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oracle sql 优化笔记Oracle SQL的优化规则：尽量少用IN操作符，基本上所有的IN操作符都可以用EXISTS代替 用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，但是用IN的SQL性能总是比较低的，从ORACLE执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别： ORACLE 试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用 IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。 Oracle在执行IN子查询时，首先执行子查询，将查询结果放入临时表再执行主查询。而EXIST则是首先检查主查询，然后运行子查询直到找到第一个匹配项。NOT EXISTS比NOT IN效率稍高。但具体在选择IN或EXIST操作时，要根据主子表数据量大小来具体考虑。 推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符。不用NOT IN操作符，可以用NOT EXISTS或者外连接+替代 此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。 推荐方案：用NOT EXISTS 或（外连接+判断为空）方案代替不用“”或者“!=”操作符。对不等于操作符的处理会造成全表扫描，可以用“”代替 不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描。 推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如： 1）a0 改为 a0 or a0 2）a 改为 aWhere子句中出现IS NULL或者IS NOT NULL时，Oracle会停止使用索引而执行全表扫描。可以考虑在设计表时，对索引列设置为NOT NULL。这样就可以用其他操作来取代判断NULL的操作 IS NULL 或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空） 判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为B树索引是不索引空值的。 推荐方案： 用其它相同功能的操作运算代替，如： 1）a is not null 改为 a0 或a等。 2）不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如业扩申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。 3） 建立位图索引（有分区的表不能建，位图索引比较难控制，如字段值太多索引会使性能下降，多人更新操作会增加数据块锁的现象）当通配符“%”或者“_”作为查询字符串的第一个字符时，索引不会被使用 对于有连接的列“|”，最后一个连接列索引会无效。尽量避免连接，可以分开连接或者使用不作用在列上的函数替代。 如果索引不是基于函数的，那么当在Where子句中对索引列使用函数时，索引不再起作用。 Where子句中避免在索引列上使用计算，否则将导致索引失效而进行全表扫描。 对数据类型不同的列进行比较时，会使索引失效。 及 2与A=3的效果就有很大的区别了，因为 A2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。 推荐方案：用“=”替代“”。UNION操作符 UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如： select * from gc_dfys union select * from ls_jg_dfys 这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。 推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。 select * from gc_dfys union all select * from ls_jg_dfysLIKE操作符 LIKE 操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE %5400% 这种查询不会引用索引，而LIKE X5400%则会引用范围索引。一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BH LIKE %5400% 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE X5400% OR YY_BH LIKE B5400% 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。SQL书写的影响（共享SQL语句可以提高操作效率） 同一功能同一性能不同写法SQL的影响 如一个SQL在A程序员写的为 Select * from zl_yhjbqk B程序员写的为 Select * from dlyx.zl_yhjbqk（带表所有者的前缀） C程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（大写表名） D程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（中间多了空格） 以上四个SQL在ORACLE分析整理之后产生的结果及执行的时间是一样的，但是从ORACLE共享内存SGA的原理，可以得出ORACLE对每个SQL 都会对其进行一次分析，并且占用共享内存，如果将SQL的字符串及格式写得完全相同则ORACLE只会分析一次，共享内存也只会留下一次的分析结果，这不仅可以减少分析SQL的时间，而且可以减少共享内存重复的信息，ORACLE也可以准确统计SQL的执行频率。 推荐方案：不同区域出现的相同的Sql语句，要保证查询字符完全相同，以利用SGA共享池，防止相同的Sql语句被多次分析。