ORACLE SQL效能最佳化系列 (二)
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oracle|效能|最佳化
4. 選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的最佳化器中有效)
ORACLE的解析器按照從右至左的順序處理FROM子句中的表名,因此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.當ORACLE處理多個表時, 會運用排序及合并的方式串連它們.首先,掃描第一個表(FROM子句中最後的那個表)並對記錄進行派序,然後掃描第二個表(FROM子句中最後第二個表),最後將所有從第二個表中檢索出的記錄與第一個表中合適記錄進行合并.
例如:
表 TAB1 16,384 條記錄
表 TAB2 1 條記錄
選擇TAB2作為基礎資料表 (最好的方法)
select count(*) from tab1,tab2 執行時間0.96秒
選擇TAB2作為基礎資料表 (不佳的方法)
select count(*) from tab2,tab1 執行時間26.09秒
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.
例如:
EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集.
SELECT *
FROM LOCATION L ,
CATEGORY C,
EMP E
WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
AND E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
將比下列SQL更有效率
SELECT *
FROM EMP E ,
LOCATION L ,
CATEGORY C
WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
5. 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.
例如:
(低效,執行時間156.3秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO);
(高效,執行時間10.6秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO)
AND SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’;
6. SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘
當你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN時,使用動態SQL列引用 ‘*’ 是一個方便的方法.不幸的是,這是一個非常低效的方法. 實際上,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.
7. 減少訪問資料庫的次數
當執行每條SQL語句時, 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 , 讀資料區塊等等. 由此可見, 減少訪問資料庫的次數 , 就能實際上減少ORACLE的工作量.
例如,
以下有三種方法可以檢索出僱員號等於0342或0291的職員.
方法1 (最低效)
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 342;
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 291;
方法2 (次低效)
DECLARE
CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS
SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = E_NO;
BEGIN
OPEN C1(342);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
…..
OPEN C1(291);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
CLOSE C1;
END;
方法3 (高效)
SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,
B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE
FROM EMP A,EMP B
WHERE A.EMP_NO = 342
AND B.EMP_NO = 291;
注意:
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
(待續)
