物化檢視中的統計資訊導致的查詢問題分析和修復
今天開發的同事下午反饋給我一個問題，說有操作直接卡住了，聽這個描述，感覺很可能是查詢慢了。
於是連線到環境中，檢視了一下正在執行的sql語句情況，發現下面的語句已經執行了一段時間。
語句類似下面的形式：
select t1.SECURITY_PHONE as MOBILE_PHONE, t1.SECURITY_EMAIL as OTHER_EMAIL,
t2.* from accstat.ACCOUNT_DELTA t1, bidata.TMP_CN06 t2
where t1.CN_MASTER = t2.CN
其實對於這個查詢，看起來條件也蠻簡單的，但是為什麼查詢慢呢。
首先得了解一下這個問題的背景。
目前的這個庫是一個統計庫，庫裡的資料是從賬號庫中分庫分表的12個使用者中得來，就如同左邊所示，是放在了4個分庫，12個使用者中，表名都是account_delta
目前採用是物化檢視的增量重新整理來實現，使得資料能夠每天按時增量重新整理到統計庫中。統計庫中也存在一套類似的結構，也是12個相似的表，不過在統計庫中為了增量重新整理我們採用了物化檢視。
然後對外是使用一個account_delta的檢視來實現。
所以現在的情況是account_delta和另外一個臨時表關聯，則實際意味著實際上是12個物化檢視和1個表在關聯。
那麼到底慢在哪裡了，我們來看看執行計劃，可以看到12個物化檢視都毫無例外走了全表掃描。當然整個執行計劃的消耗那是非常驚人的。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 622M| 95G| | 7160K (1)| 23:52:02 |
|* 1 | HASH JOIN | | 622M| 95G| 2056K| 7160K (1)| 23:52:02 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL | TMP_CN06 | 80953 | 1106K| | 2294 (1)| 00:00:28 |
| 3 | VIEW | ACCOUNT_DELTA | 620M| 87G| | 2357K (2)| 07:51:25 |
| 4 | UNION-ALL | | | | | | |
| 5 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC00_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:17 |
| 6 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC02_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 7 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC04_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:17 |
| 8 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC11_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 9 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC13_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:17 |
| 10 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC15_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 11 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC20_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:17 |
| 12 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC22_ACCOUNT_DELTA | 47M| 6880M| | 196K (2)| 00:39:16 |
| 13 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC24_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7200M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 14 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC31_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 15 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC33_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 16 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC35_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:17 |
PLAN_TABLE_OUTPUT
---------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("T1"."CN_MASTER"="T2"."CN")
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
初步懷疑是索引導致的，但是發現兩個表中的cn欄位索引都存在。
然後繼續檢視發現了一個不同之處。TMP_CN06中的欄位cn是varchar2(70),而account_delta中的cn_master是varchar2(50)，感覺這裡似乎有點關聯，但是自己實在是想不出到底哪裡可能有問題，於是把TMP_CN06中的欄位cn改為了varchar2(50),其實內容是在varchar2(50)之內的。但是改了之後檢視執行計劃還是沒有任何改善，還是全表掃描。
這個時候問題催的也非常著急，這個時候也在猶豫是不是因為多個物化檢視導致了這個問題。
為了儘快修復問題，一邊排查一遍開始準備複製一份資料來，表中的資料量非常大，最後開了並行的複製。最後還是一個ora錯誤收場。這個時候時間又過去了十多分鐘。
create table accstat.ACCOUNT_DELTA_ALL as select *from accstat.ACCOUNT_DELTA
*
ERROR at line 1:
ORA-12801: error signaled in parallel query server P010
ORA-01652: unable to extend temp segment by 8192 in tablespace ACCSTAT_DATA
Elapsed: 00:16:14.85
這個時候嘗試分片思想。把第二個分片的資料匯入表中，大概持續了8分鐘左右。不過按照這個速度還是有很大的差距。剩下的11個分片資料量都不小。
SQL> insert into accstat.ACCOUNT_DELTA_all select *from ACCSTAT.ACC02_ACCOUNT_DELTA ;
commit;
52074945 rows created.
