ORACLE数据库优化技巧
oracle优化方法总结
![oracle优化方法总结](https://img.taocdn.com/s3/m/4c8acb98d05abe23482fb4daa58da0116c171f1b.png)
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数据库内存优化操作说明
![Oracle数据库内存优化操作说明](https://img.taocdn.com/s3/m/dc729c77a22d7375a417866fb84ae45c3b35c2c5.png)
Oracle数据库内存优化操作说明Oracle数据库内存优化是提高数据库性能的重要手段之一。
通过设置合理的内存参数,可以有效地削减IO操作,提高数据访问速度。
本文将介绍一些常见的Oracle数据库内存优化操作。
一、调整PGA参数PGA(Program Global Area)是每个数据库会话独有的内存区域,用于存储排序、哈希操作等临时数据。
调整PGA参数可以提高排序和连接操作的性能。
1. 设置PGA_AGGREGATE_TARGET参数该参数把握PGA内存的总量,一般建议设置为SGA的1/3到1/2。
可以通过以下命令设置:ALTER SYSTEM SET PGA_AGGREGATE_TARGET=XXXM;2. 调整SORT_AREA_SIZE参数该参数把握每个排序操作使用的PGA内存大小,一般建议设置为100MB到200MB。
可以通过以下命令设置:ALTER SESSION SET SORT_AREA_SIZE = XXXM;3. 调整HASH_AREA_SIZE参数第1页/共4页该参数把握每个哈希操作使用的PGA内存大小,一般建议设置为SORT_AREA_SIZE的1/2到1倍。
可以通过以下命令设置:ALTER SESSION SET HASH_AREA_SIZE = XXXM;二、调整SGA参数SGA(System Global Area)是Oracle数据库的全局共享内存区域,用于存储缓存数据、SQL执行方案等。
调整SGA参数可以提高数据访问的速度。
1. 调整SHARED_POOL_SIZE参数该参数把握缓存SQL语句的内存大小,一般建议设置为SGA的1/4到1/3。
可以通过以下命令设置:ALTER SYSTEM SET SHARED_POOL_SIZE=XXXM;2. 调整DB_CACHE_SIZE参数该参数把握数据库缓冲区的内存大小,一般建议设置为SGA的1/2到2/3。
可以通过以下命令设置:ALTER SYSTEM SET DB_CACHE_SIZE=XXXM;3. 调整LOG_BUFFER参数该参数把握数据库日志缓冲区的内存大小,一般建议设置为10MB到100MB。
Oracle数据库优化方案
![Oracle数据库优化方案](https://img.taocdn.com/s3/m/7e8d40992dc58bd63186bceb19e8b8f67d1cef10.png)
Oracle数据库优化方案早上刚坐在办公桌前,一杯咖啡还没来得及品尝,大脑就已经开始飞速运转。
十年的方案写作经验告诉我,Oracle数据库优化方案要从哪儿开始着手。
得理清楚思路,把那些纷繁复杂的想法一股脑儿倒出来。
一、需求分析优化数据库,得明白业务需求。
这就像医生看病,不了解病情,怎能对症下药?咱们得先了解业务流程,找出瓶颈所在。
比如,有些业务操作频繁,但数据查询速度慢,这就需要优化查询语句和索引。
二、硬件检查硬件是数据库的基础,就像房子的地基。
如果地基不牢,房子怎能稳固?咱们得检查一下服务器硬件配置,看看CPU、内存、硬盘等是否满足数据库运行需求。
如果硬件不够强大,升级硬件是第一步。
三、数据库参数调整数据库参数就像一个人的基因,决定着数据库的性能。
有些参数可能默认设置并不适合实际业务需求。
这时候,咱们就得调整参数,让数据库发挥出最佳性能。
1.缓存参数缓存是数据库性能的关键。
合理设置缓存大小,可以让数据在内存中快速读取,减少磁盘I/O操作。
比如,SGA、PGA等缓存参数,要根据业务需求和硬件配置进行调整。
2.线程参数线程是数据库的并行处理能力。
合理设置线程数,可以让数据库在多核CPU上发挥出更高的性能。
但线程数也不是越多越好,过多会导致上下文切换频繁,降低性能。
四、索引优化索引是数据库的加速器。
合理的索引可以让查询速度飞快,但过多或不当的索引反而会降低性能。
咱们得对索引进行优化:1.删除无效索引有时候,一些索引长时间没有使用,或者业务逻辑发生变化,这些索引就成了负担。
删除这些无效索引,可以减少数据库维护成本。
2.重建索引随着数据量的增加,索引会逐渐碎片化,影响查询性能。
定期重建索引,可以让索引保持高效。
五、查询优化查询优化是数据库优化的重头戏。
有时候,一个简单的查询语句,就能让数据库性能翻倍。
1.重写查询语句有些查询语句可能过于复杂,导致执行计划不佳。
我们可以通过重写查询语句,简化逻辑,提高查询效率。
Oracle数据库参数优化
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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。
Oracle数据库的查询优化技巧
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Oracle数据库的查询优化技巧在实际的应用中,Oracle数据库查询一直是数据库开发人员和DBA 们关注的焦点之一。
为了更加高效地使用数据库,查询优化技术变得尤为重要。
本文将介绍一些Oracle数据库查询优化的技巧。
1. 索引的使用索引是加速查询的主要手段之一。
但是,索引不是越多越好。
对于频繁更新或插入数据的表,索引会对性能产生不利影响。
因此,需要根据实际情况来选择索引。
a. 索引的选择选择能够支持特定查询的索引是至关重要的。
