SQL执行计划：
使用pl/sql developer编辑查询SQL语句，可以使用F5查看所选的SQL语句的执行计划。SQL的执行计划主要包括下面优化器选择、各个表之间的连接方式、表之间的连接顺序、表选择数据的搜索方式（是否全表扫描、使用索引等）几个方面：
选择优化器
oracle的优化器分为基于规则的优化器和基于代价的优化器两种。
基于规则的优化器 -- Rule Based (Heuristic) Optimization(sql语句优化方式简称RBO)：
在ORACLE7之前，主要是使用基于规则的优化器。ORACLE在基于规则的优化器中采用启发式的方法(Heuristic Approach)或规则(Rules)来生成执行计划。例如，如果一个查询的where条件(where clause)包含一个谓词(predicate，其实就是一个判断条件，如”=”, “>”, ”<”等)，而且该谓词上引用的列上有有效索引，那么优化器将使用索引访问这个表，而不考虑其它因素，如表中数据的多少、表中数据的易变性、索引的可选择性等。此时数据库中没有关于表与索引数据的统计性描述，如表中有多上行，每行的可选择性等。优化器也不考虑
实例参数，如multi block i/o、可用排序内存的大小等，所以优化器有时就选择了次优化的计划作为真正的执行计划，导致系统性能不高。
基于代价的优化器 -- Cost Based Optimization(简称CBO)
Oracle把一个代价引擎(Cost Engine)集成到数据库内核中，用来估计每个执行计划需要的代价，该代价将每个执行计划所耗费的资源进行量化，从而CBO可以根据这个代价选择出最优的执行计划。一个查询耗费的资源可以被分成3个基本组成部分：I/O代价、CPU代价、network代价。I/O代价是将数据从磁盘读入内存所需的代价。访问数据包括将数据文件中数据块的内容读入到SGA的数据高速缓存中，在一般情况下，该代价是处理一个查询所需要的最主要代价，所以我们在优化时，一个基本原则就是降低查询所产生的I/O总次数。CPU代价是处理在内存中数据所需要的代价，如一旦数据被读入内存，则我们在识别出我们需要的数据后，在这些数据上执行排序(sort)或连接(join)操作，这需要耗费CPU资源。
对于需要访问跨节点(即通常说的服务器)数据库上数据的查询来说，存在network代价，用来量化传输操作耗费的资源。查询远程表的查询或执行分布式连接的查询会在network代价
方面花费比较大。
要注意的是：虽然CBO的功能随着ORACLE新版本的推出，功能越来越强，但它不是能包治百病的神药。实际上任何一个语句，随着硬件环境与应用数据的不同，该语句的执行计划可能需要随之发生变化，这样才能取得最好的性能。所以有时候不在具体的环境下而进行SQL性能调整是徒劳的。
ORACLE优化器选择表连接方式
排序 - - 合并连接(Sort Merge Join, SMJ)
说明：以下的row source指代一个表或是一个查询结果集。
内部连接过程：
1) 首先生成row source1需要的数据，然后对这些数据按照连接操作关联列(如A.col3)进行排序。
2) 随后生成row source2需要的数据，然后对这些数据按照与sort source1对应的连接操作
关联列(如B.col4)进行排序。
3) 最后两边已排序的行被放在一起执行合并操作，即将2个row source按照连接条件连接起来
下面是连接步骤的图形表示：
MERGE
/ \
SORT SORT
| |
Row Source 1 Row Source 2
如果row source已经在连接关联列上被排序，则该连接操作就不需要再进行sort操作，这样可以大大提高这种连接操作的连接速度，因为排序是个极其费资源的操作，
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特别是对于较大的表。 预先排序的row source包括已经被索引的列(如a.col3或b.col4上有索引)或row source已经在前面的步骤中被排序了。尽管合并两个row source的过程是串行的，但是可以并行访问这两个row source(如并行读入数据，并行排序).
