Oracle-SQL性能优化技巧大归纳总结.doc

Oracle-SQL性能优化技巧大归纳总结.doc

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1、OracleSQL性能优化技巧大总结(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drivingtable)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(intersectiontable)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

2、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

3、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:DELETEFROMEMPEWHEREE.ROWID>(SELECTMIN(X.ROWID)FROMEMPXWHEREX.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(rollbacksegments)用来存放可以被恢复的信息.如果你没有COMMI

4、T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.redologbuffer中的空间d.O

5、RACLE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

6、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

7、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:SELECTTAB_NAMEFROMTABLESWHERE(TAB_NAME,DB_VER)=(SELECTTAB_NAME,DB_VERFROMTAB_COLUMNSWHEREVERSION=604) (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

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