构造数据

drop table if exists t1;
drop table if exists t2;
create table t1 (id int ,c1 int,c2 int);
create table t2 (id int ,c1 int,c2 int);

insert into t1 select level,dbms_random.value(1,10),dbms_random.value(1,1000) from dual connect by level<=10000;
insert into t2 select level,dbms_random.value(1,10),dbms_random.value(1,1000) from dual connect by level<=10000;
commit;
dbms_stats.gather_table_stats(USER,'T1',null,100);
dbms_stats.gather_table_stats(USER,'T2',null,100);
create index IDX_T1_c1 on T1(c1);
create index IDX_T2_c1 on T2(c1);

分析

select count(1) from t1 where (select count(1) from t2 where t2.c1=t1.c1)>=3;

1   #NSET2: [2, 1, 4] 
2     #PIPE2: [2, 1, 4] 
3       #PRJT2: [2, 1, 4]; exp_num(1), is_atom(FALSE) 
4         #AAGR2: [2, 1, 4]; grp_num(0), sfun_num(1), distinct_flag[0]; slave_empty(0)
5           #SLCT2: [2, 1000, 4]; exp67 >= 3
6             #SSCN: [2, 20000, 4]; IDX_T1_C1(T1)
7       #SPL2: [1, 1, 4]; key_num(1), spool_num(0), is_atom(TRUE), has_var(1), sites(-)
8         #PRJT2: [1, 1, 4]; exp_num(1), is_atom(TRUE) 
9           #AAGR2: [1, 1, 4]; grp_num(0), sfun_num(1), distinct_flag[0]; slave_empty(0)
10            #SSEK2: [1, 2000, 4]; scan_type(ASC), IDX_T2_C1(T2), scan_range[var1,var1]

当has_var为1时，整个计划是做成nest loop，需要找到主查询下推到SPL中的var。这里计划解读为主查询每做一次查询将关联条件以变量形式下放到SPL中查询一次。
语句中是想获取t2表和t1表关联后数据大于3的结果。
我们可以做一个假设情况：
t1表记录的是用户信息，t2表是记录用户打卡信息，每天打卡规则：早上打卡，下午打卡，下班打卡。统计一天打卡3次或3次以上的数据。
其实可以先把t2数据归类统计后再与t1做关联。尽量减少关联次数，提高效率。

等价改写

总结

生活中我们对物品进行归类整理后，能够快速地从中拿到自己想要的物品。同理，数据库也是一样的道理，所以先分组查询后关联是一种提高效率的优化方式。