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。