评估 SQL 查询性能时要比较哪些指标？
Which metrics to compare when evaluating SQL query performance?
我最近看了一个关于 oracle SQL 性能调优的在线课程。在视频中，讲师在比较两个查询的性能时，不断地从Autotrace中比较COST值。
但我也从其他论坛和网站上了解到，COST 是特定于该查询的相对值，不应用作评估性能的绝对指标。他们建议改为查看一致获取、物理读取等内容。
所以我的解释是，比较用于不同目的的完全不同的查询的 COST 值是没有意义的，因为 COST 值是相对的。但是当比较相同的 2 个查询时，其中一个为了“更好的性能”而被稍作修改，比较 COST 值是可以的。我的解释准确吗？
什么时候可以将 COST 值与其他指标进行比较？
当 evaluating/comparing 查询性能时，我们还应该关注哪些其他指标？
与工程学中的大多数事情一样，这实际上归结为您要比较和评估的原因/内容。
COST 是对 Oracle 的一般 time-based 估计，在其内部优化器中用作排名指标。 This answer explains that selection process pretty well.
一般来说，COST 作为一种度量标准是比较两个不同查询的预期计算时间的好方法，因为它衡量查询的估计时间成本，表示为# of block reads。因此，如果您比较同一个查询的性能，一个针对时间进行了优化，那么 COST 是一个很好的指标。
但是，如果您的查询或系统 bottle-necked 或对时间以外的其他因素（例如内存效率）有限制，那么 COST 将不是一个可优化的指标。在这些情况下，您应该选择一个与您的最终目标相关的指标。
一般来说，我会非常谨慎地比较两个查询之间的 cost，除非您有非常具体的理由相信这是有道理的。
一般来说，人们不会查看优化器为其生成（几乎）最优计划的 99.9% 的查询。人们查看优化器已明确生成 sub-optimal 计划的查询。优化器将出于两个基本原因之一生成一个 sub-optimal 计划——它无法将查询转换为它可以优化的形式（在这种情况下，人类可能需要重写查询）或它的统计信息用于使其估计不正确，因此它认为的最佳计划并非如此。 （当然，查询速度可能还有其他原因——也许优化器生成了一个最优计划，但最优计划正在进行 table 扫描，例如因为缺少索引。）
如果我正在查看一个缓慢的查询并且该查询似乎是合理的 well-written 并且有一组合理的索引可用，那么统计数据很可能是问题的根源。然而，由于 cost 完全基于统计数据，这意味着优化器的 cost 估计是不正确的。如果它们不正确，则 cost 错误高或错误低的可能性大致相同。如果我查看查询的查询计划，我知道该查询需要聚合数十万行以生成报告，并且我看到优化器已为其分配 single-digit cost，我知道某处沿着这条线，它估计一个步骤将 return 行太少。为了调整该查询，我将需要 cost 上升，以便优化器的估计准确反映现实。如果我查看查询的查询计划，我知道应该只需要扫描少数几行，并且我看到数万行中的 cost，我知道优化器正在估计某个步骤将 return 行太多了。为了调整该查询，我将需要 cost 下降，以便优化器的估计反映现实。
如果您使用 gather_plan_statistics hint，您将在查询计划中看到估计的和实际的行数。如果优化器的估计接近实际情况，则计划可能非常好并且 cost 可能相当准确。如果优化器的估计是错误的，那么计划可能很糟糕并且 cost 很可能是错误的。尝试使用 cost 指标来调整查询而不首先确认 cost 相当接近实际情况很少有成效。
就我个人而言，我会忽略 cost 并关注随着时间的推移可能达到 stable 并且实际上与性能相关的指标。我的偏见是关注逻辑读取，因为大多数系统都是 I/O 绑定的，但您也可以使用 CPU 时间或经过时间（不过，经过时间往往不是特别 stable 因为这取决于查询时缓存中的内容 运行)。如果您正在查看计划，请关注估计行数与实际行数，而不是 cost.
