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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 ( 因為使用了 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 ：
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 , 需求也會因為 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
（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，因為 on 是先把不符合條件的記錄過濾后才進(jìn)行統(tǒng)計，它就可以減少中間運算要處理的數(shù)據(jù)，按理說應(yīng)該速度是最快的， where 也應(yīng)該比 having 快點的，因為它過濾數(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)計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算字段，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算的字段，就表示在沒計算之前，這個字段的值是不確定的，根據(jù)上篇寫的工作流程， where 的作用時間是在計算之前就完成的，而 having 就是在計算后才起作用的，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，然后再計算，計算完后再由 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 . 能夠掌握上面的運用函數(shù)解決問題的方法在實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 ( 因為它對子查詢中的表執(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 . 因為索引需要額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 , 因為 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 ；因為 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 , 查詢效率可能會因為你沒有選擇 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，但是實際的執(zhí)行效果還須檢驗，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 ! 因為空值不存在于索引列中 , 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
因為內(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