《Oracle構造序列的方法分析對比》要點：
本文介紹了Oracle構造序列的方法分析對比，希望對您有用。如果有疑問，可以聯系我們。
編輯手記：關于Oracle的序列,相信大家并不陌生,但很多人平時只用到connect by 的方式來構造序列,今天一起來學習更多的構造序列的方法及每個方法的優缺點.
作者介紹
懷曉明,云和恩墨性能優化專家.ITPUB社區版主,興趣廣泛,視野廣闊,目前專注于SQL審核與優化工作,是一個細心敏銳的troubleshooter.擅長數據庫和web的設計和開發,精于故障診斷和處理.
正文
Oracle構造序列的方法隨著版本一直在變化.在9i之前的版本,常用的方法是：
select rownum rn from?all_objects?where rownum<=xx;
從all_objects等系統視圖中去獲取序列的方式,雖然簡單,但有一個致命的弱點是該視圖的sql非常復雜,嵌套層數很多,一旦應用到真實案例中,極有可能碰到Oracle自身的bug,所以這種方式不考慮,直接pass掉.
2、9i之后,我們用connect by
select rownum rn from dual?connect by?rownum<=xx;
3、自從10g開始支持XML后,還可以使用以下方式：
select rownum rn from?xmltable(‘1 to xx’);
接下來我們從序列大小,構造時間等方面對比分析這兩種方式.
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
已用時間: ?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 行出現錯誤:
ORA-30009: CONNECT BY 操作內存不足
可見直接用connect by去構造較大的序列時,消耗的資源很多,速度也快不到哪兒去.實際上2^20并不是一個很大的數字,就是1M而已.
但xmltable方式就不會耗這么多資源
lastwinner@lw> select count(*) from (select rownum rn from xmltable(‘1 to 1048576’));
COUNT(*)
———-
1048576
已用時間: ?00: 00: 00.95
其實除了上述三種辦法,我們還可以使用笛卡爾積來構造序列.如果換成笛卡爾連接的方式,那么構造2^20時,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
已用時間: ?00: 00: 00.09
我們試著將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(2,10))
2 ?select count(*) from (select rownum rn from a, a, a);
COUNT(*)
———-
1073741824
已用時間: ?00: 01: 07.37
耗時高達1分鐘還多,再看看xmltable方式,考慮到1M的時候耗時就達到0.95秒,因此這里只測試1/16*1G,即64M的情況
lastwinner@lw> select count(*) from (select rownum rn from xmltable(‘1 to 67108864’));
COUNT(*)
———-
67108864
已用時間: ?00: 00: 37.00
如果直接構造到1G,那么時間差不多是16*37s這個級別.
但如果通過笛卡爾積＋xmltable的方式來構造.
lastwinner@lw> with a as (select rownum rn from xmltable(‘1 to 1024’))
2 ?select count(*) from (select rownum rn from a, a, a);
COUNT(*)
———-
1073741824
已用時間: ?00: 01: 07.95
這時間和connect by的差不多.以上測試,總的可見,在構造較大序列時,笛卡爾積的方式是最佳的,單純使用connect by會遭遇內存不足,而單獨使用xmltable則會耗費較多的時間.
現在再看看基本用純表連接的方式來構造同樣大小的序列,先來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,b,b,b,
3 ?b,b,b,b,b,
4 ?b,b,b,b,b,
5 ?b,b,b,b,b)
6 ?select count(*) from c;
COUNT(*)
———-
1048576
已用時間: ?00: 00: 00.33
再來64M的
lastwinner@lw> ed
已寫入 file afiedt.buf
1 ?with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),
2 ?c as (select rownum r from b,b,b,b,b,
3 ?b,b,b,b,b,
4 ?b,b,b,b,b,
5 ?b,b,b,b,b,
6 ?b,b,b,b,b,b)
7* select count(*) from c
lastwinner@lw> /
COUNT(*)
———-
67108864
已用時間: ?00: 00: 16.62
這個速度并不快,但已經比直接xmltable快了.
