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日常工作中经常会用到分布式数据库查询，即通过 DBLINK 同时查询本地表和远程表。分布式查询一般有两种处理方式：一种将远程表数据取回本地，然后和本地表关联查询，获取最终结果；另一种将本地表数据传到远程和远程表关联查询后，再将关联结果取回。前一种处理方式可理解为只有一次网络传输操作比后一种少，也就作为了数据库的默认处理方式；driving_site 提示能够指定执行计划在远程还是本地做，使用 driving_site，特别是本地小结果集，远程大结果集，最终结果集较小时，希望计划在远程驱动，这样远程执行完毕，将结果集传输到本地，避免了大结果集的网络传输，从而达到整体优化的效果。
但是注意对于 DML，DDL 语句，driving_site 提示是失效的，会自动被 Oracle 忽略掉，此时将以目标表所在库为主计划驱动，相当于 driving_site(目标表库)；DML，DDL 中如果是对本地表做 DML，主计划总是在本地做，会将远程数据拉到本地，相当于 driving_site(本地表)；如果是对远程表做 DML，主计划总是在远程做，会将本地数据送到远程，相当于自动 driving_site(远程表)。
1. driving_site 优化，以减少总体的网络传输数据量为目标；
2. 当 driving_site 驱动的对象嵌套在视图中时，可通过 driving_site(V.T) 方式来指定，其中 V 表示视图别名或名称，T 表示视图里表的别名或名称；
3. DML，DDL 语句中 driving_site 提示无效，总是会以目标表所在的库为主计划驱动，此时可以通过视图转换来达到优化目的。
这个提示在分布式数据库操作中有用，指定表处理连接所在的位置。可以限制通过网络处理的信息量。此外，还可以建立远程表的本地视图来限制从远程站点检索的行。本地视图应该有 where 子句，从而视图可以在将行发送回本地数据库之前限制从远程数据库返回的行。
driving_site 用于分布式查询中，指定数据集发送到那个数据库上执行。在某些情况下可以大大提高 SQL 的性能。下面是一个小测试：
1. 在远程数据库上，创建测试表 test_remote
pd@DWTEST>create table test_remote
2 as
3 select rownum rn, a.* from user_objects a;
Table created.
pd@DWTEST>insert into test_remote select * from test_remote;
10 rows created.
pd@DWTEST>/
20 rows created.
pd@DWTEST>/
40 rows created.
pd@DWTEST>/
…
655360 rows created.
pd@DWTEST>update test_remote set rn = rownum;
1310720 rows updated.
pd@DWTEST>commit;
Commit complete.
2. 在本地数据库，创建测试表 test_local：
C:\Documents and Settings\yuechao.tianyc>sqlplus test/test
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期三 4 月 29 14:37:24 2009
Copyright (c) 1982, 2005, Oracle. All rights reserved.
连接到:
Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.1.0 – Production
With the Partitioning, OLAP and Data Mining options
SQL> drop table test_local purge;
表已删除。
SQL> create table test_local
2 as
3 select rownum rn, a.* from user_objects a;
表已创建。
SQL> insert into test_local select * from test_local;
已创建 48 行。
SQL> /
…
已创建 768 行。
SQL> update test_local set rn = rownum;
已更新 1536 行。
SQL> commit;
提交完成。
3. 通过 driving_site，比较数据在远程和本地执行速度的不同：
— 1. 直接执行 SQL，耗时 0.93m，通过执行计划发现是将远程表 test_remote 拉到本地后执行 hash join 的。
SQL> set timing on
SQL> set linesize 1000
SQL> set pagesize 100
SQL> explain plan for
2 select count(*) from test_local l, test_remote@to_s12 r
3 where l.rn = r.rn;
已解释。
已用时间: 00: 00: 00.00
SQL> select count(*) from test_local l, test_remote@to_s12 r
2 where l.rn = r.rn;
COUNT(*)
———-
1536
已用时间: 00: 00: 00.93
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
—————————————————————————————————
Plan hash value: 2814429697
—————————————————————————————————
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Inst |IN-OUT|
—————————————————————————————————
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 26 | 10 (10)| 00:00:01 | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 26 | | | | |
|* 2 | HASH JOIN | | 327 | 8502 | 10 (10)| 00:00:01 | | |
| 3 | REMOTE | TEST_REMOTE | 327 | 4251 | 2 (0)| 00:00:01 | TO_S12 | R->S |
| 4 | TABLE ACCESS FULL| TEST_LOCAL | 1536 | 19968 | 7 (0)| 00:00:01 | | |
—————————————————————————————————
