??????? 我們要做到不但會寫SQL,還要做到寫出性能優(yōu)良的SQL,以下為筆者學(xué)習(xí)、摘錄、并匯總部分資料與大家分享！
（1）?????
選擇最有效率的表名順序
(
只在基于規(guī)則的優(yōu)化器中有效
)
：
ORACLE
的解析器按照從右到左的順序處理
FROM
子句中的表名，
FROM
子句中寫在最后的表
(
基礎(chǔ)表
driving table)
將被最先處理，在
FROM
子句中包含多個表的情況下
,
你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎(chǔ)表。如果有
3
個以上的表連接查詢
,
那就需要選擇交叉表
(intersection table)
作為基礎(chǔ)表
,
交叉表是指那個被其他表所引用的表
.
（2）?????
WHERE
子句中的連接順序．：
ORACLE
采用自下而上的順序解析
WHERE
子句
,
根據(jù)這個原理
,
表之間的連接必須寫在其他
WHERE
條件之前
,
那些可以過濾掉最大數(shù)量記錄的條件必須寫在
WHERE
子句的末尾
.
（3）?????
SELECT
子句中避免使用
‘ * ‘
：
ORACLE
在解析的過程中
,
會將
'*'
依次轉(zhuǎn)換成所有的列名
,
這個工作是通過查詢數(shù)據(jù)字典完成的
,
這意味著將耗費(fèi)更多的時間
（4）?????
減少訪問數(shù)據(jù)庫的次數(shù)：
ORACLE
在內(nèi)部執(zhí)行了許多工作
:
解析
SQL
語句
,
估算索引的利用率
,
綁定變量
,
讀數(shù)據(jù)塊等；
（5）?????
在
SQL*Plus , SQL*Forms
和
Pro*C
中重新設(shè)置
ARRAYSIZE
參數(shù)
,
可以增加每次數(shù)據(jù)庫訪問的檢索數(shù)據(jù)量
,
建議值為
200
（6）?????
使用
DECODE
函數(shù)來減少處理時間：
使用
DECODE
函數(shù)可以避免重復(fù)掃描相同記錄或重復(fù)連接相同的表
.
（7）?????
整合簡單
,
無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫訪問：
如果你有幾個簡單的數(shù)據(jù)庫查詢語句
,
你可以把它們整合到一個查詢中
(
即使它們之間沒有關(guān)系
)
（8）?????
刪除重復(fù)記錄
：
最高效的刪除重復(fù)記錄方法
(
因?yàn)槭褂昧?/span>
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
：
當(dāng)刪除表中的記錄時
,
在通常情況下
,
回滾段
(rollback segments )
用來存放可以被恢復(fù)的信息
.
如果你沒有
COMMIT
事務(wù)
,ORACLE
會將數(shù)據(jù)恢復(fù)到刪除之前的狀態(tài)
(
準(zhǔn)確地說是
恢復(fù)到執(zhí)行刪除命令之前的狀況
)
而當(dāng)運(yùn)用
TRUNCATE
時
,
回滾段不再存放任何可被恢復(fù)的信息
.
當(dāng)命令運(yùn)行后
,
數(shù)據(jù)不能被恢復(fù)
.
因此很少的資源被調(diào)用
,
執(zhí)行時間也會很短
. (
譯者按
: TRUNCATE
只在刪除全表適用
,TRUNCATE
是
DDL
不是
DML)
（10）?
盡量多使用
COMMIT
：
只要有可能
,
在程序中盡量多使用
COMMIT,
這樣程序的性能得到提高
,
需求也會因?yàn)?/span>
COMMIT
所釋放的資源而減少
:
COMMIT
所釋放的資源
:
a.
回滾段上用于恢復(fù)數(shù)據(jù)的信息
.
b.
被程序語句獲得的鎖
c. redo log buffer
中的空間
d. ORACLE
為管理上述
3
種資源中的內(nèi)部花費(fèi)
（11）?
用
Where
子句替換
HAVING
子句：
避免使用
HAVING
子句
, HAVING
只會在檢索出所有記錄之后才對結(jié)果集進(jìn)行過濾
.