WHERE后面的条件顺序影响 Oracle从下到上处理Where子句中多个查询条件，所以表连接语句应写在其他Where条件前，可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾。 WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如 Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = 1KV以下 and xh_bz=1 Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = 1KV以下 以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = 1KV以下条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。查询表顺序的影响 Oracle从右到左处理From子句中的表名，所以在From子句中包含多个表的情况下，将记录最少的表放在最后。（只在采用RBO优化时有效) 在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响，在没有索引及ORACLE没有对表进行统计分析的情况下ORACLE会按表出现的顺序进行链接，由此因为表的顺序不对会产生十分耗服务器资源的数据交叉。（注：如果对表进行了统计分析， ORACLE会自动先进小表的链接，再进行大表的链接）。Order By语句中的非索引列会降低性能，可以通过添加索引的方式处理。严格控制在Order By语句中使用表达式 当在Sql语句中连接多个表时，使用表的别名，并将之作为每列的前缀。这样可以减少解析时间 多利用内部函数提高Sql效率 SQL语句索引的利用 对操作符的优化（见前面） 对条件字段的一些优化 采用函数处理的字段不能利用索引 如： substr(hbs_bh,1,4)=5400，优化处理：hbs_bh like 5400% trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq=trunc(sysdate) and sk_rq50，优化处理：ss_df30 X|hbs_bhX5400021452，优化处理：hbs_bh5400021542 sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5 hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh= 5401002554，注：此条件对hbs_bh 进行隐式的to_number转换，因为hbs_bh字段是字符型。条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引 ys_dfcx_df，无法进行优化 qc_bh|kh_bh=5400250000，优化处理：qc_bh=5400 and kh_bh=250000 可能引起全表扫描的操作在索引列上使用NOT或者“” 对索引列使用函数或者计算 NOT IN操作 通配符位于查询字符串的第一个字符 IS NULL或者IS NOT NULL 多列索引，但它的第一个列并没有被Where子句引用 ORACLE在SQL执行分析方面已经比较成熟，如果分析执行的路径不对首先应在数据库结构（主要是索引）、服务器当前性能（共享内存、磁盘文件碎片）、数据库对象（表、索引）统计信息是否正确这几方面分析。基本的Sql编写注意事项尽量少用IN操作符，基本上所有的IN操作符都可以用EXISTS代替。 不用NOT IN操作符，可以用NOT EXISTS或者外连接+替代。 Oracle在执行IN子查询时，首先执行子查询，将查询结果放入临时表再执行主查询。而EXIST则是首先检查主查询，然后运行子查询直到找到第一个匹配项。NOT EXISTS比NOT IN效率稍高。但具体在选择IN或EXIST操作时，要根据主子表数据量大小来具体考虑。 不用“”或者“!=”操作符。对不等于操作符的处理会造成全表扫描，可以用“”代替。 Where子句中出现IS NULL或者IS NOT NULL时，Oracle会停止使用索引而执行全表扫描。可以考虑在设计表时，对索引列设置为NOT NULL。这样就可以用其他操作来取代判断NULL的操作。 当通配符“%”或者“_”作为查询字符串的第一个字符时，索引不会被使用。 对于有连接的列“|”，最后一个连接列索引会无效。尽量避免连接，可以分开连接或者使用不作用在列上的函数替代。 如果索引不是基于函数的，那么当在Where子句中对索引列使用函数时，索引不再起作用。 Where子句中避免在索引列上使用计算，否则将导致索引失效而进行全表扫描。 对数据类型不同的列进行比较时，会使索引失效。 用“=”替代“”。 UNION操作符会对结果进行筛选，消除重复，数据量大的情况下可能会引起磁盘排序。如果不需要删除重复记录，应该使用UNION ALL。 Oracle从下到上处理Where子句中多个查询条件，所以表连接语句应写在其他Where条件前，可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾。 Oracle从右到左处理From子句中的表名，所以在From子句中包含多个表的情况下，将记录最少的表放在最后。（只在采用RBO优化时有效，下文详述） Order By语句中的非索引列会降低性能，可以通过添加索引的方式处理。严格控制在Order By语句中使用表达式。 不同区域出现的相同的Sql语句，要保证查询字符完全相同，以利用SGA共享池，防止相同的Sql语句被多次分析。 多利用内部函数提高Sql效率。 当在Sql语句中连接多个表时，使用表的别名，并将之作为每列的前缀。这样可以减少解析时间。 需要注意的是，随着Oracle的升级，查询优化器会自动对Sql语句进行优化，某些限制可能在新版本的Oracle下不再是问题。尤其是采用CBO（Cost-Based Optimization，基于代价的优化方式）时。我们可以总结一下可能引起全表扫描的操作：在索引列上使用NOT或者“”; 对索引列使用函数或者计算； NOT IN操作； 通配符位于查询字符串的第一个字符； IS NULL或者IS NOT NULL； 多列索引，但它的第一个列并没有被Where子句引用； Oracle优化器Oracle优化器（Optimizer）是Oracle在执行SQL之前分析语句的工具。