Oracle数据库优化之视图优化技巧

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oracle数据库性能调优

oracle数据库性能调优⼀：注意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.尤其是“主键ID=？”这样的条件。

⼆： 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。

简单地讲，语句执⾏的时间越短越好（尤其对于系统的终端⽤户来说）。

⽽对于查询语句，由于全表扫描读取的数据多，尤其是对于⼤型表不仅查询速度慢，⽽且对磁盘IO造成⼤的压⼒，通常都要避免，⽽避免的⽅式通常是使⽤索引Index。

三：使⽤索引的优势与代价。

优势：1）索引是表的⼀个概念部分,⽤来提⾼检索数据的效率，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. 2）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.。

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.代价：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.。

⽽且表越⼤，影响越严重。

使⽤索引需要注意的地⽅：1、避免在索引列上使⽤NOT ，　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.2、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:代码如下:低效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;⾼效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;3、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性能上将⽆法使⽤该索引．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.代码如下:低效:(索引失效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;⾼效:(索引有效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;4、注意通配符%的影响使⽤通配符的情况下Oracle可能会停⽤该索引。

oracle优化方法总结

千里之行，始于足下。

oracle优化方法总结Oracle优化是提高数据库性能和响应能力的重要步骤。

本文总结了一些常见的Oracle优化方法。

1. 使用索引：索引是提高查询性能的主要方法。

通过在表中创建适当的索引，可以加快查询速度，并减少数据访问的开销。

但是要注意不要过度使用索引，因为过多的索引会增加写操作的开销。

2. 优化查询语句：查询语句的效率直接影响数据库的性能。

可以通过合理地编写查询语句来提高性能。

例如，使用JOIN来替代子查询，尽量避免使用通配符查询，使用LIMIT来限制结果集的大小等。

3. 优化表结构：表的设计和结构对数据库的性能也有很大的影响。

合理的表设计可以减少数据冗余和不必要的数据存储，提高查询速度。

例如，适当地使用主键、外键和约束，避免过多的数据类型和字段等。

4. 优化数据库参数设置：Oracle有很多参数可以用来调整数据库的性能。

根据具体的应用场景和需求，可以根据情况调整参数的值。

例如，调整SGA和PGA的大小，设置合适的缓冲区大小，调整日志写入方式等。

5. 使用分区表：当表的数据量很大时，可以考虑将表分成多个分区。

分区表可以加速查询和维护操作，提高数据库的性能。

可以按照时间、地域、业务等来进行分区。

6. 优化存储管理：Oracle提供了多种存储管理选项，如表空间和数据文件管理。

合理地分配存储空间和管理数据文件可以提高数据库的性能。

例如，定期清理无用的数据文件，使用自动扩展表空间等。

第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。

7. 数据压缩：对于大量重复数据或者冷数据，可以考虑使用Oracle的数据压缩功能。

数据压缩可以减少磁盘空间的使用，提高IO性能。

8. 使用并行处理：对于大型计算或者批处理任务，可以考虑使用Oracle的并行处理功能。

并行处理可以将任务分成多个子任务，并行执行，提高处理能力和效率。

9. 数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据库分成多个独立的分区。

数据库分区可以提高数据的并行处理能力，减少锁竞争和冲突，提高数据库的性能。

ORACLE数据库性能优化

