Oracle SQL地优化
oracle sql 优化技巧
oracle sql 优化技巧（实用版3篇）目录（篇1）1.Oracle SQL 简介2.优化技巧2.1 减少访问数据库次数2.2 选择最有效率的表名顺序2.3 避免使用 SELECT2.4 利用 DECODE 函数2.5 设置 ARRAYSIZE 参数2.6 使用 TRUNCATE 替代 DELETE2.7 多使用 COMMIT 命令2.8 合理使用索引正文（篇1）Oracle SQL 是一款广泛应用于各类大、中、小微机环境的高效、可靠的关系数据库管理系统。
为了提高 Oracle SQL 的性能，本文将为您介绍一些优化技巧。
首先，减少访问数据库的次数是最基本的优化方法。
Oracle 在内部执行了许多工作，如解析 SQL 语句、估算索引的利用率、读数据块等，这些都会大量耗费 Oracle 数据库的运行。
因此，尽量减少访问数据库的次数，可以有效提高系统性能。
其次，选择最有效率的表名顺序也可以明显提升 Oracle 的性能。
Oracle 解析器是按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名，因此，合理安排表名顺序，可以减少解析时间，提高查询效率。
在执行 SELECT 子句时，应尽量避免使用，因为 Oracle 在解析的过程中，会将依次转换成列名，这是通过查询数据字典完成的，耗费时间较长。
DECODE 函数也是一个很好的优化工具，它可以避免重复扫描相同记录，或者重复连接相同的表，提高查询效率。
在 SQLPlus 和 SQLForms 以及 ProC 中，可以重新设置 ARRAYSIZE 参数。
该参数可以明显增加每次数据库访问时的检索数据量，从而提高系统性能。
建议将该参数设置为 200。
当需要删除数据时，尽量使用 TRUNCATE 语句替代 DELETE 语句。
执行 TRUNCATE 命令时，回滚段不会存放任何可被恢复的信息，所有数据不能被恢复。
因此，TRUNCATE 命令执行时间短，且资源消耗少。
在使用 Oracle 时，尽量多使用 COMMIT 命令。
Oracle培训之：sql优化--
13
在SQLPLUS 配置AUTOTRACE
AUTOTRACE 参数
SET AUTOTRACE OFF SET AUTOTRACE ON EXPLAIN SET AUTOTRACE ON STATISTICS SET AUTOTRACE ON SET AUTOTRACE TRACEONLY
解
释
不能获得AUTOTRACE报告. 这是默认的. 仅仅显示优化器执行计划的AUTOTRACE 报告 仅仅显示SQL语句执行的统计结果的 AUTOTRACE报告 包括上面两项内容的AUTOTRACE报告 与SET AUTOTRACE ON类似,所有的统计 和数据都在，但不可以打印
23
第五章：SQL重编译问题
SQL共享原理 SQL共享的三个条件 PROC程序的SQL共享 PROC程序中以下类型的语句不需进行变量 绑定 • PROC程序的CLIENT参数 • 存储过程的SQL共享 • SQL共享的数据库参数的利弊
24
• • • •
SQL共享原理
• ORACLE将执行过的SQL语句存放在内存 的共享池(shared buffer pool)中，可以被所 有的数据库用户共享 • 当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游 标)时,如果它和之前的执行过的语句完全相 同, ORACLE就能很快获得已经被解析的语 句以及最好的 执行路径. 这个功能大大地提 高了SQL的执行性能并节省了内存的使用
查找原因的步骤（四）
• 是否为表和相关的索引搜集足够的统计数 据。对数据经常有增、删、改的表最好定 期对表和索引进行分析，可用SQL语句 “analyze table xxxx compute statistics for all indexes;”。ORACLE掌握了充分反映实 际的统计数据，才有可能做出正确的选择 • 索引列的选择性不高 （字段值重复率高）
ORACLE数据库SQL应用优化论文
ORACLE数据库的SQL应用优化摘要：sql server 2003是一种比较复杂的数据库，主要靠内部的映射关系的一种数据库，这种数据库的服务一般来说是对于复制、集成、分析、通知以及报表等相关服务的融合，此外，visual 等第三方开发工具的有效结合，在sql server 2003数据库中，sql语句的应用优化对于数据库的发展很重要，本文就是从sql应用优化着手，对于数据库的sql语句进行了分析。
关键词：oracle；sql；优化中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 (2011) 22-0000-01sql application optimization of oracle databaseyang qiming(tongren polytechnic,tongren 554300,china)abstract:sql server 2003 is a more complex database,mainly by the internal mapping of a database,the database service is generally for replication,integration,analysis, notification and reporting and other related services integration,in addition,visual and so the effective integration of third-party development tools in sql server 2003 database,sql statements in application optimized for the database development is very important,this is the application of optimization started from sql,the sqlstatements for database analysis.keywords:oracle;sql;optimization一、oracle数据库技术概述首先.net framework与sql server 2003有机结合的过程中，sql server利用.net平台特有的公用语言运行时（clr-common language runtime）的特性来生成数据库的相关对象，在数据库管理系统中充分利用.net代码的功能。
SQL优化工具及使用技巧介绍
SQL优化工具及使用技巧介绍SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。
它可以让我们通过向数据库服务器发送命令来实现数据的增删改查等操作。
然而，随着业务的发展和数据量的增长，SQL查询的性能可能会受到影响。
为了提高SQL查询的效率，出现了许多SQL优化工具。
本文将介绍一些常见的SQL优化工具及其使用技巧。
一、数据库性能优化工具1. Explain PlanExplain Plan是Oracle数据库提供的一种SQL优化工具，它可以帮助分析和优化SQL语句的执行计划。
通过使用Explain Plan命令，我们可以查看SQL查询的执行计划，了解SQL语句是如何被执行的，从而找到性能瓶颈并进行优化。
2. SQL Server ProfilerSQL Server Profiler是微软SQL Server数据库管理系统的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析SQL Server数据库中的各种事件和耗时操作，如查询语句和存储过程的执行情况等。
通过使用SQL Server Profiler，我们可以找到数据库的性能瓶颈，并进行相应的优化。
3. MySQL Performance SchemaMySQL Performance Schema是MySQL数据库提供的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析MySQL数据库中的各种事件和操作，如查询语句的执行情况、锁的状态等。
通过使用MySQL Performance Schema，我们可以深入了解数据库的性能问题，并对其进行优化。
二、SQL优化技巧1. 使用索引索引是提高SQL查询性能的重要手段之一。
在数据库中创建合适的索引可以加快查询操作的速度。
通常，我们可以根据查询条件中经常使用的字段来创建索引。
同时，还应注意索引的维护和更新，避免过多或过少的索引对性能产生负面影响。
2. 避免全表扫描全表扫描是指对整个表进行扫描，如果表中数据量较大，查询性能会受到较大影响。
oracle_sql_optimize.doc
Oracle sql 性能优化调整1. 选用适合的ORACLE优化器ORACLE的优化器共有3种:a. RULE (基于规则)b. COST (基于成本)c. CHOOSE (选择性)设置缺省的优化器,可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明,如RULE,COST,CHOOSE,ALL_ROWS,FIRST_ROWS . 你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖.为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer) , 你必须经常运行analyze 命令,以增加数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性.如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE),那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关. 如果table已经被analyze过, 优化器模式将自动成为CBO , 反之,数据库将采用RULE形式的优化器.在缺省情况下,ORACLE采用CHOOSE优化器, 为了避免那些不必要的全表扫描(full table scan) , 你必须尽量避免使用CHOOSE优化器,而直接采用基于规则或者基于成本的优化器.2.访问Table的方式ORACLE 采用两种访问表中记录的方式:a.全表扫描全表扫描就是顺序地访问表中每条记录. ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描.b.通过ROWID访问表你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.3.共享SQL语句为了不重复解析相同的SQL语句,在第一次解析之后, ORACLE将SQL语句存放在内存中.这块位于系统全局区域SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)中的内存可以被所有的数据库用户共享.因此,当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时,如果它和之前的执行过的语句完全相同, ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径. ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用.可惜的是ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询.数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了.当你向ORACLE 提交一个SQL语句,ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句.这里需要注明的是,ORACLE对两者采取的是一种严格匹配,要达成共享,SQL语句必须完全相同(包括空格,换行等).共享的语句必须满足三个条件:A.字符级的比较:当前被执行的语句和共享池中的语句必须完全相同.例如:SELECT * FROM EMP;和下列每一个都不同SELECT * from EMP;Select * From Emp;SELECT * FROM EMP;B.两个语句所指的对象必须完全相同:例如:用户对象名如何访问Jack sal_limit private synonymWork_city public synonymPlant_detail public synonymJill sal_limit private synonymWork_city public synonymPlant_detail table owner考虑一下下列SQL语句能否在这两个用户之间共享.C.两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables)例如：第一组的两个SQL语句是相同的(可以共享),而第二组中的两个语句是不同的(即使在运行时,赋于不同的绑定变量相同的值)a.select pin , name from people where pin = :blk1.pin;select pin , name from people where pin = :blk1.pin;b.select pin , name from people where pin = :blk1.ot_ind;select pin , name from people where pin = :blk1.ov_ind;4. 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处理.在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.当ORACLE处理多个表时, 会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并.例如: 表TAB1 16,384 条记录表TAB2 1 条记录选择TAB2作为基础表(最好的方法)select count(*) from tab1,tab2 执行时间0.96秒选择TAB2作为基础表(不佳的方法)select count(*) from tab2,tab1 执行时间26.09秒如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.