Oracle SQL查询优化3.优化原则

Part 1：

原则一：注意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. 

尤其是“主键ID=？”这样的条件。

原则二： SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘： 
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 。

简单地讲，语句执行的时间越短越好（尤其对于系统的终端用户来说）。而对于查询语句，由于全表扫描读取的数据多，尤其是对于大型表不仅查询速度慢，而且对磁盘IO造成大的压力，通常都要避免，而避免的方式通常是使用索引Index。

使用索引的优势与代价。

优势：

1）索引是表的一个概念部 分,用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率.

2） 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率.
代价： 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会 使查询反应时间变慢.。而且表越大，影响越严重。

使用索引需要注意的地方：

1、避免在索引列上使用NOT ，　 

我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.

2、避免在索引列上使用计算． 
WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分．优化器将不使用索引而使用全表扫描． 举例:

低效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
高效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

3、避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 

避 免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE性能上将无法使用该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录.　如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空!
因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引.

低效:(索引失效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
高效:(索引有效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;

4、注意通配符%的影响 
使用通配符的情况下Oracle可能会停用该索引。如 :

SELECT…FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE like ‘%123456%'（无效）。
SELECT…FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE = ‘123456'（有效）

5、避免改变索引列的类型.: 

当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换. 

假 设 EMPNO是一个数值类型的索引列. SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123' 实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为: SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123') 幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变. 现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列. SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 这个语句被ORACLE转换为: SELECT … FROM
EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123 因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型 

6、索引的一些“脾气” 

a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高. 

b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍! 

除了使用索引，我们还有其他能减少资源消耗的方法：

1、用EXISTS替换DISTINCT： 

当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果. 

例子:

(低效): SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
And E.sex =man
(高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D
WHERE EXISTS
( SELECT ‘X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
And E.sex =man
);

 

2、用(UNION)UNION ALL替换OR (适用于索引列) 

通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 

注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引. 

如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.

高效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 UNION ALL
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”

3、用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：

当 SQL语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 
4、Order By语句加在索引列，最好是主键PK上。

SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE（低效）
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_CODE （高效）

5、避免使用耗费资源的操作: 

带 有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT的SQL语句会启动SQL引擎 执行耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强 

6、使用Where替代Having（如果可以的话） 
优化GROUP BY: 

提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.

低效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP GROUP JOB HAVING JOB = ‘PRESIDENT'AND AVG(SAL)>XXX
高效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT'
OR JOB = ‘MANAGER' GROUP JOB Having AND AVG(SAL)>XXX

7、通常来说，如果语句能够避免子查询的 使用，就尽量不用子查询。因为子查询的开销是相当昂贵的。具体的例子在后面的案例“一条SQL的优化过程”中。

Part 2：

搞WEB的离不开数据库，在一个层面上，对数据库的熟练程度决定了很多的事情。

  本文就大家都纠结的ORACLE多表查询的性能问题给出一系列个优化方法，那这些都是项目中长期用到的，所以很熟，很熟，已经成为习惯了。

   ORACLE有个高速缓冲的概念，这个高速缓冲呢就是存放执行过的SQL语句，那oracle在执行sql语句的时候要做很多工作，例如解析sql语句， 估算索引利用率，绑定变量，读取数据块等等这些操作。假设高速缓冲里已经存储了执行过的sql语句，那就直接匹配执行了，少了步骤，自然就快了，但是经过 测试会发现高速缓冲只对简单的表起作用，多表的情况小完全没有效果啊，例如在查询单表的时候那叫一个快，但是假设连接多个表，就龟速了。

    最重要一点，ORACLE的高速缓冲是全字符匹配的，什么意思呢，看下面三个select

 

--No.1
select * from tableA;
--No.2
select * From tableA;
--No.3
select   * from tableA;

 

这三个语句乍一看是一样的，但是高速缓存是不认的，是全字符匹配的，索引在高速缓存里会存储三条不同的语句，说道这里，又引出一个习惯，就是要保持良好的编程习惯，这个很重要啊。

