oracle数据库优化

1.不用“<>”或者“!=”操作符。对不等于操作符的处理会造成全表扫描，可以用“<” or “>”代替

不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描。推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，

如： 1）a<>0 改为 a>0 or a<0

        2）a<>’’ 改为 a>’’

2. 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.

3.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.

4.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

5.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；

6.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

7.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.DECODE(input_value,value,result[,value,result…][,default_result]);

9.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);

10.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)

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.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.

13.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.

例子：

（高效）SELECT * FROM  EMP (基础表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  EXISTS (SELECT ‘X'  FROM DEPT  WHERE  DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO  AND  LOC = ‘MELB')

(低效)SELECT  * FROM  EMP (基础表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  DEPTNO IN(SELECT DEPTNO  FROM  DEPT  WHERE  LOC = ‘MELB')

13.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

 

14.避免在索引列上使用NOT

 

我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生和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.

 

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:

SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

 

16.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.

 

17.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.

 

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;

 

18.索引的弊端

 

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!

 

19.可能引起全表扫描的操作

在索引列上使用NOT或者“<>”

对索引列使用函数或者计算

NOT IN操作

通配符位于查询字符串的第一个字符

IS NULL或者IS NOT NULL

多列索引，但它的第一个列并没有被Where子句引用