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1、oraclesql语句优化（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
2、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 P
3、ro*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 EMPE WHERE E.ROWID>(SELECTMIN(X.ROW
4、ID) FROM EMPX 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 (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 .( 译者按 :TRUNCATE
5、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.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
6、. 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
7、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 havin
