确保Oracle数据库sql语句高效执行的优化总结(一)
如何高效使用Oracle数据库管理工具
如何高效使用Oracle数据库管理工具第一章：介绍Oracle数据库管理工具的概述1.1 什么是Oracle数据库管理工具Oracle数据库管理工具是指用于管理Oracle数据库的软件工具，包括图形界面和命令行界面。
这些工具提供了各种功能，例如创建、修改和删除数据库对象、执行SQL语句、监控数据库性能等。
1.2 Oracle数据库管理工具的重要性Oracle数据库管理工具是数据库管理员的得力助手，能够帮助管理员更快速、高效地管理数据库。
它们提供了直观的界面和强大的功能，可以使管理员更加便捷地进行各种操作，并且减少了人为错误的发生。
第二章：常用Oracle数据库管理工具2.1 SQL DeveloperSQL Developer是Oracle提供的免费图形化数据库管理工具，它集成了SQL开发、SQL调试和数据库管理等功能。
SQL Developer具有直观的界面和强大的功能，可以方便地进行SQL语句的编写和调试，同时还支持监控和管理数据库。
2.2 Enterprise ManagerEnterprise Manager是Oracle提供的一套基于Web的数据库管理工具，它可以对数据库进行全面管理和监控。
Enterprise Manager具有丰富的功能，包括性能监控、容量规划、备份和恢复等，能够有效提高数据库的可用性和性能。
2.3 SQL*PlusSQL*Plus是Oracle数据库自带的命令行工具，它提供了一套用于执行SQL语句和PL/SQL代码的命令集合。
SQL*Plus可以通过批处理和脚本来批量执行SQL语句，也可以通过自动命令脚本实现自动化管理。
第三章：高效使用Oracle数据库管理工具的方法3.1 熟悉快捷键和命令不管是使用图形界面还是命令行界面，都应该熟悉相应的快捷键和命令。
熟练掌握这些快捷键和命令，可以大大提高操作的效率。
例如，在SQL Developer中，可以使用Ctrl+Enter键快速执行SQL语句。
2020年(Oracle管理)如何优化SQL语句以提高Oracle执行效率
（Oracle管理）如何优化SQL语句以提高Oracle执行效率（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drivingtable)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(intersectiontable)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：DELETEFROMEMPEWHEREE.ROWID>(SELECTMIN(X.ROWID)FROMEMPXWHEREX.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(rollbacksegments)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。
oracle性能分析报告
Oracle性能分析报告1. 引言Oracle是一种高效的关系数据库管理系统，但在使用过程中可能会遇到性能问题。
本文将介绍如何通过分析Oracle性能来识别并解决潜在的问题。
2. 数据收集要进行性能分析，首先需要收集相关数据。
以下是一些常用的数据收集方法：- 监视系统参数：使用Oracle自带的工具，如AWR报告和ASH报告，可以监视系统参数的变化和性能指标。
- 分析SQL语句：通过跟踪和分析执行时间较长的SQL 语句，可以找到性能瓶颈所在。
- 监视数据库等待事件：通过查看等待事件的情况，可以了解系统的瓶颈。
- 监视资源利用率：监视CPU、内存和磁盘等资源的利用率，以了解系统的健康状况。
3. 数据分析收集到数据后，需要对数据进行分析以识别性能问题。
以下是一些常用的数据分析方法： - 比较不同时间段的性能指标：通过比较不同时间段的性能指标，可以发现系统的变化和趋势。
- 查找长时间运行的SQL语句：通过识别执行时间较长的SQL语句，可以找到潜在的性能问题。
- 分析等待事件：通过查看数据库等待事件的情况，可以确定系统的瓶颈所在。
- 分析资源利用率：通过监视资源利用率，可以确定系统是否存在资源瓶颈。
4. 性能优化通过数据分析，可以确定性能问题的原因。
以下是一些常用的性能优化方法：- 优化SQL查询：对执行时间较长的SQL语句进行优化，如增加索引、重写查询等。
