oracle查詢效率(一)

ORACLE的解析器按照從右至左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎資料表 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最少的表作為基礎資料表。如果有3個以上的表串連查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎資料表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表. （2）      WHERE子句中的串連順序．： ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的串連必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數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'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢資料字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間 （4）      減少訪問資料庫的次數： ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變數 , 讀資料區塊等； （5）      在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設定ARRAYSIZE參數, 可以增加每次資料庫訪問的檢索資料量 ,建議值為200 （6）      使用DECODE(In Oracle/PLSQL, the decode function has the functionality of an IF-THEN-ELSE statement)函數來減少處理時間： 使用DECODE函數可以避免重複掃描相同記錄或重複串連相同的表. （7）      整合簡單,無關聯的資料庫訪問： 如果你有幾個簡單的資料庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關係) （8）      重複資料刪除記錄： 最高效的重複資料刪除記錄方法 ( 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： 當刪除表中的記錄時,在通常情況下, 復原段(rollback segments ) 用來存放可以被恢複的資訊. 如果你沒有COMMIT事務,ORACLE會將資料恢複到刪除之前的狀態(準確地說是恢複到執行刪除命令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 復原段不再存放任何可被恢複的資訊.當命令運行後,資料不能被恢複.因此很少的資源被調用,執行時間也會很短. (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,在程式中盡量多使用COMMIT, 這樣程式的效能得到提高,需求也會因為COMMIT所釋放的資源而減少: COMMIT所釋放的資源: a. 復原段上用於恢複資料的資訊. b. 被程式語句獲得的鎖 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後才對結果集進行過濾. 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是最先執行，where次之，having最後，因為on是先把不合格記錄過濾後才進行統計，它就可以減少中間運算要處理的資料，按理說應該速度是最快的，where也應該比having快點的，因為它過濾資料後才進行sum，在兩個表聯結時才用on的，所以在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。在這單表查詢統計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算欄位，那它們的結果是一樣的，只是where可以使用rushmore技術，而having就不能，在速度上後者要慢如果要涉及到計算的欄位，就表示在沒計算之前，這個欄位的值是不確定的，根據上篇寫的工作流程，where的作用時間是在計算之前就完成的，而having就是在計算後才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結果會不同。在多表聯結查詢時，on比where更早起作用。系統首先根據各個表之間的聯結條件，把多個表合成一個暫存資料表後，再由where進行過濾，然後再計算，計算完後再由having進行過濾。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該在什麼時候起作用，然後再決定放在那裡 （12） 減少對錶的查詢： 在含有子查詢的SQL語句中,要特別注意減少對錶的查詢.例子：      SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604) （13） 通過內建函式提高SQL效率.： 複雜的SQL往往犧牲了執行效率. 能夠掌握上面的運用函數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)： 當在SQL語句中串連多個表時, 請使用表的別名並把別名首碼於每個Column上.這樣一來,就可以減少解析的時間並減少那些由Column歧義引起的語法錯誤. （15） 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN： 在許多基於基礎資料表的查詢中,為了滿足一個條件,往往需要對另一個表進行聯結.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子句將執行一個內部的排序和合并. 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行了一個全表遍曆). 為了避免使用NOT IN ,我們可以把它改寫成外串連(Outer Joins)或NOT EXISTS. 例子： （高效）SELECT * FROM EMP (基礎資料表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB') (低效)SELECT * FROM EMP (基礎資料表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB') （16） 識別'低效執行'的SQL語句： 雖然目前各種關於SQL最佳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,用來提高檢索資料的效率，ORACLE使用了一個複雜的自平衡B-tree結構. 通常,通過索引查詢資料比全表掃描要快. 當ORACLE找出執行查詢和Update語句的最佳路徑時, ORACLE最佳化器將使用索引. 同樣在連接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資料類型, 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. 當然,你也會發現, 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. 索引需要空間來儲存,也需要定期維護, 每當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 次的磁碟I/O . 因為索引需要額外的儲存空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢.。週期性重構索引是有必要的.： ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME> （18） 用EXISTS替換DISTINCT： 當提交一個包含一對多表資訊(比如部門表和僱員表)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核心模組將在子查詢的條件一旦滿足後,立刻返回結果. 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，把小寫字母轉換成大寫的再執行 （20） 在java代碼中盡量少用串連符“＋”連接字串！