13个SQL优化技巧

1 避免无计划的全表扫描<!--?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /-->

  如下情况进行全表扫描：

-          该表无索引

-          对返回的行无人和限制条件（无Where子句）

-          对于索引主列（索引的第一列）无限制条件

-          对索引主列的条件含在表达式中

-          对索引主列的限制条件是is (not) null或!=

-          对索引主列的限制条件是like操作且值是一个bind variable或%打头的值

2 只使用选择性索引

   索引的选择性是指索引列中不同值得数目和标志中记录数的比，选择性最好的是非空列的唯一索引为1.0。

复合索引中列的次序的问题：

  1 在限定条件里最频繁使用的列应该是主列

  2 最具有选择性的列（即最清晰的列）应该是主列

  如果1和2 不一致，可以考虑建立多个索引。

在复合索引和多个单个索引中作选择：

  考虑选择性考虑读取索引的次数  考虑AND-EQUAL操作

 

3 管理多表连接（Nested Loops, Merge Joins和Hash Joins）  优化联接操作

  Merge Joins是集合操作  Nested Loops和Hash Joins是记录操作返回第一批记录迅速

Merge Joins的操作适用于批处理操作，巨大表和远程查询

 1全表扫描  --〉 2排序   --〉3比较和合并  性能开销主要在前两步

  适用全表扫描的情形，都适用Merge Joins操作（比Nested Loops有效）。

  改善1的效率：优化I/O，提高使用ORACLE多块读的能力，使用并行查询的选项

  改善1的效率：提高Sort_Area_Size的值，使用Sort Direct Writes，为临时段提供专用表空间

4 管理包含视图的SQL语句

  优化器执行包含视图的SQL语句有两种方法：

-          先执行视图，完成全部的结果集，然后用其余的查询条件作过滤器执行查询

-          将视图文本集成到查询里去

含有group by子句的视图不能被集成到一个大的查询中去。

在视图中使用union，不阻止视图的SQL集成到查询的语法中去。

5 优化子查询

6 使用复合Keys/Star查询

7 恰当地索引Connect By操作

8 限制对远程表的访问

9 管理非常巨大的表的访问

-          管理数据接近(proximity) 记录在表中的存放按对表的范围扫描中最长使用的列排序按次序存储数据有助于范围扫描，尤其是对大表。

-          避免没有帮助的索引扫描当返回的数据集合较大时，使用索引对SGA的数据块缓存占用较大，影响其他用户；全表扫描还能从ORACLE的多块读取机制和“一致性获取/每块”特性中受益。

-          创建充分索引的表  使访问索引能够读取较全面的数据  建立仅主列不同的多个索引

-          创建hash簇

-          创建分割表和视图

-          使用并行选项

10 使用Union All 而不是Union

   UNION ALL操作不包括Sort Unique操作，第一行检索的响应速度快，多数情况下不用临时段完成操作，

   UNION ALL建立的视图用在查询里可以集成到查询的语法中去，提高效率

11 避免在SQL里使用PL/SQL功能调用

12 绑定变量(Bind Variable)的使用管理

   使用Bind Variable和Execute using方式

   将like :name ||’%’ 改写成 between :name and :name || char(225), 已避免进行全表扫描，而是使用索引。

13 回访优化进程

   数据变化后，重新考察优化情况

 

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