Oracle构造序列的方法分析对比

分类：服务器运维作者：编程之家用户

《Oracle构造序列的方法分析对比》要点：
本文介绍了Oracle构造序列的方法分析对比，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

编辑手记：关于Oracle的序列,相信大家并不陌生,但很多人平时只用到connect by 的方式来构造序列,今天一起来学习更多的构造序列的方法及每个方法的优缺点.

作者介绍

怀晓明,云和恩墨性能优化专家.ITPUB社区版主,兴趣广泛,视野广阔,目前专注于SQL审核与优化工作,是一个细心敏锐的troubleshooter.擅长数据库和web的设计和开发,精于故障诊断和处理.

正文

Oracle构造序列的方法随着版本一直在变化.在9i之前的版本,常用的方法是：

select rownum rn from all_objects where rownum<=xx;

从all_objects等系统视图中去获取序列的方式,虽然简单,但有一个致命的弱点是该视图的sql非常复杂,嵌套层数很多,一旦应用到真实案例中,极有可能碰到Oracle自身的bug,所以这种方式不考虑,直接pass掉.

2、9i之后,我们用connect by

select rownum rn from dual connect by rownum<=xx;

3、自从10g开始支持XML后,还可以使用以下方式：

select rownum rn from xmltable(‘1 to xx’);

接下来我们从序列大小,构造时间等方面对比分析这两种方式.

1、先看connect by的方法

lastwinner@lw> select count(*) from (select rownum rn from dual connect by rownum<=power(2,19));

COUNT(*)

———-

524288

已用时间:  00: 00: 00.20

lastwinner@lw> select count(*) from (select rownum rn from dual connect by rownum<=power(2,20));

select count(*) from (select rownum rn from dual connect by rownum<=power(2,20))

*

第 1 行出现错误:

ORA-30009: CONNECT BY 操作内存不足

可见直接用connect by去构造较大的序列时,消耗的资源很多,速度也快不到哪儿去.实际上2^20并不是一个很大的数字,就是1M而已.

但xmltable方式就不会耗这么多资源

lastwinner@lw> select count(*) from (select rownum rn from xmltable(‘1 to 1048576’));

COUNT(*)

———-

1048576

已用时间:  00: 00: 00.95

其实除了上述三种办法,我们还可以使用笛卡尔积来构造序列.如果换成笛卡尔连接的方式,那么构造2^20时,connect by也ok

lastwinner@lw> with a as (select rownum rn from dual connect by rownum<=power(2,10))

2  select count(*) from (select rownum rn from a,a);

COUNT(*)

———-

1048576

已用时间:  00: 00: 00.09

我们试着将1M加大到1G,在connect by方式下

lastwinner@lw> with a as (select rownum rn from dual connect by rownum<=power(2,a,a);

COUNT(*)

———-

1073741824

已用时间:  00: 01: 07.37

耗时高达1分钟还多,再看看xmltable方式,考虑到1M的时候耗时就达到0.95秒,因此这里只测试1/16*1G,即64M的情况

lastwinner@lw> select count(*) from (select rownum rn from xmltable(‘1 to 67108864’));

COUNT(*)

———-

67108864

已用时间:  00: 00: 37.00

如果直接构造到1G,那么时间差不多是16*37s这个级别.

但如果通过笛卡尔积＋xmltable的方式来构造.

lastwinner@lw> with a as (select rownum rn from xmltable(‘1 to 1024’))

2  select count(*) from (select rownum rn from a,a);

COUNT(*)

———-

1073741824

已用时间:  00: 01: 07.95

这时间和connect by的差不多.以上测试,总的可见,在构造较大序列时,笛卡尔积的方式是最佳的,单纯使用connect by会遭遇内存不足,而单独使用xmltable则会耗费较多的时间.

