺りは, 仕方ないかなという感じはしますが, もう少し楽に該当SQL文の実行計画が確認できたら楽になるかな. という気はします.

データを確認し, 引数に利用する値を選んでいるようす.

SH@orclpdb1> desc sales
名前                                    NULL?    型
----------------------------------------- -------- ----------------------------
PROD_ID                                   NOT NULL NUMBER
CUST_ID                                   NOT NULL NUMBER
TIME_ID                                   NOT NULL DATE
CHANNEL_ID                                NOT NULL NUMBER
PROMO_ID                                  NOT NULL NUMBER
QUANTITY_SOLD                             NOT NULL NUMBER(10,2)
AMOUNT_SOLD                               NOT NULL NUMBER(10,2)

SH@orclpdb1>
SH@orclpdb1>  select * from sales order by time_id desc fetch first 10 rows only;

   PROD_ID    CUST_ID TIME_ID  CHANNEL_ID   PROMO_ID QUANTITY_SOLD AMOUNT_SOLD
---------- ---------- -------- ---------- ---------- ------------- -----------
        14       1472 01-12-31          3        351             1     1193.02
        20       3042 01-12-31          3        351             1      628.89
        20       8182 01-12-31          2        999             1      628.89
        20       7231 01-12-31          2        999             1      628.89
        20       5745 01-12-31          2        999             1      628.89
        20       3973 01-12-31          2        999             1      628.89
        20       1978 01-12-31          3        999             1      628.89
        20        118 01-12-31          3        999             1      628.89
        20       1978 01-12-31          2        999             1      628.89
        16       4958 01-12-31          3        999             1      298.11

パイプラインテーブルファンクションの作成中

SH@orclpdb1> @day9
  1  CREATE OR REPLACE PACKAGE day9_pkg AS
  2    CURSOR cur_2_latest_sales (
  3      in_channel_id sales.channel_id%TYPE
  4     ,in_prod_id sales.prod_id%TYPE
  5     ,in_cust_id sales.cust_id%TYPE
  6    ) IS
  7    SELECT
  8      *
  9    FROM
 10      sales
 11    WHERE
 12      channel_id = in_channel_id
 13      AND prod_id = in_prod_id
 14      AND cust_id = in_cust_id
 15    ORDER BY
 16      time_id DESC
 17    FETCH FIRST 2 ROWS ONLY;
 18
 19    TYPE outtable_type IS TABLE OF sales%ROWTYPE;
 20
 21    FUNCTION list_2_latest_sales (
 22      in_channel_id IN sales.channel_id%TYPE
 23     ,in_prod_id IN sales.prod_id%TYPE
 24     ,in_cust_id IN sales.cust_id%TYPE
 25    )
 26    RETURN outtable_type PIPELINED;
 27* END day9_pkg;

パッケージが作成されました. 

経過: 00:00:00.00
エラーはありません. 


  1  CREATE OR REPLACE PACKAGE BODY day9_pkg AS
  2    FUNCTION list_2_latest_sales (
  3      in_channel_id IN sales.channel_id%TYPE
  4     ,in_prod_id IN sales.prod_id%TYPE
  5     ,in_cust_id IN sales.cust_id%TYPE
  6    )
  7    RETURN outtable_type PIPELINED IS
  8      sales_rec outtable_type;
  9    BEGIN
 10      FOR sales_rec IN cur_2_latest_sales(in_channel_id, in_prod_id, in_cust_id) LOOP
 11        PIPE ROW(sales_rec);
 12      END LOOP;
 13      RETURN;
 14    END list_2_latest_sales;
 15* END day9_pkg;

パッケージ本体が作成されました. 

経過: 00:00:00.00
エラーはありません.

以下, テーブルファンクションでsales表をアクセスしていますが, 見える範囲は21cになっても同じで, テーブルファンクションの場合は, COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCHという形で表に見える状態なんですよ.
内部で, SQLが実行されているかどうかは, 実行計画からだけでは判断できない例の一つでもあります. このOperationを見つけたら, ファンクション内部で利用されているSQL文を特定しておくと後々役に立つこともあります.

  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4*   day9_pkg.list_2_latest_sales(2, 20, 5745)

   PROD_ID    CUST_ID TIME_ID  CHANNEL_ID   PROMO_ID QUANTITY_SOLD AMOUNT_SOLD
---------- ---------- -------- ---------- ---------- ------------- -----------
        20       5745 01-12-31          2        999             1      628.89

経過: 00:00:00.00

経過: 00:00:00.01

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 457385954

---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                         | Name                | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                  |                     |  8168 | 16336 |    29   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  COLLECTION ITERATOR PICKLER FETCH| LIST_2_LATEST_SALES |  8168 | 16336 |    29   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          2  recursive calls
          0  db block gets
         49  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       1093  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

テーブルファンクションから実行されるSQLは以下のような感じです. 実際にはバインド変数が利用されるため, バインドピークによる影響も合わせて見る必要もあります（バインドピーク無効にしているところって, まだありそうですしね. 昔からの大人の事情に縛られまくっているところとか）

  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4    sales
  5  WHERE
  6    channel_id = 2
  7    AND prod_id = 20
  8    AND cust_id = 5745
  9  ORDER BY
 10    time_id DESC
 11* FETCH FIRST 2 ROWS ONLY

   PROD_ID    CUST_ID TIME_ID  CHANNEL_ID   PROMO_ID QUANTITY_SOLD AMOUNT_SOLD
---------- ---------- -------- ---------- ---------- ------------- -----------
        20       5745 01-12-31          2        999             1      628.89

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3545264548

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                                    | Name           | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                             |                |     2 |   218 |    59   (2)| 00:00:01 |       |       |
|*  1 |  VIEW                                        |                |     2 |   218 |    59   (2)| 00:00:01 |       |       |
|*  2 |   WINDOW SORT PUSHED RANK                    |                |     1 |    29 |    59   (2)| 00:00:01 |       |       |
|   3 |    PARTITION RANGE ALL                       |                |     1 |    29 |    58   (0)| 00:00:01 |     1 |    28 |
|*  4 |     TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID BATCHED| SALES          |     1 |    29 |    58   (0)| 00:00:01 |     1 |    28 |
|   5 |      BITMAP CONVERSION TO ROWIDS             |                |       |       |            |          |       |       |
|   6 |       BITMAP AND                             |                |       |       |            |          |       |       |
|*  7 |        BITMAP INDEX SINGLE VALUE             | SALES_CUST_BIX |       |       |            |          |     1 |    28 |
|*  8 |        BITMAP INDEX SINGLE VALUE             | SALES_PROD_BIX |       |       |            |          |     1 |    28 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   1 - filter("from$_subquery$_002"."rowlimit_$$_rownumber"<=2)
   2 - filter(ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY INTERNAL_FUNCTION("SALES"."TIME_ID") DESC )<=2)
   4 - filter("CHANNEL_ID"=2)
   7 - access("CUST_ID"=5745)
   8 - access("PROD_ID"=20)


統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         49  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       1093  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

v$sqlareaビューからはこんな感じでSQL_IDが取得できるので, AWRなどから問題になっていそうならば. こいつの実行計画をおっていく感じ. まあ, ファンクションやプロシージャで実装されている場合だと一手間増える感じなのは21cでも変わらんですね. （この例ではplan_hash_valueを指定していますが、バインド変数が利用されているケースでは同一とは限らないのでご注意ください）
SH@orclpdb1> select sql_id,plan_hash_value,sql_text from v$sqlarea where sql_text like '%SALES%' and plan_hash_value = 3545264548;

SQL_ID                                  PLAN_HASH_VALUE SQL_TEXT
--------------------------------------- --------------- ----------------------------------------------------------------------------------------------------
5ang5upk282ga                                3545264548 SELECT * FROM SALES WHERE CHANNEL_ID = :B3 AND PROD_ID = :B2 AND CUST_ID = :B1 ORDER BY TIME_ID DESC
                                                         FETCH FIRST 2 ROWS ONLY

さて, さて, 続きのネタ考えてると, 睡眠不足になりそうな週にw突入してきたぞw

参考）
Oracle Database 21c / 13.5 Chaining Pipelined Table Functions for Multiple Transformations

眠くても, 明日の担当は, 私しかいませんので, やりますw　はい.

投稿日時 2022年12月 9日 (金) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, 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 | コメント (0)

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 8 / No.43 / TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED

Previously on Mac De Oracle...
Day 7は, 実行計画という名のレントゲンにもしっかり現れる安心感のあるJINDEX RANGE SCAN (MULTI VALUE)という操作というJSON絡みの機能のお話でした. やはり, レントゲンだけで診れた方が楽ですねw
帰ってきた！　実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺） Advent Calendar 2022もやっと1/3ぐらいw　毎年思うけど, 大変. 全部俺だとw

ということで, Day 8 の窓を開けましょう.

今日は, すでに紹介済みと勘違いして, すっかり忘れていた TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED　について診ていきたいというか, 改めて確認しておきましょう.

TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHEDが登場したのは12cの頃です. 2014年に本ブログでも扱っていました. その時の解説で復習しておきましょう.

実は, この, TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED, 実行計画のOperationに現れるようになったのは, 12cからですが, 内部的には, 11gでも同様の挙動を示していました.
11gの頃は, Operation上は, TABLE ACCESS BY INDEX ROWIDとして現れていましたが, 内部的には, 待機イベント, db file parallel readとして起きている、ということが分かる程度でした. そう, 実行計画という名のレントゲンだけでは判別できない部類の動きでした. その後, 12cになってからOperationとして簡易に判断できるようになりました.

以下, 2014年の記事ですが, SQLトレースを取得して待機イベントも含め調べてた思い出.
TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED (Oracle Database 12c R1) ってなに！　#1
TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED (Oracle Database 12c R1) ってなに！　#2
TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED (Oracle Database 12c R1) ってなに！　#3

では, レントゲンを見てみましょう. （索引レンジスキャンするケースでは, TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHEDになる場合が圧倒的に多くなったようにも感じるので, 比較的よく見るOperationだと思います）
INDEX RANGE SCAN + TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHEDが行われており, かつ、索引のクラスタリングファクターが大きめ（行数に近い）である場合, Index Only Scanによって, ギリギリまでチューニングできる可能性が高いケースが多いのも, このタイプのOperationあ現れた時の特徴だったりします.

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

データの準備は以下.

SCOTT@orclpdb1> @day8
  1* DROP TABLE day8

表が削除されました.

  1  CREATE TABLE day8
  2  (
  3    id NUMBER PRIMARY KEY
  4   ,string_data VARCHAR2(500)
  5* )

表が作成されました.

  1  DECLARE
  2    i NUMBER(4) := 0;
  3    num_of_rows CONSTANT NUMBER(4) := 1000;
  4    done BOOLEAN := false;
  5  BEGIN
  6    WHILE NOT done LOOP
  7      BEGIN
  8        INSERT INTO day8 VALUES(TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1,3001)), LPAD(TO_CHAR(i),500,'*'));
  9        i := i + 1;
 10        IF i >= num_of_rows THEN EXIT; END IF;
 11      EXCEPTION
 12        WHEN DUP_VAL_ON_INDEX THEN
 13          NULL;
 14      END;
 15      IF MOD(i,100) = 0 THEN COMMIT; END IF;
 16    END LOOP;
 17* END;

PL/SQLプロシージャが正常に完了しました.

  1  BEGIN
  2    DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=>'SCOTT',tabname=>UPPER('day8'),no_invalidate=>false,cascade=>true);
  3* END;

PL/SQLプロシージャが正常に完了しました.

  1  SELECT id
  2  FROM
  3    day8
  4  ORDER BY id
  5* FETCH FIRST 5 ROWS ONLY

        ID
----------
         4
         8
        10
        12
        15

良かったw　綺麗に, TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHEDが出てますね.

SCOTT@orclpdb1> @day8-2 4 15
  1  SELECT
  2    id
  3    ,substr(string_data,1,10)
  4  FROM
  5    day8
  6  WHERE
  7*   id BETWEEN &1 AND &2
旧   7:   id BETWEEN &1 AND &2
新   7:   id BETWEEN 4 AND 15

        ID SUBSTR(STRING_DATA,1,10)
---------- -----------------------------------
         4 **********
         8 **********
        10 **********
        12 **********
        15 **********

旧   7:   id BETWEEN &1 AND &2
新   7:   id BETWEEN 4 AND 15


実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 145644201

---------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                           | Name        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                    |             |     5 |  2525 |     7   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| DAY8        |     5 |  2525 |     7   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN                  | SYS_C008604 |     5 |       |     2   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - access("ID">=4 AND "ID"<=15)

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          8  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        779  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

やっと, 実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！というタイトルっぽいネタになったような気がしたところで, 本日はこれまで.

明日の担当は, 私しかいないので, 私が書きますw　（全部俺）

投稿日時 2022年12月 8日 (木) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, 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 | コメント (0)

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 7 / No.42 / INDEX RANGE SCAN (MULTI VALUE)

Previously on Mac De Oracle...
Day 6は, 実行計画という名のレントゲンにも現れないタイプ。SQLモニターアクティブレポート(html)という名の内視鏡を利用してなんとか見ることができました。また、v$sysstatからシステム統計という名の血液検査を利用してもある判断できることを確認しました。最近、レントゲンだけで確定できないタイプの多くなってきて遠ーくを見ることが多くなってきたかもねーw

さて、帰ってきた！　実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺） Advent Calendar 2022もなんとか1/3ほどです。持つのかネタというより、検証するのツレーのが多すぎて、記事アップが間に合うのか？　これw（レントゲンに映したいだけのシリーズのはずなのにw）

ということで、 Day 7の窓を開けましょう。今日は、レントゲンで分かるタイプです（一安心w）

Multi-Value Functional Indexです。21cより前は、JSON_VALUE()を利用する関数索引は、Single-Valueだけが利用できました。Single-Valueだけだと辛い場面は多いわけで、その課題への答えが、Multi-Value Functional Indexですね。
JSONへの対応を追っていると、XMLへの対応が始まった頃のOracle Databaseを思い出すお年頃の私なので、色々当時のことを思い出してしまいます（ところで、XML Masterっていう資格知ってます？w　みなさん？）

余談はこれぐらいにして、本題へ。

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

table、データを用意します。

SCOTT@orclpdb1> @day7
  1* DROP TABLE groups

表が削除されました。

経過: 00:00:00.04
  1* CREATE TABLE groups (group_list_json JSON)

表が作成されました。

経過: 00:00:00.02
  1  INSERT INTO
  2    groups(group_list_json)
  3  SELECT
  4    JSON_OBJECT
  5    (
  6      'group_id' VALUE deptno
  7      ,'object_type' VALUE JSON_ARRAYAGG
  8      (
  9        JSON_OBJECT
 10        (
 11          'member_id' VALUE empno
 12          ,'member_name' VALUE ename
 13        ) RETURNING CLOB
 14      ) RETURNING CLOB
 15    )
 16  FROM
 17    emp
 18  GROUP BY
 19*   deptno

3行が作成されました。

経過: 00:00:00.01
  1* COMMIT

コミットが完了しました。

経過: 00:00:00.01

multi-value functional indexを作成！ group_id毎に配列を持っており、配列に含まれている member_idに対して、MULTIVALUE INDEXを作成しています！

  1* CREATE MULTIVALUE INDEX groups_mvix ON groups t1( t1.group_list_json.object_type.member_id.number() )

索引が作成されました。

経過: 00:00:00.01

本日の主役はこれです。
JSON_EXISTS()でMULTIVALUE INDEXを作成した、 member_id　で指定したメンバーが含まれているメンバー全員の名前を取得しています。（その元となっている、JSONも）

想定通り、MULTIVALUE INDEXをアクセスしており、実行計画にも分かりやすく現れています:)
ついでに、Predicate Information には興味深い情報も現れていますね。これもアドベントカレンダー以外でネタになりそうです。

JSONTABLE EVALUATIONというオペレーションは、SQL/JSON Function である、JSON_TABLE()　の操作を示しています。（なぜ、PIVOTが実行計画のOperationに現れないのか、ますます、謎ですなw）

  1  SELECT
  2    member_name
  3    , group_list_json
  4  FROM
  5    groups
  6    ,JSON_TABLE
  7    (
  8      group_list_json, '$.object_type[*]'
  9      COLUMNS
 10      (
 11        member_name VARCHAR2(10) PATH '$.member_name'
 12      )
 13    )
 14  WHERE
 15    JSON_EXISTS
 16    (
 17      group_list_json
 18      ,'$.object_type?(@.member_id == 7499)'
 19*   )

MEMBER_NAME                    GROUP_LIST_JSON
------------------------------ ----------------------------------------------------------------------------------------------------
ALLEN                          {"group_id":30,"object_type":[{"member_id":7499,"member_name":"ALLEN"},{"member_id":7900,"member_nam
                               e":"JAMES"},{"member_id":7844,"member_name":"TURNER"},{"member_id":7698,"member_name":"BLAKE"},{"mem
                               ber_id":7654,"member_name":"MARTIN"},{"member_id":7521,"member_name":"WARD"}]}

JAMES
TURNER
BLAKE
MARTIN
WARD

6行が選択されました。

経過: 00:00:00.02

6行が選択されました。

経過: 00:00:00.01

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1011849735

----------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                            | Name        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                     |             |  8168 |    32M|    31   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  NESTED LOOPS                        |             |  8168 |    32M|    31   (0)| 00:00:01 |
|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| GROUPS      |     1 |  4115 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   3 |    HASH UNIQUE                       |             |  8168 |    32M|            |          |
|*  4 |     INDEX RANGE SCAN (MULTI VALUE)   | GROUPS_MVIX |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
|   5 |   JSONTABLE EVALUATION               |             |       |       |            |          |
----------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   4 - access(JSON_QUERY("GROUP_LIST_JSON" /*+ LOB_BY_VALUE */  FORMAT OSON ,
              '$.object_type.member_id.number()' RETURNING NUMBER ASIS  WITHOUT ARRAY WRAPPER ERROR ON
              ERROR NULL ON EMPTY NULL ON MISMATCH MULTIVALUE)=7499)

