SQL语句性能调整参考点

SQL语句性能调整参考点

1.选择最有效率的表名顺序

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)并对记录进行排序,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TAB1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子句中的解析顺序

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.使用DECODE函数来减少处理时间
用Where子句替换HAVING子句
减少对表的查询
通过自定义函数提高SQL效率
使用表的别名(Alias)
用EXISTS替代IN
用NOT EXISTS替代NOT IN
用表连接替换EXISTS (视具体情况而定)
用EXISTS替换DISTINCT
用索引提高效率
索引的操作
等式比较和范围比较
用UNION ALL 替换UNION (如果有可以的话)
需要当心的WHERE子句
避免在索引列上使用NOT
避免在索引列上使用计算
避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避免改变索引列的类型