效能最佳化之SQL語句最佳化

一、問題的提出

在應用系統開發初期，由於開發資料庫資料比較少，對於查詢SQL語句，複雜檢視的的編寫等體會不出SQL語句各種寫法的效能優劣，但是如果將應用系統提交實際應用後，隨著資料庫中資料的增加，系統的響應速度就成為目前系統需要解決的最主要的問題之一。系統最佳化中一個很重要的方面就是SQL語句的最佳化。對於海量資料，劣質SQL語句和優質SQL語句之間的速度差別可以達到上百倍，可見對於一個系統不是簡單地能實現其功能就可，而是要寫出高質量的SQL語句，提高系統的可用性。

在多數情況下，Oracle使用索引來更快地遍歷表，最佳化器主要根據定義的索引來提高效能。但是，如果在SQL語句的where子句中寫的SQL程式碼不合理，就會造成最佳化器刪去索引而使用全表掃描，一般就這種SQL語句就是所謂的劣質SQL語句。在編寫SQL語句時我們應清楚最佳化器根據何種原則來刪除索引，這有助於寫出高效能的SQL語句。

二、SQL語句編寫注意問題

下面就某些SQL語句的where子句編寫中需要注意的問題作詳細介紹。在這些where子句中，即使某些列存在索引，但是由於編寫了劣質的SQL，系統在執行該SQL語句時也不能使用該索引，而同樣使用全表掃描，這就造成了響應速度的極大降低。

1. 運算子最佳化

(a) IN 運算子

用IN寫出來的SQL的優點是比較容易寫及清晰易懂，這比較適合現代軟體開發的風格。但是用IN的SQL效能總是比較低的，從Oracle執行的步驟來分析用IN的SQL與不用IN的SQL有以下區別：

ORACLE試圖將其轉換成多個表的連線，如果轉換不成功則先執行IN裡面的子查詢，再查詢外層的表記錄，如果轉換成功則直接採用多個表的連線方式查詢。由此可見用IN的SQL至少多了一個轉換的過程。一般的SQL都可以轉換成功，但對於含有分組統計等方面的SQL就不能轉換了。

推薦方案：在業務密集的SQL當中儘量不採用IN運算子，用EXISTS 方案代替。

(b) NOT IN運算子

此操作是強列不推薦使用的，因為它不能應用表的索引。

推薦方案：用NOT EXISTS 方案代替

(c) IS NULL 或IS NOT NULL操作（判斷欄位是否為空）

判斷欄位是否為空一般是不會應用索引的，因為索引是不索引空值的。不能用null作索引，任何包含null值的列都將不會被包含在索引中。即使索引有多列這樣的情況下，只要這些列中有一列含有null，該列就會從索引中排除。也就是說如果某列存在空值，即使對該列建索引也不會提高效能。任何在where子句中使用is null或is not null的語句最佳化器是不允許使用索引的。

推薦方案：用其它相同功能的操作運算代替，如：a is not null 改為 a>0 或a>’’等。不允許欄位為空，而用一個預設值代替空值，如申請中狀態欄位不允許為空，預設為申請。

(d) > 及 < 運算子（大於或小於運算子）

大於或小於運算子一般情況下是不用調整的，因為它有索引就會採用索引查詢，但有的情況下可以對它進行最佳化，如一個表有100萬記錄，一個數值型欄位A，30萬記錄的A=0，30萬記錄的A=1，39萬記錄的A=2，1萬記錄的A=3。那麼執行A>2與A>=3的效果就有很大的區別了，因為A>2時ORACLE會先找出為2的記錄索引再進行比較，而A>=3時ORACLE則直接找到=3的記錄索引。

(e) LIKE運算子

LIKE運算子可以應用萬用字元查詢，裡面的萬用字元組合可能達到幾乎是任意的查詢，但是如果用得不好則會產生效能上的問題，如LIKE ‘%5400%’ 這種查詢不會引用索引，而LIKE ‘X5400%’則會引用範圍索引。

一個實際例子：用YW_YHJBQK表中營業編號後面的戶標識號可來查詢營業編號 YY_BH LIKE ‘%5400%’ 這個條件會產生全表掃描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 則會利用YY_BH的索引進行兩個範圍的查詢，效能肯定大大提高。

帶萬用字元(%)的like語句：

同樣以上面的例子來看這種情況。目前的需求是這樣的，要求在職工表中查詢名字中包含cliton的人。可以採用如下的查詢SQL語句:

select * from employee where last_name like '%cliton%';

這裡由於萬用字元(%)在搜尋詞首出現，所以Oracle系統不使用last_name的索引。在很多情況下可能無法避免這種情況，但是一定要心中有底，萬用字元如此使用會降低查詢速度。然而當萬用字元出現在字串其他位置時，最佳化器就能利用索引。在下面的查詢中索引得到了使用:

select * from employee where last_name like 'c%';