例如: EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集.SELECT *FROM LOCATION L ,CATEGORY C,EMP EWHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000AND E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCN将比下列SQL更有效率SELECT *FROM EMP E ,LOCATION L ,CATEGORY CWHERE E.CAT_NO = C.CA T_NOAND E.LOCN = L.LOCNAND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20005.WHERE子句中的连接顺序．ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.例如:(低效,执行时间156.3秒)SELECT …FROM EMP EWHERE SAL > 50000AND JOB = ‘MANAGER’AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMPWHERE MGR=E.EMPNO);(高效,执行时间10.6秒)SELECT …FROM EMP EWHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMPWHERE MGR=E.EMPNO)AND SAL > 50000AND JOB = ‘MANAGER’;6.SELECT子句中避免使用‘ * ‘当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用‘*’ 是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法. 实际上,ORACLE在解析的过程中, 会将’*’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间.7.减少访问数据库的次数当执行每条SQL语句时, ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量, 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数, 就能实际上减少ORACLE的工作量.例如,以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员.方法1 (最低效)SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = 342;SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = 291;方法2 (次低效)DECLARECURSOR C1 (E_NO NUMBER) ISSELECT EMP_NAME,SALARY,GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = E_NO;BEGINOPEN C1(342);SELECT C1 INTO …,…,…;FETCH C1 INTO …,..,.. ;OPEN C1(291);FETCH C1 INTO …,..,.. ;CLOSE C1;END;方法3 (高效)SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADEFROM EMP A,EMP BWHERE A.EMP_NO = 342AND B.EMP_NO = 291;注意:在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量,建议值为200.8.使用DECODE函数来减少处理时间使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.例如:SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM EMPWHERE DEPT_NO = 0020AND ENAME LIKE‘SMITH%’;SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM EMPWHERE DEPT_NO = 0030AND ENAME LIKE‘SMITH%’;你可以用DECODE函数高效地得到相同结果SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT,COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COUNT,SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL,SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SALFROM EMP WHERE ENAME LIKE ‘SMITH%’;类似的,DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中.9.整合简单,无关联的数据库访问如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)例如:SELECT NAMEFROM EMPWHERE EMP_NO = 1234;SELECT NAMEFROM DPTWHERE DPT_NO = 10 ;SELECT NAMEFROM CATWHERE CAT_TYPE = ‘RD’;上面的3个查询可以被合并成一个:SELECT , , FROM CAT C , DPT D , EMP E,DUAL XWHERE NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,E.ROWID(+))AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,D.ROWID(+))AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,C.ROWID(+))AND E.EMP_NO(+) = 1234AND D.DEPT_NO(+) = 10AND C.CAT_TYPE(+) = ‘RD’;(译者按: 虽然采取这种方法,效率得到提高,但是程序的可读性大大降低,所以读者还是要权衡之间的利弊)10.删除重复记录最高效的删除重复记录方法( 因为使用了ROWID)DELETE FROM EMP EWHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP XWHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);11.用TRUNCATE替代DELETE当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况)而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短.(译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)12.尽量多使用COMMIT只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:COMMIT所释放的资源:a.回滚段上用于恢复数据的信息.b.被程序语句获得的锁c.redo log buffer 中的空间d.ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费(译者按: 在使用COMMIT时必须要注意到事务的完整性,现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼)13.计算记录条数和一般的观点相反, count(*) 比count(1)稍快, 当然如果可以通过索引检索,对索引列的计数仍旧是最快的. 例如COUNT(EMPNO)(译者按: 在CSDN论坛中,曾经对此有过相当热烈的讨论, 作者的观点并不十分准确,通过实际的测试,上述三种方法并没有显著的性能差别)14.用Where子句替换HA VING子句避免使用HA VING子句, HA VING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.例如:低效:SELECT REGION，A VG(LOG_SIZE)FROM LOCATIONGROUP BY REGIONHA VING REGION REGION != ‘SYDNEY’AND REGION != ‘PERTH’高效SELECT REGION，A VG(LOG_SIZE)FROM LOCATIONW HERE REGION REGION != ‘SYDNEY’AND REGION != ‘PERTH’GROUP BY REGION(译者按: HAVING 中的条件一般用于对一些集合函数的比较,如COUNT() 等等. 除此而外,一般的条件应该写在WHERE子句中)15.减少对表的查询在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例如:低效SELECT TAB_NAMEFROM TABLESWHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAMEFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)AND DB_VER= ( SELECT DB_VERFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)高效SELECT TAB_NAMEFROM TABLESWHERE (TAB_NAME,DB_VER)= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)FROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)Update 多个Column 例子:低效:UPDA TE EMPSET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES), SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CA TEGORIES) WHERE EMP_DEPT = 0020;高效:UPDA TE EMPSET (EMP_CA T, SAL_RANGE)= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)FROM EMP_CATEGORIES)WHERE EMP_DEPT = 0020;16.通过内部函数提高SQL效率.SELECT H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*)FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY HWHERE H.EMPNO = E.EMPNOAND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPEGROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC;通过调用下面的函数可以提高效率.FUNCTION LOOKUP_HIST_TYPE(TYP IN NUMBER) RETURN V ARCHAR2 ASTDESC V ARCHAR2(30);CURSOR C1 ISSELECT TYPE_DESCFROM HISTORY_TYPEWHERE HIST_TYPE = TYP;BEGINOPEN C1;FETCH C1 INTO TDESC;CLOSE C1;RETURN (NVL(TDESC,’?’));END;FUNCTION LOOKUP_EMP(EMP IN NUMBER) RETURN V ARCHAR2ASENAME V ARCHAR2(30);CURSOR C1 ISSELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMPNO=EMP;BEGINOPEN C1;FETCH C1 INTO ENAME;CLOSE C1;RETURN (NVL(ENAME,’?’));END;SELECT H.EMPNO,LOOKUP_EMP(H.EMPNO),H.HIST_TYPE,LOOKUP_HIST_TYPE(H.HIST_TYPE),COUNT(*)FROM EMP_HISTORY HGROUP BY H.EMPNO , H.HIST_TYPE;(译者按: 经常在论坛中看到如’能不能用一个SQL写出….’ 的贴子, 殊不知复杂的SQL 往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的)17.使用表的别名(Alias)当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.(译者注: Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名,当SQL语句中出现这个Column时,SQL解析器无法判断这个Column的归属)18.用EXISTS替代IN在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率.低效:SELECT *FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO > 0AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNOFROM DEPTWHERE LOC = ‘MELB’)高效:SELECT *FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO > 0AND EXISTS (SELECT *FROM DEPTWHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNOAND LOC = ‘MELB’)(译者按: 相对来说,用NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提高效率,下一节中将指出) 19.