1、 Oracle SQL 的优化标签： oraclesql 优化 date 数据库 subquery2009-10-14 21:18 18149 人阅读 评论(21) 收藏 举报分类：Oracle Basic Knowledge（208） SQL 的优化应该从 5 个方面进行调整：1.去掉不必要的大型表的全表扫描2.缓存小型表的全表扫描3.检验优化索引的使用4.检验优化的连接技术5.尽可能减少执行计划的 CostSQL 语句：是对数据库(数据) 进行操作的惟一途径；消耗了 70%90%的数据库资源；独立于程序设计逻辑，相对于对程序源代码的优化，对 SQL 语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低
2、；可以有不同的写法；易学，难精通。SQL 优化：固定的 SQL 书写习惯，相同的查询尽量保持相同，存储过程的效率较高。应该编写与其格式一致的语句，包括字母的大小写、标点符号、换行的位置等都要一致ORACLE 优化器：在任何可能的时候都会对表达式进行评估，并且把特定的语法结构转换成等价的结构，这么做的原因是要么结果表达式能够比源表达式具有更快的速度要么源表达式只是结果表达式的一个等价语义结构不同的 SQL 结构有时具有同样的操作（例如：= ANY (subquery)and IN (subquery)），ORACLE 会把他们映射到一个单一的语义结构。1 常量优化：常量的计算是在语句被优化时一次
3、性完成，而不是在每次执行时。下面是检索月薪大于 2000 的的表达式：sal 24000/12sal 2000sal*12 24000如果 SQL 语句包括第一种情况，优化器会简单地把它转变成第二种。优化器不会简化跨越比较符的表达式，例如第三条语句，鉴于此，应尽量写用常量跟字段比较检索的表达式，而不要将字段置于表达式当中。否则没有办法优化，比如如果 sal 上有索引，第一和第二就可以使用，第三就难以使用。2 操作符优化：优化器把使用 LIKE 操作符和一个没有通配符的表达式组成的检索表达式转换为一个“=”操作符表达式。例如：优化器会把表达式 ename LIKE SMITH转换为 ename
4、= SMITH优化器只能转换涉及到可变长数据类型的表达式，前一个例子中，如果ENAME 字段的类型是 CHAR(10)， 那么优化器将不做任何转换。一般来讲 LIKE 比较难以优化。其中：IN 操作符优化：优化器把使用 IN 比较符的检索表达式替换为等价的使用“= ”和“OR” 操作符的检索表达式。例如，优化器会把表达式 ename IN (SMITH,KING,JONES)替换为ename = SMITH OR ename = KING OR ename = JONESoracle 会将 in 后面的东西生成一张内存中的临时表。然后进行查询。 如何编写高效的 SQL:当然要考虑 sql 常量
5、的优化和操作符的优化啦，另外，还需要：1 合理的索引设计：例：表 record 有 620000 行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL 的运行情况：语句 ASELECT count(*) FROM recordWHERE date 19991201 and date 2000语句 BSELECT count(*) FROM recordWHERE date 19990901 and place IN (BJ,SH)语句 CSELECT date,sum(amount) FROM recordgroup by date1 在 date 上建有一个非聚集索引A：(25 秒)B：(27 秒)C：
6、(55 秒)分析：date 上有大量的重复值，在非聚集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。2 在 date 上的一个聚集索引A：（ 14 秒）B：（ 14 秒）C：（28 秒）分析：在聚集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。3 在 place，date ，amount 上的组合索引A：（ 26 秒）C：（27 秒）B：（ ,=,1001) OR order_num=1008虽然在 customer_nu
7、m 和 order_num 上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：SELECT FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num1001UNIONSELECT FROM orders WHERE order_num=1008这样就能利用索引路径处理查询。8 避免相关子查询：一个列的标签同时在主查询和 WHERE 子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避
8、免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。9 避免困难的正规表达式：MATCHES 和 LIKE 关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”即使在 zipcode 字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为 SELECT FROM customer WHERE zipcode “98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT FROM customer WHERE zipc
9、ode2，3 “80”，在 WHERE 子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。10 不充份的连接条件：例：表 card 有 7896 行，在 card_no 上有一个非聚集索引，表 account 有191122 行，在 account_no 上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个 SQL 的执行情况：SELECT sum(a.amount) FROM account a,card b WHERE a.card_no = b.card_no（20 秒）将 SQL 改为：SELECT sum(a.amount) FROM account a,card b WHERE a
10、.card_no = b.card_no and a.account_no=b.account_no（ ANY (:first_sal, :second_sal)sal :first_sal OR sal :second_sal优化器将跟随子查询的 ANY 和 SOME 检索条件转换成由 “EXISTS”和一个相应的子查询组成的检索表达式。例如，优化器将如下所示的第一条语句用第二条语句替换：x ANY (SELECT sal FROM emp WHERE job = ANALYST)EXISTS (SELECT sal FROM emp WHERE job = ANALYST AND x sa
