Oracle Sql效率优化

Posted 2021-04-30 西厢网

（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(INSERTION 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：

DELETEFROMEMP EWHEREE.ROWID >

(SELECT MIN(X.ROWID) FROMEMP XWHEREX.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。(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。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是 WHERE 可以使用 RUSHMORE 技术，而 HAVING 就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，WHERE 的作用时间是在计算之前就完成的，而HAVING 就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，ON 比 WHERE 更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由 WHERE 进行过滤，然后再计算，计算完后再由 HAVING 进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里。

 

（12） 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：

SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME, DB_VER) =

(SELECT TAB_NAME, DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)

 

（13） 通过内部函数提高 SQL 效率

复杂的 SQL 往往牺牲了执行效率，能够掌握运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的。

 

（14） 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。

 

（15） 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。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。

高效：

SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND

EXISTS (SELECT 'X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = 'MELB') 

SELECT PAY_NO, PROJECT_NAME FROM A, B

WHERE A.PAY_NO = B.PAY_NO(+) AND B.PAY_NO IS NULL AND B.VALUE >= 12000。

低效：

SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO  IN (SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = 'MELB')；

SELECT PAY_NO, PROJECT_NAME FROM A WHERE A.PAY_NO NOT IN (SELECT PAY_NO FROM B WHERE VALUE >= 120000)

 

（16） 识别“低效执行”的 SQL 语句

虽然目前各种关于 SQL 优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的 SQL 工具来解决问题始终是一个最好的方法：

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。另一个使用索引的好处是，它提供了主键(PK) 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。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。定期的重构索引是有必要的——ALTER INDEX REBUILD。

 

（18） 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，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。

高效:

SELECT DEPT_NO, DEPT_NAME FROM DEPT D

WHERE EXISTS (SELECT 'X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO)

低效:

SELECT DISTINCT DEPT_NO, DEPT_NAME FROM DEPT D, EMP E  WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO。

 

（19） 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。

 

（20） 在 JAVA 代码中尽量少用连接符’＋’连接字符串！(注：JAVA 中的 String 类为 final)

 

（21） 避免在索引列上使用 NOT

通常，我们要避免在索引列上使用 NOT，NOT 会产生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。

 

（22） 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。

高效:

SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12

低效：

SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000

（23） 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。

（24） 用 UNION 替换 OR (适用于索引列)

通常情况下，用 UNION 替换 WHERE 子句中的 OR 将会起到较好的效果。对索引列使用 OR 将造成全表扫描。注意，以上规则只针对多个索引列有效。如果有 Column 没有被索引，查询效率可能会因为你没有选择 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'

如果你坚持要用 OR，那就需要返回记录最少的索引列写在最前面。

 

（25） 用 IN 来替换 OR

这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在 ORACLE 8i 下，两者的执行路径似乎是相同的。

高效：

SELECT … FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10, 20, 30)

低效:

SELECT … FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 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为空的列，ORACLE 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。

高效(索引有效):

SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >= 0

低效(索引失效):

SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL

 

（27） 总是使用索引的第一个列

如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(LEADING COLUMN)被 WHERE 子句引用时,优化器才

会选择使用该索引。这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时，优化器使用了全表扫描而忽略了索引。

 

（28） 用 UNION-ALL 替换 UNION (如果有可能的话)

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。如果用 UNION ALL 替代 UNION，这样排序就不是必要了。效率就会因此得到提高。需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录，因此各位还是要从业务需求分析使用 UNION ALL 的可行性。 UNION 将对结果集合排序，这个操作会使用到 SORT_AREA_SIZE 这块内存，对于这块内存的优化也是相当重要的。

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'

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'

 

（29） 用 WHERE 替代 ORDER BY

ORDER BY 子句只在以下两种严格的条件下使用索引。

(a) ORDER BY 中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序。

(b) ORDER BY 中所有的列必须定义为非空。

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

高效(使用索引):

SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE >= 0

低效(索引不被使用):

SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE

 

（30） 避免改变索引列的类型

当比较不同数据类型的数据时，ORACLE 自动对列进行简单的类型转换。假设 EMPNO 是一个数值类型的

索引列：

SELECT … FROM EMP WHEREEMPNO = '123'

实际上，经过 ORACLE 类型转换， 语句转化为:

SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER('123')

幸运的是，类型转换没有发生在索引列上，索引的用途没有被改变。

现在，假设 EMP_TYPE 是一个字符类型的索引列：

SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123

 

这个语句被ORACLE转换为:

SELECT … FROM EMP WHERE TO_NUMBER(EMP_TYPE) = 123

因为内部发生的类型转换，这个索引将不会被用到！为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换，最好

把类型转换用显式表现出来。注意当字符和数值比较时，ORACLE会优先转换数值类型到字符类型。

（31）需要当心的WHERE子句

某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引。这里有一些例子：

(1) ’!=’ 将不使用索引。记住，索引只能告诉你什么存在于表中，而不能告诉你什么不存在于表中。

(2) ’||’是字符连接函数，就像其他函数那样，停用了索引。

(3) ’+’是数学函数，就像其他数学函数那样，停用了索引。

(4) 相同的索引列不能互相比较，这将会启用全表扫描。

（32）使用索引也不一定更快

a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数，使用索引将没有显著的效率提高。

b. 在特定情况下，使用索引也许会比全表扫描慢，但这是同一个数量级上的区别。而通常情况下，使用

索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍！

（33）避免使用耗费资源的操作

带有DISTINCT，UNION，MINUS，INTERSECT，ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎执行耗费资源

的排序(SORT)功能。DISTINCT 需要一次排序操作，而其他的至少需要执行两次排序。通常，带有UNION，

MINUS，INTERSECT 的SQL 语句都可以用其他方式重写。如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE 调配得好，

使用UNION，MINUS，INTERSECT也是可以考虑的，毕竟它们的可读性很强。

（34）优化GROUP BY

提高GROUP BY 语句的效率，可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。下面两个查询返回相

同结果但第二个明显就快了许多。

高效:

SELECT JOB, AVG(SAL)

FROM EMP WHERE JOB = 'PRESIDENT'

OR JOB = 'MANAGER' GROUP JOB

低效:

SELECT JOB, AVG(SAL)

FROM EMP GROUP JOB

HAVING JOB = 'PRESIDENT' OR JOB = 'MANAGER'

（35）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。