【转】ORACLE-Select语句执行顺序及如何提高Oracle 基本查询效率
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首先，要了解在Oracle中Sql语句运行的机制。以下是sql语句的执行步骤：
1）语法分析，分析语句的语法是否符合规范，衡量语句中各表达式的意义。
2）语义分析，检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在，且用户有相应的权限。
3）视图转换，将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。
4）表达式转换， 将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式。
5）选择优化器，不同的优化器一般产生不同的“执行计划”
6）选择连接方式， ORACLE 有三种连接方式，对多表连接 ORACLE 可选择适当的连接方式。
7）选择连接顺序， 对多表连接 ORACLE 选择哪一对表先连接，选择这两表中哪个表做为源数据表。
8）选择数据的搜索路径，根据以上条件选择合适的数据搜索路径，如是选用全表搜索还是利用索引或是其他的方式。
9）运行“执行计划”。
这里不得不提的是Oracle共享原理：将执行过的SQL语句存放在内存的共享池(shared buffer pool)中，可以被所有的数据库用户共享当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时,如果它和之前的执行过的语句完全相同, Oracle就能很快获得已经被解析的语句以及最好的 执行路径. 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。
在了解了SQL语句的运行机制与Oracle共享原理后，我们可以知道SQL语句的书写方式对SQL语句的执行效率有很大的影响。那么下面我们了解一下SQL中Select语句中各个关键字执行的顺序。
SQL语言不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中，
代码按编码顺序被处理。但在SQL语句中，第一个被处理的子句是FROM，而不是第一出现的SELECT。SQL查询处理的步骤序号：
(8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list>
(1) FROM <left_table>
(3) <join_type> JOIN <right_table>
(2) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) WITH {CUBE | ROLLUP}
(7) HAVING <having_condition>
(10) ORDER BY <order_by_list>
以上每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只有最后一步生成的表才会会给调用者。如果没有在查询中指定某一个子句，将跳过相应的步骤。
逻辑查询处理阶段简介：
1、 FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接)，生成虚拟表VT1。表名执行顺序是从后往前，所以数据较少的表尽量放后。
2、 ON：对VT1应用ON筛选器，只有那些使为真才被插入到TV2。
3、 OUTER (JOIN):如果指定了OUTER JOIN(相对于CROSS JOIN或INNER JOIN)，保留表中未到匹配的行将作为外部行添加到VT2，生成TV3。如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3，直到处理完所有的表位置。
4、 WHERE：对TV3应用WHERE筛选器，只有使为true的行才插入TV4。执行顺序为从前往后或者说从左到右。
5、 GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对TV4中的行进行分组，生成TV5。执行顺序从左往右分组。
6、 CUTE|ROLLUP：把超组插入VT5，生成VT6。
7、 HAVING：对VT6应用HAVING筛选器，只有使为true的组插入到VT7。Having语句很耗资源，尽量少用 8、 SELECT：处理SELECT列表，产生VT8。
9、 DISTINCT：将重复的行从VT8中删除，产品VT9。
10、ORDER BY：将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表顺序，生成一个游标(VC10)。执行顺序从左到右，是一个很耗资源的语句。
11、TOP：从VC10的开始处选择指定数量或比例的行，生成表TV11，并返回给调用者。
看到这里，应该是清楚了整个SQL语句整个执行的过程，那么我们就接下来进一步要
坐得就是在实现功能同时有考虑性能的思想，努力提高SQL的执行效率。
第一、只返回需要的数据
返回数据到客户端至少需要数据库提取数据、网络传输数据、客户端接收数据以及客户端处理数据等环节，如果返回不需要的数据，就会增加服务器、网络和客户端的无效劳动，其害处是显而易见的，避免这类事件需要注意：
A、横向来看，
(1)不要写SELECT *的语句，而是选择你需要的字段。
(2)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。
B、纵向来看，
(1)合理写WHERE子句，不要写没有WHERE的SQL语句。
(2) SELECT TOP N * --没有WHERE条件的用此替代
第二、尽量少做重复的工作
A、控制同一语句的多次执行，特别是一些基础数据的多次执行是很多程序员很少注意的。
B、减少多次的数据转换，也许需要数据转换是设计的问题，但是减少次数是程序员可以做到的。
C、杜绝不必要的子查询和连接表，子查询在执行计划一般解释成外连接，多余的连接表带来额外的开销。
D、合并对同一表同一条件的多次UPDATE。
E、UPDATE操作不要拆成DELETE操作+INSERT操作的形式，虽然功能相同，但是性能差别是很大的。
第三、注意临时表和表变量的用法
在复杂系统中，临时表和表变量很难避免，关于临时表和表变量的用法，需要注意：
A、如果语句很复杂，连接太多，可以考虑用临时表和表变量分步完成。
B、如果需要多次用到一个大表的同一部分数据，考虑用临时表和表变量暂存这部分数据。
C、如果需要综合多个表的数据，形成一个结果，可以考虑用临时表和表变量分步汇总这多个表的数据。
D、其他情况下，应该控制临时表和表变量的使用。
E、关于临时表和表变量的选择，很多说法是表变量在内存，速度快，应该首选表变量，但是在实际使用中发现，(1)主要考虑需要放在临时表的数据量，在数据量较多的情况下，临时表的速度反而更快。(2)执行时间段与预计执行时间(多长)
F、关于临时表产生使用SELECT INTO和CREATE TABLE + INSERT INTO的选择，一般情况下，SELECT INTO会比CREATE TABLE + INSERT INTO的方法快很多，但是SELECT INTO会锁定TEMPDB的系统表SYSOBJECTS、SYSINDEXES、SYSCOLUMNS，在多用户并发环境下，容易阻塞其他进程，所以我的建议是，在并发系
统中，尽量使用CREATE TABLE + INSERT INTO，而大数据量的单个语句使用中，使用SELECT INTO。
第四、注意子查询的用法
子查询是一个 SELECT 查询，它嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 语句或其它子查询中。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询，子查询可以使我们的编程灵活多样，可以用来实现一些特殊的功能。但是在性能上，往往一个不合适的子查询用法会形成一个性能瓶颈。如果子查询的条件中使用了其外层的表的字段，这种子查询就叫作相关子查询。
相关子查询可以用IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS引入。 关于相关子查询，应该注意：
(1)
A、NOT IN、NOT EXISTS的相关子查询可以改用LEFT JOIN代替写法。
比如：
SELECT PUB_NAME
FROM PUBLISHERS
WHERE PUB_ID NOT IN (SELECT PUB_ID FROM TITLES WHERE TYPE = 'BUSINESS')
join和in哪个查询更快可以改写成：
SELECT A.PUB_NAME
FROM PUBLISHERS A LEFT JOIN TITLES B ON B.TYPE = 'BUSINESS' AND A.PUB_ID=B. PUB_ID
WHERE B.PUB_ID IS NULL
(2)
SELECT TITLE
FROM TITLES
WHERE NOT EXISTS (SELECT TITLE_ID FROM SALES WHERE TITLE_ID = TITLES.TITLE_ID)
可以改写成：
SELECT TITLE
FROM TITLES LEFT JOIN SALES ON SALES.TITLE_ID = TITLES.TITLE_ID
WHERE SALES.TITLE_ID IS NULL
B、 如果保证子查询没有重复 ，IN、EXISTS的相关子查询可以用INNER JOIN 代替。
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