用NOT EXISTS替代NOT IN在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.例如:SELECT …FROM EMPWHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NOFROM DEPTWHERE DEPT_CA T=’A’);为了提高效率.改写为:(方法一: 高效)SELECT ….FROM EMP A,DEPT BWHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)AND B.DEPT_NO IS NULLAND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’(方法二: 最高效)SELECT ….FROM EMP EWHERE NOT EXISTS(SELECT ‘X’FROM DEPT DWHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ‘A’);20.用表连接替换EXISTS通常来说, 采用表连接的方式比EXISTS更有效率SELECT ENAMEFROM EMP EWHERE EXISTS (SELECT ‘X’FROM DEPTWHERE DEPT_NO = E.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ‘A’);(更高效)SELECT ENAMEFROM DEPT D,EMP EWHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ‘A’ ;(译者按: 在RBO的情况下,前者的执行路径包括FILTER,后者使用NESTED LOOP) 21.用EXISTS替换DISTINCT ????????????????当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换例如:低效:SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D,EMP EWHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO高效:SELECT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT DWHERE EXISTS ( SELECT ‘X’FROM EMP EWHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果.22.识别’低效执行’的SQL语句用下列SQL工具找出低效SQL:SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,SQL_TEXTFROM V$SQLAREAWHERE EXECUTIONS>0AND BUFFER_GETS > 0AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8ORDER BY 4 DESC;(译者按: 虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法)23.使用TKPROF 工具来查询SQL性能状态SQL trace 工具收集正在执行的SQL的性能状态数据并记录到一个跟踪文件中. 这个跟踪文件提供了许多有用的信息,例如解析次数.执行次数,CPU使用时间等.这些数据将可以用来优化你的系统.设置SQL TRACE在会话级别: 有效ALTER SESSION SET SQL_TRACE TRUE设置SQL TRACE 在整个数据库有效仿, 你必须将SQL_TRACE参数在init.ora中设为TRUE, USER_DUMP_DEST参数说明了生成跟踪文件的目录(译者按: 这一节中,作者并没有提到TKPROF的用法, 对SQL TRACE的用法也不够准确, 设置SQL TRACE首先要在init.ora中设定TIMED_STATISTICS, 这样才能得到那些重要的时间状态. 生成的trace文件是不可读的,所以要用TKPROF工具对其进行转换,TKPROF 有许多执行参数. 大家可以参考ORACLE手册来了解具体的配置. )24.用EXPLAIN PLAN 分析SQL语句EXPLAIN PLAN 是一个很好的分析SQL语句的工具,它甚至可以在不执行SQL的情况下分析语句. 通过分析,我们就可以知道ORACLE是怎么样连接表,使用什么方式扫描表(索引扫描或全表扫描)以及使用到的索引名称.你需要按照从里到外,从上到下的次序解读分析的结果. EXPLAIN PLAN分析的结果是用缩进的格式排列的, 最内部的操作将被最先解读, 如果两个操作处于同一层中,带有最小操作号的将被首先执行.NESTED LOOP是少数不按照上述规则处理的操作, 正确的执行路径是检查对NESTED LOOP提供数据的操作,其中操作号最小的将被最先处理.译者按:通过实践, 感到还是用SQLPLUS中的SET TRACE 功能比较方便.举例:SQL> list1 SELECT *2 FROM dept, emp3* WHERE emp.deptno = dept.deptnoSQL> set autotrace traceonly /*traceonly 可以不显示执行结果*/ SQL> /14 rows selected.Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 NESTED LOOPS2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'3 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'4 3 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)Statistics----------------------------------------------------------0 recursive calls2 db block gets30 consistent gets0 physical reads0 redo size2598 bytes sent via SQL*Net to client503 bytes received via SQL*Net from client2 SQL*Net roundtrips to/from client0 sorts (memory)0 sorts (disk)14 rows processed通过以上分析,可以得出实际的执行步骤是:1.TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'2.INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)3.TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'4.NESTED LOOPS (JOINING 1 AND 3)注: 目前许多第三方的工具如TOAD和ORACLE本身提供的工具如OMS的SQL Analyze 都提供了极其方便的EXPLAIN PLAN工具.也许喜欢图形化界面的朋友们可以选用它们. 25.用索引提高效率索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率. 实际上,ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.除了那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率.虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.译者按:定期的重构索引是有必要的.ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>26.索引的操作ORACLE对索引有两种访问模式.索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)大多数情况下, 优化器通过WHERE子句访问INDEX.例如:表LODGING有两个索引 : 建立在LODGING列上的唯一性索引LODGING_PK 和建立在MANAGER列上的非唯一性索引LODGING$MANAGER.SELECT *FROM LODGINGWHERE LODGING = ‘ROSE HILL’;在内部 , 上述SQL将被分成两步执行, 首先 , LODGING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问 , 获得相对应的ROWID, 通过ROWID访问表的方式执行下一步检索.如果被检索返回的列包括在INDEX列中,ORACLE将不执行第二步的处理(通过ROWID访问表). 因为检索数据保存在索引中, 单单访问索引就可以完全满足查询结果.下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作.SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE LODGING = ‘ROSE HILL’;索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用于两种情况:1.基于一个范围的检索2.基于非唯一性索引的检索例1:SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE LODGING LIKE ‘M%’;WHERE子句条件包括一系列值, ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK . 由于索引范围查询将返回一组值, 它的效率就要比索引唯一扫描低一些.例2:SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE MANAGER = ‘BILL GATES’;这个SQL的执行分两步, LODGING$MANAGER的索引范围查询(得到所有符合条件记录的ROWID) 和下一步同过ROWID访问表得到LODGING列的值. 由于LODGING$MANAGER是一个非唯一性的索引,数据库不能对它执行索引唯一扫描.由于SQL返回LODGING列,而它并不存在于LODGING$MANAGER索引中, 所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的操作.WHERE子句中, 如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符(WILDCARD)开始, 索引将不被采用.SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE MANAGER LIKE ‘％HANMAN’;在这种情况下，ORACLE将使用全表扫描.27.基础表的选择基础表(Driving Table)是指被最先访问的表(通常以全表扫描的方式被访问). 根据优化器的不同, SQL语句中基础表的选择是不一样的.如果你使用的是CBO (COST BASED OPTIMIZER),优化器会检查SQL语句中的每个表的物理大小,索引的状态,然后选用花费最低的执行路径.如果你用RBO (RULE BASED OPTIMIZER) , 并且所有的连接条件都有索引对应, 在这种情况下, 基础表就是FROM 子句中列在最后的那个表.举例:SELECT , B.MANAGERFROM WORKER A,LODGING BWHERE A.LODGING = B.LODING;由于LODGING表的LODING列上有一个索引, 而且WORKER表中没有相比较的索引, WORKER表将被作为查询中的基础表.28.多个平等的索引当SQL语句的执行路径可以使用分布在多个表上的多个索引时, ORACLE会同时使用多个索引并在运行时对它们的记录进行合并, 检索出仅对全部索引有效的记录.在ORACLE选择执行路径时,唯一性索引的等级高于非唯一性索引. 然而这个规则只有当WHERE子句中索引列和常量比较才有效.如果索引列和其他表的索引类相比较. 这种子句在优化器中的等级是非常低的.如果不同表中两个想同等级的索引将被引用, FROM子句中表的顺序将决定哪个会被率先使用. FROM子句中最后的表的索引将有最高的优先级.如果相同表中两个想同等级的索引将被引用, WHERE子句中最先被引用的索引将有最高的优先级.举例:DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.SELECT ENAME,FROM EMPWHERE DEPT_NO = 20AND EMP_CAT = ‘A’;这里,DEPTNO索引将被最先检索,然后同EMP_CAT索引检索出的记录进行合并. 执行路径如下:TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPAND-EQUALINDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDXINDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX29.等式比较和范围比较当WHERE子句中有索引列, ORACLE不能合并它们,ORACLE将用范围比较.举例:DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.SELECT ENAMEFROM EMPWHERE DEPTNO > 20AND EMP_CAT = ‘A’;这里只有EMP_CAT索引被用到,然后所有的记录将逐条与DEPTNO条件进行比较. 执行路径如下:TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPINDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX30.不明确的索引等级当ORACLE无法判断索引的等级高低差别,优化器将只使用一个索引,它就是在WHERE子句中被列在最前面的.举例:DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.SELECT ENAMEFROM EMPWHERE DEPTNO > 20AND EMP_CAT > ‘A’;这里, ORACLE只用到了DEPT_NO索引. 