（三）（三）优化 I/O 操作 I/O 优化被安排在内存优化之后，通过内存的优化，可以是 I/O 冲突减少，在此情况下，可以通过一些调整以使 I/O 性能进一步提高。对于新系统，应自顶向下分析 I/O 需求，确定所需要的资源。而对于已存在的系统应采用自底向上的方法： 1．1．了解系统的磁盘数量。 2．2．了解 ORACLE 使用的磁盘数量。 3．3．了解应用系统的 I/O 类型。 4．4．了解 I/O 操作是针对文件系统还是原始设备。 5．5．了解对象在磁盘上的分布。可以通过如下方法检查 I/O 问题：检查系统 I/O 的使用：可以使用操作系统提供的工具来监视整个系统对磁盘文件的访问，可以将大量访问磁盘的应用与 ORACLE 的相关文件分别存放。在 UNIX 系统中可以通过 sar –d 来获得有关数据。在 WINDOWS NT 中可通过性能监视器查看。检查 ORACLE 的 I/O 的使用：对于 ORACLE ，可以通过下列视图来获得相关的信息： File Type Where to Find Statistics Database Files V$FILESTAT Log Files V$SYSSTAT, V$SYSTEM_EVENT, V$SESSION_EVENT Archive Files V$SYSTEM_EVENT, V$SESSION_EVENT Control Files V$SYSTEM_EVENT, V$SESSION_EVENT 可以通过如下的方法来解决 I/O 问题：减少磁盘竞争：磁盘竞争：当多个进程同时访问同一个磁盘时就会产生磁盘竞争。要减少高负荷磁盘的访问，可以将高访问量的文件移到低负荷的磁盘上。分离 Redo 日志文件和数据文件：ORACLE 总是经常的访问 Redo 日志文件和数据文件，将二者放在一起，可能会增加磁盘冲突。条带化表数据：条带化，就是将一个大表的数据分布到不同磁盘的不同数据文件中，这样也可以减少磁盘冲突。分离表和索引：这并不是必须的，由于索引和表的读取是串行的，也可以做到将表和索引放在一起而不发生磁盘冲突。磁盘条带化：就是将一个大表的数据分布到不同磁盘的不同数据文件中，条带化允许不同的进程同时访问一个表的不同部分。这尤其对随机访问一个表的多行很有帮助。条带化可以是磁盘的 I/O 负载平衡。有两种条带化方法。手动方法：利用表空间以及分区表的方式。

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。

优化数据库的八种方法

优化数据库的八种方法优化数据库是提高数据库性能和效率的重要手段之一。

下面将介绍八种常见的数据库优化方法。

一、合理设计数据库结构数据库结构的设计直接影响数据库的性能和效率。

在设计数据库时，应注意以下几点：1. 表的字段应设置合理的数据类型和长度，避免浪费存储空间和计算资源。

2. 为表添加适当的索引，以加快查询速度。

索引应根据查询的频率和类型进行选择。

3. 合理划分表和字段的关系，避免冗余和重复数据。

使用范式化的设计可以提高数据的一致性和完整性。

二、优化查询语句优化查询语句是提高数据库性能的关键。

以下是一些优化查询语句的方法：1. 调整查询语句的顺序，将最常用和最重要的条件放在前面，以提高查询效率。

2. 避免使用通配符查询，如“%”，会导致全表扫描，影响性能。

3. 使用合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等，减少不必要的数据读取。

4. 避免在WHERE子句中使用函数，函数会导致索引失效，影响查询效率。

三、优化索引索引是提高数据库查询效率的重要手段。

以下是一些优化索引的方法：1. 选择合适的索引类型，如B树索引、哈希索引等，根据查询的类型和频率进行选择。

2. 避免在索引列上使用函数或运算符，这会导致索引失效。

3. 定期对索引进行优化和重建，以保证索引的有效性和性能。

四、合理使用缓存缓存是提高数据库访问速度的重要手段。

以下是一些合理使用缓存的方法：1. 使用数据库缓存，如Redis、Memcached等，可以减少对数据库的访问次数。

2. 合理设置缓存时间，避免缓存数据过期或过长时间没有更新。

3. 使用缓存预热，提前加载常用数据到缓存中，减少用户访问时的延迟。

五、分表分库当数据库数据量庞大时，可以考虑进行分表分库操作，以减轻单个数据库的压力。

以下是一些分表分库的方法：1. 根据业务需求和数据特点，将数据划分到不同的表或数据库中。

2. 使用分片技术，将数据按照一定规则分布到多个数据库中。

Oracle数据库参数优化

千里之行，始于足下。

Oracle数据库参数优化Oracle数据库参数优化是指通过调整数据库的配置参数，提高数据库的性能和稳定性。

下面是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧：1. SGA参数优化：- 调整sga_target参数以控制SGA的大小。

SGA包括数据库缓冲区、共享池、重做日志缓冲区等，适当调整SGA的大小可以减少IO操作，提高数据库性能。

- 调整db_cache_size参数以增大数据库缓冲区的大小，提高数据块的访问速度。

- 调整shared_pool_size参数以增大共享池的大小，提高SQL语句的解析和执行效率。

2. PGA参数优化：- 调整pga_aggregate_target参数以控制PGA的大小。

PGA是用于处理SQL查询和排序的内存区域，适当调整PGA的大小可以减少磁盘IO操作，提高查询和排序的性能。

3. Redo日志参数优化：- 调整log_buffer参数以增大重做日志缓冲区的大小，减少频繁的重做日志刷新操作，提高数据库的写入性能。

- 调整log_checkpoint_timeout参数以控制重做日志刷新的频率，避免过于频繁的刷新。

4. 并行处理参数优化：- 调整parallel_max_servers参数以增大并行处理的资源限制，提高并行查询和并行DML操作的性能。

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- 调整parallel_min_servers参数以设置最小的并行处理资源数，避免并行操作的启动延迟。

