select count(*)很慢

Question

select count(*) from A  , B where A.id=b.aid 
就这一条简单的count语句，却很慢，得接近2秒！但如果select count(*) from A（或B）时间马上就到0.0几秒,差的太多了吧！A表和B表各有20多万条记录吧。而且，id列都是主健，B表的aid也已经建了nomal索引了。我看过执行计划，一个表是index fast full scan（cost 250 cardinality 246962 ） ,一个表是index unique scan (cost 1  cardinality  1) ,都不是全表扫描了呀，请问还有优化的可能没，怎么优化？

Answer 1

第二个表inde unique scan不对，也应该刘 index fast full scan就对了，你是不是在B表了建了normal索引后，没有做过表分析或者索引分析（gather_table_stats or gather_index_stats)

Answer 2

确实没有分析过，不知道怎么分析，分析之后能做什么呀！但B表也是经常查询的一个表，是否oracle会自动自己分析了

Answer 3

如果是9i及以前的版本，不会自动分析，10G开始，默认会自动分析。不明白分析，那一定要去学一下。 dbms_stats.gather_table_stats(....)等函数的使用

Answer 4

select count(*) from A , B where A.id=b.aid --这是两个表连接肯定要花时间的  
就这一条简单的count语句，却很慢，得接近2秒！但如果select count(*) from A（或B）时间马上就到0.0几秒,差的太多了吧！
select count(*) from A , B where A.id=b.aid --这是两个表连接肯定要花时间的 
单独的话肯定是快些
如果你这两个表经常dml语句 建议试试分析表
analyze table A compute statistics
analyze table B compute statistics

Answer 5

把*改成a.id减少时间
select count(a.id) from A , B where A.id=b.aid

Answer 6

将*改成a.id试试啊，如果用*是没有走索引的

Answer 7

因为两列都有索引,且数据量差不多.oracle必然先从某表索引取一条数据,然后比较该条数据的id在另一表的索引中是否存在,所以一个表走的索引全扫描,一个表走的索引唯一扫描.

Answer 8

使用select count(a.id) ...试试

Answer 9

这个查询不应该走索引的。
本来就需要全表扫描，走索引反而只能使用db file sequential read也就是单块读，并且多了对索引的检索步骤。你尝试使用hash_join，全表扫描来解决。
select /*+ use_hash(A,B) full(A) full(B) */count(*) from A , B where A.id=b.aid 

Answer 10

正确的执行计划应该是
hash join
  table full scan A
  table full scan B

Answer 11

索引扫描本来就是采用的单块扫描的方式，他是通过索引存储的索引值和rowid进行查询，
一个rowid对应的只有一个数据块，如果是全表扫描的方式他就是根据一次性从磁盘读多块的
方式，具体一次读取多少块取决于db_file_multiblock_read_count

Answer 12

转载  Oracle SQL 执行顺序 收藏--查询的逻辑执行过程，来自技术内幕 (8)  SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> 
(1)  FROM <left_table> 
(3)    <join_type> JOIN <right_table> 
(2)      ON <join_condition> 
(4)  WHERE <where_condition> 
(5)  GROUP BY <group_by_list> 
(6)  WITH {CUBE | ROLLUP} 
(7)  HAVING <having_condition> 
(10) ORDER BY <order_by_list>--------------------------------------------------------------------------------------1.FROM：对FROM子句中前两个表执行笛卡尔积 生成虚拟表VT1 
2.ON：对VT1表应用ON筛选器 只有满足 <join_condition>为真的行才被插入VT2 
3.OUTER(JOIN)：如果指定了OUTER JOIN 保留表(preserved table)中未找到的行将行作为外部行添加到VT2 生成T3 
如果FROM包含两个以上表 则对上一个联结生成的结果表和下一个表重复执行步骤1和步骤3 直接结束 
4.WHERE：对VT3应用WHERE筛选器 只有使 <where_condition>为TRUE的行才被插入VT4 
5.GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表 对VT4中的行分组 生成VT5 
6.CUBE|ROLLUP：把超组(Supergroups)插入VT6 生成VT6 
7.HAVING：对VT6应用HAVING筛选器 只有使 <having_condition>为TRUE的组才插入VT7 
8.SELECT：处理SELECT列表 产生VT8 
9.DISTINCT：将重复的行从VT8中去除 产生VT9 
10.ORDER BY：将VT9的行按ORDER BY子句中的列列表排序 生成一个游标 VC10 
11.TOP：从VC10的开始处选择指定数量或比例的行 生成VT11 并返回调用者
你这是对AB表生成笛卡尔积，20万*20万，在400亿条记录里进行where筛选，2秒已经很快了兄弟。
建议把select count(*) from A , B where A.id=b.aid 修改为
select count(1) 
from A
inner join B on A.id=b.aid
count(1)和count(*)的效率区分以及使用上有什么不同，建议自己到网上看看，或者自己试下会有比较深的理解的！