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一、执行顺序及优化细则
1.表名顺序优化 (1) 基础表放下面,当两表进行关联时数据量少的表的表名放右边 表或视图: Student_info (30000条数据) Description_info (30条数据) select * from description_info di ,student_info si --学生信息表 where si.student_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID' 与 select * from student_info si--学生信息表 ,description_info di where si.student_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID' 以student_info作为基础表,你会发现运行的速度会有很大的差距。
(2) 当出现多个表时,关联表被称之为交叉表,交叉表作为基础表 select * from description_info di ,description_info di2 ,student_info si --学生信息表 where si.student_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID' and si.school_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'SCHOOL_ID' 与 select * from student_info si--学生信息表 ,description_info di ,description_info di2 where si.student_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID' and si.school_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'SCHOOL_ID' 以student_info作为基础表,你会发现运行的速度会有很大的差距, 当基础表放在后面,这样的执行速度会明显快很多。
2.where执行顺序 where执行会从至下往上执行 select * from student_info si --学生信息表 where si.school_id=10 --学院ID and si.system_id=100--系ID 摆放where子句时,把能过滤大量数据的条件放在最下边
3. is null 和is not null 当要过滤列为空数据或不为空的数据时使用 select * from student_info si --学生信息表 where si.school_id is null(当前列中的null为少数时用is not null,否则is null)
4.使用表别名 当查询时出现多个表时,查询时加上别名, 避免出现减少解析的时间字段歧义引起的语法错误。
5. where执行速度比having快 尽可能的使用where代替having select from student_info si group by si.student_id having si.system_id!=100 and si.school_id!=10 (select from student_info si wehre si.system_id!=100 and si.school_id!=10 group by si.student_id)
6. * 号引起的执行效率 尽量减少使用select * 来进行查询,当你查询使用*, 数据库会进行解析并将*转换为全部列。
二、替代优化 1、用>=替代> select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id>=10 与 select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id>9 执行时>=会比>执行得要快
2、用UNION替换OR (适用于索引列) select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id=10 union select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id=2 上面语句可有效避免全表查询 select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id=10 or ui.student_id=2 如果坚持要用OR,可以把返回记录最少的索引列写在最前面
3、用in 代替or select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id=10 or ui.student_id=20 or ui.student_id=30 改成 select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id in (10,20,30) 执行会更有效率
4、 Union All 与Union Union All重复输出两个结果集合中相同记录 如果两个并集中数据都不一样.那么使用Union All 与Union是没有区别的, select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id=10 union All select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id=2 与 select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id=10 union select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id=2 但Union All会比Union要执行得快
5、分离表和索引 总是将你的表和索引建立在另外的表空间内 决不要将这些对象存放到SYSTEM表空间里
三、一些优化技巧
1、计算表的记录数时
select count(si.student_id) from Student_info si(student_id为索引) 与 select count(*) from Student_info si 执行时.上面的语句明显会比下面没有用索引统计的语句要快
2.使用函数提高SQL执行速度
当出现复杂的查询sql语名,可以考虑使用函数来提高速度 查询学生信息并查询学生(李明)个人信息与的数学成绩排名 如 select di.description student_name ,(select res.order_num--排名 from result res where res.student_id = di.student_id order by result_math) order_num from description_info di ,student_info si --学生信息表 where si.student_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID' and di.description = '李明'
而且我们将上面order_num排名写成一个fuction时 create or replace package body order_num_pkg is function order_num(p_student_id number) return_number is v_return_number number; begin select res.order_num --排名 into v_return_number from result res where res.student_id = di.student_id order by result_math; return v_return_number; exception when others then null; return null; end; end order_num_pkg; 执行 select di.description student_name ,order_num_pkg.order_num(di.student_id) order_num from description_info di ,student_info si --学生信息表 where si.student_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID' and di.description = '李明' 执行查询时的速度也会有所提高
