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1、hibernateibatissql语句优化方法hibernateibatissql语句优化方法2010-11-0412:14现在大多数人都在使用hibernate,ibatis，但是对其中产生了很多的问题。比如缓存，性能等问题，今天我就根据我5年的开发经验总结一下性能优化方面的问题吧.首先我们要理解不管你是持久曾用的hibernate还是ibatis或是其他组件，再程序运行的最后都将是生成了特定数据库可以执行的sql进行处理；所以平时我们常说的性能，除了组件本身造成的性能损失外，如果我们能够知道核心的也是根本的sql优化方面的东西，那么对我们系统的
2、性能将是一个很大的提升。所以今天介绍到都是最原始sql的优化，如果能掌握根本的，我们才能写出有两的hql，不废话了大家往下看吧。（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
3、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
4、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：DELETEFROMEMPEWHEREE.ROWID>(SELECTMIN(X.ROWID)FROMEMPXWHEREX.EMP_NO=E.EMP_NO);（9）用TRUNCATE替代DELETE：当删除表中的
5、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。（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，COM
6、MIT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.Oracle为管理上述3种资源中的内部花费。SQL学习->http://www.vstudycn.com/jiaocheng/SQLserver2000/SQLservermain.jsp（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、
7、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
8、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h