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

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          2  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       3446  bytes sent via SQL*Net to client
        532  bytes received via SQL*Net from client
          8  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          6  rows processed

久々に、実行計画という名のレントゲンだけで完結した記事で、ホットしたw　（なんだこの気持ちはw
ということで、スッキリしたわけですが、 JSONの構文に、XMLの構文と同じような、思い出を思い出しつつw　　明日は、やっぱり、私が担当です:)

参考） Oracle Database 21c / 28.8 Creating Multivalue Function-Based Indexes for JSON_EXISTS

投稿日時 2022年12月 7日 (水) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, パフォーマンス, Advent Calendar, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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 6 / No.41 / In-Memory Vectorized Join

Previously on Mac De Oracle...
Day 5は, 実行計画というレントゲンにも現れない PIVOT の謎。みたいなオチですが、UNPIVOTは現れるんだよねー。ということでした。

今日は、さらに、このタイトルでいいのか！　という結末になっております　（乞うご期待w

ということで、 Day 6の窓を開けましょう。

今回、データを準備するのは、面倒だな、と思ったので、サンプルスキーマである SH　スキーマの sales表とcustomer表を利用します。ただ、少しだけ準備は必要ですが.
(なお、INMEMORY_DEEP_VECTORIZATION パラメータのデフォルト値は、TRUEなので, INMEMORY_SIZE パラメータが設定されているのであれば、追加の設定は不要です）

SH@orclpdb1> show parameter INMEMORY_DEEP_VECTORIZATION

NAME                                 TYPE                              VALUE
------------------------------------ --------------------------------- ------------------------------
inmemory_deep_vectorization          boolean                           TRUE

では、準備を。
各表をIn-Memory化してポピュレーションする必要があります。v$im_segmentsビューからすべて載ったことを確認します。

SH@orclpdb1> alter table customers inmemory priority high memcompress for capacity low;

表が変更されました。

SH@orclpdb1> alter table sales inmemory priority high memcompress for capacity low;

表が変更されました。

SH@orclpdb1> select /*+ full(s) no_parallel(s) */ count(*) from sales s;

count(*)
----------
    918843

SH@orclpdb1> select /*+ full(c) no_parallel(c) */ count(*) from customers c;

count(*)
----------
     55500

SH@orclpdb1> select segment_name,inmemory_size,bytes_not_populated from v$im_segments;

SEGMENT_NAME                   INMEMORY_SIZE BYTES_NOT_POPULATED
------------------------------ ------------- -------------------
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
DAY4                                15990784                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
CUSTOMERS                            2359296                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0

18行が選択されました。

実行計画という名のレントゲンがテーマのシリーズですがw　実行計画を見ただけでは、はっきりわからないというPIVOTに続き、2つ目の事例が！！！！！
実行時に実施するかどうかを判断しているとのことで、実行計画を立てている時点では判断できず、実行後または、実行中にのみ確認できるということらしい（なんとかならんのか。ん〜〜〜〜）

ということで、SQLモニターアクティブレポート(html)という名の内視鏡を利用して診る必要のある事例であることがわかりました！！！！！！！
(各表はin-memory fullでアクセスされてます。前提はクリアしているHASH JOINになっています)

SH@orclpdb1> @day6

  1  SELECT
  2    /*+
  3      NO_STAR_TRANSFORMATION
  4      NO_VECTOR_TRANSFORM
  5      FULL(c)
  6      FULL(s)
  7      MONITOR
  8    */
  9    count(*)
 10  FROM
 11    sales s
 12    INNER JOIN customers c
 13    ON
 14*     s.cust_id = c.cust_id


実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3219640484

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |           |     1 |    10 |    56  (24)| 00:00:01 |       |       |
|   1 |  SORT AGGREGATE               |           |     1 |    10 |            |          |       |       |
|*  2 |   HASH JOIN                   |           |   918K|  8973K|    56  (24)| 00:00:01 |       |       |
|   3 |    TABLE ACCESS INMEMORY FULL | CUSTOMERS | 55500 |   270K|    17   (6)| 00:00:01 |       |       |
|   4 |    PARTITION RANGE ALL        |           |   918K|  4486K|    34  (21)| 00:00:01 |     1 |    28 |
|   5 |     TABLE ACCESS INMEMORY FULL| SALES     |   918K|  4486K|    34  (21)| 00:00:01 |     1 |    28 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - access("S"."CUST_ID"="C"."CUST_ID")


統計
----------------------------------------------------------
          4  recursive calls
          0  db block gets
         36  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        593  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

...略...

内視鏡で撮影したスナップショットにもメモしてありますが、HASH JOIN操作の行のInfo列の双眼鏡アイコンをクリックすることで、In-Memory Vectorized Joinが行われたか否かを確認することができます。
DeepVec Hash Joins が重要なキーワードです。見逃さないようにしてくださいね。

今の所、この方法が最も確実で分かりやすい方法です。

次に、通常のHASH JOINとどう違うのかも見ておきましょう。
sales表と、customers表を非インメモリー化します。

SH@orclpdb1> alter table customers no inmemory;

表が変更されました。

SH@orclpdb1> alter table sales no inmemory;

表が変更されました。

SH@orclpdb1> select segment_name,inmemory_size,bytes_not_populated from v$im_segments;

SEGMENT_NAME                   INMEMORY_SIZE BYTES_NOT_POPULATED
------------------------------ ------------- -------------------
DAY4                                15990784                   0

1  SELECT
2    /*+
3      NO_STAR_TRANSFORMATION
4      NO_VECTOR_TRANSFORM
5      FULL(c)
6      FULL(s)
7      MONITOR
8    */
9    count(*)
10  FROM
11    sales s
12    INNER JOIN customers c
13    ON
14*     s.cust_id = c.cust_id

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3219640484

---------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation             | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |
---------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT      |           |     1 |    10 |   947   (2)| 00:00:01 |       |       |
|   1 |  SORT AGGREGATE       |           |     1 |    10 |            |          |       |       |
|*  2 |   HASH JOIN           |           |   918K|  8973K|   947   (2)| 00:00:01 |       |       |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL  | CUSTOMERS | 55500 |   270K|   423   (1)| 00:00:01 |       |       |
|   4 |    PARTITION RANGE ALL|           |   918K|  4486K|   518   (2)| 00:00:01 |     1 |    28 |
|   5 |     TABLE ACCESS FULL | SALES     |   918K|  4486K|   518   (2)| 00:00:01 |     1 |    28 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - access("S"."CUST_ID"="C"."CUST_ID")

統計
----------------------------------------------------------
        178  recursive calls
          0  db block gets
       3444  consistent gets 
       1586  physical reads 
        220  redo size
        593  bytes sent via SQL*Net to client
         52  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
         21  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed

...略...

SQLモニターアクティブレポート(html)というなの内視鏡のスナップショット画像から、例の双眼鏡アイコンをクリックして結果をみると、In-Memory Vectorized Joinが行われていないことが分かります。また、In-memory table full も抑止したのでその差は物凄い差になって現れますね。
In-Memory Vectorized Join 19.39 ms
Hash Join / In-Memory Off 0.13 s

....

SQLモニターアクティブレポート(html)以外に、システム統計からも確認できるようですね。慣れないと読みにくいかも知れないですが、特定のSQL実行前後の変化を見る必要があります。ちょっと面倒ですね。セッション統計でも拾えるのだろうか。。。。（要追跡調査）

SOURCE     NAME                                     Before                After
---------- ---------------------------------------- -------------------- --------------------
sysstat    IM simd KV add rows                                    610500               666000
sysstat    IM simd KV probe calls                                    176                  192
sysstat    IM simd KV probe keys                                  393888               429696
sysstat    IM simd KV probe rows                                  393888               429696
sysstat    IM simd decode symbol calls                               352                  384
sysstat    IM simd decode unpack calls                               176                  192
sysstat    IM simd decode unpack selective calls                     176                  192

最後に、インメモリーにポピュレートされた状態で、In-Memory Vectorized Joinを無効化して差分をみてみましょう。

SH@orclpdb1> alter session set INMEMORY_DEEP_VECTORIZATION = false;

セッションが変更されました。

SH@orclpdb1> show parameter INMEMORY_DEEP_VECTORIZATION

NAME                                 TYPE                              VALUE
------------------------------------ --------------------------------- ------------------------------
inmemory_deep_vectorization          boolean                           FALSE

該当表はポピュレートされている状態です

SH@orclpdb1> select segment_name,inmemory_size,bytes_not_populated from v$im_segments;

SEGMENT_NAME                   INMEMORY_SIZE BYTES_NOT_POPULATED
------------------------------ ------------- -------------------
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
DAY4                                15990784                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
CUSTOMERS                            2359296                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0
SALES                                1310720                   0

実行計画は、In-Memory Vectorized Joinが行われたものと同じ（Plan hash valueが同一）ですが、前後で取得したシステム統計値で、In-Memory Vectorized Joinに関連するsimd関連の数値に変化がみられません！！！！
システム統計をみるとIn-Memory Vectorized Joinは動作してないことが分かります。とはいえ、SQLモニターレポート（アクティブレポート）が明らかに見やすいとは思います。

  1  SELECT
  2    /*+
  3      NO_STAR_TRANSFORMATION
  4      NO_VECTOR_TRANSFORM
  5      FULL(c)
  6      FULL(s)
  7      MONITOR
  8    */
  9    count(*)
 10  FROM
 11    sales s
 12    INNER JOIN customers c
 13    ON
 14*     s.cust_id = c.cust_id

経過: 00:00:00.03

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3219640484

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                     | Name      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     | Pstart| Pstop |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT              |           |     1 |    10 |    56  (24)| 00:00:01 |       |       |
|   1 |  SORT AGGREGATE               |           |     1 |    10 |            |          |       |       |
|*  2 |   HASH JOIN                   |           |   918K|  8973K|    56  (24)| 00:00:01 |       |       |
|   3 |    TABLE ACCESS INMEMORY FULL | CUSTOMERS | 55500 |   270K|    17   (6)| 00:00:01 |       |       |
|   4 |    PARTITION RANGE ALL        |           |   918K|  4486K|    34  (21)| 00:00:01 |     1 |    28 |
|   5 |     TABLE ACCESS INMEMORY FULL| SALES     |   918K|  4486K|    34  (21)| 00:00:01 |     1 |    28 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - access("S"."CUST_ID"="C"."CUST_ID")

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

 ...略...

SOURCE     NAME                                               Before     After
---------- -------------------------------------------------- ---------- ----------
sysstat    IM simd KV add rows                                         0          0
sysstat    IM simd KV probe calls                                      0          0
sysstat    IM simd KV probe keys                                       0          0
sysstat    IM simd KV probe rows                                       0          0
sysstat    IM simd decode symbol calls                                 0          0
sysstat    IM simd decode unpack calls                                 0          0
sysstat    IM simd decode unpack selective calls                       0          0

In-Memory Vectorized Joinが、利用されたかどうかを判断しやすいというわけではないですが、システム統計の差分で判断するのも、ありといえばアリですかね。この結果をみると。
In-Memory Vectorized Joinを無効化すると、IM simd ***という複数の統計値が変化しなくなりました！
ただ、血液検査みたいなものなので、これは、一般的には、判断の敷居が上がる気がします。

もう少し簡易に動作有無が判断できるようになると良いのではないかと思います。

例えば、実行後の　NOTE)　等のテキストで、実行されたことが判断できる情報を付加してもらうとか。auto explainでもいいし、AWR SQLレポートや実行計画をリストするときに、追加で特定のビューを問い合わせると分かるとか、とか。

実行時間の差にも注目してみてください。

どちらもIn-Memory table full scanが行われた場合、このケースでIn-Memory Vectorized Joinを利用した場合、10％ほど改善しています、より効果的な場面で利用すれば大きな改善につながりそうではありますね。
In-Memory Vectorized Join 有効化　19.39 ms
In-Memory Vectorized Join 無効化　22.54 ms

明日も、やはり、担当は、私ですw

参考）
Oracle Database 21c / 8.3 Optimizing Joins Using In-Memory Deep Vectorization

投稿日時 2022年12月 6日 (火) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, パフォーマンス, Advent Calendar, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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 5 / No.40 / PIVOT and UNPIVOT

Previously on Mac De Oracle...
Day 4は, SQLというより, in-memory operationに追加された, In-Memory Hybrid Scans　の実行計画という名のレントゲンをみながら, どのような状況で発動するのかを簡単に確認しましたー.

なかな面白い動きでしたね. 別途時間を取って深掘りしないとね, と. :)

ということで, Day 5 の窓を開けましょう. 今日は, 新機能というより以前からあったのにレントゲン取ってなかったよね？　ということで　PIVOT and UNPIVOT　を診てみたいと思います.

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

最初は, pivot 向けデータの準備から

SCOTT@orclpdb1> @day5

表が削除されました. 

  1  CREATE TABLE for_pivot
  2  AS
  3  SELECT
  4    stat_name
  5  , value
  6  FROM
  7    v$sys_time_model
  8  WHERE
  9    stat_name IN (
 10      'DB time'
 11    , 'DB CPU'
 12    , 'background elapsed time'
 13    , 'background cpu time'
 14*   )

表が作成されました. 

  1* CREATE INDEX ix_for_pivot ON for_pivot(stat_name)

索引が作成されました. 

  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4*   for_pivot

STAT_NAME                           VALUE
------------------------------ ----------
DB time                         143415979
DB CPU                          127540525
background elapsed time           7381483
background cpu time               6340262
/code>

PIVOTで行持ちを列持ちに変換してみます.

おお, 実行計画には, PIVOT とか出ないのですよーーーー！！　（知ってましたか！
こいつも実行計画を見ただけでは, PIVOTが行われているかは読み取れないですねw　アクセスパス以外は注意する箇所はあまりないわけですけども:)

  1  SELECT
  2    db_time
  3   ,db_cpu
  4  FROM
  5  (
  6    SELECT
  7      stat_name
  8    , value
  9    FROM
 10      for_pivot
 11    WHERE
 12      stat_name IN ('DB time', 'DB CPU')
 13  )
 14  PIVOT
 15  (
 16    MAX(value)
 17    FOR stat_name IN
 18    (
 19      'DB time' AS db_time
 20     ,'DB CPU' AS db_cpu
 21    )
 22* )

   DB_TIME     DB_CPU
---------- ----------
 143415979  127540525


実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1690715989

-------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                              | Name         | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                       |              |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  VIEW                                  |              |     1 |    26 |     2   (0)| 00:00:01 |
|   2 |   SORT AGGREGATE                       |              |     1 |    22 |            |          |
|   3 |    INLIST ITERATOR                     |              |       |       |            |          |
|   4 |     TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED| FOR_PIVOT    |     2 |    44 |     2   (0)| 00:00:01 |
|*  5 |      INDEX RANGE SCAN                  | IX_FOR_PIVOT |     2 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   5 - access("STAT_NAME"='DB CPU' OR "STAT_NAME"='DB time')

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          3  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        677  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
/code>

次に, UNPIVOT 向けデータの準備

表が削除されました. 

  1  CREATE TABLE for_unpivot
  2  AS
  3  SELECT
  4  	db_time
  5  	,db_cpu
  6  	,bg_time
  7  	,bg_cpu
  8  FROM
  9  	(
 10  		SELECT
 11  			stat_name
 12  			,value
 13  		FROM
 14  			v$sys_time_model
 15  	)
 16  PIVOT
 17  	(
 18  		MAX(value)
 19  		FOR stat_name IN
 20  			(
 21  				'DB time' AS db_time
 22  				,'DB CPU' AS db_cpu
 23  				,'background elapsed time' AS bg_time
 24  				,'background cpu time' AS bg_cpu
 25  			)
 26* 	)

表が作成されました. 

  1* COMMIT

コミットが完了しました. 

  1  SELECT
  2    *
  3  FROM
  4*   for_unpivot

   DB_TIME     DB_CPU    BG_TIME     BG_CPU
---------- ---------- ---------- ----------
 143522885  127634777    7381483    6340262
/code>

UNPIVOT では, PIVOT とは異なり, 実行計画上 UNPIVOT であることが読み取れます！！！　ここ試験に出ますよ！（嘘w

  1  SELECT
  2    stat_name
  3  , value
  4  FROM
  5    for_unpivot
  6  UNPIVOT
  7  (
  8    value FOR stat_name IN
  9    (
 10        db_time
 11      , db_cpu
 12      , bg_time
 13      , bg_cpu
 14    )
 15  )
 16* ORDER BY stat_name

STAT_NAME                           VALUE
------------------------------ ----------
BG_CPU                            6340262
BG_TIME                           7381483
DB_CPU                          127634777
DB_TIME                         143522885

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3659757171

------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation            | Name        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT     |             |     4 |    72 |     6  (17)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT ORDER BY       |             |     4 |    72 |     6  (17)| 00:00:01 |
|*  2 |   VIEW               |             |     4 |    72 |     5   (0)| 00:00:01 |
|   3 |    UNPIVOT           |             |       |       |            |          |
|   4 |     TABLE ACCESS FULL| FOR_UNPIVOT |     1 |    26 |     3   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - filter("unpivot_view_005"."VALUE" IS NOT NULL)

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          2  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        781  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
/code>

ということで, 　Operation には, なぜ, UNPIVOT　は現れるのに, PIVOT が現れないのだろう. . . その謎を求め, 一向は洞窟の奥深くへ進んでいくのであった. . . .

昔からサポートされている PIVOT / UNPIVOT ですが, 改めて実行計画というレントゲンを診てみると, 新しい気づきとかあって良いですね.

