這是2023年8月份上海mooracle大會上陳巨集義老師(老k)分享的乙個案例，將乙個merge sql，通過改寫成plsql的方式，大大提高了執行效率。 老虎劉在看到這個案例的時候，開始沒有注意到執行計畫裡面顯示的各表實際記錄數，不認為plsql的改寫方式比分析函式的寫法更高效，還與陳老師有過幾次郵件討論，直到後來仔細檢視了執行計畫。
原sql如下：
merge into t_customer c using這個sql是將使用者交易明細表（t_trade ）的最近的一筆消費額，更新到使用者資訊表（t_customer）的消費額字段，使用的是merge操作。select a.cstno, a.amount from t_trade a,
(select cstno,max(trade_date) trade_date from t_trade
group by cstno) b
where a.cstno = b.cstno and a.trade_date=b.trade_date
) mon(c.cstno = m.cstno)
when matched then
update set c.amount = m.amount;
執行計畫：
老虎劉注：
在沒有掌握分析函式的寫法前，sql的紅色部分是group by後取其他字段資訊的乙個較為常見的寫法，也是這個sql執行效率差的根本原因。
原sql還有乙個隱患，就是如果t_trade的某個cstno對應的最大trade_date有重複，那麼這個sql會報ora-30926 錯誤無法執行。
如果不仔細看執行計畫（兩表的真實資料量資訊），這種sql的慣用優化方法是使用分析函式改寫：
改寫方法1：
merge into t_customer c using這種改寫方法會比原sql效率提高很多，而且不存在某個cstno對應的max trade_date 重複時報錯的問題。select a.cstno,a.amount from
(select trade_date,cstno,amount,
row_number()over(partition by cstno order by trade_date desc) rno from t_trade)a
where rno=1
) m
on(c.cstno = m.cstno)
when matched then
update set c.amount = m.amount;
但是陳老師沒有使用分析函式的改寫方法，而是根據兩表資料量相差較大的特點，將sql改寫成一段更為高效的plsql：
改寫方法2：
declare根據原sql的執行計畫我們知道，t_customer表的記錄數比較少，只有1000多條，而t_trade表有1000萬條，比例為1:10000（不知道這是真實資料還是測試資料，只有1000多個使用者，而且乙個使用者平均1萬個消費明細，看起來不像真實資料）。vamount number;
begin
for v in (select * from t_customer )
loop
select amount into vamount from
(select amount from t_trade where cstno=v.cstno order by trade_date desc)
where rownum<2;
update t_customer set amount = vamount where cstno=v.cstno;
end loop
commit;
end;
在這樣乙個兩表資料相差較大的特殊情況下，plsql寫法確實是比分析函式的寫法要高效。這個改寫非常巧妙。
我們再來分析一下這兩種改寫的優缺點：
1、plsql的改寫方式，適合在t_customer表比較小，而且t_customer 和 t_trade 兩表的記錄數比例比較大的情況下，執行效率才會比分析函式的改寫高一些。在本例中，如果t_customer表的記錄數是10萬，那麼分析函式的寫法反而要比plsql的寫法快上幾十到上百倍。
3、plsql這種改寫的前提是必須存在t_trade表cstno + trade_date 兩字段的聯合索引。而分析函式的改寫就不需要任何索引的支援。
4、對於t_trade這種千萬記錄級別的表，使用分析函式的寫法可以通過開啟並行來提速；plsql的改寫，如果要提高效率，需要先將t_customer表按cstno分組，用多個session併發執行。
我們再來看看，陳老師的這段plsql，是不是可以用單個sql來實現，我做了乙個嘗試，sql**如下：
merge into t_customer c using執行計畫大致如下：select tc.cstno,
(select amount
from t_trade td1
where td1.cstno=tc.cstno and td1.trade_date = (select max(trade_date) from t_trade td2 where tc.cstno = td2.cstno) and rownum=1 ) as amount
from t_customer tc
) m
on(c.cstno = m.cstno)
when matched then
update set c.amount = m.amount;
這種寫法也是需要t_trade表存在cstno+trade_date 聯合索引（idx_t_trade），而且t_customer 表的資料量遠低於t_trade。
根據執行計畫，這個sql的執行效率應該比plsql寫法的效率不相上下。
總結：
sql優化，除了要避免低效的sql寫法，主要還是要看錶的資料量與資料分布情況，plsql的改寫方法，在少數比較特殊的情況下會體現出較高的效率，在某些資料分布的情況下，效率可能還不如原sql。但是，優化思路非常值得借鑑。
而分析函式的改寫方式，則不論資料如何分布，都會比原sql要高效，通用性更強。
對於本例改寫前的sql，應該還有很多開發人員和dba在使用，在了解了分析函式的使用方法後，原sql的低效寫法就應該被徹底拋棄了。
最後的plsql改寫成單sql，邏輯看起來比較複雜難懂，一般不會用到這樣的改寫，大家了解一下就好了。
還是那句話，優化無定式，優化器是死的，人腦是活的，只有掌握了原理，才能讓sql執行效率越來越高。
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