给大家分享一个我们分组遇到的sql优化的案例，案例非本人所负责的数据库，本人只是搬运工。
这个案例发生在去年，发现原因是nets主机cpu上升，开发运营找到了DA，随后DA对其情况进行了分析，最后定位到一条低效SQL展开分析。（关于DA，是平安集团数据库技术部对DBA的一个细分）

以下就是定位到的sql：

SELECT /*+ index(c IDX_CALLINFO_UPDATED_DATE) */
COUNT(1)
  FROM T_SOFTPHONE_CALLINFO C
WHERE C.updated_date >= sysdate - 1 / 48
   and (C.ANI like '%' || :1 or C.DANI like '%' || :2)
   and C.CREATED_BY = :3;

首先，根据这条SQL的相关表（T_SOFTPHONE_CALLINFO）了解到以下信息。
1.这是一张电话呼入的信息表（这里场景做COUNT统计）
2.ANI和DANI传入的变量是电话号码，一个是座机号码，一个是手机号码
3.使用的HINT索引是时间字段（updated_date）常规B-TREE索引，执行计划也是走的此索引RANGE方式，这点没有问题。

对上诉SQL有一定了解之后，DA首先收集了一下下历史执行的一些情况，结论如下：
通过对比最近几个月的增长情况，发现虽然执行计划没有改变，但是执行频率从原来每15分钟1000次增加到大约60000次，单次逻辑读的消耗也增长了数倍，随着业务量和数据量的攀升，这种时间字段的索引方式越来越低效，成为一条隐患sql，在某个时间点问题就一下子就凸显出来了，急需优化改进。
ps：此时nets的体量已接近30TB

对此，DA提出了一些意见和质疑：
1、 第一、第二个参数都是手机号，而且从历史来看都是输入的完整的手机号码，为啥要用like，能否直接改成等号？
2、 两个电话字段都有单独的索引，如果不用like，可以将以上SQL语句优化一下，走对应的电话号码索引，改写形式类似如下方式：

SELECT (SELECT /*+ index(c IDX_SOFTPHONE_CALLINFO_ANI) */
         COUNT(1)
          FROM T_SOFTPHONE_CALLINFO C
         WHERE C.updated_date >= sysdate - 1 / 48
           and (C.ANI = '159******22')
           and C.CREATED_BY = '*******880') +
       (SELECT /*+ index(c IDX_SOFTPHONE_CALLINFO_DANI) */
         COUNT(1)
          FROM T_SOFTPHONE_CALLINFO C
         WHERE C.updated_date >= sysdate - 1 / 48
           and (C.DANI = '159******22')
           and C.CREATED_BY = '******880')       
  FROM DUAL;

通过这种改写方式，原来的平均逻辑读从3万可以降低到200左右，这是极大的效率提升。
但是之后，开发和运营给了新的业务反馈，发现事情并没有这么简单了。
开发运营：T_SOFTPHONE_CALLINFO中的电话号码是从随机数据中获取的，可能包含有0等前缀，如果要统计到所有信息，无法直接使用等号，加0和不加0，与电话呼入所在地有关，外地加0，本地不加0，你在A地呼95511，可能没加0；你在B地用相同的手机号呼95511，就可能加0。经过DA的排查确实如此，手机号甚至有还有特殊取代符号的存在。
思考：
既然如此，看样子，LIKE的方式无法改变了，字段前使用%会抑制索引的使用，这样就无法用到对应的索引，如何规避这个问题并且使用到高效的索引呢？通过自己的思考和同事的建议，结合目前的业务场景，给出了一个可靠的方案，就是创建一个函数索引，反序函数索引！

当机立断，在想到方法后立即进行了测试和分析阶段。
1.首先创建了两个对应字段的函数索引

Create index NETS2DATA.IDX_SOFTPHONE_CI_ANI_REV on NETS2DATA.T_SOFTPHONE_CALLINFO(reverse(ani)) tablespace NETS2DATA parallel 8 ;
Createindex NETS2DATA.IDX_SOFTPHONE_CI_DANI_REV on NETS2DATA.T_SOFTPHONE_CALLINFO(reverse(dani)) tablespace NETS2DATA parallel 8;

2.改写了sql

SELECT COUNT(1)
FROM (SELECT /*+index(c IDX_SOFTPHONE_CI_ANI_REV) */
        C.CALLINFO_ID
         FROM T_SOFTPHONE_CALLINFO C
        WHERE C.updated_date >= sysdate - 1 / 48
          and (reverse(C.ANI) like :1 || '%')
          and C.CREATED_BY = :2
       UNION ALL
       SELECT /*+index(c IDX_SOFTPHONE_CI_DANI_REV) */
        C.CALLINFO_ID
         FROM T_SOFTPHONE_CALLINFO C
        WHERE C.updated_date >= sysdate - 1 / 48
          and (reverse(C.DANI) like :3 || '%')
          and C.CREATED_BY = :4);