- 调整系统参数：根据系统的需求，调整相关的系统参数，如缓冲区大小、并发连接数等。
- 优化存储结构：对表的存储结构进行优化，如分区、索引等。
- 调整硬件配置：根据系统的需求，调整硬件配置，如增加CPU、内存等。
5. 总结通过以上的步骤，可以对Oracle数据库的性能进行分析和优化。
收集相关数据、分析数据、识别问题、优化性能是一个迭代的过程，需要不断调整和优化。
只有对Oracle性能进行持续监测和优化，才能确保系统的高效运行。
以上是关于Oracle性能分析报告的步骤和方法的介绍。
优化sql语句提高oracle执行效率(34种方法)
（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。
软件研发工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，软件行业已经成为我国国民经济的重要组成部分。
作为一名软件研发工程师，在过去的一年里，我始终秉持着敬业、务实、创新的工作态度，努力提升自己的专业素养，为公司的发展贡献了自己的一份力量。
现将我在过去一年的软件研发工作总结如下：二、工作内容及成果1. 项目参与在过去的一年里，我参与了公司多个项目的研发工作，主要包括以下项目：（1）XX项目：该项目是一款面向企业级用户的在线办公平台，我主要负责后端开发工作。
通过深入分析需求，我参与了系统架构设计，并实现了用户权限管理、文档存储、在线协作等功能模块。
在项目实施过程中，我严格按照项目进度要求，确保了项目按时交付。
（2）YY项目：该项目是一款移动端APP，我主要负责前端开发工作。
通过使用React Native框架，我实现了APP的用户界面、交互逻辑以及数据交互等功能。
在项目过程中，我积极与团队成员沟通，确保了项目质量。
（3）ZZ项目：该项目是一款物联网设备管理平台，我主要负责后端开发工作。
通过使用Spring Boot框架，我实现了设备接入、数据存储、数据分析等功能模块。
在项目实施过程中，我注重性能优化，确保了平台的高效稳定运行。
2. 技术积累在过去的一年里，我不断学习新技术，提升自己的技术水平。
以下是我在技术方面的积累：（1）熟练掌握了Java、Python、JavaScript等编程语言，能够根据项目需求选择合适的语言进行开发。
（2）熟悉Spring Boot、MyBatis、Hibernate等主流框架，能够快速搭建项目架构。
（3）了解Docker、Kubernetes等容器技术，能够实现应用容器化部署。
（4）掌握了React、Vue等前端框架，能够高效完成前端开发工作。
3. 团队协作在项目研发过程中，我注重团队协作，与团队成员保持良好的沟通。
以下是我与团队协作的几个方面：（1）积极参与团队会议，及时了解项目进度和需求变更。
oracle Sql语句优化原则
S ql语句优化原则一、优化原则1、避免使用硬编码，改用绑定变量实现。
举例：String str =’ select * from t_zx_ryjbxxb where xm=’+params;上面这条语句使用了硬编码，使用这种方式存在两方面问题：每次执行sql语句时都需要重新解析sql语句；可能会遭遇sql注入攻击。
如在上面的语句中输入张三' or 1='1，则会把所有的记录都显示出来。
解决的方法就是使用占位符代替硬编码。
如下：String str =’select * from t_zx_ryjbxxb where xm=?’;2、当插入的数据为数据表中的记录数量的10%以上，首先需要删除该表的索引来提高数据的插入效率，当数据插入后，再建立索引。
3、避免在索引列上使用函数或计算，在where子句中，如果索引是函数的一部分，优化器将不再使用索引而使用全表扫描。
举例：低效：select * from dept where sal*12 >2500;高效：select * from dept where sal>2500/12;4、避免在索引列上使用not和“!=”，索引只能告诉什么存在于表中，而不能告诉什么不存在于表中，当数据库遇到not 和“!=”时，就会停止使用索引而去执行全表扫描。
5、使用关联查询替代in ，可以提高查询的效率。