参考 SQL Language Reference / PIVOT and UNPIVOT

Oracle Database 11g：Oracle ACEディレクター, Arup Nanda - PIVOT and UNPIVOT

ということで, 明日の担当は, またまた私ですw

投稿日時 2022年12月 5日 (月) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, Oracle Database 11g, Oracle Database 11g Release 2, 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 | コメント (0)

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 4　/ No.39 / In-Memory Hybrid Scans

reviously on Mac De Oracle...
Day3は, Oracleの場合の　EXCEPT/EXCEPT ALLは, 内部で MINUS/MINUS ALLになってるね. やってること同じだし. SQLのキーワードが違うだけなので, まあ, そりゃそうだという感じの実装になっているようだ.
というところを, 実行計画という名のレントゲンで確認しましたw

それでは, Day 4 の窓を開けましょう！

タイトルの通り, SQL単体ではなく, 実行計画上の新機能を診てみたいと思います. 狙い通りのレントゲンが取れるでしょうか. . . .

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

なお, 今回は, in-memory機能を利用するのでお約束の　inmemory_size　パラメータを確認しておきますよ.
以前, 何度かセットし忘れで in-memory 発動せず！
みたいなこと何度かやらかしてたのことを思い出しますw
ちなみに, この　inmemory_size パラメータのデフォルトは 0

SYS@ORCLCDB> show parameter inmemory_size

NAME                                 TYPE                              VALUE
------------------------------------ --------------------------------- ------------------------------
inmemory_size                        big integer                       112M

まず, 準備から. データサイズが大したことないのと, データのカーディナリティもあまり深く考えてなかったのでイマイチかも知れません.

in-memory columnsと no in-memory columnsを持つ表を作成します. In-Memory Hybrid Scansは, 同一表の列がインメモリーだったり非インメモリーだったという状況で効果のある操作なので. :)

SCOTT@orclpdb1> @day4

表が削除されました.

経過: 00:00:04.17

  1  CREATE TABLE day4
  2  (
  3    no_im_id NUMBER
  4  , im_subid NUMBER
  5  , no_im_str VARCHAR2(1000)
  6  , im_str VARCHAR2(1000)
  7  )
  8  INMEMORY PRIORITY HIGH
  9  MEMCOMPRESS FOR CAPACITY LOW
 10  NO INMEMORY (
 11    no_im_id
 12  , no_im_str
 13* )

表が作成されました.

経過: 00:00:00.02


  1  BEGIN
  2    FOR i IN 1..100000 LOOP
  3      INSERT
  4        INTO day4
  5      VALUES(i, i+1000, LPAD(TO_CHAR(i),1000,'*'), LPAD(TO_CHAR(i+1000),1000.,'*'));
  6      IF MOD(i,100) = 0
  7      THEN
  8        COMMIT;
  9      END IF;
 10    END LOOP;
 11* END;

PL/SQLプロシージャが正常に完了しました.

経過: 00:00:16.88

定義を確認しておきましょうね.

  1  SELECT
  2    table_name
  3  , inmemory_compression "compression"
  4  , inmemory_priority "priority"
  5  FROM
  6    user_tables
  7  WHERE
  8*   table_name = 'DAY4'

TABLE_NAME compression                                         priority
---------- --------------------------------------------------- ------------------------
DAY4       FOR CAPACITY LOW                                    HIGH

経過: 00:00:00.00


  1  SELECT
  2    obj_num
  3  , segment_column_id
  4  , inmemory_compression
  5  FROM
  6    v$im_column_level im
  7    INNER JOIN dba_objects do
  8    ON
  9      im.obj_num = do.object_id
 10  WHERE
 11*   do.object_name = 'DAY4'

   OBJ_NUM SEGMENT_COLUMN_ID INMEMORY_COM
---------- ----------------- ------------
     77251                 1 NO INMEMORY
     77251                 2 DEFAULT
     77251                 3 NO INMEMORY
     77251                 4 DEFAULT

経過: 00:00:00.01

データのPOPULATEを行います. 必要な列はすべてインメモリーにPOPULATEされたようです:)

  1  SELECT
  2    /*+
  3      FULL(day4)
  4      NO_PARALLEL(day4)
  5    */
  6    COUNT(*)
  7  FROM
  8*   day4

  COUNT(*)
----------
    100000

経過: 00:00:00.08


  1  SELECT
  2    segment_name
  3  , inmemory_size
  4  , bytes_not_populated
  5  FROM
  6*   v$im_segments

SEGMENT_NAME INMEMORY_SIZE BYTES_NOT_POPULATED
------------ ------------- -------------------
DAY4              15990784                   0

経過: 00:00:00.01

準備運動からw　SELECT LISTにある２列は, どちらも非インメモリー列なので, 結果としてはよく見る　table full scanになります. 当然の結果ですね.

  1  SELECT
  2    MAX(no_im_id)
  3  , COUNT(no_im_str)
  4  FROM
  5*   day4

MAX(NO_IM_ID) COUNT(NO_IM_STR)
------------- ----------------
       100000           100000

経過: 00:00:00.09

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2217228964

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |      |     1 |   515 |  9104   (1)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |      |     1 |   515 |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| DAY4 | 87887 |    43M|  9104   (1)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------

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

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
      33544  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        685  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

ベタな検証その2. 今度は, SELECT LISTの2列はどちらもインメモリー列です. 結果はみなさんの想像の通り, TABLE ACCESS INMEMORY FULLです.
consistent getsが非常に少なくなっています. （処理時間的なところはまあ, データ量次第なので大きな差にはなってないですね. 深く分析していないので, 別の機会にデータ量などを変えつつ検証しておきたいですよね, この辺り）

  1  SELECT
  2    MAX(im_subid)
  3  , COUNT(im_str)
  4  FROM
  5*  day4

MAX(IM_SUBID) COUNT(IM_STR)
------------- -------------
       101000        100000

経過: 00:00:00.10

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2217228964

------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                   | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT            |      |     1 |   515 |   382  (13)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE             |      |     1 |   515 |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS INMEMORY FULL| DAY4 | 87887 |    43M|   382  (13)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------

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

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         11  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        683  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

次に, in-memory hybrid scan発動の条件に該当しない例をみてみましょう.
このクエリーでは, SELECT　LISTにインメモリー列のみ. WHERE句に非インメモリー列のみがありますが, これは, in-memory hybrid scan発動条件に一致しません.

結果として, 通常のTABLE ACCESS FULLとなってしまいますので注意しましょうね.

  1  SELECT
  2    MAX(im_subid)
  3  , COUNT(im_str)
  4  FROM
  5    day4
  6  WHERE
  7*   no_im_id < 5000

MAX(IM_SUBID) COUNT(IM_STR)
------------- -------------
         5999          4999

経過: 00:00:00.08

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2217228964

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |      |     1 |   528 |  9104   (1)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |      |     1 |   528 |            |          |
|*  2 |   TABLE ACCESS FULL| DAY4 |  4794 |  2471K|  9104   (1)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------

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

   2 - filter("NO_IM_ID"<5000)

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

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
      33544  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        684  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

最後に, 本日の主役の登場です！

SELECT LISTには, 非インメモリー列のみ. WHERE句には, インメモリー列のみが利用されています. これが発動条件です.
結果として, これまで, みたことのないOperationである, 　TABLE ACCESS INMEMORY FULL (HYBRID)　が現れています. ふむふむ.
consistent getsもかなり少ないですし, このケースでは, 処理時間も早くなっていますね. ますます別途詳しく調査したくなりまし:)

なんとなくですが, この　in-memory hybrid scan　を見て, MySQL Heatwaveが浮かんできますよね. 諸々応用しているのでしょうかね...

  1  SELECT
  2    MAX(no_im_id)
  3  , COUNT(no_im_str)
  4  FROM
  5    day4
  6  WHERE
  7*   im_subid < 5000

MAX(NO_IM_ID) COUNT(NO_IM_STR)
------------- ----------------
         3999             3999

経過: 00:00:00.02

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2217228964

---------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                            | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                     |      |     1 |   528 |  9104   (1)| 00:00:01 |
|   1 |  SORT AGGREGATE                      |      |     1 |   528 |            |          |
|*  2 |   TABLE ACCESS INMEMORY FULL (HYBRID)| DAY4 |  1598 |   823K|  9104   (1)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - filter("IM_SUBID"<5000)

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

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
       1342  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        687  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

アドベントカレンダー, 全部俺をやらなきゃ, 師走は走り回るほど忙しいわけではないはずだったのになぁw　と, 遠ーーーくを見てるw

では, また,

明日の担当も！　私です.

参考 Database In-Memory Office Hours / In-Memory Hybrid Scans

そして, Ask Tomがこんな感じになるとは:) いい感じですよね.
Database In-Memory Office Hours / ASK TOM

Database In-Memory Guide / 21c

投稿日時 2022年12月 4日 (日) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, パフォーマンス, Advent Calendar, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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 3　/ No.38 / EXCEPT and EXCEPT ALL

Day 2は, Oracleの方言である集合演算 MINUS ALL の実行計画というレントゲンを確認しました. MINUSでも19cまでは, ALLはサポートされていませんでした. サポートされるようになった理由は, 今日レントゲンを見ていくEXCEPT/EXCEPT ALLのサポートが影響してそうですね. やることは同じですので:)

では,　お約束のw
なお, 今回のSQL文の結果セットはソートされているように並んでいますが, たまたま昇順に並んでいるだけなので, ソートが必要な場合は. 必ず. ORDER BY句を付けてくださいね.

ということで, Day 3の窓を開けましょう！

MINUSは方言ですが, 標準SQLに合わせた形で同様の機能を持つEXCEPTがサポートされました. また, 方言であるMINUSも同様にサポートは継続されています. 下位互換の意味もあると思いますが, MINUS/MINUS ALLの実行計画というレントゲンと比較しながら見ると良いと思います.

いつもと同じように 21c で確認します.

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
----------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

Day 1と同じ表とデータを利用します(再掲). 意図的に, 該当表には索引を作成していません.

SCOTT@orclpdb1> @day3
  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4*   groupa

       NUM
----------
         1
         2
         2
         3
         4
         4
         5

7行が選択されました.

  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4*   groupb

       NUM
----------
         0
         2
         3
         3
         4
         4
         4
         7

8行が選択されました.

最初は, EXCEPT ALL から診てみます 実行計画を見て〜〜〜〜〜〜くださ〜〜〜〜い, 驚きますよ！！！！　

内部では, MINUS ALL　に書き換えられている！！　これが MINUS ALLをサポートした理由ですねw　やってることが同じなので, まあ無駄が無いのは確かだw

EXCEPT ALLが内部で, MINUS ALLに書き換えられているのでしょうか. 今回はトレースを取得して追いかける余力はないので, その辺りは別の機会にでも.
また, このケースでもHASH操作が現れています.

  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4    groupa
  5  EXCEPT ALL
  6  SELECT
  7    num
  8  FROM
  9*   groupb

       NUM
----------
         1
         2
         5

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 895579533

-----------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |        |     7 |    45 |     8  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  MINUS ALL HASH    |        |       |       |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| GROUPA |     7 |    21 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   TABLE ACCESS FULL| GROUPB |     8 |    24 |     3   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         12  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        648  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)
          3  rows processed

次は, EXCEPT 同様に, HASH操作を伴うMINUSとして現れています. やっている集合演算も同じですから, 実行計画だけ見せられたら, EXCEPTなのかMINUSなのかは区別できないでしょうね. 区別する必要もないわけですけども.
プロジェクトのSQL標準がどちらを使うか定めていれば, どちらかなのかは想像できるかも知れませんがw

  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4    groupa
  5  EXCEPT
  6  SELECT
  7    num
  8  FROM
  9*   groupb

       NUM
----------
         1
         5

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2352437695

-----------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |        |     7 |    45 |     8  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  MINUS HASH        |        |       |       |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| GROUPA |     7 |    21 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   TABLE ACCESS FULL| GROUPB |     8 |    24 |     3   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------

統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         12  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        640  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)
          2  rows processed

次に, 索引アクセスがある場合はどうなるかを確認します.　利用するデータや表はDay1と同じです.(再掲) なお, 索引等の情報は前回のエントリーをご覧ください

  1  SELECT
  2    unique_id
  3  FROM
  4    tab311
  5  WHERE
  6*   unique_id BETWEEN 1 AND 50

 UNIQUE_ID
----------
         1
         1
         1
         2
         2
         3
         4
         5
         6
         7
         8
         9
        10
        11
        12
        13
        14
        15
        16
        17
        18
        19
        20
        21
        22
        23
        24
        25
        26
        27
        28
        29
        30
        31
        32
        33
        34
        35
        36
        37
        38
        39
        40
        41
        42
        43
        44
        45
        46
        47
        48
        49
        50

53行が選択されました.

  1  SELECT
  2    unique_id
  3  FROM
  4    tab312
  5  WHERE
  6*   unique_id BETWEEN 25 AND 75

 UNIQUE_ID
----------
        25
        26
        27
        28
        29
        30
        31
        32
        33
        34
        35
        36
        37
        38
        39
        40
        41
        42
        43
        44
        45
        46
        47
        48
        49
        50
        51
        52
        53
        54
        55
        56
        57
        58
        59
        60
        61
        62
        63
        64
        65
        66
        67
        68
        69
        70
        71
        72
        73
        74
        75

51行が選択されました.

まずは, EXCEPT ALLから Table Full Scanであろうが, Index Range Scanであろうが, HASH操作になる点も含め, MINUS ALLそのものですね:)

  1  SELECT
  2    unique_id
  3  FROM
  4    tab311
  5  WHERE
  6    unique_id BETWEEN 1 AND 50
  7  EXCEPT ALL
  8  SELECT
  9    unique_id
 10  FROM
 11    tab312
 12  WHERE
 13*   unique_id BETWEEN 25 AND 75

 UNIQUE_ID
----------
         1
         1
         1
         2
         2
         3
         4
         5
         6
         7
         8
         9
        10
        11
        12
        13
        14
        15
        16
        17
        18
        19
        20
        21
        22
        23
        24

27行が選択されました.

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 381125746

---------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |             |    50 |   612 |     8  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  MINUS ALL HASH   |             |       |       |            |          |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN| TAB311_PK   |    50 |   300 |     3   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |   INDEX RANGE SCAN| IX01_TAB312 |    52 |   312 |     3   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - access("UNIQUE_ID">=1 AND "UNIQUE_ID"<=50)
   3 - access("UNIQUE_ID">=25 AND "UNIQUE_ID"<=75)v
統計
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
          6  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       1040  bytes sent via SQL*Net to client
         63  bytes received via SQL*Net from client
          3  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
         27  rows processed

EXCEPTの実行計画という名のレントゲンはどうでしょう？

思った通り MINUS と同じ実行計画が現れています

  1  SELECT
  2    unique_id
  3  FROM
  4    tab311
  5  WHERE
  6    unique_id BETWEEN 1 AND 50
  7  EXCEPT
  8  SELECT
  9    unique_id
 10  FROM
 11    tab312
 12  WHERE
 13*   unique_id BETWEEN 25 AND 75

 UNIQUE_ID
----------
         1
         2
         3
         4
         5
         6
         7
         8
         9
        10
        11
        12
        13
        14
        15
        16
        17
        18
        19
        20
        21
        22
        23
        24

24行が選択されました.

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2829086308

-----------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |             |    50 |   612 |     8  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  MINUS              |             |       |       |            |          |
|   2 |   SORT UNIQUE NOSORT|             |       |       |            |          |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK   |    50 |   300 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   4 |   SORT UNIQUE NOSORT|             |       |       |            |          |
|*  5 |    INDEX RANGE SCAN | IX01_TAB312 |    52 |   312 |     3   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------

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

   3 - access("UNIQUE_ID">=1 AND "UNIQUE_ID"<=50)
   5 - access("UNIQUE_ID">=25 AND "UNIQUE_ID"<=75)

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

19cでは, EXCEPT/EXCEPT ALLともに未サポートなので, どちらもシンタックスエラーです. 当然と言えば当然の結果です:)

SCOTT@orcl> select banner from v$version;

BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 19c Enterprise Edition Release 19.0.0.0.0 - Production

1  SELECT
2    unique_id
3  FROM
4    tab311
5  WHERE
6    unique_id BETWEEN 1 AND 50
7  EXCEPT ALL
8  SELECT
9    unique_id
10  FROM
11    tab312
12  WHERE
13*   unique_id BETWEEN 25 AND 75
EXCEPT ALL
*
ERROR at line 7:
ORA-00933: SQL command not properly ended

1  SELECT
2    unique_id
3  FROM
4    tab311
5  WHERE
6    unique_id BETWEEN 1 AND 50
7  EXCEPT
8  SELECT
9    unique_id
10  FROM
11    tab312
12  WHERE
13*   unique_id BETWEEN 25 AND 75
EXCEPT
*
ERROR at line 7:
ORA-00933: SQL command not properly ended

まだまだ, Day 3　ですねーーーーw

意外に多くの, ITアドベントカレンダー全部俺, または, 準全部俺（タイトルに全部俺って書いてないだけで, 多分, 全部俺になっちゃうでしょうーーっなカレンダー立てた方含め,
楽しんでやってきましょう. 　w

明日の Day 4の担当は, なんとーーーっ, 私ですw

では, また.

参考）

19c UNION [ALL], INTERSECTおよびMINUS演算子

21c The Set Operators

投稿日時 2022年12月 3日 (土) 00時00分 Oracle, チューニング, SQL, パフォーマンス, Advent Calendar, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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 1　/ No.36 / INTERSECT ALL

さあ, 今年もやってきましたよ. 12月の風物詩ITアドベントカレンダーの季節が loL. 今年は久々に, 復活

実行計画は, SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺

最後まで体力とネタが持つでしょうかww （いや, なんとしてもネタを持たせないと
帰ってきた！　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 1の窓は, 他のデータベースでも話題になっている標準SQLへの対応ネタから.
Oracle 19cまでは未対応だった, いくつかの集合演算子が, 20c以降でサポートされるようになりました.