5. SQL优化：- 使用合适的索引和优化的SQL语句，优化查询的执行计划。

- 使用绑定变量而不是直接将参数传递到SQL语句中，避免SQL重解析，提高性能。

6. 服务器参数优化：- 调整processes参数以增加数据库的并发连接数。

- 调整sessions参数以控制数据库的最大会话数。

- 调整open_cursors参数以增大打开游标的数量，避免游标溢出。

以上是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧，但具体的优化策略需要根据实际情况进行调整，可以参考Oracle官方文档和专业的DBA建议。

数据库视图的性能问题与解决方法

数据库视图的性能问题与解决方法数据库视图是数据库中的逻辑表，通过将一些表的数据整合在一起，可以提供方便、快速的对数据进行查询操作。

然而，随着数据库中数据量的增加和查询复杂度的提升，数据库视图的性能问题也逐渐凸显出来。

本篇文章将探讨数据库视图常见的性能问题，并提出相应的解决方法。

1. 数据库视图性能问题的原因分析在理解数据库视图性能问题之前，首先需要了解数据库视图的基本概念。

数据库视图是基于一些表的查询结果构建的，它本身并不存储实际的数据，而是存储查询的逻辑过程。

因此，当对数据库视图进行查询时，实际上是对所涉及的表进行查询。

1.1 数据量过大造成的性能下降当数据库中的表记录数量达到一定规模时，数据库视图的查询性能会明显下降。

这是因为数据库引擎需要处理大量的数据，并进行复杂的关联操作，导致查询的效率较低。

1.2 多表关联导致的低效查询数据库视图通常由多个表的联合查询构建而成。

当涉及到多个表的关联操作时，查询的性能也会受到影响。

因为数据库引擎需要将多个表的数据进行关联，并进行排序、过滤等操作，导致查询效率低下。

1.3 视图索引缺失引起的性能问题数据库视图本身不具备物理存储结构，因此通常不会建立索引来提高查询性能。

然而，对于经常被查询的视图，缺乏索引会导致查询时的数据扫描操作变得更加耗时。

2. 数据库视图性能问题的解决方法针对数据库视图性能问题，可以采取以下一些解决方法来提高视图的查询性能。

2.1 数据库的优化配置对于数据库视图的性能问题，一个重要的解决方法是通过优化数据库的配置来提高查询效率。

可以考虑增加数据库的缓冲区大小，调整并发连接数等，以提高数据库的整体性能。

2.2 适当使用索引虽然数据库视图本身不存储数据，但可以使用索引来提高查询性能。

对于经常被查询的视图，可以考虑为视图相关的表增加合适的索引，以加快查询速度。

2.3 视图缓存视图缓存是一种将查询的结果缓存起来，以提高视图查询性能的技术。

当视图查询的结果被缓存后，下次执行相同的查询操作时，可以直接从缓存中获取结果，减少了对底层表重新计算的开销。

Oracle数据库参数优化和调整参数主要有以下内容

Oracle数据库参数优化和调整参数主要有以下内容：(1)优化初始参数(2)优化内存(3)优化I／O(4)优化资源争用(5)其它参数优化可变参数的优化参数按其作用可以分为两大类，一大类是起限制作用的，如OPEN_CURSORS；另一大类是影响系统性能的，如DB_BLOCK_BUFFERS。