(f) UNION運算子

UNION在進行錶連結後會篩選掉重複的記錄，所以在錶連結後會對所產生的結果集進行排序運算，刪除重複的記錄再返回結果。實際大部分應用中是不會產生重複的記錄，最常見的是過程表與歷史表UNION。如： 
select * from gc_dfys 
union 
select * from ls_jg_dfys 
這個SQL在執行時先取出兩個表的結果，再用排序空間進行排序刪除重複的記錄，最後返回結果集，如果表資料量大的話可能會導致用磁碟進行排序。

推薦方案：採用UNION ALL運算子替代UNION，因為UNION ALL操作只是簡單的將兩個結果合併後就返回。

select * from gc_dfys 
union all 
select * from ls_jg_dfys

(g) 聯接列

對於有聯接的列，即使最後的聯接值為一個靜態值，最佳化器是不會使用索引的。我們一起來看一個例子，假定有一個職工表(employee)，對於一個職工的姓和名分成兩列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME)，現在要查詢一個叫比爾.克林頓(Bill Cliton)的職工。

下面是一個採用聯接查詢的SQL語句：

select * from employss where first_name||''||last_name ='Beill Cliton';

上面這條語句完全可以查詢出是否有Bill Cliton這個員工，但是這裡需要注意，系統最佳化器對基於last_name建立的索引沒有使用。當採用下面這種SQL語句的編寫，Oracle系統就可以採用基於last_name建立的索引。

*** where first_name ='Beill' and last_name ='Cliton';

(h) Order by語句

ORDER BY語句決定了Oracle如何將返回的查詢結果排序。Order by語句對要排序的列沒有什麼特別的限制，也可以將函式加入列中(象聯接或者附加等)。任何在Order by語句的非索引項或者有計算表示式都將降低查詢速度。

仔細檢查order by語句以找出非索引項或者表示式，它們會降低效能。解決這個問題的辦法就是重寫order by語句以使用索引，也可以為所使用的列建立另外一個索引，同時應絕對避免在order by子句中使用表示式。

(i) NOT

我們在查詢時經常在where子句使用一些邏輯表示式，如大於、小於、等於以及不等於等等，也可以使用and(與)、or(或)以及not(非)。NOT可用來對任何邏輯運算子號取反。下面是一個NOT子句的例子:

... where not (status ='VALID')

如果要使用NOT，則應在取反的短語前面加上括號，並在短語前面加上NOT運算子。NOT運算子包含在另外一個邏輯運算子中，這就是不等於(<>)運算子。換句話說，即使不在查詢where子句中顯式地加入NOT詞，NOT仍在運算子中，見下例:

... where status <>'INVALID';

對這個查詢，可以改寫為不使用NOT：

select * from employee where salary<3000 or salary>3000;

雖然這兩種查詢的結果一樣，但是第二種查詢方案會比第一種查詢方案更快些。第二種查詢允許Oracle對salary列使用索引，而第一種查詢則不能使用索引。

2. SQL書寫的影響

(a) 同一功能同一效能不同寫法SQL的影響。

如一個SQL在A程式設計師寫的為  Select * from zl_yhjbqk

B程式設計師寫的為 Select * from dlyx.zl_yhjbqk（帶表所有者的字首）

C程式設計師寫的為 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（大寫表名）

D程式設計師寫的為 Select *  from DLYX.ZLYHJBQK（中間多了空格）

以上四個SQL在ORACLE分析整理之後產生的結果及執行的時間是一樣的，但是從ORACLE共享記憶體SGA的原理，可以得出ORACLE對每個SQL 都會對其進行一次分析，並且佔用共享記憶體，如果將SQL的字串及格式寫得完全相同，則ORACLE只會分析一次，共享記憶體也只會留下一次的分析結果，這不僅可以減少分析SQL的時間，而且可以減少共享記憶體重複的資訊，ORACLE也可以準確統計SQL的執行頻率。

(b) WHERE後面的條件順序影響

WHERE子句後面的條件順序對大資料量表的查詢會產生直接的影響。如： 
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1 
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下' 
以上兩個SQL中dy_dj（電壓等級）及xh_bz（銷戶標誌）兩個欄位都沒進行索引，所以執行的時候都是全表掃描，第一條SQL的dy_dj = '1KV以下'條件在記錄集內比率為99%，而xh_bz=1的比率只為0.5%，在進行第一條SQL的時候99%條記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，而在進行第二條SQL的時候0.5%條記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，以此可以得出第二條SQL的CPU佔用率明顯比第一條低。

