一次利用位图索引进行SQL优化的案例

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最近用户报告某操作极为耗时，经查，是取一个较复杂的视图的记录数引起的，相应 select 语句及视图定义类似于：

select count(*) from my_view;

create or replace my_view
as select
  tab1.ID, tab1.f1, tab1.f2,
  tab2.f3, tab2.f4,
  tab3.f5, tab3.f6
from tab1
left join tab2 on tab1.ID=tab2.ID
left join tab3 on tab1.ID=tab3.ID
where tab1.FLAG<>1;

三个表 tab1, tab2, tab3 的主键均为 ID，其中 tab1 的字段 FLAG 只有 0,1,2 等有限个值。当三个表的数据达到 2000 万级时，耗时在 100s 以上。分析执行计划，发现因为有了条件“tab1.FLAG<>1”，而需要执行对 tab1 的全表扫描。

考虑到 FLAG 的情况，首先在其上创建了一个位图索引以期进行优化。但不幸的是，FLAG= 0 的记录大约占全部记录的 98% 以上，FLAG= 1 的情况不足 1%，导致优化器根本不考虑使用该位图索引。

在进行多次尝试之后，终于找到一种方法实现了优化的目标。修改视图定义如下：

create or replace my_view
as select
  tab1.ID, tab1.f1, tab1.f2,
  tab2.f3, tab2.f4,
  tab3.f5, tab3.f6
from tab1
left join tab2 on tab1.ID=tab2.ID
left join tab3 on tab1.ID=tab3.ID
where tab1.ID NOT IN (select ID from tab1 where FLAG=1);

再查看 select count(*) from my_view 的执行计划，不再有 tab1 的全表扫描，并且已经利用上了刚创建的位图索引。在 2000 万级的情况下，用时约为 2.1s。用户对此表示认可，问题解决。

 再进一步延伸，对于不支持位图索引的数据库（如 MySQL），可以另建一张小表存储 FLAG= 1 的记录，再将视图定义里的条件的子查询改为从该小表取 ID 即可。

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