Oracle的优化器有两种优化方式：基于规则的（RBO）和基于代价的（CBO）。RBO：优化器遵循Oracle内部预定的规则。 CBO：依据语句执行的代价，主要指对CPU和内存的占用。优化器在判断是否使用CBO时，要参照表和索引的统计信息。统计信息要在对表做analyze后才会有。Oracle8及以后版本，推荐用CBO方式。 Oracle优化器的优化模式主要有四种：Rule：基于规则； Choose：默认模式。根据表或索引的统计信息，如果有统计信息，则使用CBO方式；如果没有统计信息，相应列有索引，则使用RBO方式。 First rows：与Choose类似。不同的是如果表有统计信息，它将以最快的方式返回查询的前几行，以获得最佳响应时间。 All rows：即完全基于Cost的模式。当一个表有统计信息时，以最快方式返回表所有行，以获得最大吞吐量。没有统计信息则使用RBO方式。 设定优化模式的方式Instance级别：在init.ora文件中设定OPTIMIZER_MODE； Session级别：通过SQL ALTER SESSION SET OPTIMIZER_MODE=;来设定。 语句级别：通过SQL SELECT /*+ALL+_ROWS*/ ;来设定。可用的HINT包括/*+ALL_ROWS*/、/*+FIRST_ROWS*/、/*+CHOOSE*/、/*+RULE*/ 等。 要注意的是，如果表有统计信息，则可能造成语句不走索引的结果。可以用SQLANALYZE TABLE table_name DELETE STATISTICS; 删除索引。对列和索引更新统计信息的SQL：SQL ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS;SQL ANALYZE INDEX index_name ESTIMATE STATISTICS;A. 不合理的索引设计 例子 : 表record中有记录620000行 , 试看在不同的索引下 , 下面几个SQL的运行情况 : 1.在字段date上建有一非个群集索引 Select count(*) from record where date 19991201 and date 2000 (25秒)Select date , sum(amount) from record group by date (55秒)Select count(*) from record where date 19990901 and place in (BJ,SH) (27秒)分析：Record上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。2.在字段date上建一个群集索引Select count(*) from record where date 19991201 and date 2000（14秒）Select date , sum(amount) from record group by date (28秒)Select count(*) from record where date 19990901 and place in (BJ,SH)（14秒）分析：在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。 3.在place，date，amount上的组合索引Select count(*) from record where date 19991201 and date 2000 （26秒）select date,sum(amount) from record group by date（27秒）select count(*) from record where date 19990901 and place in (BJ, SH)（19991201 and date 2000(19990901 and place in (BJ,SH)（,=, =）和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引；.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁列。B. 不充分的连接条件：例子：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在 account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：select sum(a.amount) from account a, card b where a.card_no = b.card_no（20秒）将SQL改为：select sum(a.amount) from account a, card b where a.card_no = b.card_no and a.account_no=b.account_no（ 1秒）分析：-在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：- 外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次I/O- 在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：- 外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页）= 33528次I/O- 可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。总结：1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能 的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。2. 查看执行方案的方法- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。C. 