现在再看看基本用纯表连接的方式来构造同样大小的序列,先来1M的

lastwinner@lw> with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),

2  c as (select rownum r from b,b,

3  b,

4  b,

5  b,b)

6  select count(*) from c;

COUNT(*)

———-

1048576

已用时间:  00: 00: 00.33

再来64M的

lastwinner@lw> ed

已写入 file afiedt.buf

1  with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),

6  b,b)

7* select count(*) from c

lastwinner@lw> /

COUNT(*)

———-

67108864

已用时间:  00: 00: 16.62

这个速度并不快,但已经比直接xmltable快了.
其实64M,即64*2^20可以表示为(2^5)^5*2,那我们来改写一下64M的sql

lastwinner@lw> with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),b),

3  d as (select rownum r from c,c,b)

4  select count(*) from d;

COUNT(*)

———-

67108864

已用时间:  00: 00: 04.53

可以看到,从16s到4s,已经快了很多.这个示例告诉我们,中间表c 在提高速度方面起到了很好的作用.

但在构造到1G时,还是要慢一些

lastwinner@lw> ed

已写入 file afiedt.buf

1  with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),c)

4* select count(*) from d

lastwinner@lw> /

COUNT(*)

———-

1073741824

已用时间:  00: 01: 11.48

尝试相对较快的写法,多一层中间表

lastwinner@lw> ed

已写入 file afiedt.buf

1  with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),c),

4  e as (select rownum r from d,d,c)

5* select count(*) from e

lastwinner@lw> /

COUNT(*)

———-

1073741824

已用时间:  00: 01: 06.89

更快一点(思路,32^2=1024,1G=2^30=(2^5)^6=((2^5)^2)^3 .)

lastwinner@lw> ed

已写入 file afiedt.buf

1  with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),d)

5* select count(*) from e

lastwinner@lw> /

COUNT(*)

———-

1073741824

已用时间:  00: 01: 05.21

这时候我们将2^5＝32换成直接构造出来的方式

lastwinner@lw> ed

已写入 file afiedt.buf

1  with b as (select rownum r from dual connect by rownum<=power(2,5)),c)

4* select count(*) from d

lastwinner@lw> /

COUNT(*)

———-

1073741824

已用时间:  00: 01: 05.07

可见所耗费的时间差不多.

由此我们还可以得出,表连接的代价其实也是昂贵的,适当的减少表连接的次数,适当的使用with里的中间表,能有效提高系统性能.

再重复一下刚才构造64M(2^26)的场景

lastwinner@lw> ed

已写入 file afiedt.buf

1  with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),b)

7* select count(*) from c

lastwinner@lw> /

COUNT(*)

———-

67108864

已用时间:  00: 00: 16.62

总共25次的表连接,1层嵌套,让速度非常慢.提高一下(26=4*3*2+2*2),总共8次表连接,3层嵌套.

lastwinner@lw> ed

已写入 file afiedt.buf

1  with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),b)

5* select count(*) from e

lastwinner@lw> /

COUNT(*)

———-

67108864

已用时间:  00: 00: 04.00

效率提升4倍.要注意在这个案例中并非表连接越少越好,嵌套层数也是需要关注的指标.执行计划有兴趣的同学自己去看吧,我就不列了,上例中,系统生成的中间表有3个.

最终结论,构造较大序列时,例如同样是构造出64M的序列,oracle在处理时,用表连接的方式明显占优.但考虑到书写的便利性,因此在构造较小序列的时候,比如不超过1K的序列,那么直接用connect by或xmltable的方式就好了.

附：newkid 回复方法,表示更灵活,有兴趣的同学可以尝试：

create or replace function generator (n pls_integer) return sys.odcinumberlist pipelined is
m pls_integer := trunc(n / 10);
r pls_integer := n – 10 * m;
begin
for i in 1 .. m loop
pipe row (null);
pipe row (null);
pipe row (null);
pipe row (null);
pipe row (null);
pipe row (null);
pipe row (null);
pipe row (null);
pipe row (null);
pipe row (null);
end loop;
for i in 1 .. r loop
pipe row (null);
end loop;
end;
/
alter function generator compile plsql_code_type = native;

SQL> select count(*) from table(generator(67108864));

COUNT(*)
———-
67108864

Elapsed: 00:00:06.68

SQL> with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),
2  c as (select rownum r from b,
3  d as (select rownum r from c,
4  e as (select rownum r from d,b)
5  select count(*) from e;

COUNT(*)
———-
67108864

Elapsed: 00:00:06.32

文章来自微信公众号：数据和云

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