{"id":141,"date":"2015-12-06T20:32:05","date_gmt":"2015-12-06T22:32:05","guid":{"rendered":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/?p=141"},"modified":"2019-10-10T23:09:20","modified_gmt":"2019-10-11T02:09:20","slug":"execution-plan-como-interpretar-os-valores-estatisticos-estimados","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/execution-plan-como-interpretar-os-valores-estatisticos-estimados\/","title":{"rendered":"Execution Plan: Como interpretar os valores estat\u00edsticos estimados"},"content":{"rendered":"

No artigo anterior sobre plano de execu\u00e7\u00e3o abordamos como identificar a sequ\u00eancia de execu\u00e7\u00e3o das opera\u00e7\u00f5es, outra parte muito importante no entendimento do plano de execu\u00e7\u00e3o s\u00e3o as informa\u00e7\u00f5es estat\u00edsticas que podem ser classificadas em dois grupos:<\/span><\/p>\n

1) As estat\u00edsticas estimadas pelo otimizador que s\u00e3o usadas no processo de parse para escolher dentre alguns planos criados, um que supostamente seria o mais r\u00e1pido.<\/span><\/p>\n

2) As estat\u00edsticas reais ou que representam o que foi realizado durante a execu\u00e7\u00e3o da instru\u00e7\u00e3o SQL, essas estat\u00edsticas s\u00e3o recuperadas da vis\u00e3o “V$SQL_PLAN_STATISTICS_ALL”.<\/span><\/p>\n

Nesse artigo vamos explorar os mecanismos utilizados pelo Otimizador para calcular as estat\u00edsticas estimadas e vamos deixar para o pr\u00f3ximo post as estat\u00edsticas reais .<\/span><\/p>\n

Plano de execu\u00e7\u00e3o<\/span><\/h2>\n

A seguir temos um plano de execu\u00e7\u00e3o gerado em uma inst\u00e2ncia 11.2.0.4 a partir do comando EXPLAIN PLAN:<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

