之前我写过一篇博客分析Filter也有性能好的一面，最近看了一下，感觉说的不够浅显易懂，这里再写一篇。
之前博客链接：
https://blog.csdn.net/songjian1104/article/details/98325658
1 数据准备
drop table emp1;
drop table dept1;
create table emp1 as select * from emp;
insert into emp1 select * from emp1;
insert into emp1 select * from emp1;
insert into emp1 select * from emp1;
insert into emp1 select * from emp1;
insert into emp1 select * from emp1;
insert into emp1 select * from emp1;
insert into emp1 select * from emp1;
insert into emp1 select * from emp1;
create table dept1 as select * from dept;
insert into dept1 select * from dept1;
insert into dept1 select * from dept1;
insert into dept1 select * from dept1;
insert into dept1 select * from dept1;
insert into dept1 select * from dept1;
insert into dept1 select * from dept1;
insert into dept1 select * from dept1;
insert into dept1 select * from dept1;
commit;
2 需求分析
需求很简单，大家直接看SQL理解吧。
3 SQL改写
select count(distinct e.EMPNO)
from emp1 e
where e.empno=7788
or e.deptno in (select deptno
from dept1 d
where d.dname='SALES');
虽然有Filter，但是结果还是秒出了。
select count(empno) from
(select *
from emp1 e
where e.empno=7788
union
select *
from emp1 e
where e.deptno in (select deptno
from dept1 d
where d.dname='SALES'));
我们发现，Filter消除后，执行时间大幅度增加。
原因很简单，我们回想Filter连接的算法，第一次连接后，连接的结果会被缓存，内存中会维护一个Table，结构如下
这样，emp1表向dept1表传值进行判定时，先去缓存的表里检索，如果发现结构已经缓存，那么直接从缓存里取值，避免了dept1表的再检索。
但是，消除Filter后，第一，emp1要多扫描一次，第二，看到执行计划中，内存使用也要相应多很多，在连接计算上，成本也要高出很多。
所以，表里面连接列重复值很多时，Filter有时候性能也很好。具体问题具体分析。