3.减少访问数据库的次数
执行次数的减少(当要查询出student_id=100的学生和student_id=20的学生信息时) select address_id from student_info si --学生信息表 where si.student_id=100 与 select address_id from student_info si --学生信息表 where si.student_id=20 都进行查询.这样的效率是很低的 而进行 ( select si.address_id,si2.address_id from student_info si --学生信息表 ,student_info si2 where si.student_id=100 and si2.student_id=20 与 select decode(si.student_id,100,address_id) ,decode(si.student_id,address_id) from student_info si ) 执行速度是提高了,但可读性反而差了.. 所以这种写法个人并不太推荐
4、用Exists(Not Exists)代替In(Not In)
在执行当中使用Exists或者Not Exists可以高效的进行查询
5、Exists取代Distinct取唯一值的
取出关联表部门对员工时,这时取出员工部门时,出现多条.. select distinct di.dept_name from departments_info di --部门表 ,user_info ui --员工信息表 where ui.dept_no = di.dept_no 可以修改成 select di.dept_name from departments_info di --部门表 where exists (select 'X' from user_info ui --员工信息表 where di.dept_no = ui.dept_no) 6、用表连接代替Exists 通过表的关联来代替exists会使执行更有效率 select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where exists (select 'x ' from departments_info di--部门表 where di.dept_no = ui.dept_no and ui.dept_cat = 'IT'); 执行是比较快,但还可以使用表的连接取得更快的查询效率 select ui.user_name from departments_info di ,user_info ui --员工信息表 where ui.dept_no = di.dept_no and ui.department_type_code = 'IT'
代码是经测试并进行优化所写, 以上只例子,具体使用还是要针对各个不同的具体的业务使用用Exists(Not Exists)代替In(Not In)
四、索引篇
1、运算导致的索引失效
select di.description student_name ,student_info si --学生信息表 where si.student_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID' and si.student_id+0=100/*student_id索引将失效*/
2、类型转换导致的索引失效
where si.student_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID' and di.student_id-2=10 在索引列中进行运算,将会不使用索引而使用全表扫描 而将 select di.description student_name ,student_info si --学生信息表 where si.student_id = di.lookup_code(+) and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID' and di.student_id=10+2 将会得到高效的运行速度
4、 Is not null引起的问题(student_id为索引)
不要把存在空值的列做为索引,否则无法使用索引 select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id is not null--索引失效
select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id>=-1--索引有效
5、Order by导致索引失效(student_id为索引)
select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 group by ui.student_id 而使用 select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id>=-1 将使其有效, 在order by中只存在两种条件下可以使用索引 (ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序 ORDER BY中所有的列必须定义为非空. )
6、自动选择索引
如果表中有两个以上(包括两个)索引,其中有一个唯一性索引,而其他是非唯一性. 在这种情况下,ORACLE将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引.
7、 !=导致索引失效
select ui.user_name from user_info ui--员工信息表 where ui.student_id!=0 在Where中使用!=将会把索引失效
8、%导致的索引失效
五、oracle 中的not Exists与Not in的性能巨大差异
Not Exists与Not in的作用同样是排除数据,在oracle 中使用not in并不象mysql中的执行那么快,如( select jt1.doc_num --单据号码 ,oalc.description school_name --学校名称 ,oalc2.description system_name --系名称 ,oalc.description class_name --班级名称 from java_table1 jt1 ,java_table_description oalc ,java_table_description oalc2 ,java_table_description oalc3 where oalc.lookup_type(+) = 'JAVA_SCHOOL_NAME' and jt1.school_id = oalc.lookup_code(+) and oalc2.lookup_type(+) = 'JAVA_SYSTEM_NAME' and jt1.system_id = oalc2.lookup_code(+) and oalc3.lookup_type(+) = 'JAVA_CLASS_NAME' and jt1.class_id = oalc3.lookup_code(+) and not exists (select jt2.header_id from java_table2 jt2 jt1.header_id = jt2.header_id))
与
select jt1.doc_num --单据号码 ,java_table_description oalc3 where oalc.lookup_type(+) = 'JAVA_SCHOOL_NAME' and jt1.school_id = oalc.lookup_code(+) and oalc2.lookup_type(+) = 'JAVA_SYSTEM_NAME' and jt1.system_id = oalc2.lookup_code(+) and oalc3.lookup_type(+) = 'JAVA_CLASS_NAME' and jt1.class_id = oalc3.lookup_code(+) and jt1.header_id not in (select jt2.header_id from java_table2 jt2)
当jt2表中的数据比较大时,就会出现巨大的差异,以上只能是我的个人理解与测试结果(java_table1 视图测试
数据量为36749,java_table2 为300条),如有其它可相互讨论 (编辑:李大同)
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