在进行数据库系统性能优化时，需要熟练掌握和了解一些可变参数。

本文讨论了一些对系统性能有较大影响的参数。

限制类可变参数(1)DML_LOCKS该参数表明多少个用户，可同时能修改多少张表。

例如：有三个用户同时修改二张表，则要求表上的总数为6。

若置为0，则组织队列不起作用，其性能会稍有提高。

使用该参数时不能用DROP TABLE、CREATE INDEX或显式封锁。

(2)LICENSE_MAX_SESSION该参数指出允许并发用户会话的最大数。

若此参数为0，则不能实施并发。

若并发的用户会话数已达到此极限，则只有具有RESTRICTED SESSION权限的用户才能连接到服务器。

(3)LICENSE_MAX_USERS该参数指出在一个数据库上可建立的最大用户数。

当达到最大值时，便不能再建新用户，可改变此值以放松限制。

在LICENSE_MAX_SESSION 或LICENSE_MAX_USER为0时，则并发会话或任何用户都不能用。

若对不同的实例，此参数不同时，则以第一个登录的数据库实例的参数为准。

(4)MAX_DUMP_FILE_SIZE该参数指定操作系统中写跟踪文件的块的最大值。

可用此值来限制跟踪文件的空间。

(5)OPEN_CURSORS该参数指明一个用户进程能同时打开光标的最大数，它能限制每个用户进程占用的内存空间量。

(6)OPEN_LINKS该参数指定并发连接到远程数据库的最大用户进程数。

若同时引用多个数据库，则应该增大该值。

例如：同时交替访问A、B和C三个数据库时，若OPEN_LINKS设置为2，则需花费等待连接时间。

数据库视图的性能优化技巧

数据库视图的性能优化技巧数据库视图是数据库中的一种特殊对象，它是对基本表或其他视图导出表现数据的虚拟表。

视图能够简化复杂查询，提高查询效率，并且提供了一种逻辑层面的数据表示方式，更符合用户的查询需求。

然而，当视图包含大量数据或涉及复杂的查询操作时，其性能可能会受到影响。

为了优化数据库视图的性能，我们可以采取以下一些技巧。

第一，创建合适的索引。

索引是数据库中提高查询效率的关键因素之一。

对于频繁被使用的视图，我们可以考虑在相关表或视图所涉及的列上创建合适的索引。

通过索引，数据库可以更快地定位和提取所需的数据，从而提高视图的查询性能。

第二，避免使用复杂的函数和操作符。

在视图查询中，避免使用复杂的函数和操作符，因为它们可能导致视图的性能下降。

尽量使用简单的操作和函数，如SUM、COUNT、AVG等，以减少计算和资源消耗。

第三，减少视图的嵌套和联接。

视图的性能常常会受到嵌套和联接操作的影响。

嵌套视图和多重联接会导致视图的查询变得复杂和耗时，因此应尽量避免过度嵌套和联接操作。

可以考虑通过将复杂子查询转化为单独的视图或表来简化查询，从而提高性能。

第四，避免使用视图中不必要的列。

当视图涉及的列较多时，数据库会消耗更多的资源来处理查询和返回结果集。

因此，为了优化性能，我们应该避免在视图中包含不必要的列。

只查询和返回需要的列，可以减少资源的消耗和查询的响应时间。

第五，定期更新视图的元数据。

视图是依赖于数据库中的表和列的，当表结构或数据发生变化时，视图的元数据也需要相应地更新才能保持准确性和性能。

定期更新视图的元数据，可以提高查询效率并避免出现不一致的数据结果。

第六，使用合适的缓存机制。

针对经常被查询的视图，可以考虑使用缓存机制来提高性能。

将视图的查询结果缓存在内存中，可以避免不必要的数据库查询，从而减少系统资源的消耗，加快查询速度。

第七，定期检查性能并进行调优。

数据库视图的性能是一个持续优化的过程，我们需要定期检查和评估视图的性能，并进行相应的调优。

34种Oracle性能优化的方法

34种Oracle性能优化的方法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2006、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。

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。

oracle 调优参数

oracle 调优参数【实用版】目录1.Oracle 数据库调优的重要性2.Oracle 数据库调优的方法3.Oracle 数据库性能调优工具4.Oracle 数据库调优的实践经验5.Oracle 数据库性能调优的解决方案正文Oracle 数据库调优的重要性Oracle 数据库在社会的各个领域有着广泛的应用，特别是在client/server 模式的应用中。