Predicate Information (identified by operation id):
—————————————————
2 – access(“L”.”RN”=”R”.”RN”)
Remote SQL Information (identified by operation id):
—————————————————-
3 – SELECT “RN” FROM “TEST_REMOTE” “R” (accessing
‘TO_S12.REGRESS.RDBMS.DEV.US.ORACLE.COM’ )
Note
—–
– dynamic sampling used for this statement
已选择 27 行。
已用时间: 00: 00: 00.01
— 2. 通过 driving_site，将本地表 test_local 发送到远程执行，再将结果集返回本地。耗时 0.34m
SQL> select/*+driving_site(r)*/ count(*) from test_local l, test_remote@to_s12 r
2 where l.rn = r.rn;
COUNT(*)
———-
1536
已用时间: 00: 00: 00.34
SQL> explain plan for
2 select/*+driving_site(r)*/ count(*) from test_local l, test_remote@to_s12 r
3 where l.rn = r.rn;
已解释。
已用时间: 00: 00: 00.14
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
PLAN_TABLE_OUTPUT
——————————————————————————————————-
Plan hash value: 3396146028
——————————————————————————————————
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Inst |IN-OUT|
——————————————————————————————————
| 0 | SELECT STATEMENT REMOTE| | 1 | 26 | 4970 (1)| 00:01:00 | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 26 | | | | |
|* 2 | HASH JOIN | | 327 | 8502 | 4970 (1)| 00:01:00 | | |
| 3 | REMOTE | TEST_LOCAL | 327 | 4251 | 3 (0)| 00:00:01 | ! | R->S |
| 4 | TABLE ACCESS FULL | TEST_REMOTE | 1130K| 14M| 4961 (1)| 00:01:00 | DWTEST | |
——————————————————————————————————
Predicate Information (identified by operation id):
—————————————————
2 – access(“A2″.”RN”=”A1″.”RN”)
Remote SQL Information (identified by operation id):
—————————————————-
3 – SELECT “RN” FROM “TEST_LOCAL” “A2” (accessing ‘!’)
Note
—–
– fully remote statement
– dynamic sampling used for this statement
已选择 27 行。
已用时间: 00: 00: 00.01
4. 通过上面的测试，可以发现二者的执行时间是不一样的。我们再将二者分别执行 100 次，比较一下平均时间：
— 将远程表拉到本地执行，耗时 65.71（单位为 1 /100 秒）
SQL> set serveroutput on
SQL> declare
2 n_count number;
3 n_begin_time number;
4 n_sum_time number;
5 begin
6 n_sum_time := 0;
7 for n_loop in 1..100 loop
8 n_begin_time := dbms_utility.get_cpu_time;
9 select count(*)
10 into n_count
11 from test_local l, test_remote@to_s12 r
12 where l.rn = r.rn;
13 n_sum_time := n_sum_time + (dbms_utility.get_cpu_time – n_begin_time);
14 end loop;
15 dbms_output.put_line(‘avg cpu_time:’||(n_sum_time/100));
16 end;
17 /
avg cpu_time:65.71
PL/SQL 过程已成功完成。
已用时间: 00: 01: 28.39
— 将本地表发送到远程执行，再将结果返回到本地，耗时 0.05（单位为 1 /100 秒）
SQL> declare
2 n_count number;
3 n_begin_time number;
4 n_sum_time number;
5 begin
6 n_sum_time := 0;
7 for n_loop in 1..100 loop
8 n_begin_time := dbms_utility.get_cpu_time;
9 select/*+driving_site(r)*/ count(*)
10 into n_count
11 from test_local l, test_remote@to_s12 r
12 where l.rn = r.rn;
13 n_sum_time := n_sum_time + (dbms_utility.get_cpu_time – n_begin_time);
14 end loop;
15 dbms_output.put_line(‘avg cpu_time:’||(n_sum_time/100));
16 end;
17 /
avg cpu_time:.05
PL/SQL 过程已成功完成。
已用时间: 00: 00: 23.14
5. 结论
在分布式查询中，当一张表比较小，而且最终得到的结果集也比较小的话，使用 driving_site 将小表发送到大表端执行是比较快的。
更多 Oracle 相关信息见 Oracle 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=12
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