(c) 查詢表順序的影響

在FROM後面的表中的列表順序會對SQL執行效能影響，在沒有索引及ORACLE沒有對錶進行統計分析的情況下，ORACLE會按表出現的順序進行連結，由此可見表的順序不對時會產生十分耗服物器資源的資料交叉。（注：如果對錶進行了統計分析，ORACLE會自動先進小表的連結，再進行大表的連結）

3. SQL語句索引的利用

(a) 對條件欄位的一些最佳化

採用函式處理的欄位不能利用索引，如：

substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，最佳化處理：hbs_bh like ‘5400%’

trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 最佳化處理：sk_rq>=trunc(sysdate) and sk_rq

進行了顯式或隱式的運算的欄位不能進行索引，如：ss_df+20>50，最佳化處理：ss_df>30

‘X’ || hbs_bh>’X5400021452’，最佳化處理：hbs_bh>’5400021542’

sk_rq+5=sysdate，最佳化處理：sk_rq=sysdate-5

hbs_bh=5401002554，最佳化處理：hbs_bh=’ 5401002554’，注：此條件對hbs_bh 進行隱式的to_number轉換，因為hbs_bh欄位是字元型。

條件內包括了多個本表的欄位運算時不能進行索引，如：

ys_df>cx_df，無法進行最佳化 
qc_bh || kh_bh=’5400250000’，最佳化處理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’250000’

4. 更多方面SQL最佳化資料分享

（1） 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,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有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, 這個工作是透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中重新設定ARRAYSIZE引數, 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函式來減少處理時間：

使用DECODE函式可以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：

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） 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 ) 用來存放可以被恢復的資訊. 如果你沒有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. (譯者按: 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. 如果能透過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是先把不符合條件的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，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字 段，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) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM  TAB_COLUMNS  WHERE  VERSION = 604)

（13） 透過內部函式提高SQL效率：

複雜的SQL往往犧牲了執行效率. 能夠掌握上面的運用函式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 (因為它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷). 為了避免使用NOT IN ,我們可以把它改寫成外連線(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,透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. 同樣在聯結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資料型別, 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.。定期的重構索引是有必要的： 
ALTER  INDEX REBUILD

（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，把小寫的字母轉換成大寫的再執行。

（20） 在java程式碼中儘量少用連線符“＋”連線字串！

（21） 避免在索引列上使用NOT，通常我們要避免在索引列上使用NOT, NOT會產生在和在索引列上使用函式相同的影響. 當ORACLE”遇到”NOT,他就會停止使用索引轉而執行全表掃描。

（22） 避免在索引列上使用計算 
WHERE子句中，如果索引列是函式的一部分．最佳化器將不使用索引而使用全表掃描．舉例: 
低效： 
SELECT … FROM  DEPT  WHERE SAL * 12 > 25000; 
高效: 
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

（23） 用>=替代> 
高效: 
SELECT * FROM  EMP  WHERE  DEPTNO >=4 
低效: 
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 
兩者的區別在於, 前者DBMS將直接跳到第一個DEPT等於4的記錄而後者將首先定位到DEPTNO=3的記錄並且向前掃描到第一個DEPT大於3的記錄。

（24） 用UNION替換OR (適用於索引列)

通常情況下, 用UNION替換WHERE子句中的OR將會起到較好的效果. 對索引列使用OR將造成全表掃描. 注意, 以上規則只針對多個索引列有效. 如果有column沒有被索引, 查詢效率可能會因為你沒有選擇OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引. 
高效: 
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION 
FROM LOCATION 
WHERE LOC_ID = 10 
UNION 
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION 
FROM LOCATION 
WHERE REGION = “MELBOURNE” 
低效: 
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION 
FROM LOCATION 
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE” 
如果你堅持要用OR, 那就需要返回記錄最少的索引列寫在最前面.

（25） 用IN來替換OR

這是一條簡單易記的規則，但是實際的執行效果還須檢驗，在ORACLE8i下，兩者的執行路徑似乎是相同的． 
低效: 
SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 
高效 
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN  IN (10,20,30);

（26） 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為空的列，ORACLE將無法使用該索引．對於單列索引，如果列包含空值，索引中將不存在此記錄. 對於複合索引，如果每個列都為空，索引中同樣不存在此記錄. 如果至少有一個列不為空，則記錄存在於索引中．舉例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 並且表中存在一條記錄的A,B值為(123,null) , ORACLE將不接受下一條具有相同A,B值（123,null）的記錄(插入). 然而如果所有的索引列都為空，ORACLE將認為整個鍵值為空而空不等於空. 因此你可以插入1000 條具有相同鍵值的記錄,當然它們都是空! 因為空值不存在於索引列中,所以WHERE子句中對索引列進行空值比較將使ORACLE停用該索引. 
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;