在选择索引之前,需要根据实际查询来确定具体需要的索引类型。
以下是一些常见的索引类型:- 唯一索引:能够保证表中的每个行都有一个唯一的索引值。
- 主键索引:能够唯一标识表中的每一行,通常用来确保数据的完整性。
- 辅助索引:用于非唯一或非主键列上的查询,这些列通常是用于过滤或排序的列。
b. 索引的设计当需要创建索引时,需要考虑创建哪些列的索引。
以下是一些常见的考虑点:- 频繁查询的列:对于经常用于查询的列,需要考虑创建索引来提升查询性能。
- 外键列:为外键列创建索引可以大大提升关联查询的性能。
- 过滤、排序和分组的列:对于这些列,也需要考虑是否需要创建索引。
2. 优化SQL语句在查询优化的过程中,SQL语句的优化也非常重要。
以下是一些优化SQL语句的技巧:a. 避免使用*查询使用*查询会查找整个表,包括可能不需要的列。
这样会增加查询的开销。
因此,在查询中最好只查询需要的列。
b. 使用合适的操作符在查询中使用适当的操作符可以提高查询的效率。
使用等于操作符时,可以使用IN操作符代替,同时可以使用BETWEEN操作符来代替大量的等于操作符。
c. 避免在WHERE子句中使用表达式在WHERE子句中使用表达式会导致全部扫描,从而降低查询性能。
3. 使用视图视图是从一个或多个表中选择数据的虚拟表。
视图可以简化复杂的查询,使查询更加容易。
使用视图的好处是可以将一些计算转移到查询之前,从而降低了查询的成本。
Oracle数据库中的查询优化技巧
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Oracle数据库中的查询优化技巧在Oracle数据库中,查询是最为常见的操作之一。
然而,查询的效率受多种因素影响,如数据量、索引、数据类型、查询语句的复杂度等。
为了提高查询效率,我们需要利用一些查询优化技巧。
本文将介绍一些常见的Oracle数据库中的查询优化技巧,从而让查询更加高效。
一、使用索引索引是提高查询效率的重要工具。
Oracle数据库支持多种索引类型,如B-Tree索引、位图索引、函数索引等。
在使用索引时,需要注意以下几点:1. 确定索引列在确定索引列时,需要考虑到查询的条件和频率。
通常选择经常被查询条件所使用的列,并且列的基数越大,使用索引的效果越好。
2. 索引列排序索引列的排序方式对查询效率影响很大。
如果查询语句中使用到的列和索引列完全一致,并且查询条件为“=”或“in”,那么使用升序索引或降序索引都可以。
但是如果查询条件中包含“>”、“>=”、“<”或“<=”等符号,就需要选择升序或降序索引来优化查询效率。
3. 索引的覆盖查询覆盖查询是指查询语句可以完全通过索引来完成,而不需要访问表的数据区域。
这种查询方式可以大大提高查询效率。
在使用索引时,需要考虑将查询语句的列列表设计成只用索引列。
如果查询语句需要访问表的数据区域,就需要适当地调整查询语句的列列表,以减少查询的负担。
二、优化查询语句1.使用EXISTS和IN子句在进行复杂查询时,可能需要使用子查询来实现。
而使用EXISTS和IN子句可以避免比较大量的数据,提高查询效率。
一般来说,使用EXISTS子句比使用IN子句要快一些。
2.避免使用“SELECT *”如果查询时只需要部分列的数据,那么就应该只查询所需的列,而不是使用“SELECT *”。
这样可以避免查询多余的数据,浪费时间和系统资源。
3.使用内联视图内联视图是指在查询语句中包含子查询,提高查询效率的一种方式。
但是,内联视图的查询语句必须先于外部查询语句执行,而在查询语句中使用过多的内联视图会导致查询效率降低。
oracle数据库sql优化方案
![oracle数据库sql优化方案](https://img.taocdn.com/s3/m/efe79e117275a417866fb84ae45c3b3566ecdd5c.png)
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。
34种Oracle性能优化的方法
![34种Oracle性能优化的方法](https://img.taocdn.com/s3/m/1bb60fe40d22590102020740be1e650e52eacf8f.png)
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。
oracle优化方法总结
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oracle优化⽅法总结分析和优化的基本步骤如下:1、如果是SQL语句的写法问题,我们可以通过在不更改业务逻辑的情况下改写SQL来加以解决;2、如果是不必要的全表扫描/排序⽽导致了⽬标SQL的性能问题,我们可以通过建⽴合适的索引(包括函数索引、位图索引等)来加以解决;3、如果是表或者索引的不良设计导致的⽬标SQL的性能问题,我们可以通过重新设计表/索引,重新组织表⾥的数据来加以解决;4、如果上述调整措施都失效,我们可以考虑⽤并⾏来缩短⽬标SQL的执⾏时间;5、如果上述调整措施、包括并⾏都失效,我们还可以在联系实际业务的基础上更改⽬标SQL的执⾏逻辑,甚⾄不执⾏⽬标SQL,这是最彻底的优化。
Oracle数据库优化的⽅法1、减少访问数据库的次数。
2、不要让数据库做得太多。
(1)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。
(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。
另外,在java代码中尽量少⽤连接符“+”连接字符串!(3)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。
(4)⽤>=替代>:⾼效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4低效: SELECT * FROM EMP WHERE 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。