6、使用not exists子查询替代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.举例：select * from t_zx_ryjbxxb where rybh not in(select rybh from t_zx_cqrb) and jwh=''select * from t_zx_ryjbxxb a where not exists(select1from t_zx_cqrb b where a.rybh =b.rybh)使用union-all 替代union：当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时，这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并，然后在输出最终结果前进行排序。
oracle的sql优化
Oracle SQL 优化Oracle SQL 优化是指通过使用各种技术来提高 Oracle SQL 查询的性能。
这些技术包括：使用索引：索引可以帮助 Oracle 数据库快速找到数据，从而提高查询性能。
使用分区：分区可以将大型表分成更小的部分，从而提高查询性能。
使用物化视图：物化视图是预先计算的查询结果，可以提高查询性能。
使用连接提示：连接提示可以告诉 Oracle 数据库如何连接表，从而提高查询性能。
使用并行查询：并行查询可以同时使用多个处理器来执行查询，从而提高查询性能。
Oracle SQL 优化器 ：Oracle SQL 优化器是一个内置的工具，可以帮助用户优化 SQL 查询。
优化器会分析查询并生成一个执行计划，该计划指定了 Oracle 数据库将如何执行查询。
用户可以通过查看执行计划来了解查询的性能瓶颈，并进行相应的优化。
Oracle SQL 优化技巧：使用 EXPLAIN PLAN 命令：EXPLAIN PLAN 命令可以显示查询的执行计划。
使用绑定变量：绑定变量可以防止 SQL 语句在每次执行时都重新编译。
使用批处理：批处理可以将多个 SQL 语句组合成一个批处理作业，从而提高性能。
使用游标：游标可以逐行处理数据，从而提高性能。
使用临时表：临时表可以存储中间结果，从而提高性能。
Oracle SQL 优化工具：Oracle SQL Developer：Oracle SQL Developer 是一个集成开发环境，可以帮助用户开发和优化 SQL 查询。
Oracle Enterprise Manager：Oracle Enterprise Manager 是一个管理工具，可以帮助用户监控和优化 Oracle 数据库。
Oracle SQL Tuning Advisor：Oracle SQL Tuning Advisor 是一个工具，可以帮助用户自动优化 SQL 查询。
oracle数据库sql优化方案
oracle数据库sql优化方案概述：在使用Oracle数据库进行开发和运维过程中，SQL语句的性能常常是一个关键问题。
本文将介绍一些基本的Oracle数据库SQL优化方案，旨在提高系统查询性能和响应速度。
1. SQL语句优化准则在进行SQL语句的优化之前，我们需要遵循以下准则：- 减少表之间的连接数量，尽量使用JOIN语句而不是子查询。
- 选择恰当的索引，合理利用索引可以提高查询效率。
- 避免使用SELECT *，仅选择需要的列。
- 尽量减少SQL语句中的函数使用，函数会增加查询的开销。
- 针对复杂查询，可以考虑使用分页查询或数据缓存等技术。
2. 查询计划分析查询计划是Oracle数据库优化的重要工具，通过分析查询计划可以找到潜在的性能问题。
可以使用以下工具进行查询计划分析：- 使用EXPLAIN PLAN命令生成查询计划。
- 使用SQL Trace功能记录SQL执行过程，通过跟踪文件进行分析。
- 使用Oracle Enterprise Manager等性能监控工具，查看查询计划和执行统计信息。
3. 索引优化索引是提高查询性能的重要手段，合理使用和优化索引可以显著提升系统的响应速度。
以下是一些索引优化的常用技巧：- 使用唯一索引替代非唯一索引，减少索引的冗余。
- 避免在过大的列上创建索引，可以使用函数索引或局部索引进行优化。
- 对经常用于查询的列创建索引，包括WHERE子句中经常使用的列和经常进行连接的列。
- 定期进行索引重建和统计信息收集。
4. 数据库配置优化除了对SQL语句进行优化，还可以通过调整数据库配置来提升性能：- 合理设置数据库的内存参数，包括共享池大小、缓冲池大小和PGA大小等。
- 设置适当的并发连接数，避免过度连接造成资源浪费。
- 配置硬盘存储方式，使用RAID技术提高数据存取速度。
- 使用数据库分区技术，将大表分成多个子表，提高查询效率。