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50
<\/div><\/td>
appuser@<\/span>LAB11 ><\/span> EXPLAIN PLAN FOR<\/span>
\n  2<\/span>  SELECT my_tables.<\/span>owner,<\/span>
\n  3<\/span>         my_tables.<\/span>table_name,<\/span>
\n  4<\/span>         my_tables.<\/span>tablespace_name,<\/span>
\n  5<\/span>         my_indexes.<\/span>status
\n  6<\/span>    FROM my_tables,<\/span>
\n  7<\/span>         my_indexes
\n  8<\/span>   WHERE my_tables.<\/span>owner =<\/span> my_indexes.<\/span>table_owner
\n  9<\/span>     AND my_tables.<\/span>table_name =<\/span> my_indexes.<\/span>table_name
\n 10<\/span>     AND my_indexes.<\/span>index_type =<\/span> 'FUNCTION-BASED NORMAL'<\/span>;<\/span>
\n
\nExplained.<\/span>
\n
\nappuser@<\/span>LAB11 ><\/span> select *<\/span> from table(<\/span>dbms_xplan.<\/span>display(<\/span>null<\/span>,<\/span> null<\/span>,<\/span> 'projection'<\/span>)<\/span>)<\/span>;<\/span>
\n
\nPLAN_TABLE_OUTPUT
\n------------------------------------------------------------------------------------------------------------------<\/span>
\nPlan hash<\/span><\/a> value:<\/span> 2089828105<\/span>
\n
\n-----------------------------------------------------------------------------------------------<\/span>
\n|<\/span> Id  |<\/span> Operation                    |<\/span> Name           |<\/span> Rows  |<\/span> Bytes |<\/span> Cost (<\/span>%<\/span>CPU)<\/span>|<\/span> Time<\/span><\/a>     |<\/span>
\n-----------------------------------------------------------------------------------------------<\/span>
\n|<\/span>   0<\/span> |<\/span> SELECT STATEMENT             |<\/span>                |<\/span>    34<\/span> |<\/span>  2550<\/span> |<\/span>    21<\/span>   (<\/span>0<\/span>)<\/span>|<\/span> 00<\/span>:<\/span>00<\/span>:<\/span>01<\/span> |<\/span>
\n|*<\/span>  1<\/span> |<\/span>  HASH<\/span><\/a> JOIN<\/span><\/a>                   |<\/span>                |<\/span>    34<\/span> |<\/span>  2550<\/span> |<\/span>    21<\/span>   (<\/span>0<\/span>)<\/span>|<\/span> 00<\/span>:<\/span>00<\/span>:<\/span>01<\/span> |<\/span>
\n|<\/span>   2<\/span> |<\/span>   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID|<\/span> MY_INDEXES     |<\/span>    34<\/span> |<\/span>  1360<\/span> |<\/span>     6<\/span>   (<\/span>0<\/span>)<\/span>|<\/span> 00<\/span>:<\/span>00<\/span>:<\/span>01<\/span> |<\/span>
\n|*<\/span>  3<\/span> |<\/span>    INDEX RANGE<\/span><\/a> SCAN          |<\/span> MY_INDEXES_IDX |<\/span>    34<\/span> |<\/span>       |<\/span>     2<\/span>   (<\/span>0<\/span>)<\/span>|<\/span> 00<\/span>:<\/span>00<\/span>:<\/span>01<\/span> |<\/span>
\n|<\/span>   4<\/span> |<\/span>   INDEX FAST FULL SCAN       |<\/span> MY_TABLES_IDX  |<\/span>  8015<\/span> |<\/span>   273K|<\/span>    15<\/span>   (<\/span>0<\/span>)<\/span>|<\/span> 00<\/span>:<\/span>00<\/span>:<\/span>01<\/span> |<\/span>
\n-----------------------------------------------------------------------------------------------<\/span>
\n
\nPredicate Information (<\/span>identified by operation id)<\/span>:<\/span>
\n---------------------------------------------------<\/span>
\n
\n   1<\/span> -<\/span> access(<\/span>"MY_TABLES"<\/span>.<\/span>"OWNER"<\/span>=<\/span>"MY_INDEXES"<\/span>.<\/span>"TABLE_OWNER"<\/span> AND
\n              "MY_TABLES"<\/span>.<\/span>"TABLE_NAME"<\/span>=<\/span>"MY_INDEXES"<\/span>.<\/span>"TABLE_NAME"<\/span>)<\/span>
\n   3<\/span> -<\/span> access(<\/span>"MY_INDEXES"<\/span>.<\/span>"INDEX_TYPE"<\/span>=<\/span>'FUNCTION-BASED NORMAL'<\/span>)<\/span>
\n
\nColumn Projection Information (<\/span>identified by operation id)<\/span>:<\/span>
\n-----------------------------------------------------------<\/span>
\n
\n   1<\/span> -<\/span> (<\/span>#keys=2) "MY_TABLES"."OWNER"[VARCHAR2,30],
\n<\/span>       "MY_TABLES"<\/span>.<\/span>"TABLE_NAME"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>30<\/span>]<\/span>,<\/span> "MY_INDEXES"<\/span>.<\/span>"STATUS"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>8<\/span>]<\/span>,<\/span>
\n       "MY_TABLES"<\/span>.<\/span>"TABLESPACE_NAME"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>30<\/span>]<\/span>
\n   2<\/span> -<\/span> "MY_INDEXES"<\/span>.<\/span>"TABLE_OWNER"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>30<\/span>]<\/span>,<\/span>
\n       "MY_INDEXES"<\/span>.<\/span>"TABLE_NAME"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>30<\/span>]<\/span>,<\/span> "MY_INDEXES"<\/span>.<\/span>"STATUS"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>8<\/span>]<\/span>
\n   3<\/span> -<\/span> "MY_INDEXES"<\/span>.<\/span>ROWID[<\/span>ROWID,<\/span>10<\/span>]<\/span>,<\/span> "MY_INDEXES"<\/span>.<\/span>"TABLE_OWNER"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>30<\/span>]<\/span>,<\/span>
\n       "MY_INDEXES"<\/span>.<\/span>"TABLE_NAME"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>30<\/span>]<\/span>
\n   4<\/span> -<\/span> "MY_TABLES"<\/span>.<\/span>"OWNER"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>30<\/span>]<\/span>,<\/span> "MY_TABLES"<\/span>.<\/span>"TABLE_NAME"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>30<\/span>]<\/span>,<\/span>
\n       "MY_TABLES"<\/span>.<\/span>"TABLESPACE_NAME"<\/span>[<\/span>VARCHAR2,<\/span>30<\/span>]<\/span>
\n
\n31<\/span> rows selected.<\/span><\/div><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div>\n