簡単なとこからですよー!（最初から飛ばしすぎると後半息切れするのでw）

前述の集合演算子の拡張で特徴的だなと感じたのは, 今までALLがサポートされていなかった演算子でALLが使えるようになった事ですよね！

今回は, ALLがサポートされたINTERSECTの実行計画を見て見ましょう.

INTERSETのレントゲンは以前も紹介していました(Oracle 19c以前の実行計画)
https://discus-hamburg.cocolog-nifty.com/mac_de_oracle/2019/12/post-9e4acc.html

今回のアドベントカレンダーでは, Oracle Database 21c Enterprise Edition を使います. (比較の為に, 旧リリースを使う場合もあります)

SCOTT@orclpdb1> select banner from v$version;

BANNER
------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production

groupa表と, groupbh表を用意しました. num列だけの単純な表です（なお, 索引は作っていません. 理由は単純な集合演算を行いたかったから:)

SCOTT@orclpdb1> @day1
  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4*   groupa

       NUM
----------
         1
         2
         2
         3
         4
         4
         5

7行が選択されました.

  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4*   groupb

       NUM
----------
         0
         2
         3
         3
         4
         4
         4
         7

8行が選択されました.

上記のようなデータがあったとして, INTERSECT ALLするとどうなるか.

  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4    groupa
  5  INTERSECT ALL
  6  SELECT
  7    num
  8  FROM
  9*   groupb

       NUM
----------
         2
         3
         4
         4

INTERSECTION ALL HASH と出てますね.　21cではこれを手がかりに, INTERSECT ALL行われていると判断できますね.

INTERSECTION ALL, このケースだとHASH操作を組み合わせてる. ふむむむ 21cだからですかね. 以前まではなかったはずなので, 後半で19cを利用して試してみましょう.

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2581184127

--------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation             | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT      |        |     7 |    45 |     8  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  INTERSECTION ALL HASH|        |       |       |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL   | GROUPA |     7 |    21 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   TABLE ACCESS FULL   | GROUPB |     8 |    24 |     3   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------

では, 以前のリリースからあったALL無しだとどうなるか. HASH操作も出てますね. 興味深い. 大量データを扱う場合は有利でしょうね.

  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4    groupa
  5  IINTERSECT
  6  SELECT
  7    num
  8  FROM
  9*   groupb

       NUM
----------
         2
         3
         4

実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3344747026

-----------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation          | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |        |     7 |    45 |     8  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  INTERSECTION HASH |        |       |       |            |          |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| GROUPA |     7 |    21 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   3 |   TABLE ACCESS FULL| GROUPB |     8 |    24 |     3   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------

では, HASHが選ばれない場合の簡単な例を.

表定義はこんな感じ. （削除フラグ！！！があるけど気にしないでね. 他のネタでも使いたいのでw）

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)

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)

索引関連はこんな感じ（索引スキャンしてもらうことを狙っています）

TABLE_NAME                     INDEX_NAME                     INDEX_TYPE                     UNIQUENESS
------------------------------ ------------------------------ ------------------------------ ---------------------------
TAB311                         TAB311_PK                      NORMAL                         UNIQUE

TAB311                         TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE        NORMAL                         NONUNIQUE

TAB312                         IX01_TAB312                    NORMAL                         NONUNIQUE

TAB312                         IX02_TAB312                    NORMAL                         NONUNIQUE


TABLE_NAME                     INDEX_NAME                     COLUMN_NAME
------------------------------ ------------------------------ ------------------------------
TAB311                         TAB311_IX_SUB_ITEM_CODE        SUB_ITEM_CODE

TAB311                         TAB311_PK                      UNIQUE_ID
TAB311                         TAB311_PK                      SUB_ITEM_CODE

TAB312                         IX01_TAB312                    UNIQUE_ID
TAB312                         IX02_TAB312                    SUB_ITEM_CODE

TAB312                         IX01_TAB312                    SUB_ITEM_CODE

以下のようなデータを用意しました.

  1  SELECT
  2    unique_id
  3  FROM
  4    tab311
  5  WHERE
  6*   unique_id BETWEEN 1 AND 50

 UNIQUE_ID
----------
         1
         1
         1
         2
         2
         3
         4
         5
         6
         7
         8
         9
        10
        11
        12
        13
        14
        15
        16
        17
        18
        19
        20
        21
        22
        23
        24
        25
        26
        27
        28
        29
        30
        31
        32
        33
        34
        35
        36
        37
        38
        39
        40
        41
        42
        43
        44
        45
        46
        47
        48
        49
        50

53行が選択されました.


  1  SELECT
  2    unique_id
  3  FROM
  4    tab312
  5  WHERE
  6*   unique_id BETWEEN 25 AND 75

 UNIQUE_ID
----------
        25
        26
        27
        28
        29
        30
        31
        32
        33
        34
        35
        36
        37
        38
        39
        40
        41
        42
        43
        44
        45
        46
        47
        48
        49
        50
        51
        52
        53
        54
        55
        56
        57
        58
        59
        60
        61
        62
        63
        64
        65
        66
        67
        68
        69
        70
        71
        72
        73
        74
        75

51行が選択されました.

INTERSECにしてみました. 索引が利用できる程度の取得件数なので索引を利用したSORT UNIQNE NOSORTが実行されています.
状況によっては, このようなケースもあることを思えておきましょうね. 索引利用が妥当なのかは個別の条件に応じて判断していく必要があります.
この場合は問題はないでしょう. ポイントはIndex only scanで必要最小限の範囲をアクセスして, かつ, 索引を利用してソートを回避しているところですね.

 1  SELECT
  2    unique_id
  3  FROM
  4    tab311
  5  WHERE
  6    unique_id BETWEEN 1 AND 50
  7  INTERSECT
  8  SELECT
  9    unique_id
 10  FROM
 11    tab312
 12  WHERE
 13*   unique_id BETWEEN 25 AND 75

 UNIQUE_ID
----------
        25
        26
        27
        28
        29
        30
        31
        32
        33
        34
        35
        36
        37
        38
        39
        40
        41
        42
        43
        44
        45
        46
        47
        48
        49
        50

26行が選択されました.


実行計画
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 547955931

-----------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name        | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |             |    50 |   612 |     8  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  INTERSECTION       |             |       |       |            |          |
|   2 |   SORT UNIQUE NOSORT|             |       |       |            |          |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN | TAB311_PK   |    50 |   300 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   4 |   SORT UNIQUE NOSORT|             |       |       |            |          |
|*  5 |    INDEX RANGE SCAN | IX01_TAB312 |    52 |   312 |     3   (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------

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

   3 - access("UNIQUE_ID">=1 AND "UNIQUE_ID"<=50)
   5 - access("UNIQUE_ID">=25 AND "UNIQUE_ID"<=75)

おまけ, 19cでは INTERSECT ALLはサポートされいませんが, 実行計画の違いを見ておきましょう.

SCOTT@ORCL> select banner from v$version;

BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 19c Enterprise Edition Release 19.0.0.0.0 - Production

SCOTT@ORCL> @day1
  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4*   groupa

       NUM
----------
         1
         2
         2
         3
         4
         4
         5

7 rows selected.


  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4*   groupb

       NUM
----------
         0
         2
         3
         3
         4
         4
         4
         7

19cでは当然, シンタックスエラーです.

  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4    groupa
  5  INTERSECT ALL
  6  SELECT
  7    num
  8  FROM
  9*   groupb
INTERSECT ALL
          *
ERROR at line 5:
ORA-00928: missing SELECT keyword

21cでは, HASH操作が行われてましたが, 19cでは, HASHの代わりに, SORT UNIQUEが現れていますね. 興味深い違いです. それぞれのリリースで同一統計情報で操作が変化する点は, しっかり押さえておきましょう. 今後のチューニングに役立つかもしれませんよー.

  1  SELECT
  2    num
  3  FROM
  4    groupa
  5  INTERSECT
  6  SELECT
  7    num
  8  FROM
  9*   groupb

       NUM
----------
         2
         3
         4


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2012227029

------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation           | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT    |        |     7 |    45 |     8  (25)| 00:00:01 |
|   1 |  INTERSECTION       |        |       |       |            |          |
|   2 |   SORT UNIQUE       |        |     7 |    21 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL| GROUPA |     7 |    21 |     3   (0)| 00:00:01 |
|   4 |   SORT UNIQUE       |        |     8 |    24 |     4  (25)| 00:00:01 |
|   5 |    TABLE ACCESS FULL| GROUPB |     8 |    24 |     3   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------

参考）

19c UNION [ALL], INTERSECTおよびMINUS演算子

21c The Set Operators

ひとまず, Day 1の窓をあけた. 明日に続く.

最後に、今回は、ORDER BY句を付加していませんが、付けてくださいよ。ソートが必要な場合は！！！！

今回の例ではたまたま昇順に並んでいるだけですからね。

帰ってきた！　実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！　Oracle Database (全部俺） Advent Calendar 2022

Oracle Databaseの実行計画を中心にしていますが、他のDatabaseの実行計画も合わせて載せるかもしれません。

基本的に、全部俺で予定していますが、どうーーーしても、どうーーーしても、俺、私にも書かせろ！

という方は、ご連絡ください。:)

投稿日時 2022年11月10日 (木) 07時06分 Oracle, SQL, パフォーマンス, Advent Calendar | 固定リンク | 0 | コメント (0)

explain plan文 De 索引サイズ見積 / FAQ

久々の投稿ですw

というか、Oracle ACEのKPIを考えるとどうしても、こうなってしまう大人の事情。

今期一発目の投稿は、意外と知られていない？　explain plan文 De 索引サイズ見積。

統計情報などに依存はしますが、100億年に一度ぐらい、索引サイズどれぐらいになるかねぇ。みたいな聞かれかたしたときに、サクっとタイプして、ほれ！

と、Slackでなげかえしちゃって、飲みに行きましょうね。そこ必死にやるところじゃない時代なわけで。

では、21cもあるのですが、データ仕込むのめんどくさかったので、ありもの 19cの環境で試してみましょう。ちなみに、explain plan で索引サイズを見積もるのは私の記憶によると10gぐらいから使ってた記憶はあるので、昔からのOraclerだと知ってる方は多いはず。(もっと前からあるよーというツッコミ歓迎w）

表の存在とデータを大量に登録してあるtest表を使います。統計は最新化

[oracle@localhost ~]$ sqlplus scott/tiger

SQL*Plus: Release 19.0.0.0.0 - Production on Wed Jun 29 22:59:46 2022
Version 19.3.0.0.0

Copyright (c) 1982, 2019, Oracle.  All rights reserved.

Last Successful login time: Mon Jun 06 2022 21:39:58 -04:00

Connected to:
Oracle Database 19c Enterprise Edition Release 19.0.0.0.0 - Production
Version 19.3.0.0.0

SQL> desc test
Name　　　Null?                    Type
-------  ------------------------ -------- ----------------------------
NUM      NUMBER

SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SCOTT',tabname=>'TEST',cascade=>true,no_invalidate=>false);

PL/SQL procedure successfully completed.

explain plan文でcreate index文を解析します。索引は作成されないので、躊躇なくタイプしちゃってくださいw
解析が終わったら、utlxpls.sqlを実行すれば見積もりサイズを確認できます。

10m行登録してるのでそれなりのサイズになるようですね。243MB という見積もりがでました！

SQL> explain plan for create index test on test(num);

Explained.

SQL> @?/rdbms/admin/utlxpls

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 2829245909

-------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation              | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
-------------------------------------------------------------------------------
|   0 | CREATE INDEX STATEMENT |      |    10M|    57M|  9958  (1) | 00:00:01 |
|   1 |  INDEX BUILD NON UNIQUE| TEST |       |       |            |          |
|   2 |   SORT CREATE INDEX    |      |    10M|    57M|            |          |
|   3 |    TABLE ACCESS FULL   | TEST |    10M|    57M|  4414  (2) | 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Note
-----
- estimated index size: 243M bytes

14 rows selected.

SQL>

Explain plan文以外では、使い勝手が悪いというかタイプする文字数多くて嫌いな、DBMS_SPACE.CREATE_INDEX_COST()　があります。
以下のような無名PL/SQLブロックを書いておくか、あらかじめ俺俺関数(UDFね)として登録しておくと便利ですが、explain planでいいかなぁ。私はw

set serveroutput on
DECLARE
  used_bytes NUMBER;
  segment_bytes NUMBER;
BEGIN
  DBMS_SPACE.CREATE_INDEX_COST (
    ddl=> 'CREATE INDEX test ON test(num)'
    , used_bytes => used_bytes
    , alloc_bytes =>  segment_bytes
  );
  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Segment Size (MB) :'||segment_bytes/1024/1024);
  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Index data Size (MB) :'||used_bytes/1024/1024);
END;
/

Explain planより情報量は多いですが、セグメントサイズがどれぐらいになるか知りたいわけなので、他の情報は捨てちゃうことが多い感じはします。
DBMS_SPACE.CREATE_INDEX_COST()パッケージプロシージャでは 232MB という見積もり結果となりました。

SQL> set serveroutput on
SQL> l
  1  DECLARE
  2    used_bytes NUMBER;
  3    segment_bytes NUMBER;
  4  BEGIN
  5    DBMS_SPACE.CREATE_INDEX_COST (
  6    ddl=> 'CREATE INDEX test ON test(num)'
  7    , used_bytes => used_bytes
  8    , alloc_bytes =>  segment_bytes
  9    );
 10    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Segment Size (MB) :'||segment_bytes/1024/1024);
 11    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('Index data Size (MB) :'||used_bytes/1024/1024);
 12* END;
SQL> /
Segment Size (MB) :232
Index data Size (MB) :57.220458984375

PL/SQL procedure successfully completed.

SQL>

実際のセグメントサイズはどれぐらいでしょう？　実際に索引を作ったあとセグメントサイズをみてみました。

SQL> select segment_name,bytes/1024/1024 "MB" from user_segments where segment_name='TEST' and segment_type='INDEX';

SEGMENT_NAME                   MB
------------------------------ ----------
TEST                           192

SQL>

今年も半年すぎたけど、アドベントカレンダー全部俺をやるべきか悩む。まとめてアウトプットするので、ちびちびアウトプットするのとどちらがよいか。。。w

では、また。

投稿日時 2022年7月 1日 (金) 04時05分 Oracle, PL/SQL, FAQ, SQL | 固定リンク | 0 | コメント (0)

Did you know VirtualBox unsupported m1 mac?

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。。。

投稿日時 2022年4月15日 (金) 19時30分 Oracle, Rosetta, VirtualBox, M1 Mac | 固定リンク | 0 | コメント (0)

実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ No.35 - 似て非なるもの USE_CONCAT と OR_EXPANDヒントとパラレルクエリー

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。

投稿日時 2022年4月11日 (月) 12時00分 Oracle, チューニング, FAQ, SQL, パフォーマンス, Oracle Database 12c Release 2, Oracle Database 18c, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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

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。

LNNVL
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/sqlrf/LNNVL.html#GUID-FBCCE9B1-614E-45FA-8EE1-DFAA4F936867

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。

投稿日時 2022年4月 9日 (土) 17時58分 Oracle, Oracle以外のデータベース, FAQ, SQL | 固定リンク | 0 | コメント (0)

実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ No.34 - 似て非なるもの　USE_CONCAT　と　OR_EXPAND ヒントと　手書きSQLのレントゲンの見分け方

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

投稿日時 2022年4月 9日 (土) 16時19分 Oracle, チューニング, SQL, Oracle Database 11g, Oracle Database 11g Release 2, Oracle Database 12c release 1, パフォーマンス, Oracle Database 12c Release 2, Oracle Database 18c, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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。

投稿日時 2022年4月 7日 (木) 21時21分 Oracle, チューニング, FAQ, SQL, Oracle Database 11g, Oracle Database 11g Release 2, Oracle Database 12c release 1, パフォーマンス, Oracle Database 12c Release 2, Oracle Database 18c, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

実行計画は、SQL文のレントゲン写真だ！ No.32 - EXTERNAL TABLE ACCESS FULL / INMEMORY FULL

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。

投稿日時 2022年4月 1日 (金) 21時13分 Oracle, チューニング, FAQ, SQL, Oracle Database 12c release 1, パフォーマンス, Oracle Database 18c, Oracle Database 19c, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

Difference of Initialization Parameters between 19c (19.3.0.0.0) and 21c (21.3.0.0.0) - including hidden params

Previously on Mac De Oracle
前回は、21cではお約束のパラメータ増加傾向を確認しました。今回もお約束のパラメータ差分をw

新しいメジャーリリースでたらやっとかないとねw

利用しているSQLなどは、昔のエントリーにサンプルがあるので参考にしてみてください。（うまく動作しないなどあれば、コメント頂けると幸いです。細かく確認してないので）

作成した19cと21cのパラメータ差分は↓↓↓↓↓↓↓
Difference of Initialization Parameters between 19c (19.3.0.0.0) and 21c (21.3.0.0.0)

作成方法は、みなさん知っていると思うので省略してもいいかもしれないですがw　軽めに書いておきます。
19cのパラメータをcsv化して、21cでは外部表として使います（詳細は前述のリンク先エントリーで確認ください）

適当なディレクトリに19cのパラメータのcsvファイルを置いて、ディレクトリオブジェクトを作成したあとに、外部表を作成しています。

[oracle@localhost ~]$ pwd
/home/oracle
[oracle@localhost ~]$ mkdir exttab
[oracle@localhost ~]$
[oracle@localhost ~]$ sqlplus / as sysdba

SQL*Plus: Release 21.0.0.0.0 - Production on 水 3月 30 18:39:26 2022
Version 21.3.0.0.0

Copyright (c) 1982, 2021, Oracle.  All rights reserved.

Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production
Version 21.3.0.0.0
に接続されました。
SYS@ORCLCDB>
SYS@ORCLCDB> !ls -l exttab
合計 2688
-rw-r--r--. 1 oracle oinstall 2749046  3月 30 18:38 19.3.0.0.0.ksppi.csv

SYS@ORCLCDB>
SYS@ORCLCDB>
SYS@ORCLCDB> CREATE DIRECTORY ext_tab AS '/home/oracle/exttab';
SYS@ORCLCDB>
SYS@ORCLCDB> @cre_19c_paramtab
SYS@ORCLCDB>
SYS@ORCLCDB> !cat cre_19c_paramtab.sql
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'
  )
)
/

できたみたいなので、外部表を問い合わせてみましょう！　

SYS@ORCLCDB> select * from ksppi_19_3_0_0_0 fetch first 10 rows only;

KSPPINM                                     KSPPDESC
------------------------------------------- -------------------------------------------------------------------
_appqos_qt                                  System Queue time retrieval interval
_appqos_po_multiplier                       Multiplier for PC performance objective value
_appqos_cdb_setting                         QoSM CDB Performance Class Setting
_ior_serialize_fault                        inject fault in the ior serialize code
_shutdown_completion_timeout_mins           minutes for shutdown operation to wait for sessions to complete
_inject_startup_fault                       inject fault in the startup code
_session_modp_list                          send session's modified parameter list to client
_wait_outlier_detection_enable              Enable wait outlier detection module?
_wait_outlier_event_names                   Wait events to watch for outliers
_wait_outlier_lambda_x1000                  Lambda (in thousands) to compute outliers

10行が選択されました。

最後に、htmlファイル形式で差分を取った結果を出力します :)
簡単ですよね　:)

以前作ったものを多少変更しただけ。

[oracle@localhost ~]$ cat get_diff.sql
col "19c 19.3.0.0.0" for a17
col "21c 21.3.0.0.0" for a17
set pagesize 10000
set timi off
set feed off
set markup html on spool on
spo param-diff.html
SELECT
	CASE
		WHEN prev.ksppinm = curr.ksppinm
		OR (
			prev.ksppinm IS NULL
			AND curr.ksppinm IS NOT NULL
		)
		THEN curr.ksppinm
		ELSE prev.ksppinm
	END AS ksppinm
	,CASE
		WHEN prev.ksppinm = curr.ksppinm THEN '○'
		WHEN prev.ksppinm IS NOT NULL AND curr.ksppinm IS NULL THEN '○'
		ELSE 'n/a'
	END AS "19c 19.3.0.0.0"
	,CASE
		WHEN prev.ksppinm = curr.ksppinm THEN '○'
		WHEN prev.ksppinm IS NULL AND curr.ksppinm IS NOT NULL THEN '○'
		ELSE 'n/a'
	END AS "21c 21.3.0.0.0"
	,CASE
		WHEN prev.ksppdesc = curr.ksppdesc THEN curr.ksppdesc
		WHEN prev.ksppinm IS NULL AND curr.ksppinm IS NOT NULL THEN curr.ksppdesc
		WHEN prev.ksppinm iS NOT NULL AND curr.ksppinm IS NULL
			THEN prev.ksppdesc
			ELSE prev.ksppdesc
	END AS kspdesc
	,CASE
		WHEN prev.ksppdesc = curr.ksppdesc
			OR (prev.ksppinm IS NULL AND curr.ksppinm IS NOT NULL)
			OR (prev.ksppinm IS NOT NULL AND curr.ksppinm IS NULL)
		THEN NULL
		ELSE curr.ksppdesc
	END AS "New description"
FROM
	(
		SELECT * FROM x$ksppi WHERE con_id = 0
	) curr
FULL OUTER JOIN ksppi_19_3_0_0_0 prev
ON
	curr.ksppinm = prev.ksppinm
ORDER BY
	1
;
spool off
set feed on
set markup html off

実行するとこんな感じで HTML ファイルの出来上がり！！

SYS@ORCLCDB> @get_diff.sql
...略...
are XML DB events enabled
</td>
<td>
 
</td>
</tr>
</table>
<p>
SYS@ORCLCDB>

さて、次は、再び、実行計画というレントゲンのお話に戻りますかw　

投稿日時 2022年3月31日 (木) 17時52分 Oracle, FAQ, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

21cの初期化パラメータ数や隠しパラメータ数変化

もうお約束になった感じですが、
21c環境を作ったので、お約束のパラメータ数差分確認を。増えることはあっても減ることは無いですよね。

09:31:44 SYS@ORCLCDB> select banner_full from v$version;

BANNER_FULL
------------------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production　Version 21.3.0.0.0

いい感じで、隠しパラメータが増加してますよね。もう手に負えない数ですけども。　それ以外は、びっくりするほどの増加ではないですね。増えてはいますが。

CATEGORY                                 Num Of Parameters
---------------------------------------- -----------------
1. Single underscore parameters                       5486
2. Double underscore parameters                         32
3. Non hidden parameters                               479
                                         -----------------
Total                                                 5997

リリース毎の各パラメータ数の変化をまとめたグラフ

さて、次回は、19cと21cのパラメータ差分。（新バージョンリリースされたあとのルーティーンになってきたw

投稿日時 2022年3月31日 (木) 07時19分 Oracle, FAQ, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

Oracle Database 21c EE for Linux on VirtualBox 6.1

諸事情w　によりまだやってなかった Oracle Database 21c　お遊び環境構築しました。今の所 VirtualBox向けrebuildなのはなさそうなので、400億年振りにw　Linuxインストールから実施w　とはいっても、インストール含め楽すぎて良いですね。(preinstallな方しか試して無いですが)

これで、またパラメータ数比較もできる:)

環境
VirtualBox (現時点の最新版 6.1 for macOS intel)
https://www.virtualbox.org/

Oracle Linux Installation Media (今回は8.4を使った)
https://yum.oracle.com/oracle-linux-isos.html

Oracle Database 21c (21.3) for Linux x86-64 (RPM)
https://www.oracle.com/database/technologies/oracle21c-linux-downloads.html

VirtualBoxのバージョン確認

discus-mother:~ oracle$ VBoxManage -v
6.1.32r149290

Oracle Linux 8.4のVM作成（ここは本題じゃないので省略）

Oracle Linuxのバージョン確認

[master@localhost ~]$ uname -rv
5.4.17-2102.201.3.el8uek.x86_64 #2 SMP Fri Apr 23 09:05:57 PDT 2021
[master@localhost ~]$
[master@localhost ~]$ cat /etc/redhat-release
Red Hat Enterprise Linux release 8.4 (Ootpa)
[master@localhost ~]$ cat /etc/oracle-release
Oracle Linux Server release 8.4
[master@localhost ~]$

Oracle Database 21c EE 21.3.0.0.0のインストール

大人の事情w　インストールからやるのかなり久々な上に、rpmでやるのは初！！！！　しかも環境変数のあたり、ちょいと忘れているので怪しい（でツッコミ歓迎w）

では、first attempting... rpmは事前にダウンロード済み

master@localhost ~]$ ll -h oracle-database-ee-21c-1.0-1.ol8.x86_64.rpm
-rw-r--r--. 1 master master 2.6G  3月 29 03:07 oracle-database-ee-21c-1.0-1.ol8.x86_64.rpm

Install

[master@localhost ~]$ sudo dnf install oracle-database-ee-21c-1.0-1.ol8.x86_64.rpm
メタデータの期限切れの最終確認: 1:30:07 時間前の 2022年03月29日 02時07分01秒 に実施しました。
依存関係が解決しました。
======================================================================================================================
 パッケージ                          アーキテクチャー          バージョン                    リポジトリー               サイズ
======================================================================================================================
インストール:
 oracle-database-ee-21c                   x86_64       1.0-1                         @commandline               2.6 G
依存関係のインストール:
 compat-openssl10                         x86_64       1:1.0.2o-3.el8                ol8_appstream              1.1 M
 ksh                                      x86_64       20120801-254.0.1.el8          ol8_appstream              927 k
 libnsl                                   x86_64       2.28-151.0.1.el8              ol8_baseos_latest          102 k
 oracle-database-preinstall-21c           x86_64       1.0-1.el8                     ol8_appstream               30 k

トランザクションの概要
======================================================================================================================
インストール  5 パッケージ

合計サイズ: 2.6 G
インストール後のサイズ: 7.1 G
これでよろしいですか? [y/N]: y
パッケージのダウンロード:
[SKIPPED] libnsl-2.28-151.0.1.el8.x86_64.rpm: Already downloaded
[SKIPPED] compat-openssl10-1.0.2o-3.el8.x86_64.rpm: Already downloaded
[SKIPPED] ksh-20120801-254.0.1.el8.x86_64.rpm: Already downloaded
[SKIPPED] oracle-database-preinstall-21c-1.0-1.el8.x86_64.rpm: Already downloaded
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
合計                                                                                 217 MB/s | 2.2 MB     00:00
トランザクションの確認を実行中
トランザクションの確認に成功しました。
トランザクションのテストを実行中
トランザクションのテストに成功しました。
トランザクションを実行中
  準備           :                                                                                          1/1
  インストール中   : ksh-20120801-254.0.1.el8.x86_64                                                          1/5
  scriptletの実行中: ksh-20120801-254.0.1.el8.x86_64                                                         1/5
  インストール中   : compat-openssl10-1:1.0.2o-3.el8.x86_64                                                   2/5
  scriptletの実行中: compat-openssl10-1:1.0.2o-3.el8.x86_64                                                  2/5
/sbin/ldconfig: /etc/ld.so.conf.d/kernel-5.4.17-2102.201.3.el8uek.x86_64.conf:6: hwcap directive ignored

  インストール中   : libnsl-2.28-151.0.1.el8.x86_64                                                           3/5
  インストール中   : oracle-database-preinstall-21c-1.0-1.el8.x86_64                                          4/5
  scriptletの実行中: oracle-database-ee-21c-1.0-1.x86_64                                                     5/5
  インストール中   : oracle-database-ee-21c-1.0-1.x86_64                                                      5/5
  scriptletの実行中: oracle-database-ee-21c-1.0-1.x86_64                                                     5/5
[INFO] Executing post installation scripts...
[INFO] Oracle home installed successfully and ready to be configured.
To configure a sample Oracle Database you can execute the following service
configuration script as root: /etc/init.d/oracledb_ORCLCDB-21c configure

  scriptletの実行中: oracle-database-preinstall-21c-1.0-1.el8.x86_64                                         5/5
  scriptletの実行中: oracle-database-ee-21c-1.0-1.x86_64                                                     5/5
/sbin/ldconfig: /etc/ld.so.conf.d/kernel-5.4.17-2102.201.3.el8uek.x86_64.conf:6: hwcap directive ignored

  検証             : libnsl-2.28-151.0.1.el8.x86_64                                                         1/5
  検証             : compat-openssl10-1:1.0.2o-3.el8.x86_64                                                 2/5
  検証             : ksh-20120801-254.0.1.el8.x86_64                                                        3/5
  検証             : oracle-database-preinstall-21c-1.0-1.el8.x86_64                                        4/5
  検証             : oracle-database-ee-21c-1.0-1.x86_64                                                    5/5

インストール済み:
  compat-openssl10-1:1.0.2o-3.el8.x86_64 ksh-20120801-254.0.1.el8.x86_64
  libnsl-2.28-151.0.1.el8.x86_64 oracle-database-ee-21c-1.0-1.x86_64
  oracle-database-preinstall-21c-1.0-1.el8.x86_64

完了しました!
[master@localhost ~]$

Configure
今回は、preinstallを構成します。カスタムな構成は今の所必要ないので。

[root@localhost ~]# cd /etc/init.d
[root@localhost init.d]# ll
合計 40
-rw-r--r--. 1 root root  1161  5月 19  2021 README
-rw-r--r--. 1 root root 18434  2月 15  2021 functions
-rwx------. 1 root root  1281  7月 13  2021 oracle-database-preinstall-21c-firstboot
-r-xr-xr-x. 1 root root 11307  7月 27  2021 oracledb_ORCLCDB-21c
[root@localhost init.d]#
[root@localhost ~]# /etc/init.d/oracledb_ORCLCDB-21c configure
Configuring Oracle Database ORCLCDB.
DB操作の準備
8%完了
データベース・ファイルのコピー中
31%完了
Oracleインスタンスの作成および起動中
32%完了
36%完了
40%完了
43%完了
46%完了
データベース作成の完了
51%完了
54%完了
プラガブル・データベースの作成
58%完了
77%完了
構成後アクションの実行
100%完了
データベースの作成が完了しました。詳細は、次の場所にあるログ・ファイルを参照してください:
/opt/oracle/cfgtoollogs/dbca/ORCLCDB。
データベース情報:
グローバル・データベース名:ORCLCDB
システム識別子(SID):ORCLCDB
詳細はログ・ファイル"/opt/oracle/cfgtoollogs/dbca/ORCLCDB/ORCLCDB.log"を参照してください。

Database configuration completed successfully. The passwords were auto generated,
you must change them by connecting to the database using 'sqlplus / as sysdba' as the oracle user.
[root@localhost ~]#

おおおおおおーーー、起動してるーーーー！！ 21c　楽だw

いろいろ見ていくと、oracleユーザーや必要なグループの作成等はおこなわれているが、なぜか、home directoryが存在しなかった(ご愛嬌ってところかw)

ということで、なぜか存在しなかったホームディレクトリ作成とパスワードを変更して、.bash_profileに、ほぼ忘れかけてた環境変数設定など。（漏れてないかな。。w）

[root@localhost ~]# cat /etc/passwd | grep oracle
oracle:x:54321:54321::/home/oracle:/bin/bash
[root@localhost ~]#
[root@localhost ~]# mkdir -p /home/oracle
[root@localhost ~]# chown oracle:oinstall /home/oracle
[root@localhost ~]# passwd oracle
ユーザー oracle のパスワードを変更。
新しいパスワード:
新しいパスワードを再入力してください:
passwd: すべての認証トークンが正しく更新できました。
[root@localhost ~]# su - oracle
[oracle@localhost ~]$ cat .bash_profile
export ORACLE_BASE=/opt/oracle
export ORACLE_BASE_CONFIG=$ORACLE_BASE/dbs
export ORACLE_HOME=$ORACLE_BASE/product/21c/dbhome_1
export PATH=$PATH:$ORACLE_HOME/bin
export ORACLE_SID=ORCLCDB
export NLS_LANG=Japanese_Japan.UTF8
export ORA_NLS10=$ORACLE_HOME/nls/data
[oracle@localhost ~]$ . .bash_profile
[oracle@localhost ~]$

そして、忘れる前にやっときましょうw　glogin.sqlでSQL*Plusの環境を整えると。

[oracle@localhost ~]$ cat $ORACLE_HOME/sqlplus/admin/glogin.sql
--
-- Copyright (c) 1988, 2005, Oracle.  All Rights Reserved.
--
-- NAME
--   glogin.sql
--
-- DESCRIPTION
--   SQL*Plus global login "site profile" file
--
--   Add any SQL*Plus commands here that are to be executed when a
--   user starts SQL*Plus, or uses the SQL*Plus CONNECT command.
--
-- USAGE
--   This script is automatically run
--
set linesize 300
set pagesize 1000
set timi on
set time on
set tab off
define _EDITOR=vi
set sqlp "_user""@""_connect_identifier> "
[oracle@localhost ~]$

SQL*Plusで接続！！！

[oracle@localhost ~]$ sqlplus / as sysdba

SQL*Plus: Release 21.0.0.0.0 - Production on 火 3月 29 06:14:52 2022
Version 21.3.0.0.0

Copyright (c) 1982, 2021, Oracle.  All rights reserved.


Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production
Version 21.3.0.0.0
に接続されました。
06:14:52 SYS@ORCLCDB> show pdbs

    CON_ID CON_NAME                       OPEN MODE  RESTRICTED
---------- ------------------------------ ---------- ----------
         2 PDB$SEED                       READ ONLY  NO
         3 ORCLPDB1                       READ WRITE NO
06:14:57 SYS@ORCLCDB>
06:14:58 SYS@ORCLCDB>
06:14:58 SYS@ORCLCDB>
06:15:26 SYS@ORCLCDB> select banner_full from v$version;

BANNER_FULL
-------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production
Version 21.3.0.0.0


経過: 00:00:00.00
06:15:40 SYS@ORCLCDB> exit

Lisenerの状態も見ておきましょう

[oracle@localhost ~]$ lsnrctl status

LSNRCTL for Linux: Version 21.0.0.0.0 - Production on 29-3月 -2022 07:09:29

Copyright (c) 1991, 2021, Oracle.  All rights reserved.