這個處理需要排序
,
總計(jì)等操作
.
如果能通過
WHERE
子句限制記錄的數(shù)目
,
那就能減少這方面的開銷
.
(
非
oracle
中
)
on
、
where
、
having
這三個都可以加條件的子句中，
on
是最先執(zhí)行，
where
次之，
having
最后，因?yàn)?/span>
on
是先把不符合條件的記錄過濾后才進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，它就可以減少中間運(yùn)算要處理的數(shù)據(jù)，按理說應(yīng)該速度是最快的，
where
也應(yīng)該比
having
快點(diǎn)的，因?yàn)樗^濾數(shù)據(jù)后才進(jìn)行
sum
，在兩個表聯(lián)接時才用
on
的，所以在一個表的時候，就剩下
where
跟
having
比較了。在這單表查詢統(tǒng)計(jì)的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計(jì)算字段，那它們的結(jié)果是一樣的，只是
where
可以使用
rushmore
技術(shù)，而
having
就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到計(jì)算的字段，就表示在沒計(jì)算之前，這個字段的值是不確定的，根據(jù)上篇寫的工作流程，
where
的作用時間是在計(jì)算之前就完成的，而
having
就是在計(jì)算后才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結(jié)果會不同。在多表聯(lián)接查詢時，
on
比
where
更早起作用。系統(tǒng)首先根據(jù)各個表之間的聯(lián)接條件，把多個表合成一個臨時表后，再由
where
進(jìn)行過濾，然后再計(jì)算，計(jì)算完后再由
having
進(jìn)行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個條件應(yīng)該在什么時候起作用，然后再決定放在那里
（12）?
減少對表的查詢：
在含有子查詢的
SQL
語句中
,
要特別注意減少對表的查詢
.
例子：
????
SELECT
?TAB_NAME
FROM
TABLES
WHERE
(TAB_NAME,DB_VER) = (
SELECT
TAB_NAME,DB_VER?
FROM
?TAB_COLUMNS ?
WHERE
?VERSION = 604)
（13）?
通過內(nèi)部函數(shù)提高
SQL
效率
.
：
復(fù)雜的
SQL
往往犧牲了執(zhí)行效率
.
能夠掌握上面的運(yùn)用函數(shù)解決問題的方法在實(shí)際工作中是非常有意義的
（14）?
使用表的別名
(Alias)
：
當(dāng)在
SQL
語句中連接多個表時
,
請使用表的別名并把別名前綴于每個
Column
上
.
這樣一來
,
就可以減少解析的時間并減少那些由
Column
歧義引起的語法錯誤
.
（15）?
用
EXISTS
替代
I
N
、
用
NOT EXISTS
替代
NOT IN
：
在許多基于基礎(chǔ)表的查詢中
,
為了滿足一個條件
,
往往需要對另一個表進(jìn)行聯(lián)接
.
在這種情況下
,
使用
EXISTS(
或
NOT EXISTS)
通常將提高查詢的效率
.
在子查詢中
,NOT IN
子句將執(zhí)行一個內(nèi)部的排序和合并
.
無論在哪種情況下
,NOT IN
都是最低效的
(
因?yàn)樗鼘ψ硬樵冎械谋韴?zhí)行了一個全表遍歷
).
為了避免使用
NOT IN ,
我們可以把它改寫成外連接
(Outer Joins)
或
NOT EXISTS.
例子：
（
高效
）
SELECT
*
FROM
?EMP (
基礎(chǔ)表
) ?
WHERE
?EMPNO > 0 ?
AND
?
EXISTS
(
SELECT
‘X' ?
FROM
DEPT ?
WHERE
?DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO ?
AND
?LOC = ‘MELB')
(
低效
)
SELECT
?*
FROM
?EMP (
基礎(chǔ)表
) ?
WHERE
?EMPNO > 0 ?
AND
?DEPTNO
IN
(SELECT
DEPTNO ?
FROM
?DEPT ?
WHERE
?LOC = ‘MELB'
)
（16）?