5. 常见问题处理在优化SQL过程中，经常会遇到一些常见的性能问题，以下是一些处理方式：- 大数据量查询问题：可以考虑分页查询、增加合适的索引或引入缓存等手段来解决。
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。
oracle 的 SQL语句优化基本原则
一、操作符优化1、IN 操作符ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。
由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。
推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符，用EXISTS 方案代替。
2、NOT IN操作符此操作是强列不推荐使用的，因为它不能应用表的索引。
推荐方案：用NOT EXISTS 方案代替3、IS NULL 或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空）判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为索引是不索引空值的。
推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如：a is not null 改为a>0 或a>”’’等。
4、> 及< 操作符（大于或小于操作符）大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A，30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。
那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2时ORACLE 会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。
5、LIKE操作符LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE ‘%5400%’ 这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。
一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号YY_BH LIKE‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。
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数据库sql优化
千里之行，始于足下。
oracle数据库sql优化
优化Oracle数据库SQL可以从多个方面考虑，以下是一些常见的SQL优化方法：
1. 使用索引：为查询中经常使用的列创建索引，可以加快查询速度。
2. 减少表之间的关联：尽量减少表之间的连接和关联操作，可以减少查询的复杂度和查询时间。
3. 使用EXPLAIN PLAN：使用EXPLAIN PLAN分析SQL语句的执行计划，找出执行计划中的性能瓶颈。
4. 使用合适的JOIN操作：根据具体的查询需求使用合适的JOIN操作，如INNER JOIN、LEFT JOIN等，避免使用不必要的JOIN操作。
5. 适当优化子查询：对于复杂的子查询，可以考虑将其结果存储在临时表中，并加上适当的索引。
6. 优化谓词：使用合适的谓词（如BETWEEN、IN、LIKE）进行查询，避免使用过于繁琐的谓词。
7. 避免使用通配符：%、_等通配符会导致全表扫描，应尽量避免使用。
8. 适当使用HINTS：可以通过使用HINTS来指定查询的优化路径，提高查询性能。
9. 拆分大的SQL语句：对于复杂的SQL语句，可以考虑将其拆分为多个较小的SQL语句，可以提高可读性和维护性。
10. 定期收集统计信息：通过定期收集统计信息，使Oracle数据库能够更好地选择合适的执行计划。
除了以上的方法，还可以根据具体的业务需求和查询情况进行一些特定的优化。
最终的目标是使查询尽可能快速和高效。
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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.。
SQL语句的优化与性能调优技巧
SQL语句的优化与性能调优技巧在数据库开发和管理中，优化SQL语句的性能是极为重要的一项工作。
