今天快下班的时候，几位兄弟来聊一个问题，大致是昨天应用使用的数据库突然出现性能问题，DBA发现有一些delete语句执行时间骤长，消耗大量系统资源，导致应用响应时间变长积Q。目前掌握的信息如下：
(1) 应用已经很久未做过更新上线了。
(2) 据开发人员反馈，从之前的应用日志看，未出现处理时间逐步变长的现象。
(3) 这是一套RAC+DG的环境，版本未知，猜测至少应该是11g的版本。
(4) 这次突然出现大量执行时间超长的SQL语句，是一系列delete语句，例如delete from table where key=:1or key=:2 … key=:13这种SQL，应用正常的处理逻辑中都会使用这条语句，因此并发较高，使用了绑定变量，key字段不是主键，但有索引。目前尚不知晓字段是否存在直方图。
(5) 表的数据量大约5000万，初步反馈得知key=0的记录大约1500万，执行时间超长的SQL语句都使用了key=0的条件，至于key=0的真实数据量，以及出现问题的SQL语句使用的绑定变量具体值，这些还需要开发再次确认。
(6) DBA反馈SQL语句执行计划发生了变化，从数据库层面做了一些操作后，问题解决，目前尚不知晓做了什么具体的操作。
之所以这篇文章标题是“前传“，是因为现在已知的上述信息很有限，不能给出非常明确的出错原因，需要明日进一步和开发以及DBA了解后才能做深入的分析，了解真正的问题根源。
这里想说的什么情况下可能造成SQL执行计划发生改变？有很多种情况，这里抛砖引玉举一个例子。再次声明，以下实验和上面的问题可能没有直接关系，仅是引申的一些观点，上面问题的根源还有待进一步确认和排查。
实验：
创建测试表t1，其中name字段设置索引，取值为10000个A和1个B。 
我们看下用查询条件name=’A’的SQL使用了什么执行计划，
再看下使用查询条件name=’B’的SQL用了什么执行计划，
显而易见，因为取值为A的记录占据了10000/10001接近100%的比重，即这查询条件返回了几乎表的所有数据，使用全表扫描的成本一般会小于使用索引的成本，由于TABLE ACCESS FULL会扫描表高水位线以下的数据块，且为多块读，即一次IO会读取多个数据块，具体数据块数量取决于参数db_file_multiblock_read_count，而INDEX RANGE SCAN则是单块读，同时若select字段不是索引字段的话，还需要回表，累积起来，IO次数就会可能很大，因此相比起来，全表扫描的IO可能会远小于索引扫描。
取值为B的记录占据了1/10001很小的比重，因此使用索引扫描，直接访问B*Tree二叉树，定位到这一条数据的rowid再回表查询所有select字段的成本要远小于扫描整张表数据的成本。
为了证明，可以查看这两条SQL对应的10053事件，如下是name=’A’的trace，可以看出全表扫描的成本值是49.63，索引扫描的成本值是351.26，全表扫描的成本更低一些。
如下是name=’B’的trace，可以看出全表扫描的成本值是49.40，索引扫描的成本值是2.00，索引扫描的成本值更低一些。
这个场景可以看出，Oracle的CBO模式会根据字段的取值比重调整对应的执行计划，无论如何，都会选择成本值最低的一个执行计划，这也是CBO优于以前RBO的地方，这里仅用于实验，因为一般OLTP的应用会使用绑定变量的写法，不会像上面这种使用常量值的写法，11g之前，可能带来的一些负面影响就是绑定变量窥探的作用，即对于使用绑定变量窥探的SQL语句，Oracle会根据第一次执行使用的绑定变量值来用于以后的执行，即第一次做硬解析的时候，窥探了变量值，之后的软解析，不再窥视，换句话说，如果上面实验的SQL语句使用了绑定变量，第一次执行时name=’A’，则接下来即使使用name=’B’的SQL语句仍会使用全表扫描，不会选择索引扫描，vice versa。相关的实验dbsnake的书中会有很详细的说明，可以参考。11g之后，有了ACS自适应游标的新特性，会根据绑定变量值的情况可以重新生成执行计划，因此这种问题得到了缓解，当然这些都是有代价的，缓解了绑定变量窥探的副作用，相应地可能会导致有很多子游标，具体的算法可以参考dbsanke的书，这儿我就不班门弄斧了。11g默认绑定变量窥探是开启的，由以下隐藏参数控制，
综上所述，针对这场景，如果值的选择性显著影响执行计划，则绑定变量的使用并不可靠，此时选择字面值的方式可能会更合适一些，如果值的选择性几乎相同，执行计划不会显著改变，此时使用绑定变量是最优的选择，当然前提是OLTP系统。
对于多次执行SQL语句，执行计划发生变化的情况可能还有很多，例如11g的新特性Cardinality Feedback带来的一些bug，包含直方图的字段作为查询条件但统计信息不准(dbsnake的书中有一个案例)等，有机会做一些实验，再呈现出来。
至于本文开始提到的这个问题，进一步了解相关信息后，可以详细地介绍下。
