Oracle之SQL语句性能优化（34条优化⽅法）
好多同学对sql的优化好像是知道的甚少，最近总结了以下34条仅供参考。
（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)：
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM⼦句中的表名，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。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.
（2） WHERE⼦句中的连接顺序．：
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.
（3）SELECT⼦句中避免使⽤ ‘ * ‘：
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
（4）减少访问数据库的次数：
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；
（5）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
（6）使⽤DECODE函数来减少处理时间：
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.
（7）整合简单,⽆关联的数据库访问：
如果你有⼏个简单的数据库查询语句，你可以把它们整合到⼀个查询中(即使它们之间没有关系)
（8）删除重复记录：
最⾼效的删除重复记录⽅法 ( 因为使⽤了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：
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)
（10）尽量多使⽤COMMIT：
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
c. redo log buffer 中的空间
d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
（11）⽤Where⼦句替换HAVING⼦句：
避免使⽤HAVING⼦句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进⾏过滤. 这个处理需要排序，总计等操作. 如果能通过WHERE⼦句限制记录的数⽬，那就能减少这⽅⾯的开销. (⾮oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的⼦句中，on是最先执⾏，where次
之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进⾏统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快
的，where也应该⽐having快点的，因为它过滤数据后才进⾏sum，在两个表联接时才⽤on的，所以在⼀个表的时候，就剩下where跟having⽐较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是⼀样的，只是where可以使⽤rushmore技术，⽽having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表⽰在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的⼯作流程，where的作⽤时间是在计算之前就完成的，⽽having就是在计算后才起作⽤的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on⽐where更早起作⽤。系统⾸先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成⼀个临时表后，再由where进⾏过滤，然后再计算，计算完后再由having进⾏过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作⽤，⾸先要明⽩这个条件应该在什么时候起
作⽤，然后再决定放在那⾥
（12）减少对表的查询：
在含有⼦查询的SQL语句中，要特别注意减少对表的查询.例⼦：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
sql语句优化方式（13）通过内部函数提⾼SQL效率.：
复杂的SQL往往牺牲了执⾏效率. 能够掌握上⾯的运⽤函数解决问题的⽅法在实际⼯作中是⾮常有意义的
（14）使⽤表的别名(Alias)：
当在SQL语句中连接多个表时, 请使⽤表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样⼀来，就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义
引起的语法错误.
（15）⽤EXISTS替代IN、⽤NOT EXISTS替代NOT IN：
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. 在⼦查询中,NOT IN⼦句将执⾏⼀个内部的排序和合并. ⽆论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对⼦查询中的表执⾏了⼀
个全表遍历). 为了避免使⽤NOT IN ，我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
例⼦：
（⾼效）SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB') (低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')
（16）识别'低效执⾏'的SQL语句：
虽然⽬前各种关于SQL优化的图形化⼯具层出不穷，但是写出⾃⼰的SQL⼯具来解决问题始终是⼀个最好的⽅法：
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：
索引是表的⼀个概念部分,⽤来提⾼检索数据的效率，ORACLE使⽤了⼀个复杂的⾃平衡B-tree结构. 通常，通过索引查询数据⽐全表扫描要快. 当ORACLE出执⾏查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使⽤索引. 同样在联结多个表时使⽤索引也可以提⾼效率. 另⼀个使⽤索引的好处是，
它提供了主键(primary key)的唯⼀性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引⼏乎所有的列. 通常, 在⼤
型表中使⽤索引特别有效. 当然，你也会发现, 在扫描⼩表时，使⽤索引同样能提⾼效率. 虽然使⽤索引能得到查询效率的提⾼，但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储，也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本⾝也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反⽽会使查询反
应时间变慢.。定期的重构索引是有必要的.：
ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>
（18）⽤EXISTS替换DISTINCT：
当提交⼀个包含⼀对多表信息(⽐如部门表和雇员表)的查询时，避免在SELECT⼦句中使⽤DISTINCT. ⼀般可以考虑⽤EXIST替换, EXISTS
使查询更为迅速，因为RDBMS核⼼模块将在⼦查询的条件⼀旦满⾜后,⽴刻返回结果. 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语句⽤⼤写的；因为oracle总是先解析sql语句，把⼩写的字母转换成⼤写的再执⾏
（20）在java代码中尽量少⽤连接符“＋”连接字符串！
（21）避免在索引列上使⽤NOT 通常，　
我们要避免在索引列上使⽤NOT, NOT会产⽣在和在索引列上使⽤函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT，他就会停⽌使⽤索引转⽽执⾏全表扫描.