查询的 实际 运行 时间 是迄今为止优化查询的最重要指标。我们可以在 99.9% 的时间里忽略成本和其他指标。
如果查询相对较小且速度较快，我们可以很容易地 re-run 它并使用 GATHER_PLAN_STATISTICS 提示找到实际的 运行 次：
-- Add a hint to the query and re-run it.
select /*+ gather_plan_statistics */ count(*) from all_objects;
-- Find the SQL_ID of your query.
select sql_id, sql_fulltext from gv$sql where lower(sql_text) like '%gather_plan_statistics%';
-- Plus in the SQL_ID to find an execution plan with actual numbers.
select * from table(dbms_xplan.display_cursor(sql_id => 'bbqup7krbyf61', format => 'ALLSTATS LAST'));
如果查询速度很慢，而且我们不能轻易地 re-run 它，生成一个 SQL 监控报告。该数据通常在最后一次执行后的几个小时内可用。
-- Generate a SQL Monitor report.
select dbms_sqltune.report_sql_monitor(sql_id => 'bbqup7krbyf61') from dual;
关于解释结果的书籍很多。基础知识是您要首先检查执行计划并关注具有最大“A-Time”的操作。如果您想了解查询或优化器在哪里出错，请将“E-Rows”与“A-Rows”进行比较，因为估计的基数会驱动大部分优化器决策。
示例输出：
SQL_ID bbqup7krbyf61, child number 0
-------------------------------------
select /*+ gather_plan_statistics */ count(*) from all_objects
Plan hash value: 3058112905
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | Reads | OMem | 1Mem | Used-Mem |
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 1 |00:00:03.58 | 121K| 622 | | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:03.58 | 121K| 622 | | | |
|* 2 | FILTER | | 1 | | 79451 |00:00:02.10 | 121K| 622 | | | |
|* 3 | HASH JOIN | | 1 | 85666 | 85668 |00:00:00.12 | 1479 | 2 | 2402K| 2402K| 1639K (0)|
| 4 | INDEX FULL SCAN | I_USER2 | 1 | 148 | 148 |00:00:00.01 | 1 | 0 | | | |
...
我最近看了一个关于 oracle SQL 性能调优的在线课程。在视频中，讲师在比较两个查询的性能时，不断地从Autotrace中比较COST值。
但我也从其他论坛和网站上了解到，COST 是特定于该查询的相对值，不应用作评估性能的绝对指标。他们建议改为查看一致获取、物理读取等内容。
所以我的解释是，比较用于不同目的的完全不同的查询的 COST 值是没有意义的，因为 COST 值是相对的。但是当比较相同的 2 个查询时，其中一个为了“更好的性能”而被稍作修改，比较 COST 值是可以的。我的解释准确吗？
什么时候可以将 COST 值与其他指标进行比较？
当 evaluating/comparing 查询性能时，我们还应该关注哪些其他指标？
与工程学中的大多数事情一样，这实际上归结为您要比较和评估的原因/内容。
COST 是对 Oracle 的一般 time-based 估计，在其内部优化器中用作排名指标。 This answer explains that selection process pretty well.