（27） 總是使用索引的第一個列：

如果索引是建立在多個列上, 只有在它的第一個列(leading column)被where子句引用時,最佳化器才會選擇使用該索引. 這也是一條簡單而重要的規則，當僅引用索引的第二個列時,最佳化器使用了全表掃描而忽略了索引。

（28） 用UNION-ALL 替換UNION ( 如果有可能的話)：

當SQL 語句需要UNION兩個查詢結果集合時,這兩個結果集合會以UNION-ALL的方式被合併, 然後在輸出最終結果前進行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 這樣排序就不是必要了. 效率就會因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 將重複輸出兩個結果集合中相同記錄. 因此各位還是要從業務需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 將對結果集合排序,這個操作會使用到SORT_AREA_SIZE這塊記憶體. 對於這塊記憶體的最佳化也是相當重要的. 下面的SQL可以用來查詢排序的消耗量 
低效： 
SELECT  ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM  DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 
UNION 
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 
高效: 
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 
UNION ALL 
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

（29） 用WHERE替代ORDER BY：

ORDER BY 子句只在兩種嚴格的條件下使用索引. 
ORDER BY中所有的列必須包含在相同的索引中並保持在索引中的排列順序. 
ORDER BY中所有的列必須定義為非空. 
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能並列. 
例如: 
表DEPT包含以下列: 
DEPT_CODE PK NOT NULL 
DEPT_DESC NOT NULL 
DEPT_TYPE NULL 
低效: (索引不被使用) 
SELECT DEPT_CODE FROM  DEPT  ORDER BY  DEPT_TYPE 
高效: (使用索引) 
SELECT DEPT_CODE  FROM  DEPT  WHERE  DEPT_TYPE > 0

（30） 避免改變索引列的型別:

當比較不同資料型別的資料時, ORACLE自動對列進行簡單的型別轉換. 
假設 EMPNO是一個數值型別的索引列. 
SELECT …  FROM EMP  WHERE  EMPNO = ‘123' 
實際上,經過ORACLE型別轉換, 語句轉化為: 
SELECT …  FROM EMP  WHERE  EMPNO = TO_NUMBER(‘123') 
幸運的是,型別轉換沒有發生在索引列上,索引的用途沒有被改變. 
現在,假設EMP_TYPE是一個字元型別的索引列. 
SELECT …  FROM EMP  WHERE EMP_TYPE = 123 
這個語句被ORACLE轉換為: 
SELECT …  FROM EMP  WHERE TO_NUMBER(EMP_TYPE)=123 
因為內部發生的型別轉換, 這個索引將不會被用到! 為了避免ORACLE對你的SQL進行隱式的型別轉換, 最好把型別轉換用顯式表現出來. 注意當字元和數值比較時, ORACLE會優先轉換數值型別到字元型別。

分析select   emp_name   form   employee   where   salary   >   3000   在此語句中若salary是Float型別的，則最佳化器對其進行最佳化為Convert(float,3000)，因為3000是個整數，我們應在程式設計時使用3000.0而不要等執行時讓DBMS進行轉化。同樣字元和整型資料的轉換。

（31） 需要當心的WHERE子句:

某些SELECT 語句中的WHERE子句不使用索引. 這裡有一些例子. 
在下面的例子裡, (1)‘!=' 將不使用索引. 記住, 索引只能告訴你什麼存在於表中, 而不能告訴你什麼不存在於表中. (2) ‘ ? ?'是字元連線函式. 就象其他函式那樣, 停用了索引. (3) ‘+'是數學函式. 就象其他數學函式那樣, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比較,這將會啟用全表掃描.

（32） a. 如果檢索資料量超過30%的表中記錄數.使用索引將沒有顯著的效率提高. b. 在特定情況下, 使用索引也許會比全表掃描慢, 但這是同一個數量級上的區別. 而通常情況下,使用索引比全表掃描要塊幾倍乃至幾千倍!

（33） 避免使用耗費資源的操作：

帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啟動SQL引擎執行耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執行兩次排序. 通常, 帶有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL語句都可以用其他方式重寫. 如果你的資料庫的SORT_AREA_SIZE調配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考慮的, 畢竟它們的可讀性很強。

（34） 最佳化GROUP BY：

提高GROUP BY 語句的效率, 可以透過將不需要的記錄在GROUP BY 之前過濾掉.下面兩個查詢返回相同結果但第二個明顯就快了許多. 
低效: 
SELECT JOB , AVG(SAL) 
FROM EMP 
GROUP by JOB 
HAVING JOB = ‘PRESIDENT' 
OR JOB = ‘MANAGER' 
高效: 
SELECT JOB , AVG(SAL) 
FROM EMP 
WHERE JOB = ‘PRESIDENT' 
OR JOB = ‘MANAGER' 
GROUP by JOB