(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=localhost)(PORT=1521)))に接続中
リスナーのステータス
------------------------
別名                      LISTENER
バージョン                TNSLSNR for Linux: Version 21.0.0.0.0 - Production
開始日                    29-3月 -2022 03:57:55
稼働時間                  0 日 3 時間 11 分 34 秒
トレース・レベル          off
セキュリティ              ON: Local OS Authentication
SNMP                      OFF
パラメータ・ファイル      /opt/oracle/homes/OraDBHome21cEE/network/admin/listener.ora
ログ・ファイル            /opt/oracle/diag/tnslsnr/localhost/listener/alert/log.xml
リスニング・エンドポイントのサマリー...
  (DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=tcp)(HOST=localhost)(PORT=1521)))
  (DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=ipc)(KEY=EXTPROC1521)))
  (DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=tcps)(HOST=localhost)(PORT=5500))
  (Security=(my_wallet_directory=/opt/oracle/admin/ORCLCDB/xdb_wallet))(Presentation=HTTP)(Session=RAW))
サービスのサマリー...
サービス"ORCLCDB"には、1件のインスタンスがあります。
  インスタンス"ORCLCDB"、状態READYには、このサービスに対する1件のハンドラがあります...
サービス"ORCLCDBXDB"には、1件のインスタンスがあります。
  インスタンス"ORCLCDB"、状態READYには、このサービスに対する1件のハンドラがあります...
サービス"db57eedbd976b81ce055000000000001"には、1件のインスタンスがあります。
  インスタンス"ORCLCDB"、状態READYには、このサービスに対する1件のハンドラがあります...
サービス"orclpdb1"には、1件のインスタンスがあります。
  インスタンス"ORCLCDB"、状態READYには、このサービスに対する1件のハンドラがあります...
コマンドは正常に終了しました。
[oracle@localhost ~]$

停止してみましょう！

おっと、systemctlで起動停止というところまではやってくれないのか... ということで、自分で止めましょうw　あとで作ろう。。w

[master@localhost ~]$ sudo service oracle stop
[sudo] master のパスワード:
Redirecting to /bin/systemctl stop oracle.service
Failed to stop oracle.service: Unit oracle.service not loaded.
[master@localhost ~]$ sudo su - oracle
[oracle@localhost ~]$ sqlplus / as sysdba

SQL*Plus: Release 21.0.0.0.0 - Production on 火 3月 29 07:16:55 2022
Version 21.3.0.0.0

Copyright (c) 1982, 2021, Oracle.  All rights reserved.

Oracle Database 21c Enterprise Edition Release 21.0.0.0.0 - Production
Version 21.3.0.0.0
に接続されました。
07:16:55 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。
07:17:01 SYS@ORCLCDB>

インストール楽すぎて、ワロタ。

一気に桜が咲いた。がいつまでもつのだろう。今年は東北方面も開花が早そうで、GWはもう葉桜だろうな。
では

投稿日時 2022年3月30日 (水) 17時35分 Oracle, Mac, Linux, FAQ, VirtualBox, Oracle Database 21c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

小ネタ : Live SQL! でもexplain plan を使う

Oracle Live SQL

でauto traceはできないけど、explain plan for文で解析した後に

SELECT plan_table_output FROMTABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY(upper('plan_table'),null,'typical'));

を実行すればできます!
新たな気づき :)

PLAN_TABLEは大文字にするところがポイントです！

ちなみに、

誰がどんな名前のペットを飼っているのかな？解答編 / JPOUG Advent Calendar Day 23
のSQL文は全て実行できた！
ただ、まだ 21cではなくて、19cですね　21c版出るのだろうか...

投稿日時 2022年3月26日 (土) 11時56分 Oracle, FAQ, Oracle Database 19c, Oracle Cloud, Live SQL | 固定リンク | 0 | コメント (0)

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)

さて、実行計画のバリエーションの数だけ、レントゲンはありますよー（まだネタには余裕があるw）

ということで、今回は、12c前後で変化したところを見ておきたいと思います。

タイトルにも書いた

TEMP TABLE TRANSFORMATION
  LOAD AS SELECT (CURSOR DURATION MEMORY)

は、12c以降のリリースから見られるWITH CTEで繰り返し利用されることが自明で性能改善につながると想定される場合に、一時表にマテリアライズされたときのオペレーションですよね。
（みなさんご存知だとおもいます。

12c以降のリリースしか利用したことのない方は、気づかないと思いますが、11gまで少々違いました。

TEMP TABLE TRANSFORMATION
　　LOAD AS SELECT

違いといっても、CURSOR DURATION MEMORY があるかないかなのですがw、細かい改善の一つでだよね。と。

ちょうど良いネタなので、昨年末のAdvent CalendarのSQL文と実行計画でバージョン間のレントゲン写真の差を確認しておきましょう:)

まず、一つまえの 19cから。
Oracle Database 19c Enterprise Edition Release 19.0.0.0.0 - Production

Id=2のオペレーションは、LOAD AS SELECT (CURSOR DURATION MEMORY)　ですね。

もう一点、Predicate Informationセクションには、/*+ CACHE ("T1") */　というヒントが内部的に利用されていますね。ふーむ。
また、アダプティブな挙動もレポートされていないようですね。計画自体もindex only scanですし、まあ、想定通りというところですね。

参考までに、OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING = 2 と。デフォルトのままです。

CURSOR DURATION MEMORYの挙動については、
SQLチューニング・ガイド cursor-duration一時表

にあるように、シリアル実行では、PGAを利用するようですね。パラレルだと違うのか... でいずれもメモリ上に乗らなくなると、一時セグメントがストレージ上に確保されると記載されているのでTEMP表領域が利用されそうですね。
メモリに余裕があり、かつ、繰り返し参照されるケースでは効果はありそうですよね。ストレージに落ちてしまうと、direct path read from tempが発生するでしょうし、ストレージを繰り返しアクセスするかしないかの違いは大きいかも。
とはいえ、WITH句のCTEで性能改善を狙うケースでポイントになるところは同じなので、その点は忘れないようにしておきたいところですね。（例外は巨大なSQLで可読性向上を目的とした場合ぐらい）

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3964084889

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                                | Name                      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT                         |                           |     7 |   553 |    12   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TEMP TABLE TRANSFORMATION               |                           |       |       |            |          |
|   2 |   LOAD AS SELECT (CURSOR DURATION MEMORY)| SYS_TEMP_0FD9D6640_6FF953 |       |       |            |          |
|   3 |    WINDOW SORT                           |                           |     7 |   119 |     8   (0)| 00:00:01 |
|   4 |     NESTED LOOPS                         |                           |     7 |   119 |     8   (0)| 00:00:01 |
|   5 |      NESTED LOOPS                        |                           |     7 |    77 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   6 |       INDEX FULL SCAN                    | SYS_C0012896              |     4 |    24 |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  7 |       INDEX FAST FULL SCAN               | SYS_C0012900              |     2 |    10 |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  8 |      INDEX FAST FULL SCAN                | SYS_C0012898              |     1 |     6 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   9 |   LOAD AS SELECT (CURSOR DURATION MEMORY)| SYS_TEMP_0FD9D6641_6FF953 |       |       |            |          |
|  10 |    WINDOW SORT                           |                           |     7 |   371 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 11 |     FILTER                               |                           |       |       |            |          |
|  12 |      VIEW                                |                           |     7 |   371 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  13 |       TABLE ACCESS FULL                  | SYS_TEMP_0FD9D6640_6FF953 |     7 |   119 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 14 |      VIEW                                |                           |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  15 |       TABLE ACCESS FULL                  | SYS_TEMP_0FD9D6640_6FF953 |     7 |   119 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 16 |      VIEW                                |                           |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  17 |       TABLE ACCESS FULL                  | SYS_TEMP_0FD9D6640_6FF953 |     7 |   119 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  18 |   VIEW                                   |                           |     7 |   553 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  19 |    WINDOW SORT                           |                           |     7 |   371 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 20 |     FILTER                               |                           |       |       |            |          |
|  21 |      VIEW                                |                           |     7 |   371 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  22 |       TABLE ACCESS FULL                  | SYS_TEMP_0FD9D6641_6FF953 |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 23 |      VIEW                                |                           |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  24 |       TABLE ACCESS FULL                  | SYS_TEMP_0FD9D6641_6FF953 |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 25 |      VIEW                                |                           |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  26 |       TABLE ACCESS FULL                  | SYS_TEMP_0FD9D6641_6FF953 |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   7 - filter("NAME"='Scott' AND "ANIMALS"."KIND"='Snake' OR "NAME"='Steve' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' OR "NAME"='Hiro' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Turtle' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' OR
              "NAME"='Larry' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake')
   8 - filter(("OWNERS"."NAME"='Hiro' AND "PETS"."NAME"='Tiger' OR "OWNERS"."NAME"<>'Hiro' AND
              "PETS"."NAME"<>'Tiger') AND ("NAME"='Wendy' AND "KIND"='Dog' OR "NAME"='Tiger' AND "KIND"<>'Dog' AND
              "KIND"<>'Turtle' OR "NAME"='Lisa' AND "KIND"<>'Snake' AND "KIND"<>'Dog' OR "NAME"='Taro' AND "KIND"<>'Dog'))
  11 - filter("NUM_OF_ROWS"=1 OR "NUM_OF_ROWS">1 AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+ CACHE ("T1") */
              "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3" "ANIMAL_KIND" FROM
              "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6640_6FF953" "T1") "UNKNOWN_PET_OWNERS" WHERE "PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1) AND
              NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+ CACHE ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2"
              "PET_NAME","C3" "ANIMAL_KIND" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6640_6FF953" "T1") "UNKNOWN_PET_OWNERS" WHERE
              "ANIMAL_KIND"=:B2 AND "NUM_OF_ROWS"=1))
  14 - filter("PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
  16 - filter("ANIMAL_KIND"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
  20 - filter("NUM_OF_ROWS"=1 OR "NUM_OF_ROWS">1 AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+ CACHE ("T1") */
              "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3" "ANIMAL_KIND" FROM
              "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6641_6FF953" "T1") "TEMP_PET_OWNERS" WHERE "PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1) AND  NOT
              EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+ CACHE ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3"
              "ANIMAL_KIND" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6641_6FF953" "T1") "TEMP_PET_OWNERS" WHERE "ANIMAL_KIND"=:B2 AND

              "NUM_OF_ROWS"=1))
  23 - filter("PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
  25 - filter("ANIMAL_KIND"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)

Statistics
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          0  db block gets
         49  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
        922  bytes sent via SQL*Net to client
       2090  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          3  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          4  rows processed

では次、12R1の場合です。(12R2は19cと同じなので省略)
Oracle Database 12c Enterprise Edition Release 12.1.0.2.0 - 64bit Production

基本的にデフォルト設定のままなので、　OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING = 2　でもろもろ止めたりしていませんw

12cR2以降との違いの１つめ！
12cR1では、CURSOR DURATION MEMORY　オペレーションがありません！！　

12cR2以降との違いの２つめ！
/*+ CACHE ("T1") */ではなく、/*+ CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */　という一時表専用のヒントが担っている点。
CACHE_TEMP_TABLEヒントって解説がないヒントなのですが、12cR2以降はCACHEヒントという解説のある通常の表と同じヒントに置き換えられいますね。一時表だけ特別なわけではないので統一したのでしょうか（中の人のみぞ知るw）

Note部分にもでてますが、動的統計とプランディレクティブが動いてますね。再起コールが減らないのもその影響のようです。19cの挙動とは興味深い違いですね。データ量が多くなった場合にどう変化するのかなという気はしますがw

ちなみに、この挙動は、11cR2とくらべて、プランディレクティブが無い以外の挙動は同じ。

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3787387246

--------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                  | Name                      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT           |                           |     7 |   448 |    13   (8)| 00:00:01 |
|   1 |  TEMP TABLE TRANSFORMATION |                           |       |       |            |          |
|   2 |   LOAD AS SELECT           | SYS_TEMP_0FD9D6647_566AED |       |       |            |          |
|   3 |    WINDOW SORT             |                           |     8 |   136 |     8   (0)| 00:00:01 |
|   4 |     NESTED LOOPS           |                           |     8 |   136 |     8   (0)| 00:00:01 |
|   5 |      NESTED LOOPS          |                           |     8 |    88 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   6 |       INDEX FULL SCAN      | SYS_C0014925              |     4 |    24 |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  7 |       INDEX FAST FULL SCAN | SYS_C0014929              |     2 |    10 |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  8 |      INDEX FAST FULL SCAN  | SYS_C0014927              |     1 |     6 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   9 |   LOAD AS SELECT           | SYS_TEMP_0FD9D6648_566AED |       |       |            |          |
|  10 |    WINDOW SORT             |                           |     7 |   371 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 11 |     FILTER                 |                           |       |       |            |          |
|  12 |      VIEW                  |                           |     7 |   371 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  13 |       TABLE ACCESS FULL    | SYS_TEMP_0FD9D6647_566AED |     7 |   119 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 14 |      VIEW                  |                           |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  15 |       TABLE ACCESS FULL    | SYS_TEMP_0FD9D6647_566AED |     7 |   119 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 16 |      VIEW                  |                           |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  17 |       TABLE ACCESS FULL    | SYS_TEMP_0FD9D6647_566AED |     7 |   119 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  18 |   SORT ORDER BY            |                           |     7 |   448 |     3  (34)| 00:00:01 |
|* 19 |    FILTER                  |                           |       |       |            |          |
|  20 |     VIEW                   |                           |     7 |   448 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  21 |      TABLE ACCESS FULL     | SYS_TEMP_0FD9D6648_566AED |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 22 |     VIEW                   |                           |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  23 |      TABLE ACCESS FULL     | SYS_TEMP_0FD9D6648_566AED |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 24 |     VIEW                   |                           |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  25 |      TABLE ACCESS FULL     | SYS_TEMP_0FD9D6648_566AED |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |


--------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

   7 - filter("OWNERS"."NAME"='Scott' AND "ANIMALS"."KIND"='Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Steve'
              AND "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Hiro' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Turtle' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Larry' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Snake')
   8 - filter(("OWNERS"."NAME"='Hiro' AND "PETS"."NAME"='Tiger' OR "OWNERS"."NAME"<>'Hiro' AND
              "PETS"."NAME"<>'Tiger') AND ("PETS"."NAME"='Wendy' AND "ANIMALS"."KIND"='Dog' OR
              "PETS"."NAME"='Tiger' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Turtle' OR
              "PETS"."NAME"='Lisa' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' OR
              "PETS"."NAME"='Taro' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Dog'))
  11 - filter("NUM_OF_ROWS"=1 OR "NUM_OF_ROWS">1 AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+
              CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3"
              "ANIMAL_KIND" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6647_566AED" "T1") "PET_OWNER_UNKNOWN" WHERE
              "PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1) AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+
              CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3"
              "ANIMAL_KIND" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6647_566AED" "T1") "PET_OWNER_UNKNOWN" WHERE
              "ANIMAL_KIND"=:B2 AND "NUM_OF_ROWS"=1))
  14 - filter("PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
  16 - filter("ANIMAL_KIND"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
  19 - filter("NUM_OF_ROWS"=1 OR "NUM_OF_ROWS">1 AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+
              CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3"
              "ANIMAL_KIND" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6648_566AED" "T1") "PET_OWNERS" WHERE "PET_NAME"=:B1
              AND "NUM_OF_ROWS"=1) AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+ CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */
              "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3" "ANIMAL_KIND" FROM
              "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6648_566AED" "T1") "PET_OWNERS" WHERE "ANIMAL_KIND"=:B2 AND
              "NUM_OF_ROWS"=1))
  22 - filter("PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
  24 - filter("ANIMAL_KIND"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)

Note
-----
   - dynamic statistics used: dynamic sampling (level=2)
   - 5 Sql Plan Directives used for this statement

Statistics
----------------------------------------------------------
          4  recursive calls
         36  db block gets
        126  consistent gets
          2  physical reads
       1160  redo size
        811  bytes sent via SQL*Net to client
        552  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          3  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          4  rows processed

そして、最後は、私の環境で最も古いOracle 11.1.0.7

Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.1.0.7.0 - 64bit Production

わかっちゃいたけど、オプティマイザの進化が見えて嬉しいですねw

なかなか苦しい実行計画ですね。これは。。。w

Index only Scanにはなっていますが、マテリアライズする部分の実行計画が.. オプティマイザありがとう。（主に最新版のほうですけどw）

本題にもどると、このリリースではCURSOR DURATION MEMORYがないのは当然ですが、CACHE_TEMP_TABLEヒントが利用されているという点に関しては、12cR1と同じ
そして、アダプティブな挙動も一切ない自体の実行計画ですね。ここには戻りたくないですよね。みなさんw

アダプティブな挙動はないにしても、再起コールがおおいし、実行計画が行けてないのでヒントで補正してみたくなりますよねw

Plan hash value: 3067991639

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                    | Name                      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT             |                           |     7 |   448 |    14  (15)| 00:00:01 |
|   1 |  TEMP TABLE TRANSFORMATION   |                           |       |       |            |          |
|   2 |   LOAD AS SELECT             |                           |       |       |            |          |
|   3 |    WINDOW SORT               |                           |     8 |   240 |     9  (12)| 00:00:01 |
|   4 |     CONCATENATION            |                           |       |       |            |          |
|   5 |      NESTED LOOPS            |                           |     7 |   210 |     7   (0)| 00:00:01 |
|   6 |       NESTED LOOPS           |                           |     9 |   225 |     7   (0)| 00:00:01 |
|   7 |        NESTED LOOPS          |                           |     5 |   100 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   8 |         NESTED LOOPS         |                           |     7 |   105 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   9 |          NESTED LOOPS        |                           |     4 |    40 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  10 |           INDEX FULL SCAN    | SYS_C009964               |     4 |    20 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 11 |           INDEX UNIQUE SCAN  | SYS_C009964               |     1 |     5 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 12 |          INDEX FAST FULL SCAN| SYS_C009962               |     2 |    10 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 13 |         INDEX UNIQUE SCAN    | SYS_C009962               |     1 |     5 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 14 |        INDEX FAST FULL SCAN  | SYS_C009960               |     2 |    10 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 15 |       INDEX UNIQUE SCAN      | SYS_C009960               |     1 |     5 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  16 |      NESTED LOOPS            |                           |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  17 |       NESTED LOOPS           |                           |     2 |    50 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  18 |        NESTED LOOPS          |                           |     1 |    20 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  19 |         NESTED LOOPS         |                           |     1 |    15 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  20 |          NESTED LOOPS        |                           |     1 |    10 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 21 |           INDEX UNIQUE SCAN  | SYS_C009962               |     1 |     5 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 22 |           INDEX UNIQUE SCAN  | SYS_C009960               |     1 |     5 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 23 |          INDEX UNIQUE SCAN   | SYS_C009962               |     4 |    20 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 24 |         INDEX UNIQUE SCAN    | SYS_C009960               |     4 |    20 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 25 |        INDEX FULL SCAN       | SYS_C009964               |     2 |    10 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 26 |       INDEX UNIQUE SCAN      | SYS_C009964               |     1 |     5 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  27 |   LOAD AS SELECT             |                           |       |       |            |          |
|  28 |    WINDOW SORT               |                           |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 29 |     FILTER                   |                           |       |       |            |          |
|  30 |      VIEW                    |                           |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  31 |       TABLE ACCESS FULL      | SYS_TEMP_0FD9D660C_11BDA4 |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 32 |      VIEW                    |                           |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  33 |       TABLE ACCESS FULL      | SYS_TEMP_0FD9D660C_11BDA4 |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 34 |      VIEW                    |                           |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  35 |       TABLE ACCESS FULL      | SYS_TEMP_0FD9D660C_11BDA4 |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  36 |   SORT ORDER BY              |                           |     7 |   448 |     3  (34)| 00:00:01 |
|* 37 |    FILTER                    |                           |       |       |            |          |
|  38 |     VIEW                     |                           |     7 |   448 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  39 |      TABLE ACCESS FULL       | SYS_TEMP_0FD9D660D_11BDA4 |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 40 |     VIEW                     |                           |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  41 |      TABLE ACCESS FULL       | SYS_TEMP_0FD9D660D_11BDA4 |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 42 |     VIEW                     |                           |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  43 |      TABLE ACCESS FULL       | SYS_TEMP_0FD9D660D_11BDA4 |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