(5)⽤EXISTS替代IN、⽤NOT EXISTS替代NOT 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。
Oracle数据库优化与调优
![Oracle数据库优化与调优](https://img.taocdn.com/s3/m/25c5c3df80c758f5f61fb7360b4c2e3f57272517.png)
Oracle数据库优化与调优Oracle是目前市场上应用最广泛的数据库管理系统之一,而随着业务量的不断增长和数据量的持续膨胀,如何优化和调优Oracle数据库的性能已成为企业数据管理领域必须面对的问题。
本文将就Oracle数据库的优化调优进行详细阐述,帮助读者更好地了解Oracle数据库优化与调优的方法和技巧。
一、Oracle数据库优化1.硬件优化硬件优化是Oracle数据库优化的重要方面,可以通过增加机器内存、扩展硬盘空间、提高网络速度等方式来优化硬件资源。
Oracle数据库安装时需要设置多个参数,包括内存参数、网络参数和磁盘IO参数等。
根据具体的硬件配置和业务需求,可以适当调整这些参数。
2.数据库结构优化数据库结构优化可以提高Oracle数据库的查询效率。
常见的数据库结构优化包括创建索引、分区表、视图和物化视图等。
其中,索引可以加速查询,分区表可以减少查询时间,视图和物化视图可以避免重复计算,从而提高Oracle数据库的性能。
3.SQL语句优化SQL语句优化是优化Oracle数据库性能的关键。
在设计SQL语句时,应该尽量避免使用不必要的关联查询和子查询,同时要避免使用通配符查询。
可以使用SQL Trace和Explain Plan等工具来评估SQL语句的性能,并根据评估结果进行调整。
4.Oracle性能监测和故障诊断Oracle性能监测和故障诊断是保障Oracle数据库高性能运行的保障。
Oracle Enterprise Manager和Grid Control是监测、管理和诊断Oracle 数据库的常见工具,可以监测各种Oracle数据库的性能指标、诊断故障和进行自动管理。
5.数据库升级和迁移随着业务的不断扩展,数据量也会不断增加,因此数据库升级和迁移已成为Oracle数据库运维中不可或缺的环节。
在进行数据库升级和迁移时,需要先做好充分的准备工作,包括备份数据、检查硬件和网络环境等。
同时,也需要在升级和迁移过程中,严格遵循相关安全规范,确保数据的完整性和可靠性。
常见Oracle数据库优化策略与方法
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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 sql优化常用的15种方法
![oracle sql优化常用的15种方法](https://img.taocdn.com/s3/m/96ded0d66aec0975f46527d3240c844769eaa0b1.png)
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
![oracle优化原则和方法](https://img.taocdn.com/s3/m/ecd13a5903768e9951e79b89680203d8cf2f6a57.png)
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优化原则和方法
![oracle优化原则和方法](https://img.taocdn.com/s3/m/ced79e7fbf1e650e52ea551810a6f524cdbfcb44.png)
千里之行,始于足下。
oracle优化原则和方法以下是 Oracle 数据库优化的一些常用原则和方法:1. 设计良好的数据模型:良好的数据模型可以提高查询效率和数据存储的优化。
正确地选择适当的数据类型和大小,避免数据冗余和重复,尽量避免使用过多的空值和复杂的关联查询。
2. 优化 SQL 查询语句:编写高效的 SQL 查询语句可以提高数据库的性能。
使用合适的索引,避免全表扫描和排序操作,减少连接和子查询的使用。
3. 使用合适的索引:索引是提高查询效率的重要手段。
根据查询频率和查询条件,选择合适的列作为索引,并进行适当的索引优化,例如使用覆盖索引,避免过多的索引维护等。
4. 适当分区和分表:对于大型数据库,可以考虑使用分区表或分表来提高查询和维护的效率。
根据查询频率和数据访问模式,合理划分分区和分表的范围,并使用合适的分区键或分表方式。
5. 避免过度归档:归档是 Oracle 数据库的重要特性,但过度归档会增加数据库的存储需求和维护成本。
根据实际需求和存储能力,合理设置归档策略,避免无谓的归档操作。
6. 配置适当的内存和磁盘资源:合理配置数据库的内存和磁盘资源对于提高性能非常重要。
增加 SGA(System Global Area)和 PGA(Program Global Area)的大小,以减少物理 IO 的次数;使用高速磁盘和 RAID 阵列来提高数据的存取速度。
第1页/共2页锲而不舍,金石可镂。
7. 使用合适的数据库连接方式:合理选择数据库连接方式可以提高数据库的并发性和可用性。
使用连接池和并发控制手段,避免过多的连接和死锁等问题。
8. 定期维护和监控数据库:定期进行数据库的维护和监控非常重要,包括执行备份和恢复、清理过期数据、数据库优化等操作。
监控数据库的性能和健康状况,及时发现和解决问题,保证数据库的稳定和可靠运行。
9. 使用适当的数据库调优工具:Oracle 提供了一系列的数据库调优工具和性能监控工具,可以辅助进行数据库的优化工作。
oracle优化方案
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oracle优化方案Oracle优化方案1. 引言Oracle数据库是一种常用的关系型数据库管理系统,广泛应用于企业级应用程序。
