在做项目的过程中，一个页面使用类似例如以下的SQL查询数据。为了保密和使用方便，我把项目中有关的表名和字段替换使用ORACLE数据库中的系统表和字段。
在我所做的项目中。类似ALL_TABLES的表中大概有8W多条数据，以下这个查询SQL非常慢。
WITH PARAMS AS
(SELECT '' USER_ID, '' SDATE, '%' || '' || '%' SNAME FROM DUAL)
SELECT AU.USERNAME, AU.USER_ID
FROM ALL_USERS AU
INNER JOIN PARAMS PA
ON 1 = 1
INNER JOIN DBA_USERS DU
ON AU.USERNAME = DU.USERNAME
WHERE ((PA.SDATE IS NULL AND PA.USER_ID IS NOT NULL AND
AU.USER_ID = PA.USER_ID) OR (PA.SDATE IS NULL AND PA.USER_ID IS NULL AND
AU.USERNAME NOT IN
(SELECT AU.USERNAME
FROM ALL_USERS AU
INNER JOIN DBA_USERS DEV
ON AU.USERNAME = DEV.USERNAME
INNER JOIN (SELECT OWNER AS USERNAME
FROM ALL_TABLES T
WHERE T.LAST_ANALYZED = TRUNC(SYSDATE)) ATA
ON AU.USERNAME = ATA.USERNAME)) OR
(PA.SDATE IS NOT NULL AND
AU.USERNAME IN
(SELECT AU.USERNAME
FROM ALL_USERS AU
INNER JOIN DBA_USERS PA
ON AU.USERNAME = PA.USERNAME
INNER JOIN ALL_TABLES ATA
ON PA.USERNAME = ATA.OWNER
WHERE TO_CHAR(ATA.LAST_ANALYZED, 'YYYY-MM-DD') = PA.SDATE) AND
AU.USER_ID = PA.USER_ID))
AND DU.PROFILE LIKE 'D%'
AND AU.USERNAME LIKE PA.SNAME
针对上面的SQL语句运行慢的问题。我做了例如以下的分析：
第一步，把语句的WHERE条件后的三个OR都分别和主查询一块运行，运行速度都非常快，放到一块就非常慢。
第二步。对照上面SQL和三个OR拆分出来的三个SQL的运行计划，例如以下图所看到的。发现上面SQL的运行中有一个FILTER，过滤器谓词中用到了NOT
EXISTS，是导致这条SQL跑的慢的原因。
原因找到了。就得想办法把运行计划的FILTER去掉。開始想加HINT。可是实验了非常多HINT。都不起作用。最后的结果还一样，后来想到WITH
AS 能提高SQL的查询速度，就把影响SQL运行的那段SQL放到WITH
AS里面，结果还是一样。后来尝试把HINT
MATERIALIZE和WITH AS
结合使用，改动成例如以下的SQL，查询速度马上提升了非常多。例如以下图所看到的。运行计划中FILTER的NOT
EXISTS不存在了。
WITH PARAMS AS
(SELECT '' USER_ID, '' SDATE, '%' || '' || '%' SNAME FROM DUAL),
USERNAMEDATA AS
(SELECT /*+ materialize */
AU.USERNAME
FROM ALL_USERS AU
INNER JOIN DBA_USERS DEV
ON AU.USERNAME = DEV.USERNAME
INNER JOIN (SELECT OWNER AS USERNAME
FROM ALL_TABLES T
WHERE T.LAST_ANALYZED = TRUNC(SYSDATE)) ATA
ON AU.USERNAME = ATA.USERNAME)
SELECT AU.USERNAME, AU.USER_ID
FROM ALL_USERS AU
INNER JOIN PARAMS PA
ON 1 = 1
INNER JOIN DBA_USERS DU
ON AU.USERNAME = DU.USERNAME
WHERE ((PA.SDATE IS NULL AND PA.USER_ID IS NOT NULL AND
AU.USER_ID = PA.USER_ID) OR (PA.SDATE IS NULL AND PA.USER_ID IS NULL AND
AU.USERNAME NOT IN (SELECT USERNAME FROM USERNAMEDATA)) OR
(PA.SDATE IS NOT NULL AND
AU.USERNAME IN
(SELECT AU.USERNAME
FROM ALL_USERS AU
INNER JOIN DBA_USERS PA
ON AU.USERNAME = PA.USERNAME
INNER JOIN ALL_TABLES ATA
ON PA.USERNAME = ATA.OWNER
WHERE TO_CHAR(ATA.LAST_ANALYZED, 'YYYY-MM-DD') = PA.SDATE) AND
AU.USER_ID = PA.USER_ID))
AND DU.PROFILE LIKE 'D%'
AND AU.USERNAME LIKE PA.SNAME
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGlhbmd3ZWl3ZWkxMzA=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">
总结：
在FILTER中。NOT EXISTS后的SQL语句多次运行，本来数据量就非常大，每次都要运行一遍，结果可想而知。可是使用HINT
MATERIALIZE和WITH AS
结合使用，把内联视图实体化，运行过程中会创建基于视图的暂时表。
这样就不会每次NOT EXISTS都去运行一遍大数据表的扫描，仅仅须要扫描一次就可以。
可是是不是能够在WITHAS中的每一个语句都实体化那？假设WITH
AS中的语句仅仅被调用一次的话，不妨不要使用HINT
MATERIALIZE。由于使用HINT
MATERIALIZE第一次查询会创建基于视图结果的暂时表，这也耗费一些时间。
多次使用的话能够使用HINT
MATERIALIZE。