案例：
发现应用程序慢，开始把目光放在检查商业逻辑的SQL上面，觉得没什么问题，但是执行时间大大超出我的预期。
后来询问开发人员，原来最初会取工单表里面的最近工单时间，最早工单时间来做对比。
根据经验，对索引字段做MAX或者MIN是很快的，因为索引是有序，优化器直接到索引头或者尾部去取rowid就可以了。
但是打开程序一看，SQLpreparement里面的句子是这样的：
select min(billtime),MAX(billtime) from billcontent
觉得有问题了，一看执行计划，恍然大悟：
Execution Plan
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Plan hash value: 1499044795
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| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
----------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 8 | 5126 (3)| 00:01:02 | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 8 | | | | |
| 2 | PARTITION RANGE SINGLE| | 7653K| 58M| 5126 (3)| 00:01:02 | 1 | 1 |
| 3 | PARTITION LIST ALL | | 7653K| 58M| 5126 (3)| 00:01:02 | 1 | 21 |
| 4 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_ANALYSE_CONTENT_2 | 7653K| 58M| 5126 (3)| 00:01:02 | 1 | 21 |
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Statistics
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26745 consistent gets
是INDEX FAST FULL SCAN，26745 个一致读，5126 的Cost，大概查了一下，该索引拥有27632个块，现在对索引做了完全扫描。
对于一致读和Cost的计算方法，这里暂不多述。
只查一个极限值话：
select min(billtime) from billcontent；
Execution Plan
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Plan hash value: 4137395070
-----------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-----------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 8 | 3 (0)| 00:00:01 | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 8 | | | | |
| 2 | PARTITION RANGE SINGLE | | 7653K| 58M| 3 (0)| 00:00:01 | 1 | 1 |
| 3 | PARTITION LIST ALL | | 7653K| 58M| 3 (0)| 00:00:01 | 1 | 21 |
| 4 | INDEX FULL SCAN (MIN/MAX)| IDX_ANALYSE_CONTENT_2 | 7653K| 58M| 3 (0)| 00:00:01 | 1 | 21 |
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Statistics
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42 consistent gets
计划是INDEX FULL SCAN (MIN/MAX)，(MIN/MAX)表明只会访问索引的头或尾，开销大大减小，只有42个一致读和极低的Cost，正常情况只能是
这个的两倍多。
马上动手改为:
SELECT
(select min(calltime) from analyse_content ),
(select MAX(calltime) from analyse_content )
FROM dual
Execution Plan
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Plan hash value: 2326664376
-----------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop |
-----------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 2 (0)| 00:00:01 | | |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 8 | | | | |
| 2 | PARTITION RANGE SINGLE | | 7653K| 58M| 3 (0)| 00:00:01 | 1 | 1 |
| 3 | PARTITION LIST ALL | | 7653K| 58M| 3 (0)| 00:00:01 | 1 | 21 |
| 4 | INDEX FULL SCAN (MIN/MAX)| IDX_ANALYSE_CONTENT_2 | 7653K| 58M| 3 (0)| 00:00:01 | 1 | 21 |
| 5 | SORT AGGREGATE | | 1 | 8 | | | | |
| 6 | PARTITION RANGE SINGLE | | 7653K| 58M| 3 (0)| 00:00:01 | 1 | 1 |
| 7 | PARTITION LIST ALL | | 7653K| 58M| 3 (0)| 00:00:01 | 1 | 21 |
| 8 | INDEX FULL SCAN (MIN/MAX)| IDX_ANALYSE_CONTENT_2 | 7653K| 58M| 3 (0)| 00:00:01 | 1 | 21 |
| 9 | FAST DUAL | | 1 | | 2 (0)| 00:00:01 | | |
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Statistics
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84 consistent gets
完美解决。
总结：
其实这个问题很小，这个SQL人人都会写，但是很多开发人员，在写这种SQL的时候不会去思考结果产生的过程，以实现为原则，在他们眼中数据库仍然是黑盒。在测试过程中也没有仔细观察效率，在测试表数据较少，人眼感觉不出来问题，一在生产库跑就越来越慢。
所以，无论是开发和DBA多学习数据库的执行机制和原理，是没有害处的。
