Oracle对于多个⼤表关联操作如何优化速度？
1. ⾸先要建⽴适当的索引。sql在索引字段不要加函数，保证索引起效。如果是复合索引注意在sql的顺序。如果已经存在索引，建议你
先重建索引先，因为⼤数据表的索引维护到了⼀个阶段就是乱的，⼀般建议重建。建⽴好的⼀般可以获得⼏⼗倍的速度提升。
2. 最⼤数据量的表放在最前，最⼩的表放在最后⾯。sql是从最后⾯开始反向解析的。
3. 其次是要把最有效缩⼩范围的条件放到sql末尾去。尤其是主键或者索引字段的条件。
4. 保证你sql的算法合理性。保证复杂度和空间度的合理性。
5. 必要时候使⽤存储过程。提升30%-40%的速度
6. 建议你分页读取不要⼀下读完所有的数据。（使⽤rownum），⼀下⼦数据太多会使得内存不够⽤的。
如果这些都做了还不满意的话，可以考虑建⽴⼏个表空间，然后按照⼀个算法将各个表的数据，平均的
放在各个表空间内（分表分区），在select的时候数据库就会使⽤多线程到各个表空间索引数据，这个⼀般不是上千万级的表是不⽤的。 也不是所有⼈都会⽤。
Oracle多表连接，提⾼效率，性能优化
执⾏路径:ORACLE的这个功能⼤⼤地提⾼了SQL的执⾏性能并节省了内存的使⽤：我们发现，单表数据的统计⽐多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒，但是2张表联合统计就可能要⼏⼗表了.这是因为ORACLE只对简单的表提供⾼速缓冲(cache buffering) ，这个功能并不适⽤于多表连接查询..数据库管理员必须在a中为这个区域设置合适的参数，当这个内存区域越⼤，就可以保留更多的语句，当然被共享的可能性也就越⼤了.
当你向ORACLE提交⼀个SQL语句,ORACLE会⾸先在这块内存中查相同的语句.
这⾥需要注明的是,ORACLE对两者采取的是⼀种严格匹配，要达成共享,SQL语句必须
sql优化的几种方式完全相同(包括空格，换⾏等).
共享的语句必须满⾜三个条件:
A.字符级的⽐较:
当前被执⾏的语句和共享池中的语句必须完全相同.
例如:
SELECT * FROM EMP;
和下列每⼀个都不同
SELECT * from EMP;
Select * From Emp;
SELECT * FROM EMP;
B.两个语句所指的对象必须完全相同:
⽤户对象名 如何访问
Jack sal_limit private synonym
Work_city public synonym
Plant_detail public synonym
Jill sal_limit private synonym
Work_city public synonym
Plant_detail table owner
考虑⼀下下列SQL语句能否在这两个⽤户之间共享.
SQL 能否共享 原因
select max(sal_cap) from sal_limit; 不能每个⽤户都有⼀个private synonym - sal_limit , 它们是不同的对象
select count(*) from work_city where sdesc like 'NEW%'; 能两个⽤户访问相同的对象public synonym - work_city
select a.sdesc,b.location from work_city a , plant_detail b where a.city_id = b.city_id 不能
⽤户jack 通过private synonym访问plant_detail ⽽jill 是表的所有者，对象不同.
C.两个SQL语句中必须使⽤相同的名字的绑定变量(bind variables)
例如：第⼀组的两个SQL语句是相同的(可以共享),⽽第⼆组中的两个语句是不同的(即使在运⾏时，赋于不同的绑定变量相同的值)
a.
select pin , name from people where pin = :blk1.pin;
select pin , name from people where pin = :blk1.pin;
b.
select pin , name from people where pin = :_ind;
select pin , name from people where pin = :blk1.ov_ind;
重点关注1：选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)重点关注
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM⼦句中的表名，因此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.当ORACLE处理多个表时, 会运⽤排序及合并的⽅式连接它们.⾸先，扫描第⼀个表(FROM⼦句中最后的那个表)并对记录进⾏派序，然后扫描第⼆个表(FROM⼦句中最后第⼆个表)，最后将所有从第⼆个表中检索出的记录与第⼀个表中合适记录进⾏合并.
例如: 表 TAB1 16,384 条记录
表 TAB2 1 条记录
选择TAB2作为基础表 (最好的⽅法)
select count(*) from tab1,tab2 执⾏时间0.96秒
选择TAB2作为基础表 (不佳的⽅法)
select count(*) from tab2,tab1 执⾏时间26.09秒
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.
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
将⽐下列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
2:WHERE⼦句中的连接顺序．重点关注
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.
例如:
--(低效，执⾏时间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，执⾏时间10.6秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO)
AND SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’;
重点关注3:SELECT⼦句中避免使⽤ ‘ * ‘ ．重点关注
当你想在SELECT⼦句中列出所有的COLUMN时，使⽤动态SQL列引⽤ ‘*’ 是⼀个⽅便的⽅法.不幸的是，这是⼀个⾮常低效的⽅法. 实际
上,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.
减少访问数据库的次数
当执⾏每条SQL语句时, 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 , 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数 , 就能实际上减少ORACLE的⼯作量.
例如,
以下有三种⽅法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员.
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;
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.
重点关注4：使⽤DECODE函数来减少处理时间.重点关注
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.
例如:
SELECT COUNT(*), SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 20 AND ENAME LIKE ‘SMITH % ’;
SELECT COUNT(*), SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 30 AND ENAME LIKE ‘SMITH % ’;
你可以⽤DECODE函数⾼效地得到相同结果
SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO, 0020, ’X’, NULL)) AS D0020_COUNT
, COUNT(DECODE(DEPT_NO, 0030, ’X’, NULL)) AS D0030_COUNT
, SUM(DECODE(DEPT_NO, 0020, SAL, NULL)) AS D0020_SAL
,
SUM(DECODE(DEPT_NO, 0030, SAL, NULL)) AS D0030_SAL
FROM EMP
WHERE ENAME LIKE ‘SMITH % ’;
类似的,DECODE函数也可以运⽤于GROUP BY 和ORDER BY⼦句中.
重点关注5: 删除重复记录.重点关注
最⾼效的删除重复记录⽅法 ( 因为使⽤了ROWID)
DELETE FROM EMP E
WHERE E.ROWID >(SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X
WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
重点关注6: ⽤TRUNCATE替代DELETE.重点关注
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)
重点关注7: 尽量多使⽤COMMIT.重点关注
只要有可能，在程序中尽量多使⽤COMMIT, 这样程序的性能得到提⾼，需求也会因为COMMIT所释放的资源⽽减少:
COMMIT所释放的资源:
a.回滚段上⽤于恢复数据的信息.
b.被程序语句获得的锁
d.ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
(译者按: 在使⽤COMMIT时必须要注意到事务的完整性，现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼)
重点关注8：减少对表的查询.重点关注
在含有⼦查询的SQL语句中，要特别注意减少对表的查询.
例如:
--低效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE TAB_NAME = (
SELECT TAB_NAME
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604
)
AND DB_VER = (
SELECT DB_VER
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604
)
--⾼效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE (TAB_NAME,DB_VER)
= (SELECT TAB_NAME,DB_VER)
FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
Update 多个Column 例⼦:
--低效:
UPDATE EMP
SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),
SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;
--⾼效:
UPDATE EMP
SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)= (SELECT MAX(CATEGORY),MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;
重点关注9:⽤EXISTS替代IN.重点关注
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.
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