ORACLE優化SQL語句，提高效率(1)

我們要做到不但會寫SQL，還要做到寫出效能優良的SQL語句。

　　（1）選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：

　　Oracle的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,您必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。假如有3個以上的表連線查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表。

　　（2）WHERE子句中的連線順序：

　　Oracle採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連線必須寫在其他WHERE條件之前, 那些能夠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‘*’依次轉換成任何的列名, 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, 繫結變數 , 讀資料塊等。

　　（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新配置ARRAYSIZE引數, 能夠增加每次資料庫訪問的檢索資料量 ,建議值為200。

　　（6）使用DECODE函式來減少處理時間：

　　使用DECODE函式能夠避免重複掃描相同記錄或重複連線相同的表。

　　（7）整合簡單,無關聯的資料庫訪問：

　　假如您有幾個簡單的資料庫查詢語句,您能夠把他們整合到一個查詢中(即使他們之間沒有關係)。

　　（8）刪除重複記錄：

　　最高效的刪除重複記錄方法 ( 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, 回滾段(rollback segments ) 用來存放能夠被恢復的資訊. 假如您沒有COMMIT事務,ORACLE會將資料恢復到刪除之前的狀態(準確地說是恢復到執行刪除命令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 回滾段不再存放任何可被恢復的資訊。當命令執行後,資料不能被恢復.因此很少的資源被呼叫,執行時間也會很短。（TRUNCATE只在刪除全表適用,TRUNCATE是DDL不是DML）。

　　（10）儘量多使用COMMIT：

　　只要有可能，在程式中儘量多使用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. 回滾段上用於恢復資料的資訊。

　　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 只會在檢索出任何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。假如能通過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這三個都能夠加條件的子句中，on是最先執行，where次之，having最後，因為on是先把不符合條件的記錄過濾後才進行統計，他就能夠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，因為他過濾資料後才進行sum，在兩個表聯接時才用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，假如要過濾的條件沒有涉及到要計算欄位，那他們的結果是相同的，只是where能夠使用rushmore技術，而having就不能，在速度上後者要慢假如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。在多表聯接查詢時，on比where更早起作用。系統首先根據各個表之間的聯接條件，把多個表合成一個臨時表後，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) = ( SELECTTAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)

　　（13）通過內部函式提高SQL效率：

　　複雜的SQL往往犧牲了執行效率。能夠掌控上面的運用函式解決問題的方法在實際工作中是很有意義的。

　　（14）使用表的別名(Alias)：

　　當在SQL語句中連線多個表時, 請使用表的別名並把別名字首於每個Column上。這樣一來,就能夠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接。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並。無論在哪種情況下，NOT IN都是最低效的 (因為他對子查詢中的表執行了一個全表遍歷)。為了避免使用NOT IN ，我們能夠把他改寫成外連線(Outer Joins)或NOT EXISTS。

　　例子：

　　（高效）SELECT * FROM EMP (基礎表) 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：

　　雖然現在各種關於SQL優化的影像化工具層出不窮,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;

 

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