导语

某国产数据库运行在特定架构芯片的虚拟机上，所产生的性能问题不仅涉及运维层面，也暴露出底层平台的固有局限性。因此，需要更加精细化的维护与适配策略。

1、明确问题
在某大型企业人力资源系统测试过程中，发现一条SQL语句（内容略）执行耗时较长，原始执行时间为 1分41秒。

2、解决问题
2.1 问题分析
该SQL语句的执行计划中存在以下关键操作（为节省篇幅，部分信息省略）：

20 #CSCN2: [1, 1223, 144]; INDEX_xxxxxx(TABLE_A as ALIAS1)
58 #CSCN2: [1, 122, 120]; INDEX_xxxxxx(TABLE_B as A)
61 #CSCN2: [4, 33134, 84]; INDEX_xxxxxx(TABLE_C as EC)

上述行被保留的原因是其操作符为全表扫描（CSCN2），怀疑该SQL使用了非最优执行计划。

2.2 性能优化
统计信息用于描述数据库中表和索引的数据规模、分布情况等，如：表行数、数据块数量、平均行大小、索引高度、叶子节点数、索引列基数等。这些信息直接影响CBO（基于代价的优化器）生成执行计划。

例如，在嵌套循环连接中，驱动表的选择依赖于统计信息中的数据量判断；是否走索引、采用何种连接方式等，也都由CBO基于统计信息决策。因此，准确的统计信息是生成高效执行计划的前提。

初步判断执行计划错误源于统计信息陈旧或不准确，遂执行如下命令重新收集：

DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS('SCHEMA_NAME', 100, TRUE, 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');
DBMS_STATS.GATHER_SCHEMA_STATS('SCHEMA_NAME', 1.0, TRUE, 'FOR ALL INDEXED SIZE AUTO');

重新执行原SQL后，执行时间缩短至 5秒，执行计划更新如下：

LINEID LEVEL_ID OPERATION TAB_NAME IDX_NAME SCAN_TYPE SCAN_RANGE ROW_NUMS
36 11 CSCN2 TABLE_B INDEX_xxxxxx NULL NULL 122
46 16 BLKUP2 TABLE_A IDX_XXXX NULL NULL 4
47 17 SSEK2 TABLE_A IDX_XXXX ASC [C1,C1] 4
54 5 CSCN2 TABLE_C INDEX_xxxxxx NULL NULL 33138

2.3 语句重写
进一步分析原SQL，发现其中包含 NOT IN 子查询结构。此类结构通常效率较低，因其内部需进行排序与合并操作，且子查询可能引发全表扫描。

原子查询片段如下：

T476.C_EMPLOYEE_ID NOT IN (
SELECT a.C_EMP_ID FROM SCHEMA_NAME.TABLE_B a
WHERE a.C_BEGIN_DATE <= TRUNC(SYSDATE)
AND a.C_END_DATE >= TRUNC(SYSDATE)
AND a.C_STATUS = '1'
)

将其改写为 NOT EXISTS 形式：

NOT EXISTS (
SELECT 1 FROM SCHEMA_NAME.TABLE_B a
WHERE a.C_BEGIN_DATE <= TRUNC(SYSDATE)
AND a.C_END_DATE >= TRUNC(SYSDATE)
AND a.C_STATUS = '1'
AND a.C_EMP_ID = T476.C_EMPLOYEE_ID
)

再次执行后，SQL运行时间进一步缩短至 61毫秒，性能提升显著。

3、ChatGPT问答
为探索AI辅助调优能力，尝试向ChatGPT提出该问题，其回答摘要如下：

建议优化方向包括：

使用 EXISTS 替代 IN 或 NOT IN 子查询；
优先使用 INNER JOIN 而非 LEFT JOIN（若逻辑允许）；
避免在 WHERE 条件中使用函数或表达式计算；
合理创建索引以支持查询条件；
避免 SELECT *，仅选择必要字段。
ChatGPT还举例说明了 IN 到 EXISTS 的改写方式，并强调应结合执行计划和业务场景持续调优。

4、总结
ChatGPT的回答在优化思路上具备较高参考价值，体现出良好的通用性建议能力，但在具体数据库产品的操作细节和执行机制理解上仍有局限。

本次案例表明，对于特定数据库平台（如国产化环境），仍需结合其优化器特性、统计信息管理机制及实际执行计划进行深度调优。数据库性能优化不仅是技术问题，更是对系统“先天禀赋”与“后天养护”的综合考验。