oracle-sql语句优化注意点

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,因此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.当ORACLE处理多个表时, 会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并. 
	例如:       
		表 TAB1 16,384 	条记录 
		表 TAB2 1       条记录 
		
	选择TAB2作为基础表 (最好的方法) 
		select count(*) from tab1,tab2;    执行时间0.96秒 
	选择TAB2作为基础表 (不佳的方法)
		select count(*) from tab2,tab1;    执行时间26.09秒 
		
	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. 
		例如: EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集. 
			SELECT *
			FROM LOCATION L, CATEGORY C, EMP E
			WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
				AND E.CAT_NO = C.CAT_NO
				AND E.LOCN = L.LOCN;
				
		将比下列SQL更有效率 
			SELECT *
			FROM EMP E, LOCATION L, CATEGORY C
			WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO
			   AND E.LOCN = L.LOCN
			   AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000;
		  
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. 
	例如: 
		(低效,执行时间156.3秒) 
		SELECT * FROM EMP E WHERE SAL > 50000 AND JOB = ‘MANAGER’ AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR = E.EMPNO); 
		
		(高效,执行时间10.6秒) 
		SELECT * FROM EMP E WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO) AND SAL > 50000 AND JOB = ‘MANAGER’; 

3 SELECT子句中避免使用 "*"
	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. 
	
4 减少访问数据库的次数 
	当执行每条SQL语句时, 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 , 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数 , 就能实际上减少ORACLE的工作量. 
	例如:
		以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员. 
		方法1 (最低效) 
			SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE FROM EMP WHERE EMP_NO = 342;
			SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE FROM EMP WHERE EMP_NO = 291;
			
		方法2 (次低效) 
			DECLARE CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS 
				SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE FROM EMP WHERE EMP_NO = E_NO;
			BEGIN 
				OPEN C1(342); 
				FETCH C1 INTO …,..,.. ; 
				OPEN C1(291); 
				FETCH C1 INTO …,..,.. ; 
				CLOSE C1; 
			END;
			
		方法3 (高效) 
			SELECT 
				A.EMP_NAME,
				A.SALARY,
				A.GRADE,
				B.EMP_NAME,
				B.SALARY,
				B.GRADE 
			FROM
				EMP A,
				EMP B 
			WHERE A.EMP_NO = 342 AND B.EMP_NO = 291;
	注意: 
		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.

5 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.
	
	

6 删除重复记录. 重点关注
	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);
		
7 用TRUNCATE替代DELETE
	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. 
	(译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)

8 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.redo log buffer 中的空间 
		d.ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费 
		(译者按: 在使用COMMIT时必须要注意到事务的完整性,现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼) 
		
9 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.
	例如: 
	(低效) 
		SELECT TAB_NAME
		FROM TABLES
		WHERE TAB_NAME = (SELECT TAB_NAME FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
		AND DB_VER = (SELECT DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
	(高效) 
		SELECT TAB_NAME
		FROM TABLES
		WHERE (TAB_NAME, DB_VER) = (SELECT TAB_NAME, DB_VER) FROM TAB_COLUMNS
		WHERE VERSION = 604)
		
	Update 多个Column 例子: 
	(低效)
		UPDATE EMP 
		SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES), 
		SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES) 
		WHERE EMP_DEPT = 0020; 
		
	(高效) 
		UPDATE EMP
		   SET (EMP_CAT, SAL_RANGE) =
			   (SELECT MAX(CATEGORY), MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)
		WHERE EMP_DEPT = 0020;

10 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 (基础表) 
		WHERE EMPNO >; 0 
		AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO 
		FROM DEPT 
		WHERE LOC = ‘MELB’);
	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’) 
	(译者按: 相对来说,用NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提高效率,下一节中将指出) 
	
11 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’);
	当然,最高效率的方法是有表关联.直接两表关系对联的速度是最快的!
	
12 识别’低效执行’的SQL语句
	用下列SQL工具找出低效SQL: 
		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;