sql语句的优化

sql语句的优化

由于SQL优化起来比较复杂,并且还会受环境限制,在开发过程中,写SQL必须必须要遵循以下几点的原则：

1.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)

SELECT … FROM EMP E WHERE SAL > 50000 AND JOB = ‘MANAGER’ AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO);

(高效)

SELECT … FROM EMP E WHERE 25 50000 AND JOB = ‘MANAGER’;

2.SELECT子句中避免使用’*’

当在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.可是,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.

3.使用表的别名(Alias)

当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.

注：Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名,当SQL语句中出现这个Column时,SQL解析器无法判断这个Column的归属。

SQL语句的几种优化方法

没建索引的建上，条件缺少的加上，条件里有in的尽量换成exists，not in 同样，有 的 都换成>什么0 或 >'',union 换union all。。。。。方法太多！ 得看你具体的内容！

请问SQL语句优化的策略都有哪些？

● 创建表的时候。应尽量建立主键,根据主键查询数据；

● 大数据表删除，用truncate table代替delete。

● 合理使用索引，在OLTP应用中一张表的索引不要太多。组合索引的列顺序尽量与查询条件列顺序保持一致；对于数据操作频繁的表，索引需要定期重建，以减少失效的索引和碎片。

● 查询尽量用确定的列名，少用*号。

尽量少嵌套子查询，这种查询会消耗大量的CPU资源；对于有比较多

or运算的查询，建议分成多个查询，用union all联结起来；多表查询

的查询语句中，选择最有效率的表名顺序(基于规则的优化器中有效)。Oracle解析器对表解析从右到左，所以记录少的表放在右边。

● 尽量多用commit语句提交事务，可以及时释放资源、解

锁、释放日志空间、减少管理花费；在频繁的、性能要求比较高的

数据操作中，尽量避免远程访问，如数据库链等，访问频繁的表可以常驻内存：alter table．．．cache；

oracle中如何优化sql语句的，用什么方法？

2. 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)

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)并对记录进行派序,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TAB2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

3. 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.

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’;

4. 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.

5. 减少访问数据库的次数

当执行每条SQL语句时, ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数 , 就能实际上减少ORACLE的工作量.

例如,

以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员.

方法1 (最低效)

SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE

FROM EMP

WHERE EMP_NO = 342;

SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE

FROM EMP

WHERE EMP_NO = 291;

方法2 (次低效)

DECLARE

CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS

SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE

FROM EMP

WHERE EMP_NO = E_NO;

BEGIN

OPEN C1(342);

FETCH C1 INTO …,..,.. ;

OPEN C1(291);

FETCH C1 INTO …,..,.. ;

CLOSE C1;

END;

方法3 (高效)

SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,

B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE

FROM EMP A,EMP B

WHERE A.EMP_NO = 342

AND B.EMP_NO = 291;

注意:

在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200.

6. 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%’;

SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)

FROM EMP

WHERE DEPT_NO = 0030

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.

7. 用TRUNCATE替代DELETE

当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况)

而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短.

TRUNCATE只在删除全表或分区适用,TRUNCATE是DDL不是DML

8. 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

HAVING 中的条件一般用于对一些集合函数的比较,如COUNT() 等等. 除此而外,一般的条件应该写在WHERE子句中

9. 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;

10. 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;

经常在论坛中看到如 ’能不能用一个SQL写出….’ 的贴子, 殊不知复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的

11. 使用表的别名(Alias)

当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.

Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名,当SQL语句中出现这个Column时,SQL解析器无法判断这个Column的归属

12. 用EXISTS替代IN

在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率.

低效:

SELECT *

FROM EMP (基础表)

WHERE EMPNO > 0

AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO

FROM DEPT

WHERE LOC = ‘MELB’)

高效:

SELECT *

FROM EMP (基础表)

WHERE EMPNO > 0

AND EXISTS (SELECT ‘X’

FROM DEPT

WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO

AND LOC = ‘MELB’)

相对来说,用NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提高效率,下一节中将指出

13. 用NOT EXISTS替代NOT IN

在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.

例如:

SELECT …

FROM EMP

WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO

FROM DEPT

WHERE DEPT_CAT=’A’);

为了提高效率.改写为:

(方法一: 高效)

SELECT ….

FROM EMP A,DEPT B

WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)

AND B.DEPT_NO IS NULL

AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’

(方法二: 最高效)

SELECT ….