  11 - access("ANIMALS"."KIND"="ANIMALS"."KIND")
  12 - filter("PETS"."NAME"='Wendy' AND "ANIMALS"."KIND"='Dog' OR "PETS"."NAME"='Tiger' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Turtle' OR "PETS"."NAME"='Lisa' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' OR "PETS"."NAME"='Taro' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Dog')
  13 - access("PETS"."NAME"="PETS"."NAME")
       filter("PETS"."NAME"<>'Tiger')
  14 - filter("OWNERS"."NAME"='Scott' AND "ANIMALS"."KIND"='Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Steve' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Hiro' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Turtle' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Larry' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Snake')
  15 - access("OWNERS"."NAME"="OWNERS"."NAME")
       filter("OWNERS"."NAME"<>'Hiro')
  21 - access("PETS"."NAME"='Tiger')
  22 - access("OWNERS"."NAME"='Hiro')
       filter(LNNVL("OWNERS"."NAME"<>'Hiro') OR LNNVL("PETS"."NAME"<>'Tiger'))
  23 - access("PETS"."NAME"="PETS"."NAME")
  24 - access("OWNERS"."NAME"="OWNERS"."NAME")
  25 - filter("OWNERS"."NAME"='Scott' AND "ANIMALS"."KIND"='Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Steve' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Hiro' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Turtle' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Larry' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Snake')
  26 - access("ANIMALS"."KIND"="ANIMALS"."KIND")
       filter("PETS"."NAME"='Wendy' AND "ANIMALS"."KIND"='Dog' OR "PETS"."NAME"='Tiger' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Turtle' OR "PETS"."NAME"='Lisa' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' OR "PETS"."NAME"='Taro' AND
              "ANIMALS"."KIND"<>'Dog')
  29 - filter("NUM_OF_ROWS"=1 OR "NUM_OF_ROWS">1 AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+
              CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3"
              "ANIMAL_KIND" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D660C_11BDA4" "T1") "PET_OWNER_UNKNOWN" WHERE
              "PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1) AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+ CACHE_TEMP_TABLE
              ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3" "ANIMAL_KIND" FROM
              "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D660C_11BDA4" "T1") "PET_OWNER_UNKNOWN" WHERE "ANIMAL_KIND"=:B2 AND
              "NUM_OF_ROWS"=1))
  32 - filter("PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
  34 - filter("ANIMAL_KIND"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
  37 - filter("NUM_OF_ROWS"=1 OR "NUM_OF_ROWS">1 AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+
              CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3"
              "ANIMAL_KIND" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D660D_11BDA4" "T1") "PET_OWNERS" WHERE "PET_NAME"=:B1 AND
              "NUM_OF_ROWS"=1) AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+ CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */ "C0"
              "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3" "ANIMAL_KIND" FROM
              "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D660D_11BDA4" "T1") "PET_OWNERS" WHERE "ANIMAL_KIND"=:B2 AND "NUM_OF_ROWS"=1))
  40 - filter("PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
  42 - filter("ANIMAL_KIND"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)

統計
----------------------------------------------------------
          4  recursive calls
         16  db block gets
         85  consistent gets
          2  physical reads
       1156  redo size
        807  bytes sent via SQL*Net to client
        520  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          3  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          4  rows processed

アダプティブな挙動がないにしても、再起コールがおおいし、実行計画が行けてないのでヒントで補正してみたくなりますよねw
NO_EXPANDヒントでCONCATENATIONを抑止してみましたw
それでもイマイチだ。古いオプティマイザとの挙動の違いをみると、ほんと、最新版のオプテマイザの良さが身にしみますw

Plan hash value: 2841796482

---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                   | Name                      | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT            |                           |     7 |   448 |    13   (8)| 00:00:01 |
|   1 |  TEMP TABLE TRANSFORMATION  |                           |       |       |            |          |
|   2 |   LOAD AS SELECT            |                           |       |       |            |          |
|   3 |    WINDOW SORT              |                           |     7 |   210 |     8   (0)| 00:00:01 |
|   4 |     NESTED LOOPS            |                           |     7 |   210 |     8   (0)| 00:00:01 |
|   5 |      NESTED LOOPS           |                           |    12 |   300 |     8   (0)| 00:00:01 |
|   6 |       NESTED LOOPS          |                           |     7 |   140 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   7 |        NESTED LOOPS         |                           |     7 |   105 |     4   (0)| 00:00:01 |
|   8 |         NESTED LOOPS        |                           |     4 |    40 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   9 |          INDEX FULL SCAN    | SYS_C009964               |     4 |    20 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 10 |          INDEX UNIQUE SCAN  | SYS_C009964               |     1 |     5 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 11 |         INDEX FAST FULL SCAN| SYS_C009962               |     2 |    10 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 12 |        INDEX UNIQUE SCAN    | SYS_C009962               |     1 |     5 |     0   (0)| 00:00:01 |
|* 13 |       INDEX FAST FULL SCAN  | SYS_C009960               |     2 |    10 |     1   (0)| 00:00:01 |
|* 14 |      INDEX UNIQUE SCAN      | SYS_C009960               |     1 |     5 |     0   (0)| 00:00:01 |
|  15 |   LOAD AS SELECT            |                           |       |       |            |          |
|  16 |    WINDOW SORT              |                           |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 17 |     FILTER                  |                           |       |       |            |          |
|  18 |      VIEW                   |                           |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  19 |       TABLE ACCESS FULL     | SYS_TEMP_0FD9D6624_11BDA4 |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 20 |      VIEW                   |                           |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  21 |       TABLE ACCESS FULL     | SYS_TEMP_0FD9D6624_11BDA4 |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 22 |      VIEW                   |                           |     1 |    30 |     1   (0)| 00:00:01 |
|  23 |       TABLE ACCESS FULL     | SYS_TEMP_0FD9D6624_11BDA4 |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  24 |   SORT ORDER BY             |                           |     7 |   448 |     3  (34)| 00:00:01 |
|* 25 |    FILTER                   |                           |       |       |            |          |
|  26 |     VIEW                    |                           |     7 |   448 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  27 |      TABLE ACCESS FULL      | SYS_TEMP_0FD9D6625_11BDA4 |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 28 |     VIEW                    |                           |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  29 |      TABLE ACCESS FULL      | SYS_TEMP_0FD9D6625_11BDA4 |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
|* 30 |     VIEW                    |                           |     7 |   210 |     2   (0)| 00:00:01 |
|  31 |      TABLE ACCESS FULL      | SYS_TEMP_0FD9D6625_11BDA4 |     7 |   217 |     2   (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------

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

10 - access("ANIMALS"."KIND"="ANIMALS"."KIND")
11 - filter("PETS"."NAME"='Wendy' AND "ANIMALS"."KIND"='Dog' OR "PETS"."NAME"='Tiger' AND
            "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Turtle' OR "PETS"."NAME"='Lisa' AND
            "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' OR "PETS"."NAME"='Taro' AND
            "ANIMALS"."KIND"<>'Dog')
12 - access("PETS"."NAME"="PETS"."NAME")
13 - filter("OWNERS"."NAME"='Scott' AND "ANIMALS"."KIND"='Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Steve'
            AND "ANIMALS"."KIND"<>'Dog' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Hiro' AND
            "ANIMALS"."KIND"<>'Turtle' AND "ANIMALS"."KIND"<>'Snake' OR "OWNERS"."NAME"='Larry' AND
            "ANIMALS"."KIND"<>'Snake')
14 - access("OWNERS"."NAME"="OWNERS"."NAME")
     filter("OWNERS"."NAME"='Hiro' AND "PETS"."NAME"='Tiger' OR "OWNERS"."NAME"<>'Hiro' AND
            "PETS"."NAME"<>'Tiger')
17 - filter("NUM_OF_ROWS"=1 OR "NUM_OF_ROWS">1 AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+
            CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3"
            "ANIMAL_KIND" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6624_11BDA4" "T1") "PET_OWNER_UNKNOWN" WHERE
            "PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1) AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+ CACHE_TEMP_TABLE
            ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3" "ANIMAL_KIND" FROM
            "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6624_11BDA4" "T1") "PET_OWNER_UNKNOWN" WHERE "ANIMAL_KIND"=:B2 AND
            "NUM_OF_ROWS"=1))
20 - filter("PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
22 - filter("ANIMAL_KIND"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
25 - filter("NUM_OF_ROWS"=1 OR "NUM_OF_ROWS">1 AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+
            CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */ "C0" "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3"
            "ANIMAL_KIND" FROM "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6625_11BDA4" "T1") "PET_OWNERS" WHERE "PET_NAME"=:B1 AND
            "NUM_OF_ROWS"=1) AND  NOT EXISTS (SELECT 0 FROM  (SELECT /*+ CACHE_TEMP_TABLE ("T1") */ "C0"
            "NUM_OF_ROWS","C1" "OWNER_NAME","C2" "PET_NAME","C3" "ANIMAL_KIND" FROM
            "SYS"."SYS_TEMP_0FD9D6625_11BDA4" "T1") "PET_OWNERS" WHERE "ANIMAL_KIND"=:B2 AND
            "NUM_OF_ROWS"=1))
28 - filter("PET_NAME"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)
30 - filter("ANIMAL_KIND"=:B1 AND "NUM_OF_ROWS"=1)

統計
----------------------------------------------------------
        4  recursive calls
       16  db block gets
       84  consistent gets
        2  physical reads
     1156  redo size
      807  bytes sent via SQL*Net to client
      520  bytes received via SQL*Net from client
        2  SQL*Net roundtrips to/from client
        3  sorts (memory)
        0  sorts (disk)
        4  rows processed

SQLのレントゲン写真、バージョンと共に基本形wが変化していくので、常に差分と最新の内容を把握しておきたいですよね。いざ、診療するとなったときには役に立つ、はず！！

今回利用したSQL文や表定義およびデータは、誰がどんな名前のペットを飼っているのかな？解答編 / JPOUG Advent Calendar Day 23を参照ください。

では、また。

投稿日時 2022年3月26日 (土) 11時07分 Oracle, チューニング, FAQ, SQL, Oracle Database 11g, Oracle Database 12c release 1, パフォーマンス, Oracle Database 19c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

古くて新しい？遅延ブロッククリーンアウト (deferred block cleanout) #13

随分間が空いてしまったのです、覚えてますかねw　前回のネタ。私もほぼ忘れてました　orz. w

思い出しながら進めましょう:)

Previously on Mac De Oracle
前回は、CTASだと、内部的にdirect path writeされてしまうのでクリーンアウトが必要な状況にはならないという動きを確認しました。

scattered read同様に、sequential readだとどうなの？（という遠くから声が聞こえたきがしたのでw）

とはいえ、遅延ブロッククリーンアウトって、自分の理解だと、全表走査時の動きだと思っているので、多分、起きないよなーと。頭の上に雲型の吹き出した出た状態でイメージしているところ。

では、試してみましょう。

これまでと異なる箇所は、sequential read　でぐるぐるループさせたいので、該当表に主キー索引を作成します。また、table full scanではなく、index unique scan で全行アクセスさせてみます。（この動きが大きく異なる部分です）

strong>0) 対象表のdrop/create と主キー作成
対象表のHOGE2は削除して作り直し。このテストケースでは主キーアクセスさせるため、合わせて主キーも作成しておきます。

SCOTT@orcl> @droppurge_create_hoge2_with_pk.sql
  1* drop table hoge2 purge

Table dropped.

Elapsed: 00:00:00.51
  1* create table hoge2 (id number, data varchar2(2000), constraint pk_hoge2 primary key (id) using index)

Table created.

Elapsed: 00:00:00.07
  1* select segment_name,blocks from user_segments where segment_name like '%HOGE2%'

no rows selected

Elapsed: 00:00:00.13

1) 統計をクリアするためOracle再起動



$ sudo service oracle restart


[sudo] password for oracle:


Restarting oracle (via systemctl):                         [  OK  ]

2) PDBのscottでログインしてclient_infoをセット
v$sessionのclient_info列の'TargetSession'文字列で他のSCOTTユーザーのセッションを特定するため。

SCOTT@orcl> @set_client_info
  1  begin
  2     DBMS_APPLICATION_INFO.SET_CLIENT_INFO('Target Session');
  3* end;

PL/SQL procedure successfully completed.

Elapsed: 00:00:00.00
SCOTT@orcl>

3) CDBのSYSで統計取得（初回）
内容は省略！（思い出したいかたはこの辺りを参照ください。。

4) PDBのSCOTTユーザーでNOAPPENDヒント付きIASを実行（データサイズは、コミットクリーンアウトではクリーンアウト仕切れないサイズ）／　未コミット

NOAPPENDヒントを利用している理由は前回までの内容を見ていただければわかりますが、direct path writeさせたないためです。これによりコミットクリーンアウトではクリーンアウトできない状況、つまり、遅延ブロッククリーンアウトが必要となる状態を作っています。

SCOTT@orcl> @ias_noappend_from_hoge.sql
  1* insert /*+ noappend */ into hoge2 select * from hoge

200000 rows created.

Elapsed: 00:00:19.63
14:32:40 SCOTT@orcl>

5) CDBのSYSで統計取得（未コミット）

検証中に統計値が変動したもののみ記載

狙い通りdirect path writeは抑止できていることは確認できます。
(CDB）システム統計

SOURCE  NAME                                                           VALUE
------- ---------------------------------------------------- ---------------
sysstat	DBWR checkpoint buffers written                               22,918
sysstat	DBWR checkpoints                                                  72
sysstat	DBWR thread checkpoint buffers written                        22,918
sysstat	DBWR transaction table writes                                     22
sysstat	DBWR undo block writes                                           983
sysstat	cleanouts only - consistent read gets                              0
sysstat	commit cleanout failures: block lost                               0
sysstat	commit cleanout failures: callback failure                         0
sysstat	commit cleanouts                                               1,601
sysstat	commit cleanouts successfully completed                        1,601
sysstat	consistent gets                                              122,604
sysstat	db block changes                                             564,554
sysstat	deferred (CURRENT) block cleanout applications                    12
sysstat	free buffer requested                                         70,607
sysstat	immediate (CR) block cleanout applications                         0
sysstat	immediate (CURRENT) block cleanout applications                1,752
sysstat	no work - consistent read gets                                67,108
sysstat	physical reads                                                66,750
sysstat	physical reads direct                                         66,709
sysstat	physical writes                                               22,918
sysstat	physical writes from cache                                    22,918
sysstat	physical writes non checkpoint                                22,918
sysstat	redo blocks written                                          967,108
sysstat	redo size                                                479,412,088
sysstat	redo writes                                                      378

(PDB)　SCOTTのセッション統計
こちらから見てもdirect path writeは発生していません

SOURCE  NAME                                                           VALUE
------- ---------------------------------------------------- ---------------
sesstat	cleanouts only - consistent read gets                              0
sesstat	commit cleanout failures: block lost                               0
sesstat	commit cleanouts                                               1,589
sesstat	commit cleanouts successfully completed                        1,589
sesstat	consistent gets                                              122,204
sesstat	db block changes                                             564,506
sesstat	deferred (CURRENT) block cleanout applications                     7
sesstat	free buffer requested                                         70,595
sesstat	immediate (CR) block cleanout applications                         0
sesstat	immediate (CURRENT) block cleanout applications                1,748
sesstat	no work - consistent read gets                                66,884
sesstat	physical reads                                                66,740
sesstat	physical reads direct                                         66,709
sesstat	redo size                                                478,945,336

該当期間の待機イベント記録されていないですよね。狙い通りなので準備としては問題なしです。

EVENT                                                            WAIT_CLASS
---------------------------------------------------------------- -----------------
SQL*Net message from client                                      Idle
log buffer space                                                 Configuration
events in waitclass Other                                        Other
direct path read                                                 User I/O
log file switch (private strand flush incomplete)                Configuration
log file switch completion                                       Configuration
log file sync                                                    Commit
db file sequential read                                          User I/O
SQL*Net message to client                                        Network
Disk file operations I/O                                         User I/O
db file scattered read                                           User I/O

6) CDB or PDBのSYSユーザで接続し、buffer cacheをflushする

SYS@orclcdb> @flush_buffercache.sql
  1* alter system flush buffer_cache

System altered.

