如何对Oracle sql 进行性能优化的调整

Posted 2023-04-07

在SQL查询中，为了提高查询的效率，我们常常采取一些措施对查询语句进行SQL性能优化。本文我们总结了一些优化措施，接下来我们就一一介绍。
1.查询的模糊匹配
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。
解决办法:
其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。改进方法如下：
a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。
b、直接修改后台——根据输入条件，先查出符合条件的供应商，并把相关记录保存在一个临时表里头，然后再用临时表去做复杂关联。
2.索引问题
在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为在设计表时，没去定义索引，而开发初期，由于表记录很少，索引创建与否，可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境，随着时间的推移，表记录越来越多。这时缺少索引，对性能的影响便会越来越大了。
法则：不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:
避免对索引字段进行计算操作
避免在索引字段上使用not，<>，!=
避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避免在索引列上出现数据类型转换
避免在索引字段上使用函数
避免建立索引的列中使用空值
3.复杂操作
部分UPDATE、SELECT 语句 写得很复杂（经常嵌套多级子查询）——可以考虑适当拆成几步，先生成一些临时数据表，再进行关联操作。
4.update
同一个表的修改在一个过程里出现好几十次，如：

update table1 set col1=... where col2=...; update table1 set col1=... where col2=... ...

这类脚本其实可以很简单就整合在一个UPDATE语句来完成（前些时候在协助xxx项目做性能问题分析时就发现存在这种情况）
5.在可以使用UNION ALL的语句里，使用了UNION
UNION 因为会将各查询子集的记录做比较，故比起UNION ALL ，通常速度都会慢上许多。一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话，务必使用UNION ALL。还有一种情况大家可能会忽略掉，就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录，但由于脚本的特殊性，不可能存在重复记录，这时便应该使用 UNION ALL，如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况，见，由于语句的特殊性，在这个脚本中几个子集的记录绝对不可能重复，故可以改用UNION ALL）。
6.在WHERE 语句中，尽量避免对索引字段进行计算操作
这个常识相信绝大部分开发人员都应该知道，但仍有不少人这么使用，我想其中一个最主要的原因可能是为了编写写简单而损害了性能，那就不可取了。9月份在对XX系统做性能分析时发现，有大量的后台程序存在类似用法，如：where trunc(create_date)=trunc(:date1)，虽然已对create_date 字段建了索引，但由于加了TRUNC，使得索引无法用上。此处正确的写法应该是where create_date>=trunc(:date1) and create_date< pre=""><>或者是where create_date between trunc(:date1) and trunc(:date1)+1-1/(24*60*60)。
注意：因between 的范围是个闭区间（greater than or equal to low value and less than or equal to high value.），故严格意义上应该再减去一个趋于0的小数，这里暂且设置成减去1秒（1/(24*60*60)），如果不要求这么精确的话，可以略掉这步。
7.对Where 语句的法则
7.1 避免在WHERE子句中使用in，not in，or 或者having。
可以使用 exist 和not exist代替in和not in。
可以使用表链接代替 exist。Having可以用where代替，如果无法代替可以分两步处理。
例子

SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME NOT IN (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)
优化

SELECT * FROM ORDERS WHERE CUSTOMER_NAME not exist (SELECT CUSTOMER_NAME FROM CUSTOMER)

7.2 不要以字符格式声明数字，要以数字格式声明字符值。（日期同样）否则会使索引无效，产生全表扫描。
例子使用：
SELECT emp.ename, emp.job FROM emp WHERE emp.empno = 7369;
--不要使用：
SELECT emp.ename, emp.job FROM emp WHERE emp.empno = '7369'
8.对Select语句的法则
在应用程序、包和过程中限制使用select * from table这种方式。看下面例子
--使用
SELECT empno,ename,category FROM emp WHERE empno = '7369'
--而不要使用
SELECT * FROM emp WHERE empno = '7369'
9. 排序
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。
10.临时表
慎重使用临时表可以极大的提高系统性能。
关于SQL性能优化的知识就介绍到这里了 参考技术A 在SQL查询中，为了提高查询的效率，我们常常采取一些措施对查询语句进行SQL性能优化。本文我们总结了一些优化措施，接下来我们就一一介绍。
1.查询的模糊匹配
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用。
解决办法:
其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。改进方法如下：
a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。
b、直接修改后台——根据输入条件，先查出符合条件的供应商，并把相关记录保存在一个临时表里头，然后再用临时表去做复杂关联。
2.索引问题
在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为在设计表时，没去定义索引，而开发初期，由于表记录很少，索引创建与否，可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境，随着时间的推移，表记录越来越多。这时缺少索引，对性能的影响便会越来越大了。
法则：不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:
避免对索引字段进行计算操作
避免在索引字段上使用not，<>，!=
避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避免在索引列上出现数据类型转换
避免在索引字段上使用函数
避免建立索引的列中使用空值
3.复杂操作
部分UPDATE、SELECT 语句 写得很复杂（经常嵌套多级子查询）——可以考虑适当拆成几步，先生成一些临时数据表，再进行关联操作。
4.update
同一个表的修改在一个过程里出现好几十次，如：

update table1 set col1=... where col2=...; update table1 set col1=... where col2=... ...