执行路径如下:TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPINDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX译者按:我们来试一下以下这种情况:SQL> select index_name, uniqueness from user_indexes wheretable_name = 'EMP';INDEX_NAME UNIQUENES------------------------------ ---------EMPNO UNIQUEEMPTYPE NONUNIQUESQL> select * from emp where empno >= 2 and emp_type = 'A' ;no rows selectedExecution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPTYPE' (NON-UNIQUE)虽然EMPNO是唯一性索引,但是由于它所做的是范围比较, 等级要比非唯一性索引的等式比较低!31.强制索引失效如果两个或以上索引具有相同的等级,你可以强制命令ORACLE优化器使用其中的一个(通过它,检索出的记录数量少) .举例:SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMPNO = 7935AND DEPTNO + 0 = 10 /*DEPTNO上的索引将失效*/AND EMP_TYPE || ‘’ = ‘A’ /*EMP_TYPE上的索引将失效*/这是一种相当直接的提高查询效率的办法. 但是你必须谨慎考虑这种策略,一般来说,只有在你希望单独优化几个SQL时才能采用它.这里有一个例子关于何时采用这种策略,假设在EMP表的EMP_TYPE列上有一个非唯一性的索引而EMP_CLASS上没有索引.SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMP_TYPE = ‘A’AND EMP_CLASS = ‘X’;优化器会注意到EMP_TYPE上的索引并使用它. 这是目前唯一的选择. 如果,一段时间以后, 另一个非唯一性建立在EMP_CLASS上,优化器必须对两个索引进行选择,在通常情况下,优化器将使用两个索引并在他们的结果集合上执行排序及合并. 然而,如果其中一个索引（EMP_TYPE）接近于唯一性而另一个索引（EMP_CLASS）上有几千个重复的值. 排序及合并就会成为一种不必要的负担. 在这种情况下,你希望使优化器屏蔽掉EMP_CLASS索引.用下面的方案就可以解决问题.SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMP_TYPE = ‘A’AND EMP_CLASS||’’= ‘X’;32.避免在索引列上使用计算．WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分．优化器将不使用索引而使用全表扫描．举例:低效：SELECT …FROM DEPTWHERE SAL * 12 > 25000;高效:SELECT …FROM DEPTWHERE SAL > 25000/12;译者按:这是一个非常实用的规则，请务必牢记33.自动选择索引如果表中有两个以上（包括两个）索引，其中有一个唯一性索引，而其他是非唯一性．在这种情况下，ORACLE将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引．举例:SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMPNO = 2326AND DEPTNO = 20 ;这里，只有EMPNO上的索引是唯一性的，所以EMPNO索引将用来检索记录．TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPINDEX UNIQUE SCAN ON EMP_NO_IDX34.避免在索引列上使用NOT通常，我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.举例:低效: (这里,不使用索引)SELECT …FROM DEPTWHERE DEPT_CODE NOT = 0;高效: (这里,使用了索引)SELECT …FROM DEPTWHERE DEPT_CODE > 0;需要注意的是,在某些时候, ORACLE优化器会自动将NOT转化成相对应的关系操作符.NOT > to <=NOT >= to <NOT < to >=NOT <= to >译者按:在这个例子中,作者犯了一些错误. 例子中的低效率SQL是不能被执行的. 我做了一些测试:SQL> select * from emp where NOT empno > 1;no rows selectedExecution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPNO' (UNIQUE)SQL> select * from emp where empno <= 1;no rows selectedExecution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPNO' (UNIQUE)两者的效率完全一样，也许这符合作者关于” 在某些时候, ORACLE优化器会自动将NOT转化成相对应的关系操作符” 的观点．35.用>=替代>如果DEPTNO上有一个索引,高效:SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >=4低效:SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >3两者的区别在于,前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录. 36.用UNION替换OR (适用于索引列)通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低.在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.高效:SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGIONFROM LOCATIONWHERE LOC_ID = 10UNIONSELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGIONFROM LOCATIONWHERE REGION = “MELBOURNE”低效:SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGIONFROM LOCATIONWHERE LOC_ID = 10 O R REGION = “MELBOURNE”如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.注意:WHERE KEY1 = 10 (返回最少记录)OR KEY2 = 20 (返回最多记录)ORACLE 内部将以上转换为WHERE KEY1 = 10 AND((NOT KEY1 = 10) AND KEY2 = 20)37.用IN来替换OR下面的查询可以被更有效率的语句替换:低效:SELECT….FROM LOCATIONWHERE LOC_ID = 10OR LOC_ID = 20OR LOC_ID = 30高效SELECT…FROM LOCATIONWHERE LOC_IN IN (10,20,30);译者按:这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的．38.避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL避免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE将无法使用该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录. 如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例:如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B 值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000条具有相同键值的记录,当然它们都是空!因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引.举例:低效: (索引失效)SELECT …FROM DEPARTMENTWHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;高效: (索引有效)SELECT …FROM DEPARTMENTWHERE DEPT_CODE >=0;39.总是使用索引的第一个列如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引.译者按:这也是一条简单而重要的规则. 见以下实例.SQL> create table multiindexusage ( inda number , indb number , descr varchar2(10));Table created.SQL> create index multindex on multiindexusage(inda,indb);Index created.SQL> set autotrace traceonlySQL> select * from multiindexusage where inda = 1;Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'MULTIINDEXUSAGE'2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'MULTINDEX' (NON-UNIQUE)SQL> select * from multiindexusage where indb = 1;Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'MULTIINDEXUSAGE'很明显, 当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引。
确保Oracle数据库sql语句高效执行的优化总结(二)
【接确保Oracle数据库sql语句高效执行的优化总结(一)】2.4 10053和10046事件2.4.1 10053事件我们在查看一条SQL的执行计划的时候，只能看到CBO 最终告诉我们的执行计划结果，但是不知道CBO 是根据什么来做的。
如果遇到了执行计划失真，如：一个SQL语句，很明显oracle应该使用索引，但是执行计划却没有使用索引。
无法进行分析判断。
10053事件就提供了这样的功能。
它产生的trace文件提供了Oracle如何选择执行计划，为什么会得到这样的执行计划信息。
对于10053事件的trace文件，我们只能直接阅读原始的trace文件，不能使用tkprof工具来处理，tkprof工具只能用来处理sql_trace 和10046事件产生的trace文件。
10053事件有两个级别：Level2：2级是1级的一个子集，它包含以下内容：Column statisticsSingle Access PathsJoin CostsTable Joins ConsideredJoin Methods Considered (NL/MS/HA)Level1：1级比2级更详细，它包含2级的所有内容，在加如下内容：Parameters used by the optimizerIndex statistics启用10053事件：关闭10053事件：说明：（1）sqlplus中打开autotrace看到的执行计划实际上是用explain plan 命令得到的，explain plan 命令不会进行bind peeking。
应该通过v$sql_plan查看SQL的真实的执行计划。
（2）10053只对CBO有效，而且如果一个sql语句已经解析过，就不会产生新的trace信息。
2.4.2 10046事件10046 事件主要用来跟踪SQL语句，它并不是ORACLE 官方提供给用户的命令，在官方文档上也找不到事件的说明信息。
常见Oracle数据库优化策略与方法
常见Oracle数据库优化策略与方法
Oracle数据库优化是提高数据库性能的关键步骤，可以采取多种策略。
以下是一些常见的Oracle数据库优化策略：
1.硬件优化：这是最基本的优化方式。
通过升级硬件，比如增加RAM、使用
更快的磁盘、使用更强大的CPU等，可以极大地提升Oracle数据库的性能。
2.网络优化：通过优化网络连接，减少网络延迟，可以提高远程查询的效率。
3.查询优化：对SQL查询进行优化，使其更快地执行。
这包括使用更有效的
查询计划，减少全表扫描，以及使用索引等。
4.表分区：对大表进行分区可以提高查询效率。
分区可以将一个大表分成多
个小表，每个小表可以单独存储和查询。
5.数据库参数优化：调整Oracle数据库的参数设置，使其适应工作负载，可
以提高性能。
例如，调整内存分配，可以提升缓存性能。
6.数据库设计优化：例如，规范化可以减少数据冗余，而反规范化则可以提
升查询性能。
7.索引优化：创建和维护索引是提高查询性能的重要手段。
但过多的索引可
能会降低写操作的性能，因此需要权衡。
8.并行处理：对于大型查询和批量操作，可以使用并行处理来提高性能。
9.日志文件优化：适当调整日志文件的配置，可以提高恢复速度和性能。
10.监控和调优：使用Oracle提供的工具和技术监控数据库性能，定期进行性
能检查和调优。
请注意，这些策略并非一成不变，需要根据实际情况进行调整。
在进行优化时，务必先备份数据和配置，以防万一。
浅谈Oracle数据库SQL性能优化
浅谈Oracle数据库SQL性能优化摘要：随着计算机信息网络技术的不断发展，数据库系统取得很大突破。
面临网络化时代的进步，人们对网络信息的需求的也变得逐渐走向多元化。
网络信息数据库存取技术逐渐被广泛运用，数据库系统规模也越来越大。