其實64M,即64*2^20可以表示為(2^5)^5*2,那我們來改寫一下64M的sql
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,b,b,b),
3 ?d as (select rownum r from c,c,c,c,c,b)
4 ?select count(*) from d;
COUNT(*)
———-
67108864
已用時間: ?00: 00: 04.53
可以看到,從16s到4s,已經快了很多.這個示例告訴我們,中間表c 在提高速度方面起到了很好的作用.
但在構造到1G時,還是要慢一些
lastwinner@lw> ed
已寫入 file afiedt.buf
1 ?with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),
2 ?c as (select rownum r from b,b,b,b,b),
3 ?d as (select rownum r from c,c,c,c,c,c)
4* select count(*) from d
lastwinner@lw> /
COUNT(*)
———-
1073741824
已用時間: ?00: 01: 11.48
嘗試相對較快的寫法,多一層中間表
lastwinner@lw> ed
已寫入 file afiedt.buf
1 ?with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),
2 ?c as (select rownum r from b,b,b),
3 ?d as (select rownum r from c,c,c),
4 ?e as (select rownum r from d,d,d,c)
5* select count(*) from e
lastwinner@lw> /
COUNT(*)
———-
1073741824
已用時間: ?00: 01: 06.89
更快一點(思路,32^2=1024, 1G=2^30=(2^5)^6=((2^5)^2)^3 .)
lastwinner@lw> ed
已寫入 file afiedt.buf
1 ?with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),
2 ?c as (select rownum r from b,b,b,b,b),
3 ?d as (select rownum r from c,c),
4 ?e as (select rownum r from d,d,d)
5* select count(*) from e
lastwinner@lw> /
COUNT(*)
———-
1073741824
已用時間: ?00: 01: 05.21
這時候我們將2^5＝32換成直接構造出來的方式
lastwinner@lw> ed
已寫入 file afiedt.buf
1 ?with b as (select rownum r from dual connect by rownum<=power(2,5)),
2 ?c as (select rownum r from b,b),
3 ?d as (select rownum r from c,c,c)
4* select count(*) from d
lastwinner@lw> /
COUNT(*)
———-
1073741824
已用時間: ?00: 01: 05.07
可見所耗費的時間差不多.
由此我們還可以得出,表連接的代價其實也是昂貴的,適當的減少表連接的次數,適當的使用with里的中間表,能有效提高系統性能.
再重復一下剛才構造64M(2^26)的場景
lastwinner@lw> ed
已寫入 file afiedt.buf
1 ?with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),
2 ?c as (select rownum r from b,b,b,b,b,
3 ?b,b,b,b,b,
4 ?b,b,b,b,b,
5 ?b,b,b,b,b,
6 ?b,b,b,b,b,b)
7* select count(*) from c
lastwinner@lw> /
COUNT(*)
———-
67108864
已用時間: ?00: 00: 16.62
總共25次的表連接,1層嵌套,讓速度非常慢.提高一下(26=4*3*2+2*2),總共8次表連接,3層嵌套.
lastwinner@lw> ed
已寫入 file afiedt.buf
1 ?with b as (select 1 r from dual union all select 2 from dual),
2 ?c as (select rownum r from b,b,b,b),
3 ?d as (select rownum r from c,c,c),
4 ?e as (select rownum r from d,d,b,b)
5* select count(*) from e
lastwinner@lw> /
COUNT(*)
———-
67108864
已用時間: ?00: 00: 04.00
效率提升4倍.要注意在這個案例中并非表連接越少越好,嵌套層數也是需要關注的指標.執行計劃有興趣的同學自己去看吧,我就不列了,上例中,系統生成的中間表有3個.
最終結論,構造較大序列時,例如同樣是構造出64M的序列,oracle在處理時,用表連接的方式明顯占優.但考慮到書寫的便利性,因此在構造較小序列的時候,比如不超過1K的序列,那么直接用connect by或xmltable的方式就好了.
附：newkid 回復方法,表示更靈活,有興趣的同學可以嘗試：
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(*)
———-
67108864Elapsed: 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,b,b,b),
3??d as (select rownum r from c,c,c),
4??e as (select rownum r from d,d,b,b)
5??select count(*) from e;COUNT(*)
———-
67108864Elapsed: 00:00:06.32
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