这类脚本其实可以很简单就整合在一个UPDATE语句来完成（前些时候在协助xxx项目做性能问题分析时就发现存在这种情况）
5.在可以使用UNION ALL的语句里，使用了UNION
UNION 因为会将各查询子集的记录做比较，故比起UNION ALL ，通常速度都会慢上许多。一般来说，如果使用UNION ALL能满足要求的话，务必使用UNION ALL。还有一种情况大家可能会忽略掉，就是虽然要求几个子集的并集需要过滤掉重复记录，但由于脚本的特殊性，不可能存在重复记录，这时便应该使用 UNION ALL，如xx模块的某个查询程序就曾经存在这种情况，见，由于语句的特殊性，在这个脚本中几个子集的记录绝对不可能重复，故可以改用UNION ALL）。
6.在WHERE 语句中，尽量避免对索引字段进行计算操作
这个常识相信绝大部分开发人员都应该知道，但仍有不少人这么使用，我想其中一个最主要的原因可能是为了编写写简单而损害了性能，那就不可取了。9月份在对XX系统做性能分析时发现，有大量的后台程序存在类似用法，如：where trunc(create_date)=trunc(:date1)，虽然已对create_date 字段建了索引，但由于加了TRUNC，使得索引无法用上。此处正确的写法应该是where create_date>=trunc(:date1) and create_date< pre=""><>或者是where create_date between trunc(:date1) and trunc(:date1)+1-1/(24*60*60)。
注意：因between 的范围是个闭区间（greater than or equal to low value and less than or equal to high value.），故严格意义上应该再减去一个趋于0的小数，这里暂且设置成减去1秒（1/(24*60*60)），如果不要求这么精确的话，可以略掉这步。

Oracle SQL 性能优化技巧

Select语句完整的执行顺序：

SQL Select语句完整的执行顺序：

1、 from子句组装来自不同数据源的数据； 2、where子句基于指定的条件对记录行进行筛选； 3、group by子句将数据划分为多个分组； 4、使用聚集函数进行计算； 5、使用having子句筛选分组； 6、计算所有的表达式； 7、 使用order by对结果集进行排序

 

性能优化技巧

Oracle SQL 性能优化技巧

1.选用适合的ORACLE优化器      ORACLE的优化器共有3种

     A、RULE (基于规则) b、COST (基于成本) c、CHOOSE (选择性)

     设置缺省的优化器，可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明，如RULE，COST，CHOOSE，ALL_ROWS，FIRST_ROWS 。你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖。

     为了使用基于成本的优化器(CBO， Cost-Based Optimizer) ， 你必须经常运行analyze 命令，以增加数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性。

     如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE)，那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关。如果table已经被analyze过， 优化器模式将自动成为CBO ， 反之，数据库将采用RULE形式的优化器。

在缺省情况下，ORACLE采用CHOOSE优化器，为了避免那些不必要的全表扫描(full table scan) ，你必须尽量避免使用CHOOSE优化器，而直接采用基于规则或者基于成本的优化器。

2.访问Table的方式      ORACLE 采用两种访问表中记录的方式：      A、 全表扫描           全表扫描就是顺序地访问表中每条记录。ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描。      B、 通过ROWID访问表           你可以采用基于ROWID的访问方式情况，提高访问表的效率， ROWID包含了表中记录的物理位置信息。ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系。通常索引提供了 快速访问ROWID的方法，因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高。

3.共享SQL语句      为了不重复解析相同的SQL语句，在第一次解析之后，ORACLE将SQL语句存放在内存中。这块位于系统全局区域SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)中的内存可以被所有的数据库用户共享。因此，当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时，如果它和之前的执行过的语句完全相同， ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径。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。

     可惜的是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)。

     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。

     共享的语句必须满足三个条件：

     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。

     B、 两个语句所指的对象必须完全相同：

     C、两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables)。

4.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，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。

     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。

5.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。

6.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。

7.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。

8.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。

9.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)

10.删除重复记录

11.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。

12.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。

13.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)

14.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。

15.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。

16.通过内部函数提高SQL效率。

17.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。

18.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。

19.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。

20.用表连接替换EXISTS      通常来说 ，采用表连接的方式比EXISTS更有效率

21.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