目前Oracle 就是被广泛应用的一种数据库，其信息存储量能满足人们日益增长的需求，但为了能够保证其能够流畅稳定安全地运行，应当对其进行一定的优化措施。
关键词：Oracle数据库；SQL优化随着数据库技术功能逐步增加，应用范围逐渐扩展，效果也是日渐明显。
随着网络信息吞吐量的逐步增加，数据库系统在对数据进行处理时算法变得十分繁琐。
数据库系统如果长时间的超负荷工作就会变得反应迟钝影响效率，甚至可能导致死锁。
由于天天都将会有大量的SQL语句访问Oracl数据库系统，系统需要很多时间来处理这些访问，而SQL语句直接影响到Oracl数据库系统性能，所以运用对SQL语句优化的方法来提升ORACLE数据库的性能显得十分必要。
1、对SQL进行优化的必要性数据库系统作为数据管理的主要组成部分主要作用是存储供相关人员查阅大量信息，实现网络资源共享。
查询操作在数据库系统的各种操作中居于首位，直接关系到数据库系统的运行状态。
假如数据查询操作量过大，会给系统带来很大的负担，系统反应速度变慢，严重者可能就会引起系统瘫痪。
因此，为了保证数据库系统的高效正常运行，必须对SQL语句进行优化[1]。
图1.1SQL语句优化2、SQL优化的目标往往由于SQL的结构设计的问题，很可能使得正常运行的一个数据库系统出现性能问题。
所以必须对SQL语句进行必要的调整，达到有效提升数据库系统性能的目的。
对SQL结构的优化本质就是简化繁琐的数据结构，常规方法一般就是对SQL语法进行一些调整，基本方法是把程序中繁琐的SQL语句结构简化，保持服务器的搜索数据能力处于最佳运行状态，有效降低程序中表扫描的时间，促使所以功能得以充分发挥，尽量使服务器的处理器时间和输入输出时间保持平衡。
oracle sql优化面试题
oracle sql优化面试题1. 介绍SQL优化的重要性（约200字）在大规模数据处理和复杂查询的背景下，SQL优化在提高性能和效率方面起到至关重要的作用。
通过优化SQL查询语句，我们可以减少数据库的负载，提升查询速度，提高系统的响应能力和用户体验。
SQL优化能够帮助我们减少不必要的计算和IO操作，从而减少系统资源的消耗，提高系统的稳定性和可用性。
因此，了解并掌握SQL优化技巧对于数据库开发和管理人员来说是非常重要的。
2. 查询优化相关的基本概念和知识（约400字）2.1 索引的使用索引是优化查询性能的重要手段之一。
在表中创建适当的索引可以加快查询速度。
需要注意的是，索引的创建需要根据具体的查询需求和数据特征进行选择。
索引字段应该选择在查询中使用频率较高的列，并且避免过多的索引，以免增加维护成本。
2.2 SQL语句的编写与书写风格合理的SQL语句编写和书写风格能够提高查询性能。
应避免使用通配符查询，尽量使用具体的条件进行查询。
同时，避免使用SQL中的函数，尽量使用简单的操作符，减少不必要的计算和转换操作。
2.3 数据库范式设计合理的数据库范式设计可以减少冗余数据，提高数据查询的效率。
通过将数据分解为多个关联的表，可以避免数据重复，从而减少在查询过程中对重复数据的计算和传输。
3. SQL优化常见问题和解决方案（约800字）3.1 查询中的表连接优化当查询需要多个表之间进行连接时，选择合适的连接类型是重要的。
根据数据量和查询结果的大小，可以选择INNER JOIN、LEFT JOIN或者RIGHT JOIN等连接方式。
另外，可以考虑对经常进行连接操作的字段添加索引，加快连接过程。
3.2 子查询的优化子查询在某些情况下可以帮助我们实现复杂的查询逻辑，但是过多的子查询会增加系统的负载和查询时间。
为了优化子查询，可以考虑将子查询转换为连接查询、使用临时表或者使用WITH语句。
3.3 适当使用优化器提示Oracle数据库提供了优化器提示（Hint）功能，可以手动控制查询语句的执行计划。
oracle sql优化常用的15种方法
oracle sql优化常用的15种方法1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段。
在设计表结构时，根据查询需求和数据特点合理地添加索引。
可以通过创建单列索引、复合索引或者位图索引等方式来优化SQL查询。
2. 确保SQL语句逻辑正确SQL语句的逻辑错误可能会导致低效查询。
因此，在编写SQL语句前，需要仔细分析查询条件，确保逻辑正确性。
3. 使用连接替代子查询在一些场景下，使用连接（JOIN）操作可以替代子查询，从而减少查询的复杂度。
连接操作能够将多个数据集合合并为一个结果集，避免多次查询和表的扫描操作。
4. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%value%'）在一些情况下可能导致全表扫描，性能低下。
尽量使用前缀匹配（LIKE 'value%'）或者使用全文索引进行模糊查询。
5. 注意选择合适的数据类型选择合适的数据类型有助于提高SQL查询的效率。
对于整型数据，尽量使用小范围的数据类型，如TINYINT、SMALLINT等。
对于字符串数据，使用CHAR字段而不是VARCHAR，可以避免存储长度不一致带来的性能问题。
6. 优化查询计划查询计划是数据库在执行SQL查询时生成的执行计划。
通过使用EXPLAIN PLAN命令或者查询计划工具，可以分析查询计划，找出性能瓶颈所在，并对其进行优化。
7. 减少磁盘IO磁盘IO是影响查询性能的重要因素之一。
可以通过增加内存缓存区（如SGA）、使用高速磁盘（如SSD）、使用合适的文件系统（如ASM）等方式来减少磁盘IO。
8. 分区表对于大数据量的表，可以考虑使用分区表进行查询优化。
分区表可以将数据按照某个规则分散到不同的存储区域，从而减少查询范围和加速查询。
9. 批量操作尽量使用批量操作而不是逐条操作，可以减少数据库的事务处理开销，提高SQL执行效率。
可以使用INSERT INTO SELECT、UPDATE、DELETE等批量操作语句来实现。
oracle优化原则和方法
在oracle数据库管理中，优化是最重要的一项，也是最基础的一项。
oracle优化是为了改善数据库访问性能，使其更加高效。
要进行优化，就需要正确的方法和原则，下面介绍oracle优化的一些原则和方法。
一、优化原则1．应限制数据库大小，减少数据库扩充带来的影响，进而节省存储空间；2．应注重数据库索引结构优化，引起合理分类，改善搜索效率；3．应使用合理的逻辑结构，使得访问表时，扫描表行越少越高；4．应尽量避免使用全表扫描，从而提高数据处理速度；5．应尽量避免在数据库中使用触发器或存储过程，以免增加不必要的开销；6．应注重事务处理，尽量避免使用长事务；7．应尽量减少事务完成时间，避免不必要的资源锁定；8．应使用合理的架构逻辑结构，避免将多个大表同时加载到内存中；9．应限制数据库连接数，减少用户的等待时间和系统的负荷；10．应尽可能用正确的方式和有效的技术来优化系统。
二、优化方法1．创建索引：创建正确的索引对于提高oracle数据库的性能非常重要。
创建索引时，要考虑建立索引应包括的列和索引的类型；2．优化SQL语句：通过修改或优化SQL语句，可以使oracle数据库更加高效；3．改善数据库可用性：通过合理的备份与恢复措施，以及采用定期维护慢查询SQL和检查数据的一致性等技术，可以改善数据库的可用性；4．监控调优：可以通过oracle数据库定期监控功能，监控各种资源消耗情况，并深入分析SQL表达式，进行针对性的优化；5．定期重建表和索引：定期重建表和索引，能够使oracle数据库性能得到改善；6．合理分区：oracle数据库中用到分区表来改进query语句执行速度，减少用户的时间等待；以上是oracle优化的原则和方法，以改善oracle数据库的性能，。
ORACLE PLSQL优化PPT课件
索引 索引误区、原则、选择
第3页/共43页
索引 实现高效的sql，建立合理的索引是非常必要的
索引种类
1、B*tree 2、反向索引 3、降序索引 4、位图索引 5、函数索引
第4页/共43页
索引误区
－索引越多越好？5个 一把双刃剑，有利也有弊 －对于一个单表的查询，可以索引1进行过滤再使用
oracle需要转换成表的列，通过查询数据字典获得，耗费 时间 3、使用表的别名(Alias)
明确的告诉oracle是哪个表上的列。不要将工作留给oracle。
第23页/共43页
SQL的使用规范
4、尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大 的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然 后再 做连接。 5、注意where字句写法，必须考虑语句顺序，应该根据索 引顺序、范围大小来确定条件子句的前后顺序， 尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致，范围从大到小。
目的&预期结果
目的： 1、一点经验共享。 2、工作中指导作用。
预期结果： 1、听后感觉到似乎懂了什么。 2、实际工作中确实能用上某点。
第1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ/共43页
内容
PL/SQL优化 *索引
－索引误区 －索引优化原则 －索引如何选择 *执行计划 －如何选择基表(外表) －如何查看执行计划 *常用sql －PL/SQL注意事项 －SQL的使用规范 －SQL优化实例(常用语句)
RBO：外表是from后面的最右边的表。 CBO：外表自动调节的, 具体演示实例(看执行计划) CBO为什么要分析表？
第11页/共43页
如何查询SQL效率？
1、sql*plus 2、 explain
3、工具（plsql)
Oracle中优化SQL的原则
Oracle中优化SQL的原则1.已经检验的语句和已在共享池中的语句之间要完全一样2.变量名称尽量一致3.合理使用外联接4.少用多层嵌套5.多用并发语句的优化步骤一般有：1.调整sga区，使得sga区的是用最优.2.sql语句本身的优化，工具有explain,sql trace等3.数据库结构调整4.项目结构调整写语句的经验：1.对于大表的查询使用索引2、少用in,exist等3、使用集合运算1．对于大表查询中的列应尽量避免进行诸如Ｔｏ＿ｃｈａｒ，ｔｏ＿ｄａｔｅ，ｔｏ＿ｎｕｍｂｅｒ等转换2．有索引的尽量用索引，有用到索引的条件写在前面如有可能和有必要就建立一些索引.3．尽量避免进行全表扫描，限制条件尽可能多，以便更快搜索到要查询的数据如何让你的SQL运行得更快不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句.在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个方面分别进行总结：为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过1秒的均表示为(1秒).一、不合理的索引设计例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个SQL的运行情况：1.在date上建有一非个群集索引select count(*) from record where date>'19991201'and date < '19991214' and amoun > 2000 --------- (25秒)select date,sum(amount) from record group by date --------- (55秒)select count(*) from record where date>'19990901' and place in ('BJ','SH') --------- (27秒)分析：date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行.2.在date上的一个群集索引select count(*) from record where date > '19991201'and date < '19991214' and amount > 2000 ---------(14秒)select date,sum(amount) from record group by date ---------(28秒)select count(*) from record where date > '19990901' and place in ('BJ','SH') ---------(14秒)分析：在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度.3.在place，date，amount上的组合索引select count(*) from record where date > '19991201' and date < '19991214' and amount > 2000 –(26秒) select date,sum(amount) from record group by date---------(27秒)select count(*) from record where date > '19990901' and place in ('BJ, 'SH') --------- (1秒)分析：这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的.4.在date，place，amount上的组合索引select count(*) from record where date > '19991201' and date <'19991214' and amount>2000----( 1秒) select date,sum(amount) from record group by date --------- (11秒)select count(*) from record where date>'19990901' and place in ('BJ','SH') --------- (1秒)分析：这是一个合理的组合索引.它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优.5.总结：缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上.一般来说：①.有大量重复值、且经常有范围查询（between, >,< ，>=,< =）和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引；②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列.