 <\/p>\n

Utilizando as regras do artigo “Execution Plan: Como verificar a ordem que as opera\u00e7\u00f5es s\u00e3o realizadas?<\/a>” podemos identificar que a sequ\u00eancia de execu\u00e7\u00e3o das opera\u00e7\u00f5es desse plano ser\u00e1: 3,2,4,1,0<\/span><\/p>\n

A primeira opera\u00e7\u00e3o (Id 3) desse plano de execu\u00e7\u00e3o ser\u00e1 um “INDEX RANGE SCAN” no \u00edndice MY_INDEXES_IDX obtendo uma lista de 34 “ROWID”, esta lista ser\u00e1 entregue a opera\u00e7\u00e3o pai (Id 2) que vai acessar 34 registros da tabela MY_INDEXES utilizando esses “ROWID” e criar uma tabela “HASH” na memoria. Em seguida ser\u00e1 realizada a opera\u00e7\u00e3o (Id 4) “INDEX FAST FULL SCAN” que vai ler todo o \u00edndice MY_TABLES_IDX (8015 registros) e passar para opera\u00e7\u00e3o (Id 1) “HASH JOIN”, esta por sua vez vai juntar os registros entregues pelas 2 opera\u00e7\u00f5es filhas (2,4) e passar o resultado para opera\u00e7\u00e3o (Id 0) “SELECT STATEMENT”.<\/span><\/p>\n

Descri\u00e7\u00e3o b\u00e1sica das estat\u00edsticas<\/span><\/h2>\n

A seguir um descri\u00e7\u00e3o resumida do que representa cada uma das colunas de informa\u00e7\u00f5es estat\u00edsticas estimadas:<\/span><\/p>\n

ROWS<\/strong>: N\u00famero estimado de linhas resultantes de uma execu\u00e7\u00e3o da opera\u00e7\u00e3o examinada e que ser\u00e3o entregues a opera\u00e7\u00e3o pai.<\/span><\/p>\n

BYTES<\/strong>: N\u00famero estimado de bytes (rows x estimativa tamanho m\u00e9dio do registro) resultantes de uma execu\u00e7\u00e3o da opera\u00e7\u00e3o examinada e que ser\u00e3o entregues a opera\u00e7\u00e3o pai.<\/span><\/p>\n

COST<\/strong>: N\u00famero estimado de recursos necess\u00e1rios para uma execu\u00e7\u00e3o da opera\u00e7\u00e3o examinada, incluindo os valores de recursos de todas as opera\u00e7\u00f5es descendentes necess\u00e1rias para execu\u00e7\u00e3o dessa opera\u00e7\u00e3o pelo menos uma vez. O valor entre parenteses (%CPU) representa um percentual do COST que ser\u00e1 atribuido as atividades de CPU.<\/span><\/p>\n

TIME<\/strong>: Tempo de resposta estimado (horas:minutos:segundos) para execu\u00e7\u00e3o da opera\u00e7\u00e3o um vez e como a coluna COST, o tempo de resposta para executar um vez a opera\u00e7\u00e3o inclui os tempos de todas as opera\u00e7\u00f5es filhas necess\u00e1rias para executar uma vez essa opera\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Um ponto importante a ser enfatizado \u00e9 que os valores estat\u00edsticos descritos em uma linha do plano representam a execu\u00e7\u00e3o dessa opera\u00e7\u00e3o somente um vez. outro ponto importante \u00e9 que os valores COST e TIME s\u00e3o cumulativos, ou seja, uma opera\u00e7\u00e3o pai acumula esses valores de todas as opera\u00e7\u00f5es filhas.<\/span><\/p>\n