11、l)ALL 操作符优化:优化器将跟随值列表的 ALL 操作符用等价的“=”和“ AND”组成的表达式替换。例如：sal ALL (:first_sal, :second_sal)表达式会被替换为：sal :first_sal AND sal :second_sal对于跟随子查询的 ALL 表达式，优化器用 ANY 和另外一个合适的比较符组成的表达式替换。例如x ALL (SELECT sal FROM emp WHERE deptno = 10) 替换为：NOT (x = ANY (SELECT sal FROM emp WHERE deptno = 10)接下来优化器会把第二个表达式适用 A
12、NY 表达式的转换规则转换为下面的表达式：NOT EXISTS (SELECT sal FROM emp WHERE deptno = 10 AND x =”和“= 2000 AND sal (SELECT deptno FROM emp WHERE ename = TAYLOR)通常情况下一个含有 NOT 操作符的语句有很多不同的写法，优化器的转换原则是使“NOT” 操作符后边的子句尽可能的简单，即使可能会使结果表达式包含了更多的“ NOT”操作符。例如，优化器将如下所示的第一条语句用第二条语句代替：NOT (sal = 1000 AND comm IS NOT NULLSQL 优化 34
13、条建议(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
14、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
15、 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.
16、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. r
17、edo 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，whe
18、re 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
19、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) = (SELECTTAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)(13)通过内部函数提高 SQL 效率：复杂
20、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.
21、 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 W
22、HERE 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_TEXTFROM V$SQLAREAWHERE EXECUTIONS0AND BUFFER_GETS 0AND (BUFF
23、ER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS REBUILD 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 EWHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO(高效):SELECT DEPT_NO,DEPT
24、_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT XFROM 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：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
25、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 UNI
26、ON 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 , REGIONFROM LOCATIONWHERE LOC_ID = 10UNIONSELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGIONFROM LOCATIONWHERE REGION = “MELBOURNE”低效:SELECT LOC_I
27、D , LOC_DESC , REGIONFROM LOCATIONWHERE 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);(2
28、6)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
29、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
30、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
31、用来查询排序的消耗量低效：SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMTFROM DEBIT_TRANSACTIONSWHERE TRAN_DATE = 31-DEC-95UNIONSELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMTFROM DEBIT_TRANSACTIONSWHERE TRAN_DATE = 31-DEC-95高效:SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMTFROM DEBIT_TRANSACTIONSWHERE TRAN_DATE = 31-DEC-95UNION ALLSELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMTFROM DEB
32、IT_TRANSACTIONSWHERE 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 NULLDEPT_DESC NOT NULLDEPT_TYPE NULL低效: (索引不被使用)SELECT DEPT_CODE FROM DEPT O
33、RDER 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
34、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
35、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
36、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 EMPGROUP by JOBHAVING JOB = PRESIDENTOR JOB = MANAGER高效:SELECT JOB , AVG(SAL)FROM EMPWHERE JOB = PRESIDENTOR JOB = MANAGERGROUP by JOB
