java - 通过 jdbc 获取 Oracle DB LONG 类型的速度非常慢

Question

只有当语句返回LONG列时才会发生这种情况。
即使我不做任何事情，比如 rs.getString，也只需执行。

sql1: That was: 7593 ms
sql2: That was: 530 ms

如您所见，这与数据量无关。
当我使用 OracleConnection:OracleStatement:OracleCachedResultSet 结果是相同的。
我还尝试使用 OracleCachedRowSet 而不是 ResultSet。
问题出现在 OracleCachedRowSet.next() 之前的 OracleCachedRowSet.execute() 中。
当我设置 setFetchSize(1) 时:

sql1: That was: 7474 ms
sql2: That was: 7153 ms

更新1:
我测试过其他工具:

sql1# Toad For Oracle : execution time < 1 second
sql1# Oracle SQL Developer thin: 7.5 second(same as my result)
sql1# Oracle SQL Developer OCI: 7.5 second(same as my result)
sql2# Oracle SQL Developer thin: 0.36 second(same as my result)
Rows fethed one by one in sql1 case in java app, so look like setFetchSize() dosn't work.

示例代码:

public class Test {

    public static void main(String[] args) throws SQLException {

        final String sql1 = "select HIGH_VALUE from sys.DBA_TAB_PARTITIONS WHERE rownum < 20";
        final String sql2 = "select PARTITION_NAME, HIGH_VALUE_LENGTH,TABLESPACE_NAME,NUM_ROWS,BLOCKS,\n"
                + "EMPTY_BLOCKS,LAST_ANALYZED,AVG_SPACE,SUBPARTITION_COUNT,COMPRESSION from sys.DBA_TAB_PARTITIONS WHERE rownum < 20";

        OracleDataSource ods = new OracleDataSource();
        ods.setDriverType("thin");
        ods.setUser("vr");
        ods.setPassword("oracle");
        ods.setDatabaseName("ORCL");
        ods.setServerName("192.172.18.1");
        ods.setPortNumber(1521);

        Connection conn = null;
        conn = ods.getConnection();

        Statement stmt = conn.createStatement();
        stmt.setFetchSize(1000);

        // Start time
        long startTime = System.currentTimeMillis();

        ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql1);
        rs.setFetchSize(1000);
        while (rs.next()){
            //System.out.println(rs.getString(1) + " " +  rs.getString(2));
            System.out.println("row#: " + rs.getRow());
        }

        // Finish time        
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("That was: " + (endTime - startTime) + " ms");
    } 
}

Answer 1

使用新的 ojdbc7.jar(在我使用 11.2.0.2 bundle 中的 ojdbc6.jar 之前)和 OracleJDBCRowSet 的结果。
19 行:

sql1 : That was: 1470 ms // before 7-8 seconds
sql2 : That was: 1140 ms

99 行:

sql1 : That was: 1491 ms
sql2 : That was: 1158 ms

正如您所看到的，它的速度要快得多，但仍然比查询更多数据要慢。
添加更多列几乎不会改变执行和获取时间，因此问题部分解决。
但似乎改进仅针对 RowSets。
OracleResultSet 的运行速度仍然非常慢。
此外，如果您将新驱动程序与 Oracle SQL Developer 链接，则不会产生任何效果。

示例代码:

public class Test {

    public static void main(String[] args) {

        final String sql1 = "select HIGH_VALUE from sys.DBA_TAB_PARTITIONS WHERE rownum < 100";
        final String sql2 = "select PARTITION_NAME, HIGH_VALUE_LENGTH,TABLESPACE_NAME,NUM_ROWS,BLOCKS,\n"
                + "EMPTY_BLOCKS,LAST_ANALYZED,AVG_SPACE,SUBPARTITION_COUNT,COMPRESSION "
                + "from sys.DBA_TAB_PARTITIONS WHERE rownum < 100";

        OracleDataSource ods = null;
        try {
            ods = new OracleDataSource();
        } catch (SQLException ex) {
            System.exit(2);
        }
        ods.setDriverType("thin");
        ods.setUser("vr");
        ods.setPassword("oracle");
        ods.setDatabaseName("ORCL");
        ods.setServerName("192.172.18.1");
        ods.setPortNumber(1521);

        try (Connection conn = ods.getConnection();) {
            try (OracleJDBCRowSet rs = new OracleJDBCRowSet(conn);) {
                rs.setFetchSize(200);
                rs.setReadOnly(true);
                rs.setCommand(sql2);

                // Start time
                long startTime = System.currentTimeMillis();

                rs.execute();
                while (rs.next()) {
                        System.out.println("row#: " + rs.getRow() + " " + rs.getString(1));
                }

                // Finish time        
                long endTime = System.currentTimeMillis();
                System.out.println("That was: " + (endTime - startTime) + " ms");
            }
        } catch (SQLException e) {
            System.err.println(e.getMessage());
        }
    }
}