处理数百万行的查询的性能调整

Question

我有一个查询处理了 2 table 秒，每条记录超过 6100 万条。

WB_YH_BCUPDATE_FULL_BASE: table 包含客户及其活跃的所有月份。（2014年至今）

CUSTOMERNUMBER | CAR MONTH

99999 | 201401
99999 | 201402
99999 | 201403
....

WB_YH_BCUPDATE_MATCH_MONTH: table 包含客户和所有活跃的月份 + 包含 CAR_MONTH + 6 的虚构额外字段个月。

CUSTOMERNUMBER | CAR_MONTH | MATCH_MONTH_6

99999 | 201401 | 201407
99999 | 201402 | 201408
99999 | 201403 | 201409
...

现在我想检查所有客户及其所有相应的 CAR_MONTHS 是否在 6 个月后仍然活跃（=他们出现在 table 中）。为此，我需要使用我创建的字段，即 MATCH_MONTH_6.

我正在使用以下查询：

select distinct a.CUSTOMERNUMBER
   , a.CAR_MONTH
   , b.MATCH_MONTH_6
   , CASE WHEN b.CUSTOMERNUMBER is null then 0
          ELSE 1
     END FL_MATCH_6         
from WB_YH_BCUPDATE_FULL_BASE a left join WB_YH_BCUPDATE_MATCH_MONTH b
                                on a.CUSTOMERNUMBER =  b.CUSTOMERNUMBER      
                                and a.CAR_MONTH = b.CAR_MONTH 
                                and b.MATCH_MONTH_6 in (
                                select CAR_MONTH
                                from   WB_YH_BCUPDATE_FULL_BASE
                                where  customernumber = a.customernumber
                                );

我的查询性能真的很差，从下面的执行计划可以看出：

 Plan Hash Value  : 3376431373 

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id   | Operation                          | Name                           | Rows     | Bytes      | Cost      | Time     |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
|    0 | SELECT STATEMENT                   |                                | 25897713 |  673340538 | 371846479 | 02:56:04 |
|    1 |   HASH UNIQUE                      |                                | 25897713 |  673340538 | 371846479 | 02:56:04 |
|    2 |    NESTED LOOPS OUTER              |                                | 61874441 | 1608735466 | 371674345 | 02:55:59 |
|    3 |     TABLE ACCESS STORAGE FULL      | WB_YH_BCUPDATE_FULL_BASE       | 61874441 |  742493292 |      3225 | 00:00:01 |
|    4 |     VIEW                           |                                |        1 |         14 |         6 | 00:00:01 |
|    5 |      NESTED LOOPS                  |                                |        1 |         31 |         6 | 00:00:01 |
|    6 |       NESTED LOOPS                 |                                |       24 |         31 |         6 | 00:00:01 |
|  * 7 |        TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | WB_YH_BCUPDATE_MATCH_MONTH     |        1 |         19 |         3 | 00:00:01 |
|  * 8 |         INDEX RANGE SCAN           | WB_YH_BCUPDATE_MATCH_MONTH_IND |       24 |            |         2 | 00:00:01 |
|  * 9 |        INDEX RANGE SCAN            | WB_YH_BCUPDATE_FULL_BASE_IND   |       24 |            |         2 | 00:00:01 |
| * 10 |       TABLE ACCESS BY INDEX ROWID  | WB_YH_BCUPDATE_FULL_BASE       |        1 |         12 |         3 | 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):
------------------------------------------
* 7 - filter("A"."CAR_MONTH"="B"."CAR_MONTH")
* 8 - access("A"."CUSTOMERNUMBER"="B"."CUSTOMERNUMBER")
* 9 - access("CUSTOMERNUMBER"="A"."CUSTOMERNUMBER")
* 10 - filter("CAR_MONTH"=TO_NUMBER("B"."MATCH_MONTH_6"))

你们知道我如何优化此查询或如何重写此查询以提高性能吗？

亲切的问候，

Answer 1

select w1.CUSTOMERNUMBER, w1.CAR_MONTH, nvl2(w2.CUSTOMERNUMBER, 'Yes', 'No') active_in_6_months
  from WB_YH_BCUPDATE_FULL_BASE w1 
  left outer join WB_YH_BCUPDATE_MATCH_MONTH w2 
  on (w1.CUSTOMERNUMBER = w2. CUSTOMERNUMBER and w1.CAR_MONTH = w2.MATCH_MONTH_6);

此查询应该会以更好的性能为您提供所需的结果。

Answer 2

SELECT
   a.customernumber,
   a.car_month,
   b.car_month AS match_month_6,
   CASE
      WHEN b.customernumber IS NULL
      THEN 0
      END 1
   END AS fl_match_6
FROM WB_YH_BCUPDATE_MATCH_MONTH a
LEFT JOIN WB_YH_BCUPDATE_MATCH_MONTH b
   ON (a.customernumber = b.Customernumber AND a.match_month_6 = b.car_month);

既然你说 WB_YH_BCUPDATE_MATCH_MONTH 包含与 WB_YH_BCUPDATE_FULL_BASE 相同的数据，但多了一个列，我们可以使用前者而忽略后者。

我们现在离开加入它自己。当然在客户号上，还有，我们加入日期+6个月的日期。如果客户在 6 个月后活跃，我们将找到一个条目；如果没有，我们不会。

为了完全复制您的查询结果，我们 select 从左侧连接 table 获取 match_month_6 的数据，因为如果我们无法获得也匹配您的原始查询。

您也应该在两个月份字段上放置索引，因为我们也加入了这些字段。

请注意，这并不能保证客户在其间的几个月内处于活跃状态。我有一个客户在 1 月和 7 月活跃，他们将通过此查询返回。

处理数百万行的查询的性能调整

Performance tuning of a query processing millions of rows

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