Elapsed: 00:08:07.24
好了，我們還是放棄這種資料複製的方法，開始琢磨到底能不能做點什麼。
繼續分片，拿出一個分片和表TMP_CN06關聯，然後檢視執行計劃，發現這個時候就走了索引掃描，而且執行的代價也小了很多。
PLAN_TABLE_OUTPUT
-------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3717601510
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 80953 | 12M| 26604 (1)| 00:05:20 |
| 1 | NESTED LOOPS | | | | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 80953 | 12M| 26604 (1)| 00:05:20 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL | TMP_CN06 | 80953 | 1106K| 2294 (1)| 00:00:28 |
|* 4 | INDEX RANGE SCAN | ACC00_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 5 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC00_ACCOUNT_DELTA | 1 | 151 | 1 (0)| 00:00:01 |
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("T1"."CN_MASTER"="T2"."CN")
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
好了，這些嘗試都做完了，我們來看看末尾的dynamic sampling的情況，一般的物化檢視可能我們也就是純粹為了增量重新整理，也基本沒有動過統計資訊。我採用了下面的方式來收集統計資訊。
exec DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME=> 'ACCSTAT', TABNAME =>'ACC04_ACCOUNT_DELTA' ,CASCADE =>TRUE,METHOD_OPT=>'FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE 1',DEGREE =>4, GRANULARITY =>'ALL');
剩下的11個都是如法炮製，操作很快就完成了。
那麼等我做完11個之後，再次檢視執行計劃還是全表掃描，還是提示dynamic sampling。直到我收集完全之後，再次檢視執行計劃。就變成了下面的形式。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 949K| 143M| 1169K (1)| 03:53:49 |
| 1 | NESTED LOOPS | | 949K| 143M| 1169K (1)| 03:53:49 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL | TMP_CN06 | 80953 | 1106K| 2294 (1)| 00:00:28 |
| 3 | VIEW | ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 14 (0)| 00:00:01 |
| 4 | UNION ALL PUSHED PREDICATE | | | | | |
| 5 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC00_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | ACC00_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 7 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC02_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 8 | INDEX RANGE SCAN | ACC02_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 9 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC04_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 10 | INDEX RANGE SCAN | ACC04_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 11 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC11_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 12 | INDEX RANGE SCAN | ACC11_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 13 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC13_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 14 | INDEX RANGE SCAN | ACC13_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 15 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC15_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 16 | INDEX RANGE SCAN | ACC15_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 17 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC20_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 18 | INDEX RANGE SCAN | ACC20_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 19 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC22_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 20 | INDEX RANGE SCAN | ACC22_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 21 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC24_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 22 | INDEX RANGE SCAN | ACC24_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 23 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC31_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 24 | INDEX RANGE SCAN | ACC31_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 25 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC33_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 26 | INDEX RANGE SCAN | ACC33_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 27 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC35_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 28 | INDEX RANGE SCAN | ACC35_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
6 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
8 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
10 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
12 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
14 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
16 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
18 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
20 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
22 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
24 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
26 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
28 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
雖然看起來似乎會有些冗長，不過總體來看還是不錯的。因為我們確實需要TMP_CN06走全表掃描。
那麼我們再次嘗試這個過程，時間就變為了驚人的3秒。TMP_CN06表中有近10萬的記錄，也沒有走並行。
create table test_201551214 as select t1.SECURITY_PHONE as MOBILE_PHONE, t1.SECURITY_EMAIL as OTHER_EMAIL,
* t2.* from accstat.ACCOUNT_DELTA t1, bidata.TMP_CN06 t2 where t1.CN_MASTER = t2.CN；
Table created.