通过调整和优化SQL语句，可以大大提高数据库的响应速度和吞吐量，从而提升系统的整体性能。
本文将介绍一些常见的SQL语句优化与性能调优技巧，帮助读者理解并应用于实际项目中。
1. 使用合适的索引索引是加速数据库查询速度的重要手段。
通过在表的列上创建索引，可以快速定位符合条件的记录，减少磁盘IO和CPU消耗。
在选择索引列时，考虑到经常被查询的列、过滤条件频繁出现的列和联合查询列等因素。
但要注意索引不是越多越好，因为索引也需要空间存储和维护成本。
2. 优化SQL查询语句优化SQL查询语句是提升性能的关键。
首先，尽量避免使用SELECT *，而是选择需要的列。
次之，合理使用WHERE子句，通过条件过滤掉不必要的记录。
同时，使用JOIN关键字连接表时，考虑到被连接表上的索引列，以及避免笛卡尔积的产生。
3. 使用预处理语句预处理语句（Prepared Statement）在SQL语句和执行之间进行了解耦，提高了执行效率和安全性。
这是因为预处理语句使用参数绑定，可以先将SQL语句发送给数据库进行编译和优化，然后再绑定参数执行。
这样可以减少SQL语句的解析开销，提高重复执行的效果。
4. 适当分页在查询返回大量数据时，如果一次性返回所有记录会对数据库和网络造成很大的压力。
而适当地进行分页可以提高用户体验和系统性能。
可以通过使用LIMIT 和OFFSET语句进行分页查询，限制返回结果的数量，并指定偏移量。
5. 避免使用子查询子查询虽然灵活，但通常会造成性能问题。
在使用子查询之前，可以考虑使用连接查询或者临时表来替代。
这样可以将查询过程分解为多个步骤，降低复杂度，提高查询效率。
6. 避免重复查询和计算重复查询和计算是常见的性能问题之一。
为了避免反复查询相同的数据或重复计算相同的结果，可以使用临时表、视图或变量来存储中间结果。
在需要使用这些结果时，直接从中间存储中获取，避免不必要的开销。
优化sql语句提高oracle执行效率
优化sql语句提高oracle执行效率
1.尽可能高效:采用最有效的查询方式、避免使用不必要的查询语句、提高检索速度而非数据量。
2.避免使用子查询:尽量不使用子查询，把子查询换成联合查询或者
通过多表连接更新数据。
3.避免重复读取:尽量从数据库中读取一次数据，不要读取多次相同
的数据，避免多次查询，提高数据库的查询效率。
4.避免使用NOTIN和NOTEXISTS:尽量不用NOTIN和NOTEXISTS查询
语句，因为这种查询方式比较耗时，可以把NOTIN换成LEFTJOIN不为空
即可。
5.避免使用OR:尽量不用OR，用AND替代OR，AND通常比OR更有效。
6.避免使用模糊查询:尽量不用模糊查询，模糊查询效率较低，可以
用相似查询替代模糊查询。
7.合并多个表:如果有多个表，尽量合并这些表，以便减少查询次数。
8. 使用索引: 设置索引来提高查询速度，尽可能在 Where、Group by、Having、Order by等关键字中使用索引。
9. 优化sql语句顺序: 尽可能把WHERE条件的语句写在前面，以便
优先查询出少量的数据来，提高查询效率；把ORDER BY语句写在最后，
以便能有效地利用索引。
10.选择可用的查询方法:使用最适合的查询方法，选择适当的SELECT语句、JOIN语句和UNION语句，以使SQL语句更快地返回结果。
11. 避免使用Distinct: Distinct能会导致查询效率降低，尽量避免使用Distinct。
Oracle语句优化规则汇总
Oracle语句优化规则汇总(1)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。
oracle sql优化方案
Oracle SQL优化方案1. 概述在Oracle数据库中，SQL语句是对数据库进行操作的重要手段。
然而，当数据量过大、表结构复杂或者SQL语句不够优化时，执行效率会受到影响，可能导致系统性能下降。
因此，设计和优化SQL语句是提升数据库性能的重要环节。
本文将介绍一些常见的Oracle SQL优化方案，包括索引优化、SQL语句重写、统计信息收集、SQL调优等，从而提高数据库的执行效率。
2. 索引优化索引是提高数据库查询效率的重要手段。
合理的索引设计可以极大地减少数据库的IO操作，加快查询速度。
以下是一些常见的索引优化方案：2.1 创建合适的索引根据实际业务需求和查询场景，创建合适的索引是提高查询效率的关键。
一般来说，对于经常用作查询条件的列，可以考虑创建索引。
然而，过多或者不必要的索引也会导致性能下降，因此需要综合考虑。