随着数据规模的增长和业务需求的提升,数据库优化成为提高系统性能和响应速度的关键要素之一。
本文将介绍一些常见的Oracle优化方案,帮助您优化数据库性能。
2. 查询优化查询是数据库最常用的操作之一,因此查询优化是数据库性能优化的重要组成部分。
2.1 创建索引索引可以加快查询的速度,特别是对于经常被查询的列。
通过使用CREATE INDEX语句可以创建索引,例如:```sqlCREATE INDEX idx_name ON table_name (column_name);```2.2 使用合适的查询语句使用合适的查询语句可以减少不必要的资源消耗。
避免使用SELECT * 来获取全部列的数据,只查询需要的字段。
另外,避免使用模糊查询(如使用LIKE ‘%value%’)和通配符查询,因为它们会导致全表扫描。
2.3 分析执行计划执行计划是Oracle数据库在查询过程中生成的优化器的一个输出结果,可以帮助我们理解查询过程中的资源消耗和性能瓶颈。
可以使用以下命令获取执行计划:```sqlEXPLAIN PLAN FOR [your_query];SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);```分析执行计划后,可以根据性能瓶颈进行优化。
3. 数据库配置优化在数据库配置的过程中,有一些参数可以调整以提高数据库的性能。
3.1 SGA设置SGA(System Global Area)是Oracle数据库中的一个关键组件,用于缓存数据和SQL 查询执行计划。
通过适当调整SGA的大小,可以提高数据库的性能。
以下是一些与SGA相关的参数:- DB_CACHE_SIZE:设置数据库缓冲区的大小,最大限度地利用内存。
- SHARED_POOL_SIZE:设置的共享池的大小,用于缓存SQL查询和执行计划。
oracle数据优化方案
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Oracle数据优化方案1. 引言Oracle是一款非常强大的关系型数据库管理系统,但在处理大量数据和复杂查询时,可能会出现性能瓶颈。
为了提高数据库的性能和效率,我们需要进行数据优化。
本文将介绍一些Oracle数据优化的方案,以帮助提高数据库的性能和响应速度。
2. 索引优化索引是提高数据库性能的关键。
通过在表中创建适当的索引,可以加快查询速度,并减少I/O开销。
以下是一些建议:•确保每个表都有主键索引。
主键索引能够快速地定位到唯一记录。
•对频繁被用于查询条件的列创建索引。
通过在经常查询的列上创建索引,可以减少全表扫描的时间,并提高查询效率。
•对于频繁的联合查询,可以创建联合索引。
联合索引能够加快多列查询的速度。
3. 数据库设计优化良好的数据库设计对于性能优化也非常重要。
以下是一些建议:•尽量避免使用多余的表连接。
如果数据模型中存在多个表连接,可能会增加查询的复杂性和开销。
在设计数据库时,应尽量将关联数据存储在一张表中。
•使用合理的数据类型和字段长度。
使用合适的数据类型和字段长度可以减小数据存储的空间占用,并提高查询效率。
•避免使用过多的触发器和约束。
触发器和约束会增加数据库操作的开销。
只有在必要的情况下使用触发器和约束。
4. SQL语句优化编写高效的SQL语句对于数据库性能优化至关重要。
以下是一些建议:•使用绑定变量。
绑定变量可以减少SQL语句的解析时间,并提高查询效率。
•避免使用通配符。
使用通配符会导致全表扫描,而非选择性的查询条件会带来不必要的性能开销。
•尽量避免使用子查询。
如果在查询中使用了子查询,会增加查询的复杂度和开销。
可以通过使用连接查询或表连接来替代子查询,以提高性能。
•使用合适的查询优化器提示。
Oracle提供了优化查询的提示,例如/*+FIRST_ROWS*/或/*+ALL_ROWS*/等,根据具体情况选择合适的提示。
5. 数据库参数优化调整数据库参数也是提高Oracle性能的重要步骤。
oracle优化方法总结
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千里之行,始于足下。
oracle优化方法总结1. 使用合适的索引:索引是提高查询效率的重要方式,应根据查询的频率和字段的选择性进行索引的创建和优化。
同时,也要注意避免过多索引的创建,以提高插入和更新操作的效率。
2. 优化SQL语句:合理地编写SQL语句可以提高查询的效率。
例如,使用JOIN代替子查询、避免使用不必要的DISTINCT、避免不必要的OR条件等等。
3. 使用合适的存储结构:Oracle提供了多种存储结构,如表空间、分区表等。
根据具体的应用场景选择合适的存储结构,可以提高数据的存取效率。
4. 合理地设置参数:Oracle提供了多个参数可以配置数据库的行为,如缓冲区大小、并行度等。
根据具体的应用需求和硬件配置,合理地设置这些参数可以提高数据库的性能。
5. 监控和调优:通过监控数据库的性能指标,如查询响应时间、硬盘利用率等,可以及时发现性能瓶颈并进行优化。
使用Oracle提供的工具,如AWR、ASH等,可以帮助识别和解决性能问题。
6. 分析和优化查询计划:Oracle使用查询计划来执行查询,通过分析和优化查询计划,可以提高查询的效率。
可通过使用explain plan命令、SQL Tuning Advisor等工具来分析查询计划,并根据情况进行优化。
7. 数据库的归档和归档恢复:对于重要的数据,进行定期的归档和归档恢复可以提高数据库的稳定性和可靠性。
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8. 控制并发操作:并发操作可能导致数据库出现锁等性能问题。
通过使用事务、锁机制、并发控制等方法,可以有效地控制并发操作,提高数据库的性能。