Entendendo o algoritmo do otimizador<\/span><\/h2>\n

Tomando como base\u00a0as defini\u00e7\u00f5es acima vamos aplica-las no plano de execu\u00e7\u00e3o do inicio do artigo que \u00e9 um plano simples. Considerando a sequ\u00eancia de execu\u00e7\u00e3o das opera\u00e7\u00f5es: 3,2,4,1,0<\/span><\/p>\n

Linha 3: INDEX RANGE SCAN<\/span><\/h3>\n

O otimizador estimou 34 registros baseado nas “Histograms statistics” para os registros cuja coluna INDEX_TYPE =’FUNCTION-BASED NORMAL’, mas deixou em branco o numero de bytes. Ele estimou que para ler esses 34 registros haver\u00e1 um custo de 2 (COST=2), ou seja, seria necess\u00e1rio realizar 2 leituras f\u00edsicas. A estimativa de tempo de resposta seria o resultado da opera\u00e7\u00e3o (2 x sreadtime), onde sreadtime (single block readtime) \u00e9 igual a 10ms no caso da base que gerou o plano, ou seja fazendo o arredondamento para segundos \u00e9 igual a 1 segundo.<\/span><\/p>\n

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<\/div><\/td>
appuser@<\/span>LAB11 ><\/span>select endpoint_number,<\/span>
\n  2<\/span>         endpoint_number -<\/span> nvl(<\/span>prev_endpoint,<\/span>0<\/span>)<\/span>  frequency,<\/span>
\n  3<\/span>         hex_val,<\/span>
\n  4<\/span>         chr<\/span><\/a>(<\/span>to_number(<\/span>substr<\/span><\/a>(<\/span>hex_val,<\/span> 2<\/span>,<\/span>2<\/span>)<\/span>,<\/span>'XX'<\/span>)<\/span>)<\/span> ||<\/span>
\n  5<\/span>         chr<\/span><\/a>(<\/span>to_number(<\/span>substr<\/span><\/a>(<\/span>hex_val,<\/span> 4<\/span>,<\/span>2<\/span>)<\/span>,<\/span>'XX'<\/span>)<\/span>)<\/span> ||<\/span>
\n  6<\/span>         chr<\/span><\/a>(<\/span>to_number(<\/span>substr<\/span><\/a>(<\/span>hex_val,<\/span> 6<\/span>,<\/span>2<\/span>)<\/span>,<\/span>'XX'<\/span>)<\/span>)<\/span> ||<\/span>
\n  7<\/span>         chr<\/span><\/a>(<\/span>to_number(<\/span>substr<\/span><\/a>(<\/span>hex_val,<\/span> 8<\/span>,<\/span>2<\/span>)<\/span>,<\/span>'XX'<\/span>)<\/span>)<\/span> ||<\/span>
\n  8<\/span>         chr<\/span><\/a>(<\/span>to_number(<\/span>substr<\/span><\/a>(<\/span>hex_val,<\/span>10<\/span>,<\/span>2<\/span>)<\/span>,<\/span>'XX'<\/span>)<\/span>)<\/span> ||<\/span>
\n  9<\/span>         chr<\/span><\/a>(<\/span>to_number(<\/span>substr<\/span><\/a>(<\/span>hex_val,<\/span>12<\/span>,<\/span>2<\/span>)<\/span>,<\/span>'XX'<\/span>)<\/span>)<\/span>
\n 10<\/span>    from (<\/span>select endpoint_number,<\/span>
\n 11<\/span>                 lag(<\/span>endpoint_number,<\/span>1<\/span>)<\/span> over(<\/span>order by endpoint_number)<\/span>  prev_endpoint,<\/span>
\n 12<\/span>                 to_char(<\/span>endpoint_value,<\/span>'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'<\/span>)<\/span> hex_val,<\/span>
\n 13<\/span>                 endpoint_actual_value
\n 14<\/span>            from dba_tab_histograms
\n 15<\/span>           where owner =<\/span> 'APPUSER'<\/span>
\n 16<\/span>             and table_name =<\/span> 'MY_INDEXES'<\/span>
\n 17<\/span>             and column_name =<\/span> 'INDEX_TYPE'<\/span>)<\/span>
\n 18<\/span>   order by endpoint_number;<\/span>
\n
\nENDPOINT_NUMBER  FREQUENCY HEX_VAL                                  CHR<\/span><\/a>(<\/span>TO
\n---------------<\/span> ----------<\/span> ----------------------------------------<\/span> ------<\/span>
\n             15<\/span>         15<\/span>  4249544D414FF9A1D6D1D37F000000          BITMAO
\n             16<\/span>          1<\/span>  444F4D41494E03F6FC852ECF800000          DOMAIN
\n             50<\/span>         34<\/span>  46554E4354494BFD6E91EAC9000000          FUNCTI
\n            208<\/span>        158<\/span>  494F54202D20622D7463C1D6A00000          IOT -<\/span>
\n            813<\/span>        605<\/span>  4C4F41FFFFFFEE7B00C6C106200000          LOA\u00a0\u00a0\u00a0
\n          12907<\/span>      12094<\/span>  4E4F524D414BFDC683A65461000000          NORMAK
\n
\n6<\/span> rows selected.<\/span>
\n
\nappuser@<\/span>LAB11 ><\/span>
\nappuser@<\/span>LAB11 ><\/span> SET SERVEROUTPUT ON;<\/span>
\nappuser@<\/span>LAB11 ><\/span> DECLARE<\/span>
\n  2<\/span>    STATUS VARCHAR2(<\/span>20<\/span>)<\/span>;<\/span>
\n  3<\/span>    DSTART DATE<\/span><\/a>;<\/span>
\n  4<\/span>    DSTOP DATE<\/span><\/a>;<\/span>
\n  5<\/span>    PVALUE NUMBER;<\/span>
\n  6<\/span>    PNAME VARCHAR2(<\/span>30<\/span>)<\/span>;<\/span>
\n  7<\/span>  BEGIN
\n  8<\/span>    PNAME :=<\/span> 'sreadtim'<\/span>;<\/span>
\n  9<\/span>    DBMS_STATS.<\/span>GET_SYSTEM_STATS(<\/span>status,<\/span> dstart,<\/span> dstop,<\/span> pname,<\/span> pvalue,<\/span> stattab=><\/span>null<\/span>,<\/span>statid=><\/span>null<\/span>,<\/span>statown=><\/span>null<\/span>)<\/span>;<\/span>
\n 10<\/span>    DBMS_OUTPUT.<\/span>PUT_LINE(<\/span>'SINGLE BLOCK READTIME IN MS: '<\/span>||<\/span>pvalue)<\/span>;<\/span>
\n 11<\/span>  END<\/span><\/a>;<\/span>
\n 12<\/span>  \/<\/span>
\nSINGLE BLOCK READTIME IN MS:<\/span> 10.085<\/span>
\n
\nPL\/<\/span>SQL procedure successfully completed.<\/span>
\n
\nappuser@<\/span>LAB11 ><\/span><\/div><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div>\n

