Re: improve cardinality estimate

  • From: Laurentiu Oprea <laurentiu.oprea06@xxxxxxxxx>
  • To: Jonathan Lewis <jlewisoracle@xxxxxxxxx>
  • Date: Thu, 18 Mar 2021 15:51:14 +0200

Regarding parallel I`m relaying my affirmation of the fact that I tested
with hint /*+ dynamic_sampling(8) */ (the DS level with parallel hint) and
gives the same estimate.

Yes there is a relation order_procesing_date between
business_procesing_date -1 and business_procesing_date + 1 and there is no
fooling like null values or year 1900/9999

The pattern is constant , grouping by partition_date  for the last 7 days
it ranges from 0 to 130k (out of a total of 24M)  rows filtered by
condition order_procesing_date > = business_procesing_date .

Also the columns are not virtual columns (strange expressions)

În joi, 18 mar. 2021 la 15:14, Jonathan Lewis <jlewisoracle@xxxxxxxxx> a
scris:

The change for parallel processing is one I'd have to think about - it may
be something to do with the way the predicates are rewritten for the
parallel query slaves - so I'll postpone thinking about that bit.

The questions to ask first of all are:
a) what's the business logic.  is there an approximate relationship
between order_processing_date and business_processing date (e.g. the former
is usually about 3 days before the latter).
b) has the optimizer been fooled by a "silly null" effect - like "not yet
processed" = "31-Dec-9999"
c) how much does the pattern change over time - e.g. if the partition date
is sysdate - 1 is this a partition where a lot of rows have not yet had
business_processing_date set, but if partition date = sysdate - 7 then
maybe lots of rows now have a business_processing_date set.

Regards
Jonathan Lewis





On Thu, 18 Mar 2021 at 12:26, Laurentiu Oprea <laurentiu.oprea06@xxxxxxxxx>
wrote:

Hello,

I recently saw a query with a wrong execution plan and looks to be caused
by an overestimate of a particular where clause. Ex:

select
    count(*)
from
    orders
where
    partition_date = sysdate-1 and
    order_procesing_date > = business_procesing_date

the count itself is = 42K
the count itself without second condition ~ 24M
the cardinality estimate ~ 24M
the cardinality estimate if I add parallel hint: 1M (this is an
interesting one and looks to be related with the fact that parallel queries
get DS level 8)
the cardinality estimate  if I rewrite the condition :
order_procesing_date - business_procesing_date  >= interval '0' minute
:1.4M

I haven't tried yet but I suspect that if I create extended stats on
expression ( order_procesing_date - business_procesing_date) can get me
better results

The question is what is the logic behind beter cardinality estimates if I
rewrite the where clause?
What will be the best approach for this query?

Thank you.


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