識別
'
低效執(zhí)行
'
的
SQL
語句：
雖然目前各種關(guān)于
SQL
優(yōu)化的圖形化工具層出不窮
,
但是寫出自己的
SQL
工具來解決問題始終是一個最好的方法：
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_TEXT
FROM
?V$SQLAREA
WHERE
?EXECUTIONS>0
AND
?BUFFER_GETS > 0
AND
?(BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY ?
4
DESC
;
（17）?
用索引提高效率：
索引是表的一個概念部分
,
用來提高檢索數(shù)據(jù)的效率，
ORACLE
使用了一個復(fù)雜的自平衡
B-tree
結(jié)構(gòu)
.
通常
,
通過索引查詢數(shù)據(jù)比全表掃描要快
.
當(dāng)
ORACLE
找出執(zhí)行查詢和
Update
語句的最佳路徑時
, ORACLE
優(yōu)化器將使用索引
.
同樣在聯(lián)結(jié)多個表時使用索引也可以提高效率
.
另一個使用索引的好處是
,
它提供了主鍵
(primary key)
的唯一性驗(yàn)證
.
。那些
LONG
或
LONG RAW
數(shù)據(jù)類型
,
你可以索引幾乎所有的列
.
通常
,
在大型表中使用索引特別有效
.
當(dāng)然
,
你也會發(fā)現(xiàn)
,
在掃描小表時
,
使用索引同樣能提高效率
.
雖然使用索引能得到查詢效率的提高
,
但是我們也必須注意到它的代價
.
索引需要空間來存儲
,
也需要定期維護(hù)
,
每當(dāng)有記錄在表中增減或索引列被修改時
,
索引本身也會被修改
.
這意味著每條記錄的
INSERT , DELETE , UPDATE
將為此多付出
4 , 5
次的磁盤
I/O .
因?yàn)樗饕枰~外的存儲空間和處理
,
那些不必要的索引反而會使查詢反應(yīng)時間變慢
.
。定期的重構(gòu)索引是有必要的
.
：
ALTER
?
INDEX
<INDEXNAME>
REBUILD
<TABLESPACENAME>
（18）?
用
EXISTS
替換
DISTINCT
：
當(dāng)提交一個包含一對多表信息
(
比如部門表和雇員表
)
的查詢時
,
避免在
SELECT
子句中使用
DISTINCT.
一般可以考慮用
EXIST
替換
, EXISTS
使查詢更為迅速
,
因?yàn)?/span>
RDBMS
核心模塊將在
子查詢的條件一旦滿足后
,
立刻返回結(jié)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
)
;
（19）?
sql
語句用大寫的
；因?yàn)?/span>
oracle
總是先解析
sql
語句，把小寫的字母轉(zhuǎn)換成大寫的再執(zhí)行
（20）?
在
java
代碼中盡量少用連接符“＋”連接字符串！
（21）?
避免在索引列上使用
NOT
通常
，
我們要避免在索引列上使用
NOT, NOT
會產(chǎn)生在和在索引列上使用函數(shù)相同的
影響
.
當(dāng)
ORACLE”
遇到
”NOT,
他就會停止使用索引轉(zhuǎn)而執(zhí)行全表掃描
.
（22）?
避免在索引列上使用計(jì)算．
WHERE
子句中，如果索引列是函數(shù)的一部分．優(yōu)化器將不使用索引而使用全表掃描．
舉例
:
低效：
SELECT … FROM ?DEPT ?WHERE SAL * 12 > 25000;
高效
:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
（23）?
用
>=
替代
>
高效
:
SELECT * FROM ?EMP ?WHERE ?DEPTNO >=4
低效
:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
兩者的區(qū)別在于
,
前者
DBMS
將直接跳到第一個
DEPT
等于
4
的記錄而后者將首先定位到
DEPTNO=3
的記錄并且向前掃描到第一個
DEPT
大于
3
的記錄
.
（24）?
用
UNION
替換
OR (
適用于索引列
)
通常情況下
,
用
UNION
替換
WHERE
子句中的
OR
將會起到較好的效果
.
對索引列使用
OR
將造成全表掃描
.
注意
,
以上規(guī)則只針對多個索引列有效
.