Elapsed: 00:00:03.27
所以從這個程度來看，物化檢視堆疊起來的檢視效能其實也差不了，用不好就會感覺差。也算是對物化檢視的一個重新認識吧。
這個問題其實之前有同事反饋過，當時也是思路全在物化檢視日誌上下功夫了，準備解析物化檢視日誌來做一個merge的操作，最後也是無功而返，也對物化檢視的操作產生了一些誤解，看來這種情況下，效能也照樣差不了。我已經試過水了，所以這種情況還是值得推廣的。
於是連線到環境中，檢視了一下正在執行的sql語句情況，發現下面的語句已經執行了一段時間。
語句類似下面的形式：
select t1.SECURITY_PHONE as MOBILE_PHONE, t1.SECURITY_EMAIL as OTHER_EMAIL,
t2.* from accstat.ACCOUNT_DELTA t1, bidata.TMP_CN06 t2
where t1.CN_MASTER = t2.CN
其實對於這個查詢，看起來條件也蠻簡單的，但是為什麼查詢慢呢。
首先得了解一下這個問題的背景。
目前的這個庫是一個統計庫，庫裡的資料是從賬號庫中分庫分表的12個使用者中得來，就如同左邊所示，是放在了4個分庫，12個使用者中，表名都是account_delta
目前採用是物化檢視的增量重新整理來實現，使得資料能夠每天按時增量重新整理到統計庫中。統計庫中也存在一套類似的結構，也是12個相似的表，不過在統計庫中為了增量重新整理我們採用了物化檢視。
然後對外是使用一個account_delta的檢視來實現。
所以現在的情況是account_delta和另外一個臨時表關聯，則實際意味著實際上是12個物化檢視和1個表在關聯。
那麼到底慢在哪裡了，我們來看看執行計劃，可以看到12個物化檢視都毫無例外走了全表掃描。當然整個執行計劃的消耗那是非常驚人的。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 622M| 95G| | 7160K (1)| 23:52:02 |
|* 1 | HASH JOIN | | 622M| 95G| 2056K| 7160K (1)| 23:52:02 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL | TMP_CN06 | 80953 | 1106K| | 2294 (1)| 00:00:28 |
| 3 | VIEW | ACCOUNT_DELTA | 620M| 87G| | 2357K (2)| 07:51:25 |
| 4 | UNION-ALL | | | | | | |
| 5 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC00_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:17 |
| 6 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC02_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 7 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC04_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:17 |
| 8 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC11_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 9 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC13_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:17 |
| 10 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC15_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 11 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC20_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:17 |
| 12 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC22_ACCOUNT_DELTA | 47M| 6880M| | 196K (2)| 00:39:16 |
| 13 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC24_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7200M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 14 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC31_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 15 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC33_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:18 |
| 16 | MAT_VIEW ACCESS FULL| ACC35_ACCOUNT_DELTA | 52M| 7201M| | 196K (2)| 00:39:17 |
PLAN_TABLE_OUTPUT
---------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("T1"."CN_MASTER"="T2"."CN")
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
初步懷疑是索引導致的，但是發現兩個表中的cn欄位索引都存在。
然後繼續檢視發現了一個不同之處。TMP_CN06中的欄位cn是varchar2(70),而account_delta中的cn_master是varchar2(50)，感覺這裡似乎有點關聯，但是自己實在是想不出到底哪裡可能有問題，於是把TMP_CN06中的欄位cn改為了varchar2(50),其實內容是在varchar2(50)之內的。但是改了之後檢視執行計劃還是沒有任何改善，還是全表掃描。
這個時候問題催的也非常著急，這個時候也在猶豫是不是因為多個物化檢視導致了這個問題。
為了儘快修復問題，一邊排查一遍開始準備複製一份資料來，表中的資料量非常大，最後開了並行的複製。最後還是一個ora錯誤收場。這個時候時間又過去了十多分鐘。
create table accstat.ACCOUNT_DELTA_ALL as select *from accstat.ACCOUNT_DELTA
*
ERROR at line 1:
ORA-12801: error signaled in parallel query server P010
ORA-01652: unable to extend temp segment by 8192 in tablespace ACCSTAT_DATA
Elapsed: 00:16:14.85
這個時候嘗試分片思想。把第二個分片的資料匯入表中，大概持續了8分鐘左右。不過按照這個速度還是有很大的差距。剩下的11個分片資料量都不小。
SQL> insert into accstat.ACCOUNT_DELTA_all select *from ACCSTAT.ACC02_ACCOUNT_DELTA ;
commit;
52074945 rows created.
