写出高效sql（整理自网络）

一个高效率的数据库系统是从两个方面来评价的：响应时间和吞吐量。 在应用系统开发阶段，由于开发库上的数据比较少，在SQL语句的编写上感觉不出各种写法的性能差异，在将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就会成为最需要解决的主要问题之一。  缩短系统的响应时间，增加操作的并发度，可以提高系统的吞吐量。要缩短系统的响应时间，就需要可以高效率执行的SQL语句。高效SQL语句的基本原则，是充分合理的利用索引，避免表扫描。

理解索引  大多数情况下，数据库使用索引来检索表，优化器根据用户定义的索引来提高执行性能。但是，如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理，就会造成优化器忽略索引而采用全表扫描，而这种SQL语句就是所谓的劣质SQL语句。在编写SQL语句时需要了解优化器根据何种原则来使用索引，这将有助于写出高性能的SQL语句。  IS NULL 与 IS NOT NULL    以NULL值做条件时，将无法使用包含NULL值的列上的索引。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，在使用NULL值做条件时，即使对该列建索引也不会提高性能

带通配符（%）的like语句   
select * from employee where last_name like '%cliton%';   
由于通配符（%）在搜寻词首出现，所以数据库将不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况，但是一定要心中有数，通配符如此使用会降低查询速度。   当通配符出现在字符串其他位置时，优化器就能利用索引。
在下面的查询中索引得到了使用：  
select * from employee where last_name like 'c%';


Order by语句 
ORDER BY语句决定了数据库如何将返回的查询结果排序。Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中（象联接或者附加等）。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。  
需要仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。  
解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引，也可以为所使用的列建立另外一个索引，同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。 

NOT 
not (status ='VALID')和 (status<>'VALID')哪个效率更高？ 
salary<>3000 和 salary<3000 or salary>3000 和salary<＝2999 or salary>=3001(假设是整数)哪一个效率更高？ 
在where子句使用一些逻辑表达式，如大于、小于、等于以及不等于等等，也可以使用and（与）、or（或）以及not（非）。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。  例： 
... where not (status ='VALID')   
要使用NOT，则应在取反的短语前面加上括号，并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中，这就是不等于（<>）运算符。换句话说，即使不在查询where子句中显式地加入NOT词，NOT仍在运算符中，见下例： 
... where status <>'INVALID';   
再例： 
select * from employee where  salary<>3000;   
解决方法，不使用NOT： 
select * from employee where  salary<3000 or salary>3000;   
这两种查询的结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询会对salary列使用索引，而第一种查询则不会使用索引。

IN和EXISTS   
将一列和一系列值相比较，常用的方法是在where子句中使用子查询。 
在where子句中可以使用两种格式的子查询。  
第一种格式是使用IN操作符：  
... where column in(select * from ... where ...);   
第二种格式是使用EXIST操作符： 
... where exists (select 'X' from ...where ...);  
采用第二种格式要比第一种格式的效率高。 
第二种格式中，子查询以‘select 'X'开始。运用EXISTS子句不管子查询从表中抽取什么数据它只查看where子句。这样优化器就不必遍历整个表而仅根据索引就可完成工作（这里假定在where语句中使用的列存在索引）。   使用EXIST，数据库系统会首先检查主查询，然后运行子查询直到它找到第一个匹配项。 使用IN子查询时，首先执行子查询，并将获得的结果列表存放在在一个加了索引的临时表中。在执行子查询之前，系统先将主查询挂起，待子查询执行完毕，存放在临时表中以后再执行主查询。   所以使用EXISTS通常比使用IN查询速度快。   应尽可能使用NOT EXISTS来代替NOT IN，尽管二者都使用了NOT（不能使用索引而降低速度），但NOT EXISTS要比NOT IN查询效率高

小结  

所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。    
任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可 能将操作移至等号右边。 左右不重要，重要的是表达式中是否包含列。 
in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句 拆开；拆开的子句中应该包含索引。要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。  
SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。

高效SQL
SQL
UNION  :在UNION 查询中，如果没有指定 ALL 关键字，数据库系统将检查每个查询结果集合，试图合并可能存在重复记录；不管实际情况是否存在重复记录，这一操作是必然执行。
在执行记录集合的检查过程中，数据库系统将对结果的全部字段建立临时索引，以便判断。因此，这一过程是极其消耗系统资源的。
   在需要执行UNION 操作的SQL中，业务上一般是接收重复记录的。因此，如果不加入ALL 关键字，将影响系统的执行效率。
FROM :
  解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名 也就是说 数据量少的表要尽量远离FROM WHERE :
  当条件有多个的时候。那些可以过滤掉最大数量记录的条件那些可以过滤掉最大数量记录的条件尽量放在这个WHERE的末尾。

SELECT :少用*这个大家都知道。
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、统计等操作，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
EXISTS 和 IN
  EXISTS ：外小内大的时候使用特别是（里面只有一个条件的时候）
  IN ：外大内小。  ---加not同理

用表连接替换EXISTS
用EXISTS替换DISTINCT
索引：
  不能使用 !=  <> NOT
  不能在索引列上使用函数
  索引类不能在 前面+%
  不能在索引列上计算
  不能在索引列上进行文字连接
  检索NULL值时，不能使用索引列。



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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)：

ORALCE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.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.

5.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. 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.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having进行过滤。

6.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) = (SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)

7.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.

8.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. 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 WHERE LOC = ‘MELB’)

9. 识别’低效执行’的SQL语句：

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_TEXT

FROM V$SQLAREA

WHERE EXECUTIONS>0

AND BUFFER_GETS > 0

AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8

ORDER BY 4 DESC;

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，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.。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.

11.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 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);

12.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

13.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.

14.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;

15.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

16.用UNION替换OR (适用于索引列)
通常情况下, 用UNION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 , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
UNION
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE 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.

17.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);

18.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;

19.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而忽略了索引

20.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可以用来查询排序的消耗量
低效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
UNION
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
高效:
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ’31-DEC-95’

21.ORDER BY：
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.

22.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.

23.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 EMP
GROUP by JOB
HAVING JOB = ‘PRESIDENT’
OR JOB = ‘MANAGER’
高效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT’
OR JOB = ‘MANAGER’
GROUP by JOB

24.视图中不要有ORDER BY

视图里面有 order by 会干扰执行计划

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