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: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) FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
高效:(索引有效) 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…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,255); line-height:1.5!important">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
WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效: 10 OR REGION = “MELBOURNE” 

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 ORDER BY DEPT_TYPE（低效）
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,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,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 = ‘PRESIDENTAND 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
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 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

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

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
from tableA a where a.id>500
and a.lx = 2band 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】
where a.id '

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 from tableA a where a.rowid> ( min(rowid) from tableB b where a.column=b.column ) 删除相同记录 delete 分页 start=10 limit=10end 为 start + limit from ( select A.*,Rownum rn from (from tableA order by id) A where rownum <= 20 ) b wehre rn10 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.ID1) NO.2 exists 写法 WHERE EXISTS ( 1 FROM TABLEB B WHERE A.ID=B.ID AND B.ID1) 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。

（编辑：李大同）

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