不可优化的where子句1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：Select * from record where substring(card_no,1,4)=5378(13秒)select * from record where amount/30 1000（11秒）select * from record where convert(char(10),date,112)=19991201（10秒）分析：where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：select * from record where card_no like5378% （ 1秒）select * from record where amount 1000*30 （ 1秒）select * from record where date= 1999/12/01 （=sysdate-20 and in_station_time=sysdate-1where in_station_time=sysdate-1 and in_station_time=sysdate-20这两条语句查处的统计数量是一样的，但是后面的语句的速度却大大 的提高了速度。4 .在按时闲查询统计的时候，尽量不要使用to_char条件统计，而是使用to_date条件统计例如：select * from r_wip_tracking_t where to_char(yyyyymmddhh24,in_station_time) = 20020101000000该为in_station_time=to_date(20020101000000,yyyymmddhh24miss)这样的查询条件利用到in_station_time字段元的索引，明显的提高统计速度，这样的语句有大量的使用，严重影响了效能。以下是摘录的SQL语句书写的优化原则(供参考) : 1 避免无计划的全表扫描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，影响其它用户；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UnionUNION 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。基本的Sql编写注意事项尽量少用IN操作符，基本上所有的IN操作符都可以用EXISTS代替。 不用NOT IN操作符，可以用NOT EXISTS或者外连接+替代。 Oracle在执行IN子查询时，首先执行子查询，将查询结果放入临时表再执行主查询。而EXIST则是首先检查主查询，然后运行子查询直到找到第一个匹配项。NOT EXISTS比NOT IN效率稍高。但具体在选择IN或EXIST操作时，要根据主子表数据量大小来具体考虑。 不用“”或者“!=”操作符。对不等于操作符的处理会造成全表扫描，可以用“”代替。 Where子句中出现IS NULL或者IS NOT NULL时，Oracle会停止使用索引而执行全表扫描。可以考虑在设计表时，对索引列设置为NOT NULL。这样就可以用其他操作来取代判断NULL的操作。 当通配符“%”或者“_”作为查询字符串的第一个字符时，索引不会被使用。 对于有连接的列“|”，最后一个连接列索引会无效。尽量避免连接，可以分开连接或者使用不作用在列上的函数替代。 如果索引不是基于函数的，那么当在Where子句中对索引列使用函数时，索引不再起作用。 Where子句中避免在索引列上使用计算，否则将导致索引失效而进行全表扫描。 对数据类型不同的列进行比较时，会使索引失效。 用“=”替代“”。 UNION操作符会对结果进行筛选，消除重复，数据量大的情况下可能会引起磁盘排序。如果不需要删除重复记录，应该使用UNION ALL。 Oracle从下到上处理Where子句中多个查询条件，所以表连接语句应写在其他Where条件前，可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾。 Oracle从右到左处理From子句中的表名，所以在From子句中包含多个表的情况下，将记录最少的表放在最后。（只在采用RBO优化时有效，下文详述） Order By语句中的非索引列会降低性能，可以通过添加索引的方式处理。严格控制在Order By语句中使用表达式。 不同区域出现的相同的Sql语句，要保证查询字符完全相同，以利用SGA共享池，防止相同的Sql语句被多次分析。 多利用内部函数提高Sql效率。 当在Sql语句中连接多个表时，使用表的别名，并将之作为每列的前缀。这样可以减少解析时间。 需要注意的是，随着Oracle的升级，查询优化器会自动对Sql语句进行优化，某些限制可能在新版本的Oracle下不再是问题。尤其是采用CBO（Cost-Based Optimization，基于代价的优化方式）时。我们可以总结一下可能引起全表扫描的操作：在索引列上使用NOT或者“”; 对索引列使用函数或者计算； NOT IN操作； 通配符位于查询字符串的第一个字符； IS NULL或者IS NOT NULL； 多列索引，但它的第一个列并没有被Where子句引用； Oracle优化器Oracle优化器（Optimizer）是Oracle在执行SQL之前分析语句的工具。Oracle的优化器有两种优化方式：基于规则的（RBO）和基于代价的（CBO）。RBO：优化器遵循Oracle内部预定的规则。 CBO：依据语句执行的代价，主要指对CPU和内存的占用。优化器在判断是否使用CBO时，要参照表和索引的统计信息。统计信息要在对表做analyze后才会有。Oracle8及以后版本，推荐用CBO方式。 Oracle优化器的优化模式主要有四种：Rule：基于规则； Choose：默认模式。根据表或索引的统计信息，如果有统计信息，则使用CBO方式；如果没有统计信息，相应列有索引，则使用RBO方式。 First rows：与Choose类似。不同的是如果表有统计信息，它将以最快的方式返回查询的前几行，以获得最佳响应时间。 All rows：即完全基于Cost的模式。当一个表有统计信息时，以最快方式返回表所有行，以获得最大吞吐量。没有统计信息则使用RBO方式。 