SMJ连接的例子：
SQL> explain plan for
select /*+ ordered */ e.deptno, d.deptno
from emp e, dept d
where e.deptno = d.deptno
order by e.deptno, d.deptno;
Query Plan
-
------------------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=17
MERGE JOIN
SORT JOIN
TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
SORT JOIN
TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
排序是一个费时、费资源的操作，特别对于大表。基于这个原因，SMJ经常不是一个特别有效的连接方法，但是如果2个row source都已经预先排序，则这种连接方法的效率也是蛮高的。
嵌套循环(Nested Loops, NL)
这个连接方法有驱动表(外部表)的概念。其实，该连接过程就是一个2层嵌套循环，所以外层循环的次数越少越好，这也就是我们为什么将小表或返回较小row source的表作为驱动表(用于外层循环)的理论依据。但是这个理论只是一般指导原则，因为遵循这个理论并不能总保证使语句产生的I/O次数最少。有时不遵守这个理论依据，反而会获得更好的效率。如果使用这种方法，决定使用哪个表作为驱动表很重要。有时如果驱动表选择不正确，将会导致语句的性能很差、很差。
内部连接过程：
Row source1的Row 1 -------------- -- Probe -> Row source 2
Row source1的Row 2 -------------- -- Probe -> Row source 2
Row source1的Row 3 -------------- -- Probe -> Row source 2
…….
Row source1的Row n -------------- -- Probe -> Row source 2
从内部连接过程来看，需要用row source1中的每一行，去匹配row source2中的所有行，所以此时保持row source1尽可能的小与高效的访问row source2(一般通过索引实现)是影响这个连接效率的关键问题。这只是理论指导原则，目的是使整个连接操作产生最少的物理I/O次数，而且如果遵守这个原则，一般也会使总的物理I/O数最少。但是如果不遵从这个指导原则，反而能用更少的物理I/O实现连接操作，那
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尽管违反指导原则吧！因为最少的物理I/O次数才是我们应该遵从的真正的指导原则，在后面的具体案例分析中就给出这样的例子。
在上面的连接过程中，我们称Row source1为驱动表或外部表。Row Source2被称为被探查表或内部表。
在NESTED LOOPS连接中，Oracle读取row source1中的每一行，然后在row sourc2中检查是否有匹配的行，所有被匹配的行都被放到结果集中，然后处理row source1中的下一行。这个过程一直继续，直到row source1中的所有行都被处理。这是从连接操作中可以得
到第一个匹配行的最快的方法之一，这种类型的连接可以用在需要快速响应的语句中，以响应速度为主要目标。
如果driving row source(外部表)比较小，并且在inner row source(内部表)上有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时，使用这种方法可以得到较好的效率。NESTED LOOPS有其它连接方法没有的的一个优点是：可以先返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据，这可以实现快速的响应时间。
如果不使用并行操作，最好的驱动表是那些应用了where 限制条件后，可以返回较少行数据的的表，所以大表也可能称为驱动表，关键看限制条件。对于并行查询，我们经常选择大表作为驱动表，因为大表可以充分利用并行功能。当然，有时对查询使用并行操作并不一定会比查询不使用并行操作效率高，因为最后可能每个表只有很少的行符合限制条件，而且还要看你的硬件配置是否可以支持并行(如是否有多个CPU，多个硬盘控制器)，所以要具体问题具体对待。
NL连接的例子：
SQL> explain plan for
select a.dname,b.sql
from dept a,emp b
where a.deptno = b.deptno;
Query Plan
-------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=5
NESTED LOOPS
TABLE ACCESS FULL DEPT [ANALYZED]
TABLE ACCESS FULL EMP [ANALYZED]
哈希连接(Hash Join, HJ)
这种连接是在oracle 7.3以后引入的，从理论上来说比NL与SMJ更高效，而且只用在CBO优化器中。
较小的row source被用来构建hash table与bitmap，第2个row source被用来被hansed，并与第一个row source生成的hash table进行匹配，以便进行进一步的连接。Bitmap被用来作为一种比较快的查方法，来检查在hash table中是否有匹配的行。特别的，当hash table比较大而不能全部容纳在内存中时，这种查方法更为
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有用。这种连接方法也有NL连接中所谓的驱动表的概念，被构建为hash table与bitmap的表为驱动表，当被构建的hash table与bitmap能被容纳在内存中时，这种连接方式的效率极高。
HASH连接的例子：
SQL> explain plan for
select /*+ use_hash(emp) */ empno
from emp, dept
where emp.deptno = dept.deptno;
Query Plan
----------------------------
SELECT STATEMENT [CHOOSE] Cost=3
HASH JOIN

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