锁定老帖子 主题:Oracle 常用SQL技巧收藏
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作者 | 正文 |
发表时间:2010-11-08
最后修改:2010-11-17
当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法. 实际上,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. 2.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. 例如: SELECT COUNT(*),SUM(SAL) FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0020 AND ENAME LIKE ‘SMITH%’; SELECT COUNT(*),SUM(SAL) FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0030 AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;你可以用DECODE函数高效地得到相同结果: SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT, COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COUNT, SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL, SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SAL FROM EMP WHERE ENAME LIKE ‘SMITH%’;类似的,DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中. 3.删除重复记录 最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID) DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO); 4. 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,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. 5.计算记录条数 和一般的观点相反, count(*) 比count(1)稍快 ,当然如果可以通过索引检索,对索引列的计数仍旧是最快的. 例如 COUNT(EMPNO) 6.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, 例如: --低效 SELECT REGION,AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ --高效 SELECT REGION,AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGION 7. 用EXISTS替代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. --低效 SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’) --高效: SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB’) 8.用NOT EXISTS替代NOT IN 在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 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. 例如: SELECT …FROM EMP WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO FROM DEPT WHERE DEPT_CAT=’A’); --为了提高效率改写为: (方法一: 高效) SELECT ….FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+) AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’ -- (方法二: 最高效) SELECT ….FROM EMP E WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = ‘A’); 9.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 例如: --低效: SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D,EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO --高效: SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’ FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO); --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. 10. 用索引提高效率 索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率,实际上ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构,通常通过索引查询数据比全表扫描要快,当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引, 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率,另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证,除了那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率,虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护,每当有记录在表中增减或索引列被修改时,索引本身也会被修改,这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O, 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢 注:定期的重构索引是有必要的. 11. 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; 12. 用>=替代> --如果DEPTNO上有一个索引 --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. 声明:ITeye文章版权属于作者,受法律保护。没有作者书面许可不得转载。
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发表时间:2010-11-09
mark。
【用>=替代>】确实不错。 |
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发表时间:2010-11-15
>=代替>
好的 |
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发表时间:2010-11-16
mark一下
不错的好帖子 |
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发表时间:2010-11-16
EXISTS和IN我的理解:
如果主查询数据量比较大,且子查询结果可以将主查询数据通过索引快速过滤 而子查询的数据量不是很大,即便进行排序合并性能也不成问题 那么Exists的效率相对会减弱,IN的效率相对会提升,到一定程度时,IN的效率比EXISTS的效率会高。 并不是EXISTS总是比IN好。 |
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发表时间:2010-11-16
有用处哈 不错的帖子
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发表时间:2010-11-16
好像,对于索引的话,单张表只能走一个索引,还是where后的条件中只能走一个索引?
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发表时间:2010-11-17
很有用,平时用的SQL语句都比较长,这样真的快了很多
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发表时间:2010-11-17
--高效
SELECT REGION,AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION REGION != ‘SYDNEY’ ND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGION LZ 不觉得这个写错了么? ND REGION != ‘PERTH’ ?? 难道不是AND REGION != ‘PERTH’? |
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发表时间:2010-11-17
HuangSui.cn 写道 EXISTS和IN我的理解:
如果主查询数据量比较大,且子查询结果可以将主查询数据通过索引快速过滤 而子查询的数据量不是很大,即便进行排序合并性能也不成问题 那么Exists的效率相对会减弱,IN的效率相对会提升,到一定程度时,IN的效率比EXISTS的效率会高。 并不是EXISTS总是比IN好。 赞同你的观点...如果有index 那么在一定数据下,效率是很可观的。 |
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