Elapsed: 00:08:07.24
好了，我們還是放棄這種資料複製的方法，開始琢磨到底能不能做點什麼。
繼續分片，拿出一個分片和表TMP_CN06關聯，然後檢視執行計劃，發現這個時候就走了索引掃描，而且執行的代價也小了很多。
PLAN_TABLE_OUTPUT
-------------------------------------------------------------------------------
Plan hash value: 3717601510
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 80953 | 12M| 26604 (1)| 00:05:20 |
| 1 | NESTED LOOPS | | | | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 80953 | 12M| 26604 (1)| 00:05:20 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL | TMP_CN06 | 80953 | 1106K| 2294 (1)| 00:00:28 |
|* 4 | INDEX RANGE SCAN | ACC00_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 5 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC00_ACCOUNT_DELTA | 1 | 151 | 1 (0)| 00:00:01 |
PLAN_TABLE_OUTPUT
--------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
4 - access("T1"."CN_MASTER"="T2"."CN")
Note
-----
- dynamic sampling used for this statement (level=2)
好了，這些嘗試都做完了，我們來看看末尾的dynamic sampling的情況，一般的物化檢視可能我們也就是純粹為了增量重新整理，也基本沒有動過統計資訊。我採用了下面的方式來收集統計資訊。
exec DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(OWNNAME=> 'ACCSTAT', TABNAME =>'ACC04_ACCOUNT_DELTA' ,CASCADE =>TRUE,METHOD_OPT=>'FOR ALL INDEXED COLUMNS SIZE 1',DEGREE =>4, GRANULARITY =>'ALL');
剩下的11個都是如法炮製，操作很快就完成了。
那麼等我做完11個之後，再次檢視執行計劃還是全表掃描，還是提示dynamic sampling。直到我收集完全之後，再次檢視執行計劃。就變成了下面的形式。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 949K| 143M| 1169K (1)| 03:53:49 |
| 1 | NESTED LOOPS | | 949K| 143M| 1169K (1)| 03:53:49 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL | TMP_CN06 | 80953 | 1106K| 2294 (1)| 00:00:28 |
| 3 | VIEW | ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 14 (0)| 00:00:01 |
| 4 | UNION ALL PUSHED PREDICATE | | | | | |
| 5 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC00_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | ACC00_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 7 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC02_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 8 | INDEX RANGE SCAN | ACC02_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 9 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC04_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 10 | INDEX RANGE SCAN | ACC04_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 11 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC11_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 12 | INDEX RANGE SCAN | ACC11_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 13 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC13_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 14 | INDEX RANGE SCAN | ACC13_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 15 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC15_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 16 | INDEX RANGE SCAN | ACC15_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 17 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC20_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 18 | INDEX RANGE SCAN | ACC20_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 19 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC22_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 20 | INDEX RANGE SCAN | ACC22_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 21 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC24_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 22 | INDEX RANGE SCAN | ACC24_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 23 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC31_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 24 | INDEX RANGE SCAN | ACC31_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 25 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC33_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 26 | INDEX RANGE SCAN | ACC33_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
| 27 | MAT_VIEW ACCESS BY INDEX ROWID| ACC35_ACCOUNT_DELTA | 1 | 145 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 28 | INDEX RANGE SCAN | ACC35_IND_CCMNN | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
6 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
8 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
10 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
12 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
14 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
16 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
18 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
20 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
22 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
24 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
26 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
28 - access("CN_MASTER"="T2"."CN")
雖然看起來似乎會有些冗長，不過總體來看還是不錯的。因為我們確實需要TMP_CN06走全表掃描。
那麼我們再次嘗試這個過程，時間就變為了驚人的3秒。TMP_CN06表中有近10萬的記錄，也沒有走並行。
create table test_201551214 as select t1.SECURITY_PHONE as MOBILE_PHONE, t1.SECURITY_EMAIL as OTHER_EMAIL,
* t2.* from accstat.ACCOUNT_DELTA t1, bidata.TMP_CN06 t2 where t1.CN_MASTER = t2.CN；
Table created.
Elapsed: 00:00:03.27
所以從這個程度來看，物化檢視堆疊起來的檢視效能其實也差不了，用不好就會感覺差。也算是對物化檢視的一個重新認識吧。
這個問題其實之前有同事反饋過，當時也是思路全在物化檢視日誌上下功夫了，準備解析物化檢視日誌來做一個merge的操作，最後也是無功而返，也對物化檢視的操作產生了一些誤解，看來這種情況下，效能也照樣差不了。我已經試過水了，所以這種情況還是值得推廣的。
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