Linha 2: TABLE ACCESS BY INDEX ROWID<\/span><\/h3>\n

O otimizador estimou que ser\u00e3o lidos 34 registros da tabela “MY_INDEXES” que s\u00e3o correspondentes aos “ROWID” fornecidos pela opera\u00e7\u00e3o da linha 3. Considerando esses 34 registros da tabela “MY_INDEXES” o otimizador verificou\u00a0o tamanho m\u00e9dio dos campos dessa tabela que est\u00e3o sendo tratados nesta instru\u00e7\u00e3o SQL (campo AVG_COL_LEN da vis\u00e3o DBA_TAB_COLUMNS), na se\u00e7\u00e3o “Column Projection Information” podemos visualizar as colunas que est\u00e3o sendo tratadas em cada linha de opera\u00e7\u00e3o, na linha 2\u00a0as colunas TABLE_OWNER, TABLE_NAME e STATUS da tabela “MY_INDEXES” tem uma tamanho m\u00e9dio de 33 Bytes (34 x 33 = 1122), a multiplica\u00e7\u00e3o desse tamanho pelo n\u00famero de registros acessados n\u00e3o corresponde ao valor de bytes informado no plano (1360), para obter esse numero o otimizador acrescentou o tamanho m\u00e9dio da coluna INDEX_TYPE que foi utilizada na opera\u00e7\u00e3o linha 3 \u00a0(34 x 40 = 1360). COST foi estimado em 6 pelo otimizador que somou\u00a0o custo da opera\u00e7\u00e3o filha (2) na linha 3 e espera encontrar esses 34 registros da tabela “MY_INDEXES” distribu\u00eddos em 4 blocos o que demandar\u00e1 4 leitura f\u00edsicas. O tempo estimado ser\u00e1 o resultado de ( 6 x sreadtime = 60ms) que arredondando ser\u00e1 1 segundo.<\/span><\/p>\n