然而，随着数据量的不断增大，应用开发者往往会遇到整个系统的性能显著下降的问题。

为了解决这个问题，我们需要从数据库服务器、网络 I/O、应用程序等各个方面对整个系统进行调整，以充分发挥 Oracle 的效能。

Oracle 数据库调优的方法Oracle 数据库调优主要包括以下几个方面：1.数据库服务器：我们需要对数据库服务器进行优化，以提高其处理能力。

这包括对数据库实例的配置进行调整，以便更好地分配系统资源，以及对数据库的物理存储结构进行优化，以提高存储效率。

2.网络I/O：我们需要对网络I/O进行优化，以提高数据的传输速度。

这包括对网络协议进行调整，以提高网络吞吐量，以及对网络带宽进行优化，以提高网络的传输能力。

3.应用程序：我们需要对应用程序进行优化，以提高其执行效率。

这包括对程序代码进行优化，以提高其执行速度，以及对程序的运行环境进行优化，以提高其运行效率。

Oracle 数据库性能调优工具Oracle 数据库性能调优工具主要包括以下几个：1.AWR（Automatic Workload Repository）：AWR 是 Oracle 数据库性能调优的一个核心工具，它可以自动收集数据库的工作负载信息，并提供一系列的性能指标，以帮助我们分析数据库的性能问题。

2.ASH（Automatic Storage Management）：ASH 是 Oracle 数据库的一个存储管理工具，它可以帮助我们优化数据库的物理存储结构，以提高数据库的性能。

3.V 视图：V 视图是 Oracle 数据库性能调优的一个辅助工具，它可以帮助我们查看数据库的性能统计信息，以帮助我们分析数据库的性能问题。

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优化器(Optimizer)

Oracle优化器（Optimizer）是Oracle在执行SQL之前分析语句的工具。

Oracle的优化器有两种优化方式：基于规则的优化方式：Rule-Based Optimization（RBO）优化器在分析SQL语句时,所遵循的是Oracle内部预定的一些规则。

比如我们常见的，当一个where子句中的一列有索引时去走索引。

基于成本或者统计信息的优化方式(Cost-Based Optimization：CBO)CBO是在ORACLE7 引入，但到ORACLE8i 中才成熟。

ORACLE 已经声明在ORACLE9i之后的版本中，RBO将不再支持。

它是看语句的代价(Cost),这里的代价主要指Cpu和内存。

CPU Costing的计算方式现在默认为CPU+I/O两者之和.可通过DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR观察更为详细的执行计划。

优化器在判断是否用这种方式时,主要参照的是表及索引的统计信息。

统计信息给出表的大小、有少行、每行的长度等信息。

这些统计信息起初在库内是没有的，是做analyze后才出现的，很多的时侯过期统计信息会令优化器做出一个错误的执行计划,因些应及时更新这些信息。

按理，CBO应该自动收集，实际却不然，有时候在CBO情况下，还必须定期对大表进行分析。

Oracle优化器的优化模式：1) CHOOSE仅在9i及之前版本中被支持，10g已经废除。

8i及9i中为默认值。

这个值表示SQL语句既可以使用RBO优化器也可以使用CBO优化器，而决定该SQL到底使用哪个优化器的唯一因素是，所访问的对象是否存在统计信息。

如果所访问的全部对象都存在统计信息，则使用CBO 优化器优化SQL；如果只有部分对象存在统计信息，也仍然使用CBO优化器优化SQL，优化器会为不存在统计信息对象依据一些内在信息（如分配给该对象的数据块）来生成统计信息，只是这样生成的统计信息可能不准确，而导致产生不理想的执行计划；如果全部对象都无统计信息，则使用RBO来优化该SQL 语句。

第09章Oracle的性能优化

9.2 SQL语句的优化
9.2.1 SQL语句的优化规则 9.2.2 SQL语句优化的具体方法
9.2.1 SQL语句的优化规则
（1）去掉不必要的大表、全表扫描。不必要的大表、全表扫描会造成不必要的输入输出，而且还会拖垮整个数据库；
（2）检查优化索引的使用这对于提高查询速度来说非常重要；
（3）检查子查询，考虑SQL子查询是否可以用简单连接的方式进行重新书写；
系统的服务器，可以使用sar –u命令查看CPU的使用率；NT 操作系统的服务器，可以使用NT的性能管理器来查看CPU 的使用率。
出现CPU资源不足的情况是很多的：SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。
2．查看SQL语句的解析情况（1）数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况：
9.3 Oracle运行环境的优化
9.3.1 内存结构的调整 9.3.2 物理I/O的调整 9.3.3 CPU的优化调整 9.3.4 网络配置的优化 9.3.5 Oracle碎片整理 9.3.6 Oracle系统参数的调整
9.3.1 内存结构的调整
内存参数的调整主要是指Oracle数据库的系统全局区（SGA）的调整。SGA主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。
2．数据缓冲区数据库管理员可以通过下述语句，来查看数据库数据缓冲区
的使用情况。
SELECT name， FROM v$sysstat WHERE name IN （'db block gets','consistent gets','physical reads'）;
根据查询出来的结果可以计算出数据缓冲区的使用命中率：