2.2 调整索引顺序对于复合索引，考虑到查询条件的顺序，将经常使用的条件列放在索引前面可以提高查询效率。
2.3 删除无用索引定期检查和删除无用的索引可以减少数据库存储空间占用，并提高数据库的更新操作效率。
3. SQL语句重写有时候，我们需要优化已有的SQL语句，通过改写或重构SQL语句来提高数据库的查询和操作效率。
以下是一些常见的SQL语句重写优化方案：3.1 使用连接（join）替代子查询在某些情况下，使用连接（join）可以替代子查询，减少数据库的查询次数，提高查询效率。
3.2 减少数据库的循环操作在SQL语句的编写过程中，需要注意尽量避免使用循环操作，尽量使用集合操作，从而减少数据库的查询次数，提高查询效率。
3.3 使用合适的SQL函数使用合适的SQL函数可以优化查询效率，如使用。
数据库管理与维护工作总结
数据库管理与维护工作总结在当今数字化的时代，数据库作为企业信息系统的核心组成部分，其稳定运行和有效管理对于企业的业务发展至关重要。
作为负责数据库管理与维护工作的一员，在过去的一段时间里，我致力于保障数据库的安全性、完整性和可用性，以支持企业业务的高效运转。
以下是我对这段时间工作的总结。
一、工作内容1、数据库安装与配置根据企业的业务需求和系统架构，我完成了多种数据库系统的安装与配置工作，包括但不限于 MySQL、Oracle 和 SQL Server 等。
在安装过程中，仔细规划了数据库的存储结构、内存分配和网络设置等参数，以确保数据库能够在最优的环境下运行。
2、数据备份与恢复数据是企业的宝贵资产，为了防止数据丢失或损坏，我制定了完善的数据备份策略。
每天定时进行全量备份，并每隔一定时间进行增量备份。
同时，定期对备份数据进行恢复测试，以确保备份的有效性和可恢复性。
在遇到数据库故障或数据丢失的情况时，能够迅速利用备份数据进行恢复，最大程度地减少了数据损失和业务中断的时间。
3、数据库性能优化随着企业业务的不断增长，数据库的性能逐渐成为关注的焦点。
我通过对数据库的性能监控和分析，找出了性能瓶颈所在，并采取了相应的优化措施。
例如，对频繁执行的查询语句进行优化，建立合适的索引，调整数据库的参数设置等。
此外，还对数据库的表结构进行了合理的设计和调整，以提高数据存储和检索的效率。
4、数据库安全管理数据库安全是至关重要的，我采取了一系列措施来保障数据库的安全。
设置了严格的用户权限管理，确保只有授权用户能够访问和操作数据库。
定期更新数据库的密码，并对数据库进行漏洞扫描和修复，防范来自外部的攻击和入侵。
同时，对敏感数据进行了加密处理，以保护企业的商业机密和用户隐私。
5、数据迁移与整合在企业的业务发展过程中，经常会遇到数据迁移和整合的需求。
我负责将旧系统中的数据迁移到新的数据库平台上，并确保数据的完整性和一致性。
同时，对多个数据源的数据进行整合，为企业提供了统一的数据视图，方便了数据的分析和利用。
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SQL 的优化主要涉及几个方面：
（1）相关的统计信息缺失或者不准确
（2）索引问题
（3）SQL的本身的效率问题，比如使用绑定变量，批量DML 采用bulk等，这个就考验写SQL的基本功了，这一点也是最主要的一点。
一、SQL 编写注意事项
1.1 查看SQL
对于生产环境上的SQL,可以从AWR 或者Statspack 报告中获取相关的SQL信息。
这部分参考：
查看SQL 的性能怎么样，最直接的工具就是通过执行计划，通过执行计划可以看到SQL 的执行路径，逻辑读，物理读等信息，可以这些信息，可以帮助我们判断SQL 是否还有优化的余地。
1.2 SQL 编写的具体注意事项
这部分工作是基本功。
在SQL 编写过程中，避免一些低效的写法，能将SQL 的效率提高几倍。
如：
与使用TRUNC 相比，使用TO_CHAR 所用的CPU 时间与前者相差一个数量级（即相差12倍）。
因为TO_CHAR 必须把日期转换为一个串，这要使用一
个更大的代码路径，并利用当前的所有NLS来完成这个工作。
然后必须执行一个串与串的比较。
另一方面，TRUNC 只需把后5 个字节设置为1.然后将两个7 字节的二进制数进行比较。
因此，如果只是要截断一个DATE 列，你将应该避免使用TO_CHAR。
1.3 多表关联方式
表之间的关联有如下三种方式：
（1）Nested Loop
Inner table 循环与outer table匹配，这种是表有索引，选择性较好，表之间的差距不大。
