本文已经发表在ITPUB优化技术丛书，未经许可，不得转载。
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1. 优化过程详解
1.1. 第一次优化——处理庞大的 IN-LIST 操作
回到我们最初的需求，首先看看这个删除工作的基本语句，请注意这个 IN 操作，由于这个 TEMP_MID_HUBEI 表有 130 多万行记录，这将是一个多么庞大的 IN-LIST!
DELETE from SSF
WHERE mid IN (SELECT mid
FROM TEMP_MID_HUBEI);
下面，我们在测试环境下看看，系统机器空闲，资源极大丰富，数量比真实环境小很多的情况下，这条删除语句的执行效率：
SQL> DELETE from SSF WHERE mid IN (SELECT mid FROM TEMP_MID_HUBEI);
18 rows deleted.
Elapsed: 00:05:35.79
SQL>rollback;
我你们看到原始的删除语句需要大约 5 分半钟。
现在，我们使用 RBO （加上 RULE HINT ），观察一下语句的执行情况：
SQL> DELETE /*+ RULE */ from SSF WHERE mid IN (SELECT mid FROM TEMP_MID_HUBEI);
18 rows deleted.
Elapsed: 00:00:47.27
SQL>rollback;
我们看到，这条语句的执行时间缩短到只需要 47 秒钟，单条语句的执行效率提高了 7 倍以上，这也就是我们常说的，对付 IN-LIST 或者大量 OR 条件的一大有利武器。
好了，我们现在如果在生产库上直接运行修改后的 delete 语句来删除数据性能会提高多少呢？会是我们看到的 7 倍么？
我将删除操作所涉及到的所有表的操作写成一个脚本，首先使用少量行删除的操作做测试，得到如下的测试结果：
oracle@db02:/oracle/lunar > cat nohup.out
SQL*Plus: Release 9.2.0.4.0 - Production on Mon Mar 7 12:37:56 2005
Copyright (c) 1982, 2002, Oracle Corporation. All rights reserved.
Connected to:
Oracle9i Enterprise Edition Release 9.2.0.4.0 - 64bit Production
With the Partitioning and Real Application Clusters options
JServer Release 9.2.0.4.0 - Production
37 rows deleted. henan_SUBSO
Elapsed: 00:06:39.81
Commit complete.
Elapsed: 00:00:00.01
4 rows deleted. hubei_SUB
Elapsed: 00:02:42.71
Commit complete.
Elapsed: 00:00:00.01
1 row deleted. hubei_SUBSC
Elapsed: 01:31:51.25
Commit complete.
Elapsed: 00:00:00.01
18727 rows deleted. hubei_SUBNFO
Elapsed: 00:01:35.55
Commit complete.
Elapsed: 00:00:00.01
21 rows deleted. fujian_SUINFO
Elapsed: 00:00:15.49
Commit complete.
Elapsed: 00:00:00.01
35423 rows deleted. GINFO
Elapsed: 00:02:19.80
Commit complete.
Elapsed: 00:00:00.04
Disconnected from Oracle9i Enterprise Edition Release 9.2.0.4.0 - 64bit Production
With the Partitioning and Real Application Clusters options
JServer Release 9.2.0.4.0 - Production
oracle@db02:/oracle/lunar >
嗯，看到上面可喜的结果，我决定进行第二次优化，分段处理，也就是将所有超过 10000 条以上的删除操作拆分成小段操作（比如，以 10000 条记录为标准删除记录，然后提交）。