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14
<\/div><\/td>
appuser@<\/span>LAB11 ><\/span> SELECT owner,<\/span> table_name,<\/span> column_name,<\/span> avg_col_len
\n  2<\/span>    FROM dba_tab_columns
\n  3<\/span>   WHERE owner =<\/span> 'APPUSER'<\/span>
\n  4<\/span>     AND table_name =<\/span> 'MY_INDEXES'<\/span>
\n  5<\/span>     AND column_name IN (<\/span>'TABLE_OWNER'<\/span>,<\/span>'TABLE_NAME'<\/span>,<\/span>'STATUS'<\/span>,<\/span>'INDEX_TYPE'<\/span>)<\/span>;<\/span>
\n
\nOwner            TABLE_NAME           Coluna               AVG_COL_LEN
\n----------------<\/span> --------------------<\/span> --------------------<\/span> -----------<\/span>
\nAPPUSER          MY_INDEXES           INDEX_TYPE                     7<\/span>
\nAPPUSER          MY_INDEXES           TABLE_OWNER                    9<\/span>
\nAPPUSER          MY_INDEXES           TABLE_NAME                    18<\/span>
\nAPPUSER          MY_INDEXES           STATUS                         6<\/span>
\n
\n4<\/span> rows selected.<\/span><\/div><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div>\n

Linha 4: INDEX FAST FULL SCAN<\/span><\/h3>\n

Existem 8015 registros na tabela MY_TABLES\u00a0e esta opera\u00e7\u00e3o vai ler todas as entradas\u00a0do \u00edndice MY_TABLES_IDX correspondentes a essa tabela e vai calcular o tamanho em bytes baseado no tamanho m\u00e9dio dos campos \u00a0OWNER, TABLE_NAME e TABLESPACE_NAME que s\u00e3o listados na se\u00e7\u00e3o “Column Projection Information” linha 4, nesse caso teremos (8015 x 35 \/ 1024 = 273K) que corresponde ao calculo realizado pelo otimizador no plano de execu\u00e7\u00e3o. A coluna COST apresenta o valor 15 que corresponde a estimativa de \u00a015 leituras f\u00edsicas de blocos. Novamente o resultado do arredondamento do tempo vai exibir 1 segundo na coluna TIME.\u00a0<\/span><\/p>\n

1
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<\/div><\/td>
appuser@<\/span>LAB11 ><\/span> select NUM_ROWS from dba_indexes where index_name =<\/span> 'MY_TABLES_IDX'<\/span>;<\/span>
\n
\n  NUM_ROWS
\n----------<\/span>
\n      8015<\/span>
\n
\n
\nappuser@<\/span>LAB11 ><\/span> SELECT owner,<\/span> table_name,<\/span> column_name,<\/span> avg_col_len
\n  2<\/span>    FROM dba_tab_columns
\n  3<\/span>   WHERE owner =<\/span> 'APPUSER'<\/span>
\n  4<\/span>     AND table_name =<\/span> 'MY_TABLES'<\/span>
\n  5<\/span>     AND column_name IN (<\/span>'OWNER'<\/span>,<\/span>'TABLE_NAME'<\/span>,<\/span>'TABLESPACE_NAME'<\/span>)<\/span>;<\/span>
\n
\nOwner      TABLE_NAME       Coluna            AVG_COL_LEN
\n----------<\/span> ----------------<\/span> -----------------<\/span> -----------<\/span>
\nAPPUSER    MY_TABLES        OWNER                       9<\/span>
\nAPPUSER    MY_TABLES        TABLE_NAME                 18<\/span>
\nAPPUSER    MY_TABLES        TABLESPACE_NAME             8<\/span>
\n
\nappuser@<\/span>LAB11 ><\/span> select 8015<\/span>*<\/span>(<\/span>9<\/span>+<\/span>18<\/span>+<\/span>8<\/span>)<\/span>\/<\/span>1024<\/span> from dual;<\/span>
\n
\n8015<\/span>*<\/span>(<\/span>9<\/span>+<\/span>18<\/span>+<\/span>8<\/span>)<\/span>\/<\/span>1024<\/span>
\n------------------<\/span>
\n        273.950195<\/span><\/div><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div>\n