9. 合理地划分表空间和分区:根据应用的数据特点和访问模式,合理地划分表空间和分区,可以提高数据的存取效率。
10. 定期维护数据库:定期进行数据库的维护工作,如数据清理、索引重建、统计信息收集等,可以保持数据库的性能和稳定性。
oracle优化方案
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千里之行,始于足下。
oracle优化方案有很多方法可以优化Oracle数据库性能,以下是一些常用的优化方案:1. 确保适当的数据库设计:良好的数据库设计是优化性能的基础。
这包括正确的表结构设计、索引的创建和维护以及适当的数据类型选择等。
2. 优化SQL查询语句:优化SQL查询是提高数据库性能的关键。
可以通过分析查询计划、重写复杂查询、减少不必要的连接和子查询等方式来优化查询语句。
3. 创建适当的索引:索引是加速查询的关键。
确保创建适当的索引,可以大大提高查询性能。
可以根据查询频率和字段选择性等因素来选择创建索引的字段。
4. 定期收集统计信息:Oracle提供了收集统计信息的工具,用于优化查询计划的生成。
定期收集统计信息可以帮助Oracle优化器生成更优的查询计划。
5. 合理配置Oracle参数:Oracle的许多参数可以配置,以提高性能。
例如,可以调整内存参数和并发连接参数来提高性能。
6. 使用合适的存储布局:合适的存储布局可以最大限度地减少磁盘I/O操作,提高性能。
使用适当大小的数据块、合理的表空间和分区等可以优化数据库的存储布局。
7. 定期优化数据库物理结构:随着数据库使用的增加,物理结构可能会出现碎片化。
通过定期的重建和重组可以消除碎片,恢复数据库性能。
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8. 使用合理的并发控制:并发控制是数据库系统中重要的一部分。
使用适当的并发控制策略可以避免数据冲突和死锁,提高性能。
9. 使用缓存和缓存技术:Oracle提供了缓存和缓存技术来提高性能。
可以使用数据库缓存和应用程序级缓存等来减少磁盘I/O操作和网络开销。
10. 使用分布式数据库:如果数据库负载过重,可以考虑使用分布式数据库来分摊负载,提高性能。
以上是一些常用的Oracle优化方案,具体的优化方案需要根据实际情况进行选择和调整。
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ORACLE优化常用技巧多表查询优化注:这里提供的是编程时SQL语句的执行性能的优化,而不是后台数据库的优化。
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:我们发现,单表数据的统计比多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒,但是2张表联合统计就可能要几十表了.这是因为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两个条件: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;重点关注1:选择最有效率的表名顺序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LOCA TION表和CA TEGORY表的交集.SELECT *FROM LOCA TION L ,CA TEGORY C,EMP EWHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000AND E.CA T_NO = C.CA T_NOAND E.LOCN = L.LOCN将比下列SQL更有效率SELECT *FROM EMP E ,LOCA TION L ,CA TEGORY CWHERE E.CA T_NO = C.CA T_NOAND E.LOCN = L.LOCNAND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000重点关注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.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’;重点关注3: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.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);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.重点关注4: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 EMP WHERE DEPT_NO = 0020 AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;SELECT COUNT(*),SUM(SAL) FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0030 AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;SELECT COUNT(*),SUM(SAL) FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0020 AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;SELECT COUNT(*),SUM(SAL) FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0030 AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;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%’;SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT,COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COU NT,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.