如果有
column
沒有被索引
,
查詢效率可能會因?yàn)槟銢]有選擇
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 , REGION
FROM
LOCATION
WHERE
LOC_ID = 10
UNION
SELECT
LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM
LOCATION
WHERE
REGION = “MELBOURNE”
低效
:
SELECT
LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM
LOCATION
WHERE
LOC_ID = 10
OR
REGION = “MELBOURNE”
如果你堅(jiān)持要用
OR,
那就需要返回記錄最少的索引列寫在最前面
.
（25）?
用
IN
來替換
OR ?
這是一條簡單易記的規(guī)則，但是實(shí)際的執(zhí)行效果還須檢驗(yàn)，在
ORACLE8i
下，兩者的執(zhí)行路徑似乎是相同的．
低效
:
SELECT
….
FROM
LOCATION
WHERE
LOC_ID = 10
OR
LOC_ID = 20
OR
LOC_ID = 30
高效
SELECT
…
FROM
LOCATION
WHERE
LOC_IN ?
IN
(10,20,30);
（26）?
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為空的列，
ORACLE
將無法使用該索引
．對于單列索引，如果列包含空值，索引中將不存在此記錄
.
對于復(fù)合索引，如果每個列都為空，索引中同樣不存在此記錄
.
如果至少有一個列不為空，則記錄存在于索引中．
舉例
:
如果唯一性索引建立在表的
A
列和
B
列上
,
并且表中存在一條記錄的
A,B
值為
(123,null) , ORACLE
將不接受下一條具有相同
A,B
值（
123,null
）的記錄
(
插入
).
然而如果
所有的索引列都為空，
ORACLE
將認(rèn)為整個鍵值為空而空不等于空
.
因此你可以插入
1000
條具有相同鍵值的記錄
,
當(dāng)然它們都是空
!
因?yàn)榭罩挡淮嬖谟谒饕兄?/span>
,
所以
WHERE
子句中對索引列進(jìn)行空值比較將使
ORACLE
停用該索引
.
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;
（27）?
總是使用索引的第一個列
：
如果索引是建立在多個列上
,
只有在它的第一個列
(leading column)
被
where
子句引用時
,
優(yōu)化器才會選擇使用該索引
.
這也是一條簡單而重要的規(guī)則，當(dāng)僅引用索引的第二個列時
,
優(yōu)化器使用了全表掃描而忽略了索引
（28）?
用
UNION-ALL
替換
UNION (
如果有可能的話
)
：
當(dāng)
SQL
語句需要
UNION
兩個查詢結(jié)果集合時
,
這兩個結(jié)果集合會以
UNION-ALL
的方式被合并
,
然后在輸出最終結(jié)果前進(jìn)行排序
.
如果用
UNION ALL
替代
UNION,
這樣排序就不是必要了
.
效率就會因此得到提高
.
需要注意的是
，
UNION ALL
將重復(fù)輸出兩個結(jié)果集合中相同記錄
.
因此各位還是
要從業(yè)務(wù)需求分析使用
UNION ALL
的可行性
. UNION
將對結(jié)果集合排序
,
這個操作會使用到
SORT_AREA_SIZE
這塊內(nèi)存
.
對于這
塊內(nèi)存的優(yōu)化也是相當(dāng)重要的
.
下面的
SQL
可以用來查詢排序的消耗量
低效：
SELECT
?ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM
?DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE
TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION
SELECT
ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM
DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE
TRAN_DATE = '31-DEC-95'
高效
:
SELECT
ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM
DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION
ALL
SELECT
ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM
DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE
TRAN_DATE = '31-DEC-95'
（29）?
用
WHERE
替代
ORDER BY
：
ORDER BY
子句只在兩種嚴(yán)格的條件下使用索引
.
ORDER BY
中所有的列必須包含在相同的索引中并保持在索引中的排列順序
.
ORDER BY
中所有的列必須定義為非空
.
WHERE
子句使用的索引和
ORDER BY
子句中所使用的索引不能并列
.
例如
:
表
DEPT
包含以下列
:
DEPT_CODE PK NOT NULL
DEPT_DESC NOT NULL
DEPT_TYPE NULL
低效
: (
索引不被使用
)
SELECT
DEPT_CODE?