二、不充份的连接条件：例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在account_no 上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no-------- (20秒)将SQL改为：select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no and a.account_no=b.account_no-------- ( 1秒)分析：在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：外层表account上的22541页+(外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页)=595907次I/O在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：外层表card上的1944页+(外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页)= 33528次I/O可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行.总结：1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案.连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案.2.查看执行方案的方法用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,302).三、不可优化的where子句1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：select * from record wheresubstring(card_no,1,4)='5378'-------- (13秒)select * from record where amount/30 < 1000-------- (11秒)select * from record where convert(char(10),date,112)='19991201'-------- (10秒)分析：where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL 优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：select * from record where card_no like '5378%'-------- (1秒)select * from record where amount < 1000*30--------（11秒）select * from record where date= '1999/12/01'-------- ( 1秒)你会发现SQL明显快起来！2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：select count(*) from stuff where id_no in('0','1') -------- (23秒)分析：where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化为id_no ='0' or id_no='1'来执行.我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上(根据showplan),它却采用了"OR策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果.因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响.实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时间竟达到220秒！还不如将or子句分开：select count(*) from stuff where id_no='0'select count(*) from stuff where id_no='1'得到两个结果，再作一次加法合算.因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，在620000行下，时间也只有4秒.或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：create proc count_stuff asdeclare @a intdeclare @b intdeclare @c intdeclare @d char(10)beginselect @a=count(*) from stuff where id_no='0'select @b=count(*) from stuff where id_no='1'endselect @c=@a+@bselect @d=convert(char(10),@c)print @d直接算出结果，执行时间同上面一样快！总结：可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销.1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边.2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引.3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效.从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生.其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计.。
Oracle优化SQL语句,提高效率
Oracle优化SQL语句，提高效率我们都了解索引是相关表概念部分，主要是提高检索数据的相关效率，当Oracle使用了较为复杂的自平衡B-tree结构时。
我们一般是通过索引查询数据比全表扫描要快。
当 Oracle找出执行查询和Update语句的最好路径时, Oracle 优化将使用索引。
同样在联结多个表时使用索引也能够提高效率。
另一个使用索引的好处是,他提供了主键(primary key)的唯一性验证。
那些LONG或LONG RAW数据类型, 您能够索引几乎任何的列。
通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,您也会发现, 在扫描小表时，使用索引同样能提高效率。
虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到他的代价。
索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改。
这意味着每条记录的INSERT，DELETE ， UPDATE 将为此多付出4、 5次的磁盘I/O 。
因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。
定期的重构索引是有必要的：ALTER INDEX REBUILD1.用EXISTS替换DISTINCT：当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时，避免在SELECT子句中使用DISTINCT。
一般能够考虑用EXIST替换， EXISTS 使查询更为迅速，因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后，立即返回结果。
例子：(低效): SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO (高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);2.SQL语句用大写的；因为Oracle总是先解析SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行。
ORACLE常用SQL优化hint语句
ORACLE常⽤SQL优化hint语句在SQL语句优化过程中，我们经常会⽤到hint,现总结⼀下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的⽤法： 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化⽅法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最⼩化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化⽅法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最⼩化. 例如: SELECT /*+FIRST_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 3. /*+CHOOSE*/ 表明如果数据字典中有访问表的统计信息,将基于开销的优化⽅法,并获得最佳的吞吐量; 表明如果数据字典中没有访问表的统计信息,将基于规则开销的优化⽅法; 例如: SELECT /*+CHOOSE*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 4. /*+RULE*/ 表明对语句块选择基于规则的优化⽅法. 例如: SELECT /*+ RULE */ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 5. /*+FULL(TABLE)*/ 表明对表选择全局扫描的⽅法. 例如: SELECT /*+FULL(A)*/ EMP_NO,EMP_NAM FROM BSEMPMS A WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 6. /*+ROWID(TABLE)*/ 提⽰明确表明对指定表根据ROWID进⾏访问. 例如: SELECT /*+ROWID(BSEMPMS)*/ * FROM BSEMPMS WHERE ROWID>=’AAAAAAAAAAAAAA’ AND EMP_NO=’SCOTT’; 7. /*+CLUSTER(TABLE)*/ 提⽰明确表明对指定表选择簇扫描的访问⽅法,它只对簇对象有效. 例如: SELECT /*+CLUSTER */ BSEMPMS.EMP_NO,DPT_NO FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHERE DPT_NO=’TEC304′ AND BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 8. /*+INDEX(TABLE INDEX_NAME)*/ 表明对表选择索引的扫描⽅法. 例如: SELECT /*+INDEX(BSEMPMS SEX_INDEX) USE SEX_INDEX BECAUSE THERE ARE FEWMALE BSEMPMS */ FROM BSEMPMS WHERE SEX=’M'; 9. /*+INDEX_ASC(TABLE INDEX_NAME)*/ 表明对表选择索引升序的扫描⽅法. 例如: SELECT /*+INDEX_ASC(BSEMPMS PK_BSEMPMS) */ FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO=’SCOTT’; 10. /*+INDEX_COMBINE*/ 为指定表选择位图访问路经,如果INDEX_COMBINE中没有提供作为参数的索引,将选择出位图索引的布尔组合⽅式. 例如: SELECT /*+INDEX_COMBINE(BSEMPMS SAL_BMI HIREDATE_BMI)*/ * FROM BSEMPMS WHERE SAL<5000000 AND HIREDATE 11. /*+INDEX_JOIN(TABLE INDEX_NAME)*/ 提⽰明确命令优化器使⽤索引作为访问路径. 例如: SELECT /*+INDEX_JOIN(BSEMPMS SAL_HMI HIREDATE_BMI)*/ SAL,HIREDATE FROM BSEMPMS WHERE SAL<60000; 12. /*+INDEX_DESC(TABLE INDEX_NAME)*/ 表明对表选择索引降序的扫描⽅法. 例如: SELECT /*+INDEX_DESC(BSEMPMS PK_BSEMPMS) */ FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='SCOTT'; 13. /*+INDEX_FFS(TABLE INDEX_NAME)*/ 对指定的表执⾏快速全索引扫描,⽽不是全表扫描的办法. 例如: SELECT /*+INDEX_FFS(BSEMPMS IN_EMPNAM)*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TEC305'; 14. /*+ADD_EQUAL TABLE INDEX_NAM1,INDEX_NAM2,...*/ 提⽰明确进⾏执⾏规划的选择,将⼏个单列索引的扫描合起来. 例如: SELECT /*+INDEX_FFS(BSEMPMS IN_DPTNO,IN_EMPNO,IN_SEX)*/ * FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT' AND DPT_NO='TDC306'; 15. /*+USE_CONCAT*/ 对查询中的WHERE后⾯的OR条件进⾏转换为UNION ALL的组合查询. 例如: SELECT /*+USE_CONCAT*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TDC506' AND SEX='M'; 16. /*+NO_EXPAND*/ 对于WHERE后⾯的OR 或者IN-LIST的查询语句,NO_EXPAND将阻⽌其基于优化器对其进⾏扩展. 例如: SELECT /*+NO_EXPAND*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TDC506' AND SEX='M'; 17. /*+NOWRITE*/ 禁⽌对查询块的查询重写操作. 18. /*+REWRITE*/ 可以将视图作为参数. 