oracle如何查询优化?

2023年 4月 16日 54.3k 0

oracle查询优化的方法:1、UNION操作符,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;2、大于或小于操作符一般情况下是不用调整的,因为它有索引就会采

oracle查询优化的方法:1、UNION操作符,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;2、大于或小于操作符一般情况下是不用调整的,因为它有索引就会采用索引查找,但有的情况下可以对它进行优化。

oracle查询优化的方法:

1、IN 操作符

用 IN 写出来的 SQL的优点是比较容易写及清晰易懂,这比较适合现代软件开发的风格。

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。

相关学习推荐:oracle数据库学习教程

2、NOT IN 操作符

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

3、<> 操作符(不等于)

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

a<>0 改为 a>0 or a<0

a<>'' 改为 a>''

4、> 及 < 操作符(大于或小于操作符)

大于或小于操作符一般情况下是不用调整的,因为它有索引就会采用索引查找,但有的情况下可以对它进行优化,如一个表有100万记录,一个数值型字段 A, 30 万记录的A=0 , 30 万记录的 A=1 , 39 万记录的 A=2 ,1万记录的 A=3 。那么执行A>2 与 A>=3的效果就有很大的区别了,因为 A>2 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。

5、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

a is not null 改为 a>0 或 a>'' 等。

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。

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)

6、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 * fromls_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。

7、WHERE 后面的条件顺序影响

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。

8、目标方面的提示:

COST (按成本优化)

RULE (按规则优化)

CHOOSE (缺省)(ORACLE自动选择成本或规则进行优化)

ALL_ROWS (所有的行尽快返回)

FIRST_ROWS (第一行数据尽快返回)

9、执行方法的提示:

USE_NL (使用 NESTED LOOPS 方式联合)

USE_MERGE (使用 MERGE JOIN 方式联合)

USE_HASH (使用 HASH JOIN 方式联合)

10、索引提示:

INDEX ( TABLE INDEX)(使用提示的表索引进行查询)

11、其它高级提示(如并行处理等等)

ORACLE 的提示功能是比较强的功能,也是比较复杂的应用,并且提示只是给ORACLE执行的一个建议,有时如果出于成本方面的考虑 ORACLE也可能不会按提示进行。根据实践应用,一般不建议开发人员应用ORACLE提示,因为各个数据库及服务器性能情况不一样,很可能一个地方性能提升了,但另一个地方却下降了,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。

12、IN和EXISTS

有时候会将一列和一系列值相比较。最简单的办法就是在where子句中使用子查询。在where子句中可以使用两种格式的子查询。

第一种格式是使用IN操作符:

... where column in(select * from ... where...);

第二种格式是使用EXIST操作符:

... where exists (select 'X' from ...where...);

我相信绝大多数人会使用第一种格式,因为它比较容易编写,而实际上第二种格式要远比第一种格式的效率高。在Oracle中可以几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。

第二种格式中,子查询以'select 'X'开始。运用EXISTS子句不管子查询从表中抽取什么数据它只查看where子句。这样优化器就不必遍历整个表而仅根据索引就可完成工作(这里假定在where语句中使用的列存在索引)。相对于IN子句来说,EXISTS使用相连子查询,构造起来要比IN子查询困难一些。

通过使用EXIST,Oracle系统会首先检查主查询,然后运行子查询直到它找到第一个匹配项,这就节省了时间。Oracle系统在执行IN子查询时,首先执行子查询,并将获得的结果列表存放在在一个加了索引的临时表中。在执行子查询之前,系统先将主查询挂起,待子查询执行完毕,存放在临时表中以后再执行主查询。这也就是使用EXISTS比使用IN通常查询速度快的原因。

同时应尽可能使用NOT EXISTS来代替NOT IN,尽管二者都使用了NOT(不能使用索引而降低速度),NOT EXISTS要比NOT IN查询效率更高。

任何在where子句中使用is null或is notnull的语句优化器是不允许使用索引的。

13、order by语句

ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Orderby语句对要排序的列没有什么特别的限制,也可以将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Orderby语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。

仔细检查orderby语句以找出非索引项或者表达式,它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写orderby语句以使用索引,也可以为所使用的列建立另外一个索引,同时应绝对避免在orderby子句中使用表达式。

14、NOT

我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式,如大于、小于、等于以及不等于等等,也可以使用and(与)、or(或)以及not(非)。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。下面是一个NOT子句的例子:

... where not (status ='VALID')

如果要使用NOT,则应在取反的短语前面加上括号,并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中,这就是不等于(<>)运算符。换句话说,即使不在查询where子句中显式地加入NOT词,NOT仍在运算符中,见下例:

... where status <>'INVALID';

再看下面这个例子:

select * from employee where salary<>3000;

对这个查询,可以改写为不使用NOT:

select * from employee where salary<3000 orsalary>3000;

虽然这两种查询的结果一样,但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引,而第一种查询则不能使用索引。

全表扫描就是顺序地访问表中每条记录.ORACLE采用一次读入多个数据块(databaseblock)的方式优化全表扫描。

15、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)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0020
AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;

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_SAL
FROM 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.

16、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 LOCATION
GROUP BY REGION
HAVING REGION REGION != ‘SYDNEY’
AND REGION != ‘PERTH’

  高效:

SELECT REGION,AVG(LOG_SIZE)
FROM LOCATION
WHERE REGION REGION != ‘SYDNEY’
AND REGION != ‘PERTH’
GROUP BY REGION

17、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_NAME
FROM TABLES
WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
AND DB_VER= ( SELECT DB_VER
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)

  高效:

SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE (TAB_NAME,DB_VER)
= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
Update 多个Column 例子:

  低效:

UPDATE EMP
SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),
SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;

  高效:

UPDATE EMP
SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)
FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;

18、通过内部函数提高SQL效率.

SELECT H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*)
FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY H
WHERE H.EMPNO = E.EMPNO
AND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPE
GROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC;

通过调用下面的函数可以提高效率.

FUNCTION LOOKUP_HIST_TYPE(TYP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2
AS
TDESC VARCHAR2(30);
CURSOR C1 IS
SELECT TYPE_DESC
FROM HISTORY_TYPE
WHERE HIST_TYPE = TYP;
BEGIN
OPEN C1;
FETCH C1 INTO TDESC;
CLOSE C1;
RETURN (NVL(TDESC,’?’));
END;
FUNCTION LOOKUP_EMP(EMP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2
AS
ENAME VARCHAR2(30);
CURSOR C1 IS
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMPNO=EMP;
BEGIN
OPEN C1;
FETCH C1 INTO ENAME;
CLOSE C1;
RETURN (NVL(ENAME,’?’));
END;
SELECT H.EMPNO,LOOKUP_EMP(H.EMPNO),
H.HIST_TYPE,LOOKUP_HIST_TYPE(H.HIST_TYPE),COUNT(*)
FROM EMP_HISTORY H
GROUP BY H.EMPNO , H.HIST_TYPE;

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