论Oracle数据库的性能优化问题

论Oracle数据库的性能优化问题Oracle数据库是一款流行的企业级数据库软件，但其性能优化问题也是不可避免的。

在实际应用中，如果Oracle数据库出现性能问题，将有严重的影响和损失。

因此，本文将讨论如何优化Oracle数据库的性能问题。

首先，针对Oracle数据库的性能瓶颈，可以通过调整数据库参数来提高性能。

Oracle数据库有很多参数可以配置，例如，缓存区大小、连接数、内存分配等。

通过针对不同的应用场景调整不同的参数配置，可以最大化地利用数据库的性能。

其次，针对SQL的性能问题，可以通过改进SQL语句来提高性能。

SQL优化是一项复杂的工作，但可以通过分析SQL执行计划来发现性能瓶颈，例如，缺乏索引、大表连接、高开销的子查询等。

并可以通过添加索引、优化查询语句等方式来提高数据库的性能。

除此之外，还可以通过加强硬件设备等方面来提升数据库性能。

例如，扩展数据库服务器的内存和硬盘容量，可以提高数据库的读写速度。

而使用高速网络设备如IB网络和10/100G以太网设备等，也可提高数据库的数据传输速度。

此外，Oracle数据库的性能优化也需要管理进程的支持与配合。

例如，数据库管理员需要监控数据库服务器硬件和软件性能，例如Oracle数据库的内部锁、等待事件、I/O活动等等。

在监控到性能问题后，需要在业务空档期进行优化，如调整SQL语句、更改数据库参数等。

总之，提高Oracle数据库的性能需要全面考虑软硬件配置、SQL语句等多个方面的因素。

通过合理的参数配置、SQL优化和硬件支持等方式，可以优化数据库的性能，提高应用的稳定性和响应速度。

Oracle的性能优化

千里之行，始于足下。

Oracle的性能优化
Oracle的性能优化是提高数据库系统性能和响应速度的关键步骤，可以通
过如下几个方面进行优化：
1. 数据库设计和规范化：合理的数据库设计和良好的规范化可以减少数据冗余，提高查询效率，避免数据冲突和不一致。