能够对视图的各个查询进⾏相应的合并. 例如: SELECT /*+MERGE(V) */ A.EMP_NO,A.EMP_NAM,B.DPT_NO FROM BSEMPMS A (SELET DPT_NO ,AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM BSEMPMS B GROUP BY DPT_NO) V WHERE A.DPT_NO=V.DPT_NO AND A.SAL>V.AVG_SAL; 20. /*+NO_MERGE(TABLE)*/ 对于有可合并的视图不再合并. 例如: SELECT /*+NO_MERGE(V) */ A.EMP_NO,A.EMP_NAM,B.DPT_NO FROM BSEMPMS A (SELECT DPT_NO,AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM BSEMPMS B GROUP BY DPT_NO) V WHERE A.DPT_NO=V.DPT_NO AND A.SAL>V.AVG_SAL; 21. /*+ORDERED*/ 根据表出现在FROM中的顺序,ORDERED使ORACLE依此顺序对其连接. 例如: SELECT /*+ORDERED*/ A.COL1,B.COL2,C.COL3 FROM TABLE1 A,TABLE2 B,TABLE3 C WHERE A.COL1=B.COL1 ANDB.COL1=C.COL1; 22. /*+USE_NL(TABLE)*/ 将指定表与嵌套的连接的⾏源进⾏连接,并把指定表作为内部表. 例如: SELECT /*+ORDERED USE_NL(BSEMPMS)*/ BSDPTMS.DPT_NO,BSEMPMS.EMP_NO,BSEMPMS.EMP_NAM FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHERE BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 23. /*+USE_MERGE(TABLE)*/ 将指定的表与其他⾏源通过合并排序连接⽅式连接起来. 例如: SELECT /*+USE_MERGE(BSEMPMS,BSDPTMS)*/ * FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHEREBSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 24. /*+USE_HASH(TABLE)*/ 将指定的表与其他⾏源通过哈希连接⽅式连接起来. 例如: SELECT /*+USE_HASH(BSEMPMS,BSDPTMS)*/ * FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHEREBSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 25. /*+DRIVING_SITE(TABLE)*/ 强制与ORACLE所选择的位置不同的表进⾏查询执⾏. 例如: SELECT /*+DRIVING_SITE(DEPT)*/ * FROM BSEMPMS,DEPT@BSDPTMS WHERE BSEMPMS.DPT_NO=DEPT.DPT_NO; 26. /*+LEADING(TABLE)*/ 将指定的表作为连接次序中的⾸表. 27. /*+CACHE(TABLE)*/ 当进⾏全表扫描时,CACHE提⽰能够将表的检索块放置在缓冲区缓存中最近最少列表LRU的最近使⽤端 例如: SELECT /*+FULL(BSEMPMS) CAHE(BSEMPMS) */ EMP_NAM FROM BSEMPMS; 当进⾏全表扫描时,CACHE提⽰能够将表的检索块放置在缓冲区缓存中最近最少列表LRU的最近使⽤端 例如: SELECT /*+FULL(BSEMPMS) NOCAHE(BSEMPMS) */ EMP_NAM FROM BSEMPMS; 29. /*+APPEND*/ 直接插⼊到表的最后,可以提⾼速度. insert /*+append*/ into test1 select * from test4 ; 30. /*+NOAPPEND*/ 通过在插⼊语句⽣存期内停⽌并⾏模式来启动常规插⼊. insert /*+noappend*/ into test1 select * from test4 ;----------------------------------------------------------------------------Optimization Approaches Access MethodsALL_ROWS AND_EQUALCHOOSE CLUSTERFIRST RULES FULLRULE HASHParallel Execution HASH_AJAPPEND*ORDERED HASH_SJ ***STAR**INDEXSTAR_TRANSFORMATION*INDEX_ASCJoin Operations INDEX_COMBINE*DRIVING_SITE*INDEX_DESCUSE_HASH**INDEX_FFS*USE_MERGE MERGE_AJ**USE_NL MERGE_SJ***Additional Hints ROW_IDCACHE USE_CONCATNOCACHE NO_EXPAND***PUSH_SUBQ REWRITE***MERGE***NOREWRITE***NO_MERGE*Join OrdersPUSH_JOIN_PRED***NO_PUSH_JOIN_PRED***NOAPPEND*ORDERED PREDICATES***NOPARALLELPARALLELPARALLEL_INDEX*NO_PARALLEL_INDEX*** 提⽰(hint)从Oracle7中引⼊，⽬的是弥补基于成本优化器的缺陷。
Oracle数据库SQL语句优化初探
Oracle数据库SQL语句优化初探摘要数学库的应用越来越多,数据查询使用较频繁,同时查询也加重了数据库的负荷,本文阐述sql查询的内部原理、oracle优化器及访问方式,通过对oracle数据库sql语句的优化提高数据库性能。
关键词 oracle;sql;优化中图分类号tp392 文献标识码a 文章编号1674-6708(2010)31-0213-02随着网络信息技术的不断发展,数据库技术应用越来越广泛。
数据库的调优工作涉及内容很广,从系统的规划、库表的设计、sql语句的编写、物理设备和网络设备的性能、内存和存储空间的分配等等都影响着系统的性能,通过优化,我们可以大大的提高系统运行效率和存储空间的利用率,达到用有限的资源实现一个高效的应用系统,因此,科学地构造数据库结构,合理使用查询语句及查询方法,是成功开发和应用数据库系统的重要环。
本文将阐述sql查询的内部原理、oracle优化器及访问方式、oracle数据库sql优化原则。
1 sql查询内部原理查询在处理过程中分为4个阶段:将查询转换为内部格式阶段、将内部格式转换为规范格式阶段、为执行选择低层过程阶段、生成并选择最低的查询计划阶段。
如图:1.1阶段1:将查询转换为内部格式阶段这一阶段主要是进行语法分析,将原查询转换为数据库内部格式,以便于机器处理,不符合语法规范的报错返回,为sql优化过程铺平道路。
1.2阶段2:将内部格式转换为规范格式在这一阶段,数据库优化器将执行一系列“保证能够优化”的优化过程,是不会去考虑实际数据的值和数据库的存取路径;优化器将查询的内部表示转换为等价的规范格式。
比如说将“a=b替换为b=a或者是p and q 替换为q and p”,这样做的目的是消除语句表面上的差异,以便能够找到一种在某些方面比原查询更为高效的表示方法。
比如说能够将表达式(a join b)where restriction on a 转为等价高效的表达式(a where restriction on a)join b。
Oracle之SQL语句性能优化（34条优化方法）
Oracle之SQL语句性能优化（34条优化⽅法）好多同学对sql的优化好像是知道的甚少，最近总结了以下34条仅供参考。
（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM⼦句中的表名，FROM⼦句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM⼦句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。
如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引⽤的表.（2） WHERE⼦句中的连接顺序．：ORACLE采⽤⾃下⽽上的顺序解析WHERE⼦句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最⼤数量记录的条件必须写在WHERE⼦句的末尾.（3）SELECT⼦句中避免使⽤ ‘ * ‘：ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个⼯作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间（4）减少访问数据库的次数：ORACLE在内部执⾏了许多⼯作: 解析SQL语句, 估算索引的利⽤率, 绑定变量 , 读数据块等；（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200（6）使⽤DECODE函数来减少处理时间：使⽤DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.（7）整合简单,⽆关联的数据库访问：如果你有⼏个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到⼀个查询中(即使它们之间没有关系)（8）删除重复记录：最⾼效的删除重复记录⽅法 ( 因为使⽤了ROWID)例⼦：DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);（9）⽤TRUNCATE替代DELETE：当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) ⽤来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执⾏删除命令之前的状况) ⽽当运⽤TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运⾏后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调⽤,执⾏时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适⽤,TRUNCATE是DDL不是DML)（10）尽量多使⽤COMMIT：只要有可能,在程序中尽量多使⽤COMMIT, 这样程序的性能得到提⾼,需求也会因为COMMIT所释放的资源⽽减少:COMMIT所释放的资源:a. 回滚段上⽤于恢复数据的信息.b. 被程序语句获得的锁c. redo log buffer 中的空间d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费（11）⽤Where⼦句替换HAVING⼦句：避免使⽤HAVING⼦句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进⾏过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE⼦句限制记录的数⽬,那就能减少这⽅⾯的开销. (⾮oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的⼦句中，on是最先执⾏，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进⾏统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该⽐having快点的，因为它过滤数据后才进⾏sum，在两个表联接时才⽤on的，所以在⼀个表的时候，就剩下where跟having⽐较了。
SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式
SQL数据库怎么进行优化_SQL数据库有什么优化方式优化SQLServer数据库的一些经验和注意事项，详细介绍了SQL 语句优化的基本原则，包括索引、查询和游标的使用等。
下面由店铺为大家整理的SQL数据库优化方式，希望大家喜欢!SQL数据库优化的方式1. 利用表分区分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。
这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。
对数据量大的时时表可采取此方法。
可按月自动建表分区。
2. 别名的使用别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。
3. 索引Index的优化设计索引可以大大加快数据库的查询速度。
但是并不是所有的表都需要建立索引，只针对大数据量的表建立索引就好。
缺点：1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
索引需要维护：为了维护系统性能，索引在创建之后，由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页发生碎块，因此，必须对索引进行维护。
4. 物化视图(索引视图)一般的视图是虚拟的，而物化视图是实实在在的数据区域，是要占据存储空间的，另外系统刷新物化视图也需要耗费一定的资源，但是它却换来了效率和灵活性。
索引视图更适合在OLAP(读取较多，更新较少)的数据库中使用，不适合在OLTP(记录即时的增、删、改、查)的数据库中使用。
物化视图的注意事项：1.对于复杂而高消耗的查询，如果使用频繁，应建成物化视图。
基于Oracle的SQL优化
3.3.1常规游标共享 3.3.2自适应游标共享
3.4.1 Session Cursor的生命周期 3.4.2应用类型一（硬解析） 3.4.3应用类型二（软解析） 3.4.4应用类型三（软软解析） 3.4.5应用类型四（一次解析、多次执行） 3.4.6四种应用类型的实测性能对比
4.2子查询展开
2
3.2 Oracle 里的绑定变量