FROM EMP E

WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’

FROM DEPT D

WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO

AND DEPT_CAT = ‘A’);

14. 用表连接替换EXISTS

通常来说 , 采用表连接的方式比EXISTS更有效率

SELECT ENAME

FROM EMP E

WHERE EXISTS (SELECT ‘X’

FROM DEPT

WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO

AND DEPT_CAT = ‘A’);

(更高效)

SELECT ENAME

FROM DEPT D,EMP E

WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO

AND DEPT_CAT = ‘A’ ;

在RBO的情况下,前者的执行路径包括FILTER,后者使用NESTED LOOP

15. 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

例如:

低效:

SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME

FROM DEPT D,EMP E

WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO

高效:

SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME

FROM DEPT D

WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’

FROM EMP E

WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);

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.

16. 基础表的选择

基础表(Driving Table)是指被最先访问的表(通常以全表扫描的方式被访问). 根据优化器的不同, SQL语句中基础表的选择是不一样的.

如果你使用的是CBO (COST BASED OPTIMIZER),优化器会检查SQL语句中的每个表的物理大小,索引的状态,然后选用花费最低的执行路径.

如果你用RBO (RULE BASED OPTIMIZER) , 并且所有的连接条件都有索引对应, 在这种情况下, 基础表就是FROM 子句中列在最后的那个表.

举例:

SELECT A.NAME , B.MANAGER

FROM WORKER A,

LODGING B

WHERE A.LODGING = B.LODING;

由于LODGING表的LODING列上有一个索引, 而且WORKER表中没有相比较的索引, WORKER表将被作为查询中的基础表.

17. 多个平等的索引

当SQL语句的执行路径可以使用分布在多个表上的多个索引时, ORACLE会同时使用多个索引并在运行时对它们的记录进行合并, 检索出仅对全部索引有效的记录.

在ORACLE选择执行路径时,唯一性索引的等级高于非唯一性索引. 然而这个规则只有

当WHERE子句中索引列和常量比较才有效.如果索引列和其他表的索引类相比较. 这种子句在优化器中的等级是非常低的.

如果不同表中两个想同等级的索引将被引用, FROM子句中表的顺序将决定哪个会被率先使用. FROM子句中最后的表的索引将有最高的优先级.

如果相同表中两个想同等级的索引将被引用, WHERE子句中最先被引用的索引将有最高的优先级.

举例:

DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.

SELECT ENAME,

FROM EMP

WHERE DEPT_NO = 20

AND EMP_CAT = ‘A’;

这里,DEPTNO索引将被最先检索,然后同EMP_CAT索引检索出的记录进行合并. 执行路径如下:

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

AND-EQUAL

INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX

INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX

18. 等式比较和范围比较

当WHERE子句中有索引列, ORACLE不能合并它们,ORACLE将用范围比较.

举例:

DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE DEPTNO > 20

AND EMP_CAT = ‘A’;

这里只有EMP_CAT索引被用到,然后所有的记录将逐条与DEPTNO条件进行比较. 执行路径如下:

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX

19. 不明确的索引等级

当ORACLE无法判断索引的等级高低差别,优化器将只使用一个索引,它就是在WHERE子句中被列在最前面的.

举例:

DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE DEPTNO > 20

AND EMP_CAT > ‘A’;

这里, ORACLE只用到了DEPT_NO索引. 执行路径如下:

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX

我们来试一下以下这种情况:

SQL> select index_name, uniqueness from user_indexes where table_name = 'EMP';

INDEX_NAME UNIQUENES

------------------------------ ---------

EMPNO UNIQUE

EMPTYPE NONUNIQUE

SQL> select * from emp where empno >= 2 and emp_type = 'A' ;

no rows selected

Execution Plan

----------------------------------------------------------

0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE

1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'

2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPTYPE' (NON-UNIQUE)

虽然EMPNO是唯一性索引,但是由于它所做的是范围比较, 等级要比非唯一性索引的等式比较低!

20. 强制索引失效

如果两个或以上索引具有相同的等级,你可以强制命令ORACLE优化器使用其中的一个(通过它,检索出的记录数量少) .

举例:

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE EMPNO = 7935

AND DEPTNO + 0 = 10 /*DEPTNO上的索引将失效*/

AND EMP_TYPE || ‘’ = ‘A’ /*EMP_TYPE上的索引将失效*/

这是一种相当直接的提高查询效率的办法. 但是你必须谨慎考虑这种策略,一般来说,只有在你希望单独优化几个SQL时才能采用它.

这里有一个例子关于何时采用这种策略,

假设在EMP表的EMP_TYPE列上有一个非唯一性的索引而EMP_CLASS上没有索引.