设定优化模式的方式Instance级别：在init.ora文件中设定OPTIMIZER_MODE； Session级别：通过SQL ALTER SESSION SET OPTIMIZER_MODE=;来设定。 语句级别：通过SQL SELECT /*+ALL+_ROWS*/ ;来设定。可用的HINT包括/*+ALL_ROWS*/、/*+FIRST_ROWS*/、/*+CHOOSE*/、/*+RULE*/ 等。 要注意的是，如果表有统计信息，则可能造成语句不走索引的结果。可以用SQLANALYZE TABLE table_name DELETE STATISTICS; 删除索引。对列和索引更新统计信息的SQL：SQL ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS;SQL ANALYZE INDEX index_name ESTIMATE STATISTICS;8. 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)FROMEMPWHERE DEPT_NO = 0020AND ENAME LIKESMITH%;SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROMEMPWHERE DEPT_NO = 0030AND ENAME LIKESMITH%;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_SALFROM 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.9. 整合简单,无关联的数据库访问如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)例如:SELECT NAME FROM EMP WHERE EMP_NO = 1234;SELECT NAME FROM DPTWHERE DPT_NO = 10 ;SELECT NAME FROM CATWHERE CAT_TYPE = RD;上面的3个查询可以被合并成一个:SELECT E.NAME , D.NAME , C.NAMEFROM CAT C , DPT D , EMP E,DUAL XWHERE NVL(X,X.DUMMY) = NVL(X,E.ROWID(+)AND NVL(X,X.DUMMY) = NVL(X,D.ROWID(+)AND NVL(X,X.DUMMY) = NVL(X,C.ROWID(+)AND E.EMP_NO(+) = 1234AND D.DEPT_NO(+) = 10AND C.CAT_TYPE(+) = RD;(译者按: 虽然采取这种方法,效率得到提高,但是程序的可读性大大降低,所以读者 还是要权衡之间的利弊)10. 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 EWHERE E.ROWID (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP XWHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);11. 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.(译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)12. 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)13. 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)(译者按: 在CSDN论坛中,曾经对此有过相当热烈的讨论, 作者的观点并不十分准确,通过实际的测试,上述三种方法并没有显著的性能差别)14. 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 LOCATIONGROUP BY REGIONHAVING REGION REGION != SYDNEYAND REGION != PERTH高效SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROM LOCATIONWHERE REGION REGION != SYDNEYAND REGION != PERTHGROUP BY REGION(译者按: HAVING 中的条件一般用于对一些集合函数的比较,如COUNT() 等等. 除此而外,一般的条件应该写在WHERE子句中)15. 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_NAMEFROM TABLESWHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME FROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)ANDDB_VER= ( SELECT DB_VER FROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)高效SELECT TAB_NAMEFROM TABLESWHERE (TAB_NAME,DB_VER)= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER) FROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)Update 多个Column 例子:低效:UPDATE EMPSET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)WHERE EMP_DEPT = 0020;高效:UPDATE EMPSET (EMP_CAT, SAL_RANGE)= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)FROM EMP_CATEGORIES)WHERE EMP_DEPT = 0020;16. 通过内部函数提高SQL效率.SELECT H.EMPNO,E.ENA