将语句中加入hints，让oracle的优化器使用嵌套循环，并且大表作为驱动表，生成新的执行计划：
select /*+ ORDERED USE_NL(A) */ count(a.CHANNEL||B.user_class)
from  swd_billdetail B, SUPER_USER A
where A.cn = B.cn;

EXEC_ORDER PLANLINE
---------- -----------------------------------------------------------------------------------------------------
         6   SELECT STATEMENT  OPT_MODE:CHOOSE (COST=109893304,CARD=1,BYTES=21)
         5     SORT  (AGGREGATE)  (COST=,CARD=1,BYTES=21)
         4       NESTED LOOPS   (COST=109893304,CARD=1213745,BYTES=25488645)
         1         TABLE ACCESS  (FULL) OF ''SWORD.SWD_BILLDETAIL''  (COST=165412,CARD=54863946,BYTES=603503406)
         3         TABLE ACCESS  (BY INDEX ROWID) OF ''SWORD.SUPER_USER''  (COST=2,CARD=2794,BYTES=27940)
         2           INDEX  (RANGE SCAN) OF ''SWORD.IDX_SUPER_USER_CN'' (NON-UNIQUE)  (COST=1,CARD=2794,BYTES=)

　　这个查询耗费的时间较短，才20分钟，性能比较好。运行后的信息如下：
COUNT(A.CHANNEL||B.USER_CLASS)
------------------------------
                       1186387

Elapsed: 00:20:1208.87

Execution Plan
----------------------------------------------------------
   0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=109893304 Card=1 Bytes=21)
   1    0   SORT (AGGREGATE)
   2    1     NESTED LOOPS (Cost=109893304 Card=1213745 Bytes=25488645)
   3    2       TABLE ACCESS (FULL) OF ''SWD_BILLDETAIL'' (Cost=165412 Card=54863946 Bytes=603503406)
   4    2       TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF ''SUPER_USER'' (Cost=2Card=2794 Bytes=27940)
   5    4         INDEX (RANGE SCAN) OF ''IDX_SUPER_USER_CN'' (NON-UNIQUE) (Cost=1 Card=2794)

Statistics
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
       8823  db block gets
   56650250  consistent gets
    1413250  physical reads
          0  redo size
        316  bytes sent via SQL*Net to client
        421  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          2  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
          1  rows processed

　　总结：

        因为上两个查询都是采用nested loop循环，这时采用哪个表作为driving table就很重要。在第一个sql中，小表(SUPER_USER)作为driving table，符合oracle优化的建议，但是由于SWD_BILLDETAIL表中cn列的值有很多重复的，这样对于SUPER_USER中的每一行，都会在SWD_BILLDETAIL中有很多行，利用索引查询出这些行的rowid很快，但是再利用这些rowid去查询SWD_BILLDETAIL表中的user_class列的值，就比较慢了。原因是这些rowid是随机的，而且该表比较大，不可能缓存到内存，所以几乎每次按照rowid查询都需要读物理磁盘，这就是该执行计划比较慢的真正原因。从结果可以得到验证：查询出1186387行，需要利用rowid从SWD_BILLDETAIL表中读取1186387次，而且大部分为从硬盘上读取。

        反其道而行之，利用大表(SWD_BILLDETAIL)作为driving表，这样大表只需要做一次全表扫描(而且会使用多块读功能，每次物理I/O都会读取几个oracle数据块，从而一次读取很多行，加快了执行效率)，对于读出的每一行，都与SUPER_USER中的行进行匹配，因为SUPER_USER表很小，所以可以全部放到内存中，这样匹配操作就极快，所以该sql执行的时间与SWD_BILLDETAIL表全表扫描的时间差不多(SWD_BILLDETAIL全表用11分钟，而此查询用20分钟)。

        另外：如果SWD_BILLDETAIL表中cn列的值唯一，则第一个sql执行计划执行的结果或许也会不错。如果SUPER_USER表也很大，如500万行，则第2个sql执行计划执行的结果反而又可能会差。其实，如果SUPER_USER表很小，则第2个sql语句的执行计划如果不利用SUPER_USER表的索引，查询或许会更快一些，我没有对此进行测试。

        所以在进行性能调整时，具体问题要具体分析，没有一个统一的标准。