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子句中倒数第二个表),
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
where 条件中等号两端字段顺序对效率的影响
现有两表A(大)、B(小)作关联查询,SQL语句如下:
SQL1:select * from A,B where A.id = B.id
SQL2:select * from A,B where B.id = A.id
在写SQL的时候可能这个顺序都是随便写的,当然SQL1和SQL2 执行的结果是完全相同的,那效率是否也一样呢,答案是否定的。SQL1 相当于将A表的id取出来,然后遍历B表进行查询,SQL2相当于将B表的id取出来,然后遍历A表进行查询。如果表A的记录条数为m,表B的记录条数为n,SQL1比较的次数为n的m次方,SQL2比较的次数为m的n次方。所以在一般情况下,表A大,表B小的时候,SQL2的效率更高。
SQL1:select * from A,B where A.id = B.id
SQL2:select * from A,B where B.id = A.id
在写SQL的时候可能这个顺序都是随便写的,当然SQL1和SQL2 执行的结果是完全相同的,那效率是否也一样呢,答案是否定的。SQL1 相当于将A表的id取出来,然后遍历B表进行查询,SQL2相当于将B表的id取出来,然后遍历A表进行查询。如果表A的记录条数为m,表B的记录条数为n,SQL1比较的次数为n的m次方,SQL2比较的次数为m的n次方。所以在一般情况下,表A大,表B小的时候,SQL2的效率更高。
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