优化Oracle分析函数应用：top-n查询与性能提升策略

Oracle分析函数是Oracle数据库中一种强大的工具，它允许在SQL查询中执行复杂的计算和聚合操作，从而提高性能和查询效率。在这份文档中，我们关注于如何使用分析函数来优化特定的SQL查询场景。 首先，我们看到一个用户甲的问题，他有一个针对表`demo2`的查询，想要找出某个owner（例如'DINGJUN123'）下创建日期最新的对象。原始SQL采用了一种直观但效率较低的方法，通过嵌套查询找到最大创建日期，然后筛选出对应的行，逻辑度为9581，COST：3049。这种方法的缺点是存在多次对表`demo2`的访问，可能导致性能瓶颈。 针对这个问题，乙提出了两个改进方案： 1. **子查询方法**： - 第一个子查询策略通过`dense_rank()`分析函数对`trunc(created, 'dd')`字段进行降序排列，并为每一行分配一个排名rn。这样，查询结果中的第1行就是最大创建日期的对应行，减少了表的访问次数，逻辑度下降到9572，COST降低至2790，但需要进行排序操作，增加了CPU开销。 2. **分析函数方法**： - 第二个建议继续使用分析函数，但可能是使用`ROW_NUMBER()`或者`RANK()`函数替代`dense_rank()`，同样通过为创建日期排序并获取排位，达到减少表访问次数的目的。然而，文档中没有提供具体使用的函数，但我们可以推测这种策略与子查询方法类似，逻辑度同样是9572，COST：2790，也涉及到排序操作。 查询计划的差异部分显示了不同优化策略的影响。在两种分析函数方法的执行计划中，我们可以看到两次`INDEXRANGESCAN`操作，分别对应于`demo2`表的索引访问，这表明分析函数利用了索引，减少了扫描的行数。同时，`SORTAGGREGATE`操作表示有排序需求，这可能是由于使用了分析函数实现排序的结果。 总结来说，Oracle分析函数为优化SQL查询提供了强大的工具，包括`dense_rank()`、`row_number()`等函数可以用来处理Top-N问题，减少对表的访问次数，提高查询性能。然而，它们通常需要额外的排序操作，可能导致更高的CPU成本。根据具体场景，开发者需要权衡这些因素，选择最合适的解决方案。