一次ORA-01555问题分析，及SQL优化。

前言

客户说：
我在数据库上继续运行昨日的脚本，但发现有个子过程在运行10个小时后报错：
烦请协助看看。。。
错误码是：ORA-01555: snapshot too old: rollback segment number 6 with name “_SYSSMU6$” too small
ORA-02063: preceding line from CLONE

分析

发生ORA-01555错误，一般是因为数据库内部，有长SQL在运行，运行时间超过undo保存数据的时间。Clone库undo保存数据的时间为：18000s。

根据错误提示，找到对应的SQL：

INSERT INTO L_T_EDRSMT_RVII SELECT DISTINCT T1.topactualid, T1.INTERMEDIARYCODE, T1.INTERMEDIARYTYPE, nvl(tt.policypremiumchange, 0) / 100 * (nvl(t1.commissionrate, 0) / 100) * nvl(T3.EXECHANGERATE, 100) AS COMMISSIONAOMUNT -- SUM(NVL(T1.COMMISSIONAOMUNT, 0) / 100 * nvl(T3.EXECHANGERATE, 100)) AS COMMISSIONAOMUNT FROM tcsa.ROLE_V_INTERMEDIARYINFO T1 INNER JOIN tcsa.role_v_premiuminvolved tt ON t1.topactualid = tt.topactualid INNER JOIN circ_audit.L_T_EDRSMT_01 LT ON LT.topactualid = T1.topactualid LEFT OUTER JOIN tcsa.Uccexchange T3 ON T1.CURRENCYCODE = T3.EXCHANGECURRENCY AND TO_CHAR(t3.issuancedate, 'YYYYMMDD') = TO_CHAR(LT.T_INSRNC_BGN_TM, 'YYYYMM') || '01' AND T3.basecurrency = '$$100001000001' 执行计划： Plan hash value: 343405098 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time | Inst |IN-OUT| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 26 | 156K| | 6378 (1)| 00:01:17 | | | | 1 | HASH UNIQUE | | 26 | 156K| | 6378 (1)| 00:01:17 | | | |* 2 | HASH JOIN OUTER | | 26 | 156K| | 6377 (1)| 00:01:17 | | | | 3 | VIEW | | 1 | 6058 | | 5598 (1)| 00:01:08 | | | |* 4 | HASH JOIN | | 1 | 6123 | | 5598 (1)| 00:01:08 | | | | 5 | NESTED LOOPS | | 1 | 6097 | | 5596 (1)| 00:01:08 | | | | 6 | MERGE JOIN CARTESIAN | | 1 | 6071 | | 5593 (1)| 00:01:08 | | | | 7 | NESTED LOOPS | | 1 | 6058 | | 1 (100)| 00:00:01 | | | | 8 | VIEW | ROLE_V_INTERMEDIARYINFO | 100 | 589K| | 1 (100)| 00:00:01 | | | | 9 | REMOTE | | | | | | | CLONE | R->S | | 10 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| L_T_EDRSMT_01 | 1 | 26 | | 0 (0)| 00:00:01 | | | |* 11 | INDEX RANGE SCAN | IDX_L_T_EDRSMT_01_01 | 1 | | | 0 (0)| 00:00:01 | | | | 12 | BUFFER SORT | | 370K| 4702K| | 5593 (1)| 00:01:08 | | | | 13 | REMOTE | POLICY | 370K| 4702K| | 5592 (1)| 00:01:08 | CLONE | R->S | | 14 | REMOTE | PREMIUMINVOLVED | 1 | 26 | | 3 (0)| 00:00:01 | CLONE | R->S | | 15 | VIEW | | 100 | 2600 | | 1 (100)| 00:00:01 | | | | 16 | REMOTE | | | | | | | CLONE | R->S | |* 17 | VIEW | | 31006 | 3512K| | 778 (1)| 00:00:10 | | | |* 18 | WINDOW SORT PUSHED RANK | | 31006 | 2815K| 6632K| 778 (1)| 00:00:10 | | | | 19 | REMOTE | UCCEXCHANGE | 31006 | 2815K| | 111 (1)| 00:00:02 | CLONE | R->S | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Predicate Information (identified by operation id): --------------------------------------------------- 2 - access(TO_CHAR("ISSUANCEDATE"(+),'YYYYMMDD')=TO_CHAR(INTERNAL_FUNCTION("LT"."T_INSRNC_BGN_TM"),'YYYYMM')||'01' AND "T1"."CURRENCYCODE"="EXCHANGECURRENCY"(+)) 4 - access("B"."ACTUALID"="A"."ROLEID") 11 - access("LT"."TOPACTUALID"="T1"."TOPACTUALID") 17 - filter("RN"(+)=1) 18 - filter(ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY "T_RMB"."BASECURRENCY","T_RMB"."EXCHANGECURRENCY",TO_DATE(TO_CHAR(INTERNAL_FUNC TION("T_RMB"."ISSUANCEDATE"),'yyyymmdd'),'yyyymmdd') ORDER BY "STATUS")<=1)

观察执行计划，发现id=6处关键字为MERGE JOIN CARTESIAN，也就是笛卡尔积

笛卡儿积一般发生在： 两个表关联没有连接条件的时候就会产生笛卡尔笛卡儿积，这种表连接方式就叫笛卡尔笛卡儿连接。
笛卡尔连接会返回两个表的乘积。A有100行数据，B有14行数据，两个表进行笛卡尔连接之后会返回1400行数据

那在这个执行计划中，为什么优化器会选择笛卡尔积连接呢？

因为Id=7返回的Rows被优化器错误的估算为1行，优化器认为1行的表与任意大小的表进行笛卡尔关联，数据也不会翻翻，优化器认为这是安全的。所以这里优化器选择了笛卡尔连接。

ID = 7 为NEST LOOPS 内连接嵌套循环关联方式，所关联的两张表为ROLE_V_INTERMEDIARYINFO，L_T_EDRSMT_01。

优化器错误认为L_T_EDRSMT_01为1条数据，两表关联，进行内连接，数据量肯定是返回1行。 而实际上，我们在数据库中查询此表，发现数据量有16549行数据

所以说此处执行计划是错误的。

但是为什么，优化器会认为L_T_EDRSMT_01为1条数据呢？

因为数据库统计信息收集的不准。但是为什么收集的不准？

因为运行此存储过程SP_AUDIT_T_EDRSMT之前，恰好这张表L_T_EDRSMT_01的数据为0。每天晚上10点数据库内部定时，收集统计信息时，也就把表的的统计信息收集为0了。

优化方法

重新收集统计信息

BEGIN
  DBMS_STATS.gather_schema_stats(ownname          => 'CIRC_AUDIT',
                                estimate_percent => 30,
                                method_opt       => 'for all columns size repeat',
                                no_invalidate    => FALSE,
                                degree           => 4,
                                granularity      => 'ALL',     
                                cascade          => TRUE);
END;
/

收集完成后，该SQL能在10分钟内运行完成。