3
3.3 Oracle 里的游标共享
4
3.4 Oracle 里的应用类型
5
3.5总结
3.1.1 Oracle里的Shared Cursor 3.1.2 Oracle里的Session Cursor
3.2.1绑定变量的作用 3.2.2绑定变量的典型用法 3.2.3绑定变量的使用原则和最佳实践 3.2.4绑定变量窥探 3.2.5绑定变量分级 3.2.6绑定变量的个数不宜太多 3.2.7批量绑定时如何处理错误 3.2.8如何得到已执行的目标SQL中绑定变量的值
8.2 Oracle里SQL 优化的方法论在实
战中的验证
8.1 Oracle里如何 做SQL优化
8.3总结
8.1.1 Oracle里SQL优化的本质是基于对CBO和执行计划的深刻理解 8.1.2 Oracle里SQL优化需要实际的业务 8.1.3 Oracle里SQL优化需要适时使用绑定变量
读书笔记
04
6.4常见的 Hint
06
6.6总结
03
6.3 Hint 被Oracle 忽略的常见 情形
05
6.5用 Cardinal ity Hint 解决ORA错误的实例
6.3.1情形一：使用的Hint有语法或者拼写错误 6.3.2情形二：使用的Hint无效 6.3.3情形三：使用的Hint自相矛盾 6.3.4情形四：使用的Hint受到了查询转换的干扰 6.3.5情形五：使用的Hint受到了保留关键字的干扰
ORACLE执行计划和SQL调优
内容安排
第一部分：背景知识 第二部分：SQL调优 第三部分：工具介绍
第一部分 背景知识
执行计划的相关概念
Rowid的概念
rowid是一个伪列，既然是伪列，那么这个列 就不是用户定义，而是系统自己给加上的。对 每个表都有一个rowid的伪列，但是表中并不 物理存储ROWID列的值。不过你可以像使用其 它列那样使用它，但是不能删除改列，也不能 对该列的值进行修改、插入。一旦一行数据插 入数据库，则rowid在该行的生命周期内是唯 一的，即即使该行产生行迁移，行的rowid也 不会改变。
可选择性(selectivity)
比较一下列中唯一键的数量和表中的行 数，就可以判断该列的可选择性。如果 该列的”唯一键的数量/表中的行数”的 比值越接近1，则该列的可选择性越高， 该列就越适合创建索引，同样索引的可 选择性也越高。在可选择性高的列上进 行查询时，返回的数据就较少，比较适 合使用索引查询。
语句的解析时间； 优化索引的使用； 优化表连接方法； 优化子查询；
常见可能导致全表扫描的操作
使用null条件的查询：where xxx is null; 对没有索引的字段查询； 带有like条件的查询：where xxx like ‘%x’； 带有not equals条件的查询：<> , !=, not in等
在会话层使用alter session set optimizer_goal= all_rows/first_rows/choose;
在SQL中添加提示 /*+ hint */ 设置choose模式时候，将根据是否存在表或索
引的统计资料来决定选择RBO或CBO；
CBO 特性
前提条件：存在表和索引的统计资料；使用 analyze table 和 analyze index 命令从表或索 引中收集统计资料（表的记录平均长度，记录 数等）；如果没有现存的统计资料，将在sql运 行时收集资料，会大大降低性能；
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Oracle SQL的优化标签：oraclesql优化date数据库subquery2009-10-14 21:18 18149人阅读评论(21) 收藏举报分类：Oracle Basic Knowledge（208）SQL的优化应该从5个方面进行调整：1.去掉不必要的大型表的全表扫描2.缓存小型表的全表扫描3.检验优化索引的使用4.检验优化的连接技术5.尽可能减少执行计划的CostSQL语句：是对数据库(数据)进行操作的惟一途径；消耗了70%~90%的数据库资源；独立于程序设计逻辑，相对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低；可以有不同的写法；易学，难精通。
SQL优化：固定的SQL书写习惯，相同的查询尽量保持相同，存储过程的效率较高。
应该编写与其格式一致的语句，包括字母的大小写、标点符号、换行的位置等都要一致ORACLE优化器：在任何可能的时候都会对表达式进行评估，并且把特定的语法结构转换成等价的结构，这么做的原因是要么结果表达式能够比源表达式具有更快的速度要么源表达式只是结果表达式的一个等价语义结构不同的SQL结构有时具有同样的操作（例如：= ANY (subquery) and IN (subquery)），ORACLE会把他们映射到一个单一的语义结构。
1 常量优化：常量的计算是在语句被优化时一次性完成，而不是在每次执行时。
下面是检索月薪大于2000的的表达式：sal > 24000/12sal > 2000sal*12 > 24000如果SQL语句包括第一种情况，优化器会简单地把它转变成第二种。
优化器不会简化跨越比较符的表达式，例如第三条语句，鉴于此，应尽量写用常量跟字段比较检索的表达式，而不要将字段置于表达式当中。
否则没有办法优化，比如如果sal上有索引，第一和第二就可以使用，第三就难以使用。
2 操作符优化：优化器把使用LIKE操作符和一个没有通配符的表达式组成的检索表达式转换为一个“=”操作符表达式。
例如：优化器会把表达式ename LIKE 'SMITH'转换为ename = 'SMITH'优化器只能转换涉及到可变长数据类型的表达式，前一个例子中，如果ENAME 字段的类型是CHAR(10)，那么优化器将不做任何转换。
一般来讲LIKE比较难以优化。
其中：~~IN 操作符优化：优化器把使用IN比较符的检索表达式替换为等价的使用“=”和“OR”操作符的检索表达式。
例如，优化器会把表达式ename IN ('SMITH','KING','JONES')替换为ename = 'SMITH' OR ename = 'KING' OR ename = 'JONES‘oracle 会将in 后面的东西生成一存中的临时表。
然后进行查询。
如何编写高效的SQL:当然要考虑sql常量的优化和操作符的优化啦，另外，还需要：1 合理的索引设计：例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个SQL的运行情况：语句ASELECT count(*) FROM recordWHERE date >'19991201' and date <'19991214‘and amount >2000语句BSELECT count(*) FROM recordWHERE date >'19990901' and place IN ('BJ','SH')语句CSELECT date,sum(amount) FROM recordgroup by date1 在date上建有一个非聚集索引A：(25秒)B：(27秒)C：(55秒)分析：date上有大量的重复值，在非聚集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一围的全部行。
2 在date上的一个聚集索引A：（14秒）B：（14秒）C：（28秒）分析：在聚集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在围查找时，可以先找到这个围的起末点，且只在这个围扫描数据页，避免了大围扫描，提高了查询速度。
3 在place，date，amount上的组合索引A：（26秒）C：（27秒）B：（<1秒）分析：这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
4 在date，place，amount上的组合索引A：(<1秒)B：（<1秒）C：（11秒）分析：这是一个合理的组合索引。
它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
总结1缺省情况下建立的索引是非聚集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。
一般来说：有大量重复值、且经常有围查询（between, >,<，>=,<=）和order by、group by 发生的列，考虑建立聚集索引；经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。
比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。
如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。
2 避免使用不兼容的数据类型：例如float和INt、char和varchar、bINary和varbINary是不兼容的。
数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。
例如: SELECT name FROM employee WHERE salary ＞60000在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。
我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。
3 IS NULL 与IS NOT NULL：不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。
即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。
也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。
任何在WHERE子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。
5 IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效：如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。
拆开的子句中应该包含索引。
6 避免或简化排序：应当简化或避免对大型表进行重复的排序。
当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。
以下是一些影响因素：索引中不包括一个或几个待排序的列；group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规化，但相对于效率的提高是值得的）。
如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的围等。
7 消除对大型表行数据的顺序存取：在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。
避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
例如，两个表：学生表（学号、、年龄??）和选课表（学号、课程号、成绩）。
如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。
尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句强迫优化器使用顺序存取。
下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：SELECT ＊FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1 001) OR order_num=1008虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。
因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：SELECT ＊FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>10 01UNIONSELECT ＊FROM orders WHERE order_num=1008这样就能利用索引路径处理查询。
8 避免相关子查询：一个列的标签同时在主查询和WHERE子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。
查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。
如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
9 避免困难的正规表达式：MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。
但这种匹配特别耗费时间。
例如：SELECT ＊FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。
如果把语句改为SELECT ＊FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。
例如语句：SELECT ＊FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在WHERE子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
10 不充份的连接条件：例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL 的执行情况：SELECT sum(a.amount) FROM account a,card b WHERE a.card_no = b.card _no（20秒）将SQL改为：SELECT sum(a.amount) FROM account a,card b WHERE a.card_no = b.card _no and a.account_no=b.account_no（<1秒）分析：在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次I/O在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*层表account上对应外层表每一行所要查找的4页）= 33528次I/O可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。