性能测试下来，在大多数场景下效率提升都非常明显，原来平均几十万的消耗基本区间维持在到几百，原来的走的是时间字段索引，现在走的是两个电话号码字段的反序函数索引，于是当即开发就安排第一轮整改，期待有好的效果。
附执行计划类似如下:

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1437385812
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation                   | Name                      | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time    |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 |SELECT STATEMENT             |                           |    1 |    17 |    6   (0)| 00:00:01 |
|   1 | SORT AGGREGATE             |                           |    1 |    17 |            |          |
|* 2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T_SOFTPHONE_CALLINFO      |    1 |    17 |    6   (0)| 00:00:01 |
|* 3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_CALLINFO_UPDATED_DATE |    2 |       |    4   (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified byoperation id):
---------------------------------------------------
   2 - filter("ANI" LIKE '%152******96'AND "ANI" IS NOT NULL)
   3 -access("C"."UPDATED_DATE">=SYSDATE@!-1)
Statistics
----------------------------------------------------------
          8 recursive calls
          0 db block gets
    291086 consistent gets
          0 physical reads
          0 redo size
       515 bytes sent via SQL*Net to client
       492 bytes received via SQL*Net from client
          2 SQL*Net roundtrips to/from client
          0 sorts (memory)
          0 sorts (disk)
rows processed
Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 3534627589
------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation                   | Name                  | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time    |
------------------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 |SELECT STATEMENT             |                       |    1 |    17 |   831K (1)| 02:46:18 |
|   1 | SORT AGGREGATE             |                      |    1 |    17 |            |          |
|* 2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T_SOFTPHONE_CALLINFO |    1 |    17 |   831K (1)| 02:46:18 |
|* 3 |    INDEX RANGE SCAN          | IDX_SOFTPHONE_ANI_ANT | 4989K|       | 14254   (1)| 00:02:52 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified byoperation id):
---------------------------------------------------
   2 -filter("C"."UPDATED_DATE">=SYSDATE@!-1)
   3 - access(REVERSE("ANI") LIKE'69******251%')
      filter(REVERSE("ANI") LIKE '69******251%')
Statistics
----------------------------------------------------------
          8 recursive calls
          0 db block gets
          137 consistent gets
          0 physical reads
          0 redo size
       515 bytes sent via SQL*Net to client
       492 bytes received via SQL*Net from client
          2 SQL*Net roundtrips to/from client
          0 sorts (memory)
          0 sorts (disk)
rows processed

但是，过了几天之后，中间又发生了一些小插曲，开发反馈虽然大部分场景效率都是极高的，但仍有一小部分场景效率较差，带入值后消耗较高，虽然那些值的场景可能不多，但也会偶尔出现。DA分析马上想到了是否是数据出现倾斜的情况，才会导致少部分值效率差。
在猜测了情况后，马上登陆系统去查看了一下着这张的数据倾斜情况，果不其然，有些值倾斜非常厉害，有一个800万，还有很多100到200万字段值，当取到这些极值的时候，光靠一个单值索引，效率必定很差，如图下：

于是进入了新一轮的思考分析，如何整改能满足所有场景，是否能直接创建更高效的索引？刹那间发现这条sql使用了三个条件（updated_date，ani（dani）, CREATED_BY），开发也提供思路说，在三个条件下过滤出来的数据并不会很多，这时候就有新的思路，能否创建一个复合索引呢，按选择性排列，是否会有惊人的效果？
话不多说，马上开启了新一轮的性能测试分析，通过几种组合的复合索引和单值索引测试，具体步骤不必多说了，请直接看下列测试数据：

想必经过反复的性能分析测试和实验，结合上面的测试数据，大家已经知道哪种方式最好了。最后我们也采用了最适合这个场景的改造方案，又进行了一轮整改，监控了后面的几天运行情况，效果极佳，终于完全解决了所有的问题，皆大欢喜，觉得是个不错的案例，给大分享一下！

最后在给大家普及一下，可能有人同学会搞错反序索引和反序函数索引，这是不同的概念：
反向索引也是一种B树索引，但它物理上将按照列顺序保存的每个索引键值进行了反转。例如，索引键是20，用16进制存储这个标准B树索引键的两个字节是C1，15，那么反向索引存储的字节就是15，C1，目的主要是减少打散索引叶子块的争用，针对大并发插入场景比较实用，但弊端也比较明显，当使用范围查询时，由于数据分散在不同块内，性能也会有所降低。
函数索引是一种基于函数使用的索引，针对某些字段使用特殊函数时，如果需要使用索引可以建立相关的索引，这个案例场景中，我需要实现的是将数字进行完全颠倒（并非字节颠倒），概念有所不用，更多是站在查询效率和场景使用的角度，所以综合考虑更适用于反序函数的使用，并且建立相关反序函数的索引。

心得：
这一案例涉及的sql很简单，但要求DA具备扎实的基本功及良好的业务嗅觉。在数据库愈发智能、日常运维愈发简单的今天，DBA需与业务深度融合，根据业务特点进行sql优化及架构设计。