 ORACLE的多表优化我积累了一些，都是常用的，介绍下

第一点呢是From 子句后面的 表顺序有讲究

   先说为啥，ORACLE在解析sql语句的时候对From子句后面的表名是从右往左解析的，是先扫描最右边的表，然后在扫描左边的表，然后用左边的表匹配数据，匹配成功后就合并。

   所以，在对多表查询中，一定要把小表写在最右边，为什么自己想想就明白了。例如下面的两个语句：

 

--No.1  tableA 100w条记录  tableB 1w条记录 执行速度 十秒级
select count(*) from tableA,tableB;

--No.2  执行速度百秒级甚至更高
select count(*) from tableB,tableA;

 

 

这个估计很多人都知道，但是要确认非常有用。

还有一种是三张表的查询，例如

 

select count(1) from tableA a,tableB b ,tableC c where a.id=b.id and a.id=c.id;

 

上面种 tableA 就称为交叉表，根据oracle对From子句从右向左的扫描方式，应该把交叉表放在最末尾，然后才是最小表，所以上面的应该这样写

--tableA a 交叉表
--tabelB b 100w
--tableC c 1w
select count(1) from tableB b ,tableC c ,tableA a where a.id=b.id and a.id=c.id;

 

这种写法对大数据量会非常有用，大家谨记，也是很常用的。

第二点呢是Where子句后面的条件过滤有讲究，ORACLE对where子句后面的条件过滤是自下向上，从右向左扫描的，所以和From子句一样一样的，把过滤条件排个序，按过滤数据的大小，自然就是最少数据的那个条件写在最下面，最右边，依次类推，例如

 

--No.1 不可取 性能低下
select * from tableA a where
a.id>500
and a.lx = '2b'
and a.id < 'select count(1) from tableA  where id=a.id '

--No.2 性能高，能过滤最多数据的条件写在最后【谨记】
select * from tableA a where
a.id < 'select count(1) from tableA  where id=a.id '
and a.id>500
and a.lx = '2b'

 

第三点呢估计搞数据库的都知道啦，就是在select的时候少用*，多敲敲键盘，写上字段名吧，因为ORACLE的查询器会把*转换为表的全部列名，这个会浪费时间的，所以在大表中少用。

第四点呢就是要使用rowid 这个很好啊，可以用来分页，删除查询重复记录，很强大的，给两个例子:

 

--查找重复记录
select * from  tableA  a where
a.rowid> (
select min(rowid) from tableB b where
a.column=b.column
)

--删除相同记录
delete from  tableA  a where
a.rowid> (
select min(rowid) from tableB b where
a.column=b.column
)

--分页 start=10 limit=10
--end 为 start + limit
select * from
(
select A.*,Rownum rn from
(select * from tableA order by id) A
where rownum <= 20
) b wehre rn> 10  order by id desc

 

/*解释一下， 1.查询要排列的表 A
2.查询A表的Rownum 找出小于end的数据 组成表B
3.查询B表通过rownum找出大于start的数据 完成
简单的说先根据end值过滤数据，然后在根据start过滤数据
so 简单的
*/

第五点是存储过程中需要注意的，多用commit了，既可以释放资源，但是要谨慎啊。

第六点是减少对数据库表的查询，这个很重要，能减少就减少，因为在执行语句的时候oracle会做很多初始工作。

第七点不要用in啦，用exists来代替咯，例如：

 

--NO.1  IN的写法
SELECT * FROM TABLEA A WHERE
A.ID IN
( SELECT ID FORM TABLEB B WHERE B.ID>1)

--NO.2 exists 写法
SELECT * FROM TABLEA A WHERE
EXISTS (
SELECT 1 FROM TABLEB B WHERE A.ID=B.ID AND B.ID>1)

 

相同的还有使用not exists 代替 not in ，方法雷同啊，就不介绍了。

那还有一些简单的方法，例如索引这些就比较简单了，就不介绍了，就写在这里吧。