2. 索引优化：在频繁查询的字段上创建适当的索引，可以加快查询速度。

但是，索引不宜过多，因为它们会增加数据修改和插入的时间。

3. 查询优化：优化查询语句的执行计划，使用正确的连接方法（如内连接、外连接），避免全表扫描。

4. 硬件升级：增加内存、硬盘和处理器等硬件资源，可以显著提高
Oracle数据库的性能。

5. 优化配置参数：根据数据库的特点和应用的需求，调整数据库的配置参数，例如SGA大小、PGA大小、日志文件大小等，以提高性能。

6. 数据库优化：使用合适的数据库特性，如分区表、分区索引、物化视图等，优化数据库的存储和查询效率。

7. 监控和调优：持续监控数据库的性能指标，如CPU利用率、内存使用率、磁盘IO等，并及时进行适当的调优操作。

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锲而不舍，金石可镂。

总体来说，Oracle的性能优化需要综合考虑数据库设计、硬件配置、查询优化和系统监控等多个方面，通过不断的调整和优化，提高数据库的性能和响应速度。

Oracle数据库性能优化方法

［中图分类号］ＴＰ１．３［３Ｉ１文献标识码］Ａ［文章编号］１７ — ３９２０）３０３ —２６３９２（０７０ —０２０
０概述
Ｏａｌ数据库是一个高性能的大型数据库，内外的ｒｃｅ国很多企业、府单位及电子商务网站都采用Ｏｒｃｅ为数政ａｌ作据库服务器．ａｌ分考虑了ＲＢＯｒｃｅ充ＤＭＳ的性能、活性与灵稳定性．只要数据库设计合理，确配置实例，供规模足正提够的服务器和性能优异的硬件，并正确调整操作系统，可就以得到很好的性能．Ｏｒｃｅ据库的优化没有绝对的指标，常用优化前ａｌ数通后数据库的各种性能指标作为评价依据，比如ＳＱＬ语句的执行速度，据库的命中率，源占用情况等等．化工作数资优通常是由一系列的 “ 衷 ” 组成．旦用户识别出瓶颈问折所一题所在，可能需要牺牲其他系统资源来获得预期的效果．就１Ｏａｌ数据库的优化方法ｒｃｅ
许华容
（州大学计算机科学与技术学，贵阳５０２）贵５０５
［摘
要］Ｏｒｃｅ据库是现在使用最广泛的大型数据库之一，性能的优化为大量用户所关注的焦点．文从Ｏｒａｌ数其本ａ

Oracle数据库性能优化指南说明书

Real-World Performance Training Parallel ExecutionReal-World Performance TeamParallel ExecutionSerial and Parallel Execution•Serial Execution–SQL is executed by one process–The correct solution when:•the query references a small data set•high concurrency•efficiency is important•Parallel Execution–SQL is executed by many processes working together–The correct solution when:•the query references a large data set•low concurrency•elapsed time is important•Used to reduce the execution time of queries–Multiple processes work together to use more resources on the system, such as CPU and IOParallel ExecutionBasicsQuery Coordinator (QC)The “top level” process for the parallel queryParallel Execution Server (PX)An (OS) process that operates on part of a parallel query Parallel server group The group of parallel server processes that operate on arow sourceDegree of Parallelism (DoP)The number of parallel execution servers used in eachparallel server group during parallel executionParallel ExecutionWays to set the DoP•Table Setting–Can specify a value or set to parallel default•Hint–Useful for testing but usually not appropriate for production •Alter session–Useful for testing but usually not appropriate for production •Auto DoP–The optimizer determines the DoPParallel ExecutionConfiguration Parameters•parallel_min_servers–Specifies the minimum number of px processes started for the instance•parallel_max_servers–Specifies the maximum number of px processes started for the instance •parallel_threads_per_cpu–Specifies the number of px processes per CPU—OS threads are already accounted for in CPU_COUNT, so set to 1•Parallel_degree_policy–Determines how the DoP is calculatedParallel ExecutionPARALLEL_DEGREE_POLICY Parameter•The PARALLEL_DEGREE_POLICY parameter controls how the DoP is chosen –MANUAL•The default•Uses manual DoP rules–AUTO, which enables•Auto DoP•In Memory Parallel Execution•Parallel Statement Queuing–ADAPTIVE•The same as AUTO but also enables performance feedback to determine the DoP•New in 12c–LIMITED•Just enables Auto DoP–Only used when the table parallel decoration is set to DEFAULTParallel ExecutionManual DoP•The DoP is calculated based on table or system settings–Uses the parallel decoration on the table–If the table parallel decoration is set to “default” it uses the formulaCPU_COUNT * PARALLEL_THREADS_PER_CPU * # of instances •Manual DoP–Facilitates using a consistent DoP across users, schemas, queries and tables if tables have the same settings–Also allows for inconsistent DoPs if tables and/or instances have different settingsParallel ExecutionAuto DoP•First determines if the SQL statement will run serial or parallel–Uses the PARALLEL_MIN_TIME_THRESHOLD parameter–Defaults to 10 seconds–Defaults to 1 second for DBIM–Needed for DBIM on RAC•Automatically calculates the most “efficient” DoP for a SQL statement –Does not take system workload into account–The DoP calculation is based primarily on expected IO prior to 12c •Ignores the table parallel decorationResource Management with Parallel ExecutionParallel ExecutionWays to limit the DoP•Resource Manager–The Max DoP setting limits the DoP for a consumer group •PARALLEL_DEGREE_LIMIT–This parameter limits the DoP when using Auto DoPParallel ExecutionWays to control system resources with parallel execution•parallel_adaptive_multi_user–Reduces DoP based on system load–Usually reduces DoP too much—recommend setting to FALSE•Parallel statement queuing–Creates a FIFO queue for parallel statements–Make SQL statements wait for px resources to become available before execution starts instead of allowing SQL statements to run with insufficient px resources–When all of the parallel server processes in the pool are in use, statements queueParallel ExecutionThe Basics•Parallel execution is used to reduce the execution time of queries–Multiple processes work together to use more resources on the system, such as CPU and IO•A simple configuration should be used to determine the DoP–Coordinate parallel parameters–Avoid using hints and alter session•A resource management policy is needed when using parallel execution–To keep the system under control–To ensure SQL statements are able to execute in parallelPX Workload with No Resource Management•Available PX processes defined bythe following parameters which aredefined per instance–parallel_min_servers=32–parallel_max_servers=64•By default, PX servers will beallocated for parallel SQL and if allPX servers are busy subsequent SQLexecutions will be downgradedPX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPPX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168D Running1284PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168D Running1284E Running3201PX Workload with Resource Management•parallel_min_servers andparallel_max_servers stilldefine the number of px serversavailable for execution•parallel_servers_targetdefines the pool of px serversavailable for SQL statements in thequeuePX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA8PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168D Queued12PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Running122412C Running8168D Queued12PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Running122412C Running8168D Running122412PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Running122412C Running8168D Running122412E Queued32PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Finished122412C Finished8168D Finished122412E Queued32PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Finished122412C Finished8168D Finished122412E Running326432Parallel ExecutionParallel Statement Queuing•Parallel Statement Queuing–Can be enabled separately by setting _parallel_statement_queuing=true –Can be used with Resource Manager to create multiple queues for different consumer groups–Set PARALLEL_SERVERS_TARGET based on CPU resources on the systemParallel ExecutionRecommendations•Implement a simple setup to understand what is happening in the system •Base your plan/strategy on the amount of system resources you want to make available for parallel execution•Use resource manager to specify the max DoP for consumer groups •Set tables to the highest DoP that can be used in the resource manager plan。