Elapsed: 00:00:09.04
14:36:26 SYS@orclcdb>

7) CDBのSYSで統計取得（buffer cacheをflush後）
strong>(CDB）システム統計
検証中に統計値が変動したもののみ記載

バッファキャッシュをフラッシュしたのでキャッシュから書き出されたことを示す　physical writes from cache　および関連する統計値が上昇しています。これも想定通りの挙動ですね。

SOURCE  NAME                                                           VALUE
------- ---------------------------------------------------- ---------------
sysstat	DBWR checkpoint buffers written                                    0
sysstat	DBWR checkpoints                                                   0
sysstat	DBWR thread checkpoint buffers written                             0
sysstat	DBWR transaction table writes                                      8
sysstat	DBWR undo block writes                                          1912
sysstat	cleanouts only - consistent read gets                              0
sysstat	commit cleanout failures: block lost                               0
sysstat	commit cleanout failures: callback failure                         0
sysstat	commit cleanouts                                                  43
sysstat	commit cleanouts successfully completed                           43
sysstat	consistent gets                                                20793
sysstat	db block changes                                                 429
sysstat	deferred (CURRENT) block cleanout applications                    21
sysstat	free buffer requested                                           1013
sysstat	immediate (CR) block cleanout applications                         0
sysstat	immediate (CURRENT) block cleanout applications                    9
sysstat	no work - consistent read gets                                 12321
sysstat	physical reads                                                   977
sysstat	physical reads direct                                              0
sysstat	physical writes                                                47900
sysstat	physical writes from cache                                     47900
sysstat	physical writes non checkpoint                                 47900
sysstat	redo blocks written                                             2017
sysstat	redo size                                                     994652
sysstat	redo writes                                                       23

(PDB)　SCOTTのセッション統計

キャッシュをフラッシュしただけなので、該当セッションの統計には変化がありません。（まあ、そうですよねw）



SOURCE  NAME                                                           VALUE
------- ---------------------------------------------------- ---------------
sesstat	cleanouts only - consistentread gets                              0
sesstat	commit cleanout failures: block lost                               0
sesstat	commit cleanouts                                                   0
sesstat	commit cleanouts successfully completed                            0
sesstat	consistent gets                                                    0
sesstat	db block changes                                                   0
sesstat	deferred (CURRENT) block cleanout applications                     0
sesstat	free buffer requested                                              0
sesstat	immediate (CR) block cleanout applications                         0
sesstat	immediate (CURRENT) block cleanout applications                    0
sesstat	no work - consistent read gets                                     0
sesstat	physical reads                                                     0
sesstat	physical reads direct                                              0
sesstat	physical writes                                                    0
sesstat	physical writes direct                                             0
sesstat	physical writes from cache                                         0
sesstat	physical writes non checkpoint                                     0
sesstat	redo blocks written                                                0
sesstat	redo size                                                          0

8) PDBのSCOTTユーザーでコミットの実行

SCOTT@orcl> commit;

Commit complete.

Elapsed: 00:00:00.01

9) CDBのSYSで統計取得（コミット後）
strong>(CDB）システム統計
コミット時点ではクリーンアウト仕切れないほどの更新ブロック数かつ、コミット前にバッファキャッシュをフラッシュしているので、コミット時のクリーンアウトもできない状態なっています（これも事前の準備の通りの結果。なので問題なし）
commit cleanouts　と　commit cleanout failures: block lost　がポイントです。コミット時にクリーンアウトできる量（過去の記事を参照のこと）の閾値以下の量ですら、事前にキャッシュからフラッシュしまっているので、クリーンアウトに失敗（できないようにしたので当然ですが）しています。両方の統計値が同一であるとくことは、コミットクリーンアウトしようとした全てでくりアウトできなかった。理由はキャッシュに該当ブロックがキャッシュから落ちていたから（意図的に落としたわけですが）ということを意味します。予定通りですね。

コミットの時点で最低現おこなうクリーンアウトもさせていないですが、このケースでは　11140　ブロックをコミット時にクリーンアウトしようとしているので、コミット時のクリーンアウトが行われていたとしても　50,000 ブロック以上は遅延されていたことになりますね。今回は、　66,667　ブロックがク後続のSQLで参照されるついでにクリーンアウトされることになります。

検証中に統計値が変動したもののみ記載

SOURCE  NAME                                                           VALUE
------- ---------------------------------------------------- ---------------
sysstat	DBWR checkpoint buffers written                                    0
sysstat	DBWR checkpoints                                                   0
sysstat	DBWR thread checkpoint buffers written                             0
sysstat	DBWR transaction table writes                                      0
sysstat	DBWR undo block writes                                             0
sysstat	cleanouts only - consistent read gets                              0
sysstat	commit cleanout failures: block lost                           11140
sysstat	commit cleanout failures: callback failure                         0
sysstat	commit cleanouts                                               11140
sysstat	commit cleanouts successfully completed                            0
sysstat	consistent gets                                                   34
sysstat	db block changes                                                   1
sysstat	deferred (CURRENT) block cleanout applications                     0
sysstat	free buffer requested                                              8
sysstat	immediate (CR) block cleanout applications                         0
sysstat	immediate (CURRENT) block cleanout applications                    0
sysstat	no work - consistent read gets                                     5
sysstat	physical reads                                                     8
sysstat	physical reads direct                                              0
sysstat	physical writes                                                    0
sysstat	physical writes from cache                                         0
sysstat	physical writes non checkpoint                                     0
sysstat	redo blocks written                                                3
sysstat	redo size                                                        456
sysstat	redo writes                                                        3

(PDB)　SCOTTのセッション統計
セッションレベルでみるよりはっきり見るとことができます。

SOURCE  NAME                                                           VALUE
------- ---------------------------------------------------- ---------------
sesstat	cleanouts only - consistent read gets                              0
sesstat	commit cleanout failures: block lost                           11140
sesstat	commit cleanouts                                               11140
sesstat	commit cleanouts successfully completed                            0
sesstat	consistent gets                                                    0
sesstat	db block changes                                                   1
sesstat	deferred (CURRENT) block cleanout applications                     0
sesstat	free buffer requested                                              1
sesstat	immediate (CR) block cleanout applications                         0
sesstat	immediate (CURRENT) block cleanout applications                    0
sesstat	no work - consistent read gets                                     0
sesstat	physical reads                                                     1
sesstat	physical reads direct                                              0
sesstat	physical writes                                                    0
sesstat	physical writes direct                                             0
sesstat	physical writes from cache                                         0
sesstat	physical writes non checkpoint                                     0
sesstat	redo blocks written                                                0
sesstat	redo size                                                        176

10) PDBのSCOTTユーザーで遅延ブロッククリーンアウト有無確認（対象表を主キーによる一意検索で全行アクセス）

さて、事前に想定している実行計画になっているかプランだけ確認しておきましょう。主キーによる索引ユニークスキャンであることが確認できます。想定通りです。この実行計画で、200,000 行をグルグル参照した場合、遅延されたブロッククリーンアウトが行われるでしょうか。。。。（してくれないと思いますが。。。試してみましょう）

SCOTT@orcl> set autot trace exp
14:41:47 SCOTT@orcl> select * from hoge2 where id = 1;
Elapsed: 00:00:00.00

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3319133482

----------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation                   | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
----------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT            |          |     1 |  1015 |     1   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| HOGE2    |     1 |  1015 |     1   (0)| 00:00:01 |
|*  2 |   INDEX UNIQUE SCAN         | PK_HOGE2 |     1 |       |     1   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------

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

   2 - access("ID"=1)

SCOTT@orcl> set autot off
SCOTT@orcl>
SCOTT@orcl> @table_unique_scan_hoge2.sql
  1  begin
  2    for i in 1..&1 loop
  3      for hoge2_rec in (select * from hoge2 where id = i) loop
  4        null;
  5      end loop;
  6    end loop;
  7* end;
Enter value for 1: 200000
old   2:   for i in 1..&1 loop
new   2:   for i in 1..200000 loop

PL/SQL procedure successfully completed.

Elapsed: 00:00:14.94
14:39:36 SCOTT@orcl>

11) CDBのSYSで統計取得（遅延ブロッククリーンアウト有無確認。対象表を主キーによる一意検索で全行アクセス）
strong>(CDB）システム統計

クリーンアウトが行われていれば、データブロックの総数　66,667　ブロックは少なくともクリーンアップの対象になっているはずですが。。。。。
cleanout系の統計値に動きはありませんよね。

SOURCE  NAME                                                           VALUE
------- ---------------------------------------------------- ---------------
sysstat	DBWR checkpoint buffers written                                   21
sysstat	DBWR checkpoints                                                   0
sysstat	DBWR thread checkpoint buffers written                             0
sysstat	DBWR transaction table writes                                      5
sysstat	DBWR undo block writes                                             5
sysstat	cleanouts only - consistent read gets                              0
sysstat	commit cleanout failures: block lost                               0
sysstat	commit cleanout failures: callback failure                        15
sysstat	commit cleanouts                                                 366
sysstat	commit cleanouts successfully completed                          351
sysstat	consistent gets                                               632775
sysstat	db block changes                                                7848
sysstat	deferred (CURRENT) block cleanout applications                   169
sysstat	free buffer requested                                          76662
sysstat	immediate (CR) block cleanout applications                         0
sysstat	immediate (CURRENT) block cleanout applications                  169
sysstat	no work - consistent read gets                                 21822
sysstat	physical reads                                                 69501
sysstat	physical reads direct                                              0
sysstat	physical writes                                                   21
sysstat	physical writes from cache                                        21
sysstat	physical writes non checkpoint                                    10
sysstat	redo blocks written                                             5132
sysstat	redo size                                                    2536084
sysstat	redo writes                                                       28

(PDB)　SCOTTのセッション統計

physical reads は、67706 ブロックなのでほ、HOGE2表の索引と表のセグメントサイズほどは物理読み込みされたということになります。ただ、cleanouts only - consistent read gets　などのクリーンアウトを示す統計値はほぼ動いていません。ようするに、db file sequential readとなる index unique scan　ではブロッククリーンアウトは発生しないということを意味しています。

おおおーーー。だったら、グルグル系の処理で一行ごとに処理するのが最高じゃん！　という単純な話ではないので要注意ですからねw

SOURCE  NAME                                                           VALUE
------- ---------------------------------------------------- ---------------
sesstat	cleanouts only - consistent read gets                              0
sesstat	commit cleanout failures: block lost                               0
sesstat	commit cleanouts                                                   4
sesstat	commit cleanouts successfully completed                            4
sesstat	consistent gets                                               600005
sesstat	db block changes                                                  14
sesstat	deferred (CURRENT) block cleanout applications                     2
sesstat	free buffer requested                                          74540
sesstat	immediate (CR) block cleanout applications                         0
sesstat	immediate (CURRENT) block cleanout applications                    2
sesstat	no work - consistent read gets                                     0
sesstat	physical reads                                                 67706
sesstat	physical reads direct                                              0
sesstat	physical writes                                                    0
sesstat	physical writes direct                                             0
sesstat	physical writes from cache                                         0
sesstat	physical writes non checkpoint                                     0
sesstat	redo blocks written                                                0
sesstat	redo size                                                       2152

10) PDBのSCOTTユーザーで遅延ブロッククリーンアウト有無確認（sacattered read）

single block readを行うindex unique scanではクリーンアウトが発生しなかったということは、全表走査させる table full scan かつ scattered readさせれば発生するのではないでしょうか？　という確認です。
auto traceで統計情報をみると、なにやら、REDOログが大量に生成されてますよね。。。これは！！！

SCOTT@orcl> @table_full_scan_hoge2.sql
  1* alter session set "_serial_direct_read" = never

Session altered.

Elapsed: 00:00:00.01
  1* alter session set "_very_large_object_threshold" = 20400

Session altered.

Elapsed: 00:00:00.00
set autot trace exp stat

  1* select * from hoge2

200000 rows selected.

Elapsed: 00:00:06.55

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1530105727

---------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation         | Name  | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
---------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |       |   172K|   167M| 18223   (1)| 00:00:01 |
|   1 |  TABLE ACCESS FULL| HOGE2 |   172K|   167M| 18223   (1)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------

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


Statistics
----------------------------------------------------------
         10  recursive calls
          1  db block gets
     147157  consistent gets
        377  physical reads
    5866968  redo size
  406775148  bytes sent via SQL*Net to client
     147265  bytes received via SQL*Net from client
      13335  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
     200000  rows processed

set autot off

14:56:56 SCOTT@orcl>

11) CDBのSYSで統計取得（遅延ブロッククリーンアウト有無確認。対象表を主キーによる一意検索で全行アクセス）
strong>(CDB）システム統計

SOURCE  NAME                                                           VALUE
------- ---------------------------------------------------- ---------------
sysstat	DBWR checkpoint buffers written                                 1121
sysstat	DBWR checkpoints                                                   0
sysstat	DBWR thread checkpoint buffers written                             0
sysstat	DBWR transaction table writes                                     36
sysstat	DBWR undo block writes                                           347
sysstat	cleanouts only - consistent read gets                          66676
sysstat	commit cleanout failures: block lost                               0
sysstat	commit cleanout failures: callback failure                         0
sysstat	commit cleanouts                                                 806
sysstat	commit cleanouts successfully completed                          806
sysstat	consistent gets                                               174296
sysstat	db block changes                                               80773
sysstat	deferred (CURRENT) block cleanout applications                   383
sysstat	free buffer requested                                           2095
sysstat	immediate (CR) block cleanout applications                     66676
sysstat	immediate (CURRENT) block cleanout applications                   75
sysstat	no work - consistent read gets                                 27953
sysstat	physical reads                                                  1842
sysstat	physical reads direct                                              0
sysstat	physical writes                                                 1121
sysstat	physical writes from cache                                      1121
sysstat	physical writes non checkpoint                                   981
sysstat	redo blocks written                                            16550
sysstat	redo size                                                    8074260
sysstat	redo writes                                                      351

(PDB)　SCOTTのセッション統計
HOGE2の表のクリーンアウト対象ブロック数、66,667　きっちり同じ数字が現れました。しかも cleanoutに関わる統計でかつ、大量のREDOログも生成されています。でました〜〜〜w　クリーンアウト。全表走査かつ、scattered readで。

SOURCE  NAME                                                           VALUE
------- ---------------------------------------------------- ---------------
sesstat	cleanouts only - consistent read gets                          66667
sesstat	commit cleanout failures: block lost                               0
sesstat	commit cleanouts                                                   1
sesstat	commit cleanouts successfully completed                            1
sesstat	consistent gets                                               153731
sesstat	db block changes                                               66718
sesstat	deferred (CURRENT) block cleanout applications                     0
sesstat	free buffer requested                                            690
sesstat	immediate (CR) block cleanout applications                     66667
sesstat	immediate (CURRENT) block cleanout applications                    0
sesstat	no work - consistent read gets                                 16317
sesstat	physical reads                                                   680
sesstat	physical reads direct                                              0
sesstat	redo size                                                    5877252

まとめ

index unique scanでグルグルさせつつ、全行アクセスしても発生しないですよね！
single block readになるunique index scanでは、遅延ブロッククリーンアウトは発生しない。（想像通りでよかったw）
で、そのあとで全表走査（scattered read)させてみると、やはり、遅延ブロッククリーンアウトは発生するわけですよ。面白いです。ほんと。

さあ、5月末まで追い込みだw　ブログ書かないとw　（頑張って、アドベントカレンダー全部俺やっとくほうが実は楽なのかもしれないw）

では、また。

投稿日時 2022年3月21日 (月) 15時46分 Oracle, PL/SQL, チューニング, FAQ, SQL, パフォーマンス, Oracle Database 19c | 固定リンク | 0 | コメント (0)

VBOX_E_IPRT_ERROR (0x80BB0005) / VirtualBox 6.1.32 r14929 （いろいろでるなぁw）

えーっとw

先ほどのエラーが解消したと思ったら、起動したいVMが起動しなーーーいw

（ When it rains, it pours LOL )

VirtualBoxアップデートするのはいいけど、やれやれなことも多い。

英語圏のネタをググってもヒットしなかったのですが、やはり、一足先にハマっている人がいたw （ありがとう）

今回のは、なんと日本語環境というかマルチバイト文字をつかう世界でだけ起きるやつw （昔のOracleにもそんなの結構多かったな〜。遠い目w）

今回はマルチバイト特有のエラー、それまでは問題なかったわけだからw マルチバイトに対応しないようなコードが今回のアップデートで混入してしまったということだろうw ʅ（◞‿◟）ʃ

VirtualBox 6.1.23でVM名にマルチバイト文字あると、なんと起動しない！
https://blog.apar.jp/linux/15987/

引用先のブログだとマルチバイトだとわかりやすいのですが、私のケースだとものすごく気づきにくかった（エラーコードは同じだったので、しばらく悩んで気づきましたが）

太った空白の影響でしたw

VM名をよーーーーく見ると、なんだか、空白が多い箇所ありますよね。。。。
選択してみると、なんと、全角空白！！！　w 　　　

これだ！！！！

半角空白に置き換えた。

無事起動した〜〜〜

これで、やっと、本題に取りかかれるw

投稿日時 2022年3月21日 (月) 12時03分 Oracle, Mac, VirtualBox | 固定リンク | 0 | コメント (0)

NS_ERROR_SOCKET_FAIL (0xC1F30200) / VirtualBox 6.1 on macOS

えーっと、やっと重い腰を上げてw、なんと本年度最初のエントリー。

もろもろ他のことに気を取られていたら、ACEのKPI評価期末がもう少しだのに気づきw 溜めたままになっていたネタを書かないと！

と、VirtualBox 6.1をアップデートして起動しようしたら、なんと、エラーで起動しない　（まあ、よくあります。似たようなことはw

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