重点关注5: 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 E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);重点关注6: 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TRUNCA TE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.注:TRUNCA TE只在删除全表适用,TRUNCA TE是DDL不是DML重点关注7: 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注: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重点关注8: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_NAME FROM TABLESWHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAMEFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)AND DB_VER= ( SELECT DB_VERFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)高效SELECT TAB_NAME FROM 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_CA T = (SELECT MAX(CA TEGORY) FROM EMP_CA TEGORIES), 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(CA TEGORY) , MAX(SAL_RANGE)FROM EMP_CA TEGORIES)WHERE EMP_DEPT = 0020;重点关注9: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 ‘X’FROM DEPTWHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNOAND LOC = ‘MELB’)重点关注10: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_CA T(+) = ‘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_CA T = ‘A’);当然,最高效率的方法是有表关联.直接两表关系对联的速度是最快的!重点关注11: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)重点关注12: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 LOCA TION GROUP BY REGION HA VING REGION != ‘SYDNEY’AND REGION != ‘PERTH’--高效SELECT REGION,A VG(LOG_SIZE) FROM LOCA TION WHERE REGION != ‘SYDNEY’AND REGION != ‘PERTH’GROUP BY REGION重点关注13: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--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);--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.重点关注14: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 RA W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 , UPDA TE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注:定期的重构索引是有必要的.重点关注15: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 DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;--高效:SELE CT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;重点关注16:用>=替代>(再次重申重点关注)--如果DEPTNO上有一个索引--高效:SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4--低效:SELECT * FROM EMP WHERE 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.重点关注17: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;。