一般来说，COST 作为一种度量标准是比较两个不同查询的预期计算时间的好方法，因为它衡量查询的估计时间成本，表示为# of block reads。因此，如果您比较同一个查询的性能，一个针对时间进行了优化，那么 COST 是一个很好的指标。
但是，如果您的查询或系统 bottle-necked 或对时间以外的其他因素（例如内存效率）有限制，那么 COST 将不是一个可优化的指标。在这些情况下，您应该选择一个与您的最终目标相关的指标。
一般来说，我会非常谨慎地比较两个查询之间的 cost，除非您有非常具体的理由相信这是有道理的。
一般来说，人们不会查看优化器为其生成（几乎）最优计划的 99.9% 的查询。人们查看优化器已明确生成 sub-optimal 计划的查询。优化器将出于两个基本原因之一生成一个 sub-optimal 计划——它无法将查询转换为它可以优化的形式（在这种情况下，人类可能需要重写查询）或它的统计信息用于使其估计不正确，因此它认为的最佳计划并非如此。 （当然，查询速度可能还有其他原因——也许优化器生成了一个最优计划，但最优计划正在进行 table 扫描，例如因为缺少索引。）
如果我正在查看一个缓慢的查询并且该查询似乎是合理的 well-written 并且有一组合理的索引可用，那么统计数据很可能是问题的根源。然而，由于 cost 完全基于统计数据，这意味着优化器的 cost 估计是不正确的。如果它们不正确，则 cost 错误高或错误低的可能性大致相同。如果我查看查询的查询计划，我知道该查询需要聚合数十万行以生成报告，并且我看到优化器已为其分配 single-digit cost，我知道某处沿着这条线，它估计一个步骤将 return 行太少。为了调整该查询，我将需要 cost 上升，以便优化器的估计准确反映现实。如果我查看查询的查询计划，我知道应该只需要扫描少数几行，并且我看到数万行中的 cost，我知道优化器正在估计某个步骤将 return 行太多了。为了调整该查询，我将需要 cost 下降，以便优化器的估计反映现实。
如果您使用 gather_plan_statistics hint，您将在查询计划中看到估计的和实际的行数。如果优化器的估计接近实际情况，则计划可能非常好并且 cost 可能相当准确。如果优化器的估计是错误的，那么计划可能很糟糕并且 cost 很可能是错误的。尝试使用 cost 指标来调整查询而不首先确认 cost 相当接近实际情况很少有成效。
就我个人而言，我会忽略 cost 并关注随着时间的推移可能达到 stable 并且实际上与性能相关的指标。我的偏见是关注逻辑读取，因为大多数系统都是 I/O 绑定的，但您也可以使用 CPU 时间或经过时间（不过，经过时间往往不是特别 stable 因为这取决于查询时缓存中的内容 运行)。如果您正在查看计划，请关注估计行数与实际行数，而不是 cost.
查询的 实际 运行 时间 是迄今为止优化查询的最重要指标。我们可以在 99.9% 的时间里忽略成本和其他指标。
如果查询相对较小且速度较快，我们可以很容易地 re-run 它并使用 GATHER_PLAN_STATISTICS 提示找到实际的 运行 次：
-- Add a hint to the query and re-run it.
select /*+ gather_plan_statistics */ count(*) from all_objects;
-- Find the SQL_ID of your query.
select sql_id, sql_fulltext from gv$sql where lower(sql_text) like '%gather_plan_statistics%';
-- Plus in the SQL_ID to find an execution plan with actual numbers.
select * from table(dbms_xplan.display_cursor(sql_id => 'bbqup7krbyf61', format => 'ALLSTATS LAST'));
如果查询速度很慢，而且我们不能轻易地 re-run 它，生成一个 SQL 监控报告。该数据通常在最后一次执行后的几个小时内可用。
-- Generate a SQL Monitor report.
select dbms_sqltune.report_sql_monitor(sql_id => 'bbqup7krbyf61') from dual;
关于解释结果的书籍很多。基础知识是您要首先检查执行计划并关注具有最大“A-Time”的操作。如果您想了解查询或优化器在哪里出错，请将“E-Rows”与“A-Rows”进行比较，因为估计的基数会驱动大部分优化器决策。
示例输出：
SQL_ID bbqup7krbyf61, child number 0
-------------------------------------
select /*+ gather_plan_statistics */ count(*) from all_objects
Plan hash value: 3058112905
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| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers | Reads | OMem | 1Mem | Used-Mem |
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| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 1 |00:00:03.58 | 121K| 622 | | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:03.58 | 121K| 622 | | | |
|* 2 | FILTER | | 1 | | 79451 |00:00:02.10 | 121K| 622 | | | |
|* 3 | HASH JOIN | | 1 | 85666 | 85668 |00:00:00.12 | 1479 | 2 | 2402K| 2402K| 1639K (0)|
| 4 | INDEX FULL SCAN | I_USER2 | 1 | 148 | 148 |00:00:00.01 | 1 | 0 | | | |
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