Linha 1: HASH JOIN<\/span><\/h3>\n

Esta opera\u00e7\u00e3o vai fazer a jun\u00e7\u00e3o de 34 registros da opera\u00e7\u00e3o (linha 2) com os 34 registros da opera\u00e7\u00e3o (linha 4), o c\u00e1lculo da quantidade de bytes para essa opera\u00e7\u00e3o ser\u00e1 a multiplica\u00e7\u00e3o do numero de registros (34) pela soma dos tamanhos m\u00e9dios dos campos das opera\u00e7\u00f5es filhas (linha 2 e 4) que s\u00e3o respectivamente 40 e 35 bytes, dessa forma temos { 34 x (40 + 35) = 2550 }. A coluna COST foi calculada pelo otimizador como a soma do custo da duas opera\u00e7\u00f5es filhas (6 + 15 = 21) e a coluna TIME como nas opera\u00e7\u00f5es anteriores o resultado do calculo feito pelo otimizador \u00e9 inferior a 1 segundo, logo o valor \u00e9 arredondado para 1 segundo.<\/span><\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/span><\/h2>\n

Utilizamos um plano de execu\u00e7\u00e3o simples para compreender como o Otimizador faz a estimativa de cada uma das estat\u00edsticas, mas \u00e9 importante frisar que a coluna COST \u00e9 a mais importante, pois \u00e9 essa coluna que o Otimizador utiliza para escolher dentre v\u00e1rios planos o que supostamente seria o melhor, o mais r\u00e1pido. Entretanto precisamos saber que o Otimizador apresenta algumas falhas quando realiza esses c\u00e1lculos estimados, ou por que as estat\u00edsticas dos objetos n\u00e3o esta atualizada, ou esta incompleta, ou ainda por algum erro no algoritmo do Otimizador. Como consequ\u00eancia disso o Otimizador as vezes acaba escolhendo um plano de execu\u00e7\u00e3o que tem um tempo de resposta insatisfat\u00f3rio, \u00e9 nesse momento que precisamos utilizar o conhecimento de como ele trabalha para identificar o que esta causando essa anomalia e aplicar uma corre\u00e7\u00e3o para melhorar o tempo de resposta da instru\u00e7\u00e3o SQL.<\/span><\/p>\n

Refer\u00eancias<\/span><\/h2>\n

http:\/\/allthingsoracle.com\/execution-plans-part-8-cost-time-etc\/<\/a><\/p>\n

https:\/\/jonathanlewis.wordpress.com\/2010\/10\/05\/frequency-histogram-4\/<\/a><\/p>\n

 
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\n\"Promo-D75L\"<\/a><\/p>\n

\"video-02\"<\/a>
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No artigo anterior sobre plano de execu\u00e7\u00e3o abordamos como identificar a sequ\u00eancia de execu\u00e7\u00e3o das opera\u00e7\u00f5es, outra parte muito importante no entendimento do plano de execu\u00e7\u00e3o s\u00e3o as informa\u00e7\u00f5es estat\u00edsticas que podem ser classificadas em dois grupos: 1) As estat\u00edsticas estimadas pelo otimizador que s\u00e3o usadas no processo de parse para escolher dentre alguns planos criados, um que supostamente seria<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":142,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[6,40,41,7,39,36,37,10,11,38],"class_list":["post-141","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-execution-plan","tag-cbo","tag-column-projection","tag-dba_tab_columns","tag-dbms_xplan","tag-estatisticas","tag-execution-plan","tag-ordem-de-execucao","tag-otimizador","tag-plano-de-execucao","tag-sql-tuning"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/141","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=141"}],"version-history":[{"count":26,"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/141\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2063,"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/141\/revisions\/2063"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/142"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=141"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=141"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/dbtimewizard.com.br\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=141"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}