（22）避免在索引列上使⽤计算．
WHERE⼦句中，如果索引列是函数的⼀部分．优化器将不使⽤索引⽽使⽤全表扫描．
举例:
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
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第⼀个DEPT等于4的记录⽽后者将⾸先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第⼀个DEPT⼤于3的记录.
（24）⽤UNION替换OR (适⽤于索引列)
通常情况下, ⽤UNION替换WHERE⼦句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使⽤OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择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”
如果你坚持要⽤OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前⾯.
（25）⽤IN来替换OR
这是⼀条简单易记的规则，但是实际的执⾏效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执⾏路径似乎是相同的．　
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为空的列，ORACLE将⽆法使⽤该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录.　如果⾄少有⼀个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯⼀性索引建⽴在表的A 列和B列上, 并且表中存在⼀条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下⼀条具有相同A,B值（123,null）的记录(插⼊). 然⽽如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空⽽空不等于空. 因此你可以插⼊1000 条具有相同键值的记录，当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中，所以WHERE⼦句中对索引列进⾏空值⽐较将使ORACLE停⽤该索引.
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）总是使⽤索引的第⼀个列：
如果索引是建⽴在多个列上, 只有在它的第⼀个列(leading column)被where⼦句引⽤时，优化器才会选择使⽤该索引. 这也是⼀条简单⽽重要的规则，当仅引⽤索引的第⼆个列时，优化器使⽤了全表扫描⽽忽略了索引
（28）⽤UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：
当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时，这两个结果集合会以UNION-ALL的⽅式被合并, 然后在输出最终结果前进⾏排序. 如果⽤UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提⾼. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使⽤UNION ALL的可⾏性. UNION 将对结果集合排序，这个操作会使⽤到SORT_AREA_SIZE这块内存.对于这块内存的优化也是相当重要的. 下⾯的SQL可以⽤来查询排序的消耗量
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 ⼦句只在两种严格的条件下使⽤索引.
ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.
ORDER BY中所有的列必须定义为⾮空.
WHERE⼦句使⽤的索引和ORDER BY⼦句中所使⽤的索引不能并列.
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）避免改变索引列的类型.:
当⽐较不同数据类型的数据时, ORACLE⾃动对列进⾏简单的类型转换.
假设 EMPNO是⼀个数值类型的索引列.
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123'
实际上，经过ORACLE类型转换, 语句转化为:
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123')
幸运的是，类型转换没有发⽣在索引列上，索引的⽤途没有被改变.
现在，假设EMP_TYPE是⼀个字符类型的索引列.
SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123
这个语句被ORACLE转换为:
SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123
因为内部发⽣的类型转换, 这个索引将不会被⽤到! 为了避免ORACLE对你的SQL进⾏隐式的类型转换, 最好把类型转换⽤显式表现出来. 注意当字符和数值⽐较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型
（31）需要当⼼的WHERE⼦句:
某些SELECT 语句中的WHERE⼦句不使⽤索引. 这⾥有⼀些例⼦.
在下⾯的例⼦⾥, (1)‘!=' 将不使⽤索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, ⽽不能告诉你什么不存在于表中. (2) ‘||'是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停⽤了索引. (3) ‘+'是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停⽤了索引. (4)相同的索引列不能互相⽐较，这将会启⽤全表扫描.
（32）a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使⽤索引将没有显著的效率提⾼.
b. 在特定情况下, 使⽤索引也许会⽐全表扫描慢, 但这是同⼀个数量级上的区别. ⽽通常情况下，使⽤索引⽐全表扫描要块⼏倍乃⾄⼏千倍!（33）避免使⽤耗费资源的操作:
带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎
执⾏耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要⼀次排序操作, ⽽其他的⾄少需要执⾏两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT 的SQL语句都可以⽤其他⽅式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使⽤UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的，毕竟它们的可读性很强
（34）优化GROUP BY:
提⾼GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下⾯两个查询返回相同结果但第⼆个明显就快了许多.低效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP JOB
HAVING JOB = ‘PRESIDENT'
OR JOB = ‘MANAGER'
⾼效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT'
OR JOB = ‘MANAGER'
GROUP JOB
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

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