===》两层for 循环，小表匹配大表。
（2）Hash John
小表做hash ，放内存，然后拿大表的每条记录做hash，然后与之前小表的Hash 值匹配。
==》大表匹配小表。
（3）Sorted Merge Into
表有序，并且没有索引。
二. 相关理论说明
2.1 Oracle 优化器：CBO 和RBO
Oracle 的优化器有两种：
（1）RBO(Rule-BasedOptimization): 基于规则的优化器
（2）CBO(Cost-BasedOptimization): 基于代价的优化器
CBO（Cost Based Optimizer）的思路是让Oracle 获取所有执行计划相关的信息，通过对这些信息做计算分析，最后得出一个代价最小的执行计划作为最终的执行计划。
从10g开始，Oracle 已经彻底丢弃了RBO。
即使在表，索引没有被分析的时候，Oracle依然会使用CBO。
此时，Oracle 会使用一种叫做动态采样的技术，在分析SQL的时候，动态的收集表，索引上的一些数据块，使用这些数据块的信息及字典表中关于这些对象的信息来计算出执行计划的代价，从而挑出最优的执行计划。
当表没有做分析的时候，Oracle 会使用动态采样来收集统计信息，这个动作只有在SQL执行的第一次，即硬分析阶段使用，后续的软分析将不在使用动态采样，直接使用第一次SQL硬分析时生成的执行计划。
2.2 软解析和硬解析
Oracle对此SQL将进行几个步骤的处理过程：
1、语法检查(syntax check): 检查此sql的拼写是否语法。
2、语义检查(semantic check): 诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。
3、对sql语句进行解析(prase): 利用内部算法对sql进行解析，生成解析
树(parse tree)及执行计划(execution plan)。
4、执行sql，返回结果(execute and return)
其中解析分为：
Hard Parse：就是上面提到的对提交的Sql完全重新从头进行解析(当在Shared Pool中找不到时候将会进行此操作)，总共有一下5个执行步骤：1：语法分析
2：权限与对象检查
3：在共享池中检查是否有完全相同的之前完全解析好的. 如果存在，直接跳过4和5，运行Sql, 此时算soft parse.
4：选择执行计划
5：产生执行计划
注：创建解析树、生成执行计划对于sql的执行来说是开销昂贵的动作，所以，应当极力避免硬解析，尽量使用软解析。
这就是在很多项目中，倡导开发设计人员对功能相同的代码要努力保持代码的一致性，以及要在程序中多使用绑定变量的原因。
Soft Parse：就如果是在Shared Pool中找到了与之完全相同的Sql解析好的结果后会跳过Hard Parse中的后面的两个步骤。
与解析相关的一个重要参数：cursor_sharing，它决定什么情况下使用相同的cursor，从某种意义上讲，决定是否需要进行解析，该参数有3个值：（1）FORCE
Allowsthe creation of a new cursor if sharing an existing cursor, or if the cursorplan is not optimal.
（2）SIMILAR
Causesstatements that may differ in some literals, but are otherwise identical, toshare a cursor, unless the literals affect either the meaning of the statementor the degree to which the plan is optimized.
（3）EXACT
Onlyallows statements with identical text to share the same cursor.
只有SQL 语句完全相同的情况下，才会使用相同的cursor，即执行计划。
2.3 执行计划
生成SQL的执行计划是Oracle在对SQL做硬解析时的一个非常重要的步骤，它制定出一个方案告诉Oracle在执行这条SQL时以什么样的方式访问数据：索引还是全表扫描，是Hash Join还是Nested loops Join等。
我们也可以使用OracleHint来强制的改变SQL的执行计划，当然Oracle 不建议这么做，因为只要统计信息正确的情况下，CBO的分析结果一般是正确的。