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Oracle 执行计划中的 ACCESS 和 FILTER 详解
在 Oracle 执行计划中，ACCESS 和 FILTER 是两个关键的操作类型，它们描述了 Oracle 如何检索和处理数据。理解这两个概念对于 SQL 性能调优至关重要。
ACCESS（访问）
ACCESS 表示 Oracle 通过索引或直接访问表的方式来获取数据。
特点
- 索引访问：通常通过索引快速定位数据
- 高效检索：直接访问所需数据块，减少I/O
- 访问路径：包括索引唯一扫描(INDEX UNIQUE SCAN)、索引范围扫描(INDEX RANGE SCAN)等
常见 ACCESS 操作类型
| 操作类型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| INDEX UNIQUE SCAN | 通过唯一索引查找单行 | 主键查找 |
| INDEX RANGE SCAN | 通过索引查找多行 | WHERE id BETWEEN 100 AND 200 |
| INDEX FULL SCAN | 全索引扫描 | 需要索引列但无过滤条件 |
| INDEX FAST FULL SCAN | 快速全索引扫描 | 类似全表扫描但只读索引 |
| TABLE ACCESS FULL | 全表扫描 | 无合适索引时 |
| TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | 通过索引ROWID访问表 | 索引覆盖不全时 |
ACCESS 示例
-- 索引唯一扫描示例
EXPLAIN PLAN FOR
SELECT * FROM employees WHERE employee_id = 100;-- 执行计划中会出现:
-- | Id | Operation | Name |
-- |----|-----------------------------|---------------|
-- | 0 | SELECT STATEMENT | |
-- | 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMPLOYEES |
-- | 2 | INDEX UNIQUE SCAN | EMP_ID_PK |
FILTER（过滤）
FILTER 表示 Oracle 对已获取的数据应用额外的过滤条件。
特点
- 后置过滤：在获取数据后应用条件
- 性能影响：可能导致处理更多数据
- 常见场景：无法使用索引的条件、函数条件等
常见 FILTER 操作场景
-
对索引列应用函数：
WHERE UPPER(last_name) = 'SMITH' -
使用不等于(!=或<>)操作：
WHERE department_id != 10 -
使用OR条件：
WHERE department_id = 10 OR salary > 5000 -
使用LIKE以通配符开头：
WHERE last_name LIKE '%SMITH%'
FILTER 示例
-- 过滤条件示例
EXPLAIN PLAN FOR
SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000 AND UPPER(last_name) = 'SMITH';-- 执行计划中可能出现:
-- | Id | Operation | Name |
-- |----|-------------------|-----------|
-- | 0 | SELECT STATEMENT | |
-- |* 1 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES |
--
-- Predicate Information:
-- 1 - filter("SALARY">5000 AND UPPER("LAST_NAME")='SMITH')
ACCESS 与 FILTER 对比
| 特性 | ACCESS | FILTER |
|---|---|---|
| 执行时机 | 数据获取阶段 | 数据获取后 |
| 效率 | 通常高效 | 可能低效 |
| 索引使用 | 通常使用索引 | 通常不使用索引 |
| 优化目标 | 尽可能多使用 | 尽可能减少 |
| 典型操作 | 索引扫描 | 条件过滤 |
性能优化建议
-
将FILTER转为ACCESS：
- 为常用查询条件创建合适索引
- 重写SQL避免对索引列使用函数
-
复合索引策略：
-- 创建复合索引支持多列查询 CREATE INDEX emp_name_salary_idx ON employees(last_name, salary); -
避免全表扫描：
- 确保查询能使用索引
- 使用INDEX提示强制使用索引
-
函数索引：
-- 为函数条件创建函数索引 CREATE INDEX emp_upper_name_idx ON employees(UPPER(last_name)); -
统计信息更新：
-- 确保统计信息准确 EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('HR', 'EMPLOYEES');
实际案例分析
案例1：将FILTER转为ACCESS
问题SQL：
SELECT * FROM orders WHERE TO_CHAR(order_date, 'YYYY-MM') = '2023-01';
执行计划：
TABLE ACCESS FULL ORDERSFILTER: TO_CHAR(order_date, 'YYYY-MM') = '2023-01'
优化方案：
-- 方案1: 使用范围查询
SELECT * FROM orders
WHERE order_date >= TO_DATE('2023-01-01', 'YYYY-MM-DD')
AND order_date < TO_DATE('2023-02-01', 'YYYY-MM-DD');-- 方案2: 创建函数索引
CREATE INDEX orders_ym_idx ON orders(TO_CHAR(order_date, 'YYYY-MM'));
案例2：复合索引优化
问题SQL：
SELECT * FROM employees
WHERE department_id = 10
AND salary > 5000;
执行计划：
TABLE ACCESS FULL EMPLOYEESFILTER: department_id = 10 AND salary > 5000
优化方案：
-- 创建复合索引
CREATE INDEX emp_dept_sal_idx ON employees(department_id, salary);
优化后执行计划将显示使用索引范围扫描(INDEX RANGE SCAN)。
总结
ACCESS表示数据检索方式，FILTER表示数据获取后的过滤- 优化目标是将尽可能多的
FILTER条件转为ACCESS条件 - 通过创建合适索引、重写SQL语句可以减少FILTER操作
- 使用执行计划工具定期检查SQL性能，识别不必要的FILTER操作