FROM
?DEPT ?
ORDER BY
?DEPT_TYPE
高效
: (
使用索引
)
SELECT
DEPT_CODE ?
FROM
?DEPT ?
WHERE
?DEPT_TYPE > 0
（30）?
避免改變索引列的類型
.:
當(dāng)比較不同數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)時
, ORACLE
自動對列進(jìn)行簡單的類型轉(zhuǎn)換
.
假設(shè)
EMPNO
是一個數(shù)值類型的索引列
.
SELECT
… ?
FROM
EMP ?
WHERE
?
EMPNO = ‘123'
實(shí)際上
,
經(jīng)過
ORACLE
類型轉(zhuǎn)換
,
語句轉(zhuǎn)化為
:
SELECT
… ?
FROM
EMP ?WHERE
?EMPNO = TO_NUMBER(‘123')
幸運(yùn)的是
,
類型轉(zhuǎn)換沒有發(fā)生在索引列上
,
索引的用途沒有被改變
.
現(xiàn)在
,
假設(shè)
EMP_TYPE
是一個字符類型的索引列
.
SELECT
… ?
FROM
EMP ?
WHERE
EMP_TYPE = 123
這個語句被
ORACLE
轉(zhuǎn)換為
:
SELECT
… ?
FROM
EMP ?
WHERE
TO_NUMBER(EMP_TYPE)=123
因?yàn)閮?nèi)部發(fā)生的類型轉(zhuǎn)換
,
這個索引將不會被用到
!
為了避免
ORACLE
對你的
SQL
進(jìn)行隱式的類型轉(zhuǎn)換
,
最好把類型轉(zhuǎn)換用顯式表現(xiàn)出來
.
注意當(dāng)字符和數(shù)值比較時
, ORACLE
會優(yōu)先轉(zhuǎn)換數(shù)值類型到字符類型
（31）?
需要當(dāng)心的
WHERE
子句
:
某些
SELECT
語句中的
WHERE
子句不使用索引
.
這里有一些例子
.
在下面的例子里
,
(1)
‘!='
將不使用索引
.
記住
,
索引只能告訴你什么存在于表中
,
而不能告訴你什么不存在于表中
.
(2)
‘||'
是
字符連接函數(shù)
.
就象其他函數(shù)那樣
,
停用了索引
.
(3)
‘+'
是數(shù)學(xué)函數(shù)
.
就象其他數(shù)學(xué)函數(shù)那樣
,
停用了索引
.
(4)
相同的索引列不能互相比較
,
這將會啟用全表掃描
.
（32）?
a.
如果檢索數(shù)據(jù)量超過
30%
的表中記錄數(shù)
.
使用索引將沒有顯著的效率提高
.
b.
在特定情況下
,
使用索引也許會比全表掃描慢
,
但這是同一個數(shù)量級上的區(qū)別
.
而通常情況下
,
使用索引比全表掃描要塊幾倍乃至幾千倍
!
（33）?
避免使用耗費(fèi)資源的操作
:
帶有
DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY
的
SQL
語句會啟動
SQL
引擎
執(zhí)行耗費(fèi)資源的排序
(SORT)
功能
. DISTINCT
需要一次排序操作
,
而其他的至少需要執(zhí)行兩次排序
.
通常
,
帶有
UNION, MINUS , INTERSECT
的
SQL
語句都可以用其他方式重寫
.
如果你的數(shù)據(jù)庫的
SORT_AREA_SIZE
調(diào)配得好
,
使用
UNION , MINUS, INTERSECT
也是可以考慮的
,
畢竟它們的可讀性很強(qiáng)
（34）?
優(yōu)化
GROUP BY:
提高
GROUP BY
語句的效率
,
可以通過將不需要的記錄在
GROUP BY
之前過濾掉
.
下面兩個查詢返回相同結(jié)果但第二個明顯就快了許多
.
低效
:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP
JOB
HAVING
JOB = ‘PRESIDENT'
OR
JOB = ‘MANAGER'
高效
:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT'
OR JOB = ‘MANAGER'
GROUP
JOB
?