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一一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本
2 创建索引、收集统计信息
create index t_lx_n1 on t_lx(object_name); create index t_lx2_n1 on t_lx2(segment_name); exec dbms_stats.gather_table_stats('SYS','T_LX',cascade => true); exec dbms_stats.gather_table_stats('SYS','T_LX2',cascade => true);
九次方培训
Oracle 数据库性能优化之复杂视图优化技巧
主讲人：研发中心，马飞
目录
一二三四பைடு நூலகம்
含ROWNUM伪列的视图调优演练含分析函数的视图调优演练上机演练及答疑讨论作业：自己实际操作练习
一一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本
1. 创建示例表及初始化数据
drop table t_lx; drop table t_lx2; create table t_lx as select * from dba_objects t ; create table t_lx2 as select * from dba_segments t ; begin for i in 1..5 loop insert into t_lx select * from t_lx; insert into t_lx2 select * from t_lx2; end loop; commit; end;
一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本 3 创建复杂视图(含ROWNUM伪列) : T_LX_V
create or replace view t_lx_v as select t1.owner,t1.object_name, t1.object_type,sysdate rq , count(distinct t1.owner) cs from (select owner,object_name, object_type,rownum r# from t_lx ) t1 , (select owner,segment_type ,segment_name,rownum r# from t_lx2) t2 where t1.object_name=t2.segment_name group by t1.OWNER,t1.object_type,t1.object_NAME having count(0)>10;
一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本 13 调用改写后的视图并为视图传递条件。
二、含分析函数的视图调优演练包含分析函数的视图情况同上，大家可以参照脚本进行上机实践操作。
1
附件
一二
包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本包含分析函数的视图调优演练脚本
谢谢大家
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一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本 9 思考：如何对刚才的视图进行优化？
（1）通过查看视图执行计划发现视图无法使用OBJECT_NAME 或SEGMENT_NAME列上索引。（2）将T_LX_V视图中的查询语句增加提示符HINT也无法使用索引。（3）是否可以修改现有视中的查询语句进行优化？
一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本 5 查看视图T_LX_V执行计划
一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本 6 增加提示符HINT后无法使用索引扫描-情况一
一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本 7 增加提示符HINT后无法使用索引扫描-情况二
一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本 8 增加提示符HINT后无法使用索引扫描-情况三
一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本 10 将视图中的语句改写为以下写法可以使用索引，但是视图不灵活，每次都需要修改语句，不通用。
一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本 11 对刚才改写的视图进行修改，使之可以传递条件。
借助包来为视图传递条件，并且可以确认视图在创建时编译成功
一、包含ROWNUM伪列的视图调优演练脚本 12 对刚才改写的视图进行修改，使之可以传递条件。