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE EMP_TYPE = ‘A’

AND EMP_CLASS = ‘X’;

优化器会注意到EMP_TYPE上的索引并使用它. 这是目前唯一的选择. 如果,一段时间以后, 另一个非唯一性建立在EMP_CLASS上,优化器必须对两个索引进行选择,在通常情况下,优化器将使用两个索引并在他们的结果集合上执行排序及合并. 然而,如果其中一个索引（EMP_TYPE）接近于唯一性而另一个索引（EMP_CLASS）上有几千个重复的值. 排序及合并就会成为一种不必要的负担. 在这种情况下,你希望使优化器屏蔽掉EMP_CLASS索引.

用下面的方案就可以解决问题.

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE EMP_TYPE = ‘A’

AND EMP_CLASS||’’ = ‘X’;

21. 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;

这是一个非常实用的规则，请务必牢记

22. 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．

举例:

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE EMPNO = 2326

AND DEPTNO = 20 ;

这里，只有EMPNO上的索引是唯一性的，所以EMPNO索引将用来检索记录．

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

INDEX UNIQUE SCAN ON EMP_NO_IDX

23. 避免在索引列上使用NOT

通常， 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.

举例:

低效: (这里,不使用索引)

SELECT …

FROM DEPT

WHERE DEPT_CODE != 0;

高效: (这里,使用了索引)

SELECT …

FROM DEPT

知道的基本就这么多了，要加分啊~~O(∩_∩)O~

sql语句优化怎么做的，建索引的时候要考虑什么

1、表的主键、外键必须有索引；

2、数据量超过300的表应该有索引；

3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；

4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；

5、索引应该建在选择性高的字段上；

6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；

7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：

A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；

B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；

C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；

D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；

E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；

8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；

9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；

以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。

如何优化SQL语句

（1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：

ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，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。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.

（2） 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.

（3） 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

（4）减少访问数据库的次数：

ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变

量 , 读数据块等；

（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加

每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200

（6）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.

（7）整合简单,无关联的数据库访问：

如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使

它们之间没有关系)

（8）删除重复记录：

最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：

DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)

FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);

（9）用TRUNCATE替代DELETE：

当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存

放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前

的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回

滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的

资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适

用,TRUNCATE是DDL不是DML)

（10）尽量多使用COMMIT：

只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也

会因为COMMIT所释放的资源而减少:

COMMIT所释放的资源:

a. 回滚段上用于恢复数据的信息.

b. 被程序语句获得的锁

c. redo log buffer 中的空间

d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费

（11）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. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条

件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条

件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该

速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在

两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。

在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们

的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度

上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不

确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而

having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多

表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，

把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由

having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条

件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里

（12）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.例子：

SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT

TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)

（13）通过内部函数提高SQL效率.：

复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法

在实际工作中是非常有意义的

（14）使用表的别名(Alias)：

当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column

上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.

（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：

在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联

接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 在子查

询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是

最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN

,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.

例子：

（高效）SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT

‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')

(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT

DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')

（16）识别'低效执行'的SQL语句：

虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具

来解决问题始终是一个最好的方法：

SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, ROUND((BUFFER_GETS-

DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2)

Reads_per_run,

SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND

(BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC;

（17）用索引提高效率：

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. 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. 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.。定期的重构索引

是有必要的.：

ALTER INDEX REBUILD

（18）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 (高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT

D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);

（19） sql语句用大写的；因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行

（20）在java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串！

*

21）避免在索引列上使用NOT 通常，

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.

（22）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;

（23）用>=替代>

高效:

SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4 低效:

SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.

（24）用UNION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. 高效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 UNION 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” 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.

（25）用IN来替换OR

这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的．

低效: SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 高效 SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30);

（26）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;

（27）总是使用索引的第一个列：

如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引

（28）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. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量

低效：

* ·

* ·         SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS

* WHERE TRAN_DATE ='31-DEC-95'UNIONSELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

* FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE ='31-DEC-95'高效: SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

* FROM DEBIT_TRANSACTIONS·         WHERE TRAN_DATE ='31-DEC-95'UNIONALLSELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT

* FROM DEBIT_TRANSACTIONS WHERE TRAN_DATE ='31-DEC-95'·

（29）用WHERE替代ORDER BY：

ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引.

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.

WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.

例如: 表DEPT包含以下列:

DEPT_CODE PK NOT NULL

DEPT_DESC NOT NULL

DEPT_TYPE NULL

低效: (索引不被使用) SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE 高效: (使用索引) SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0

（30）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

31）需要当心的WHERE子句:

某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子. 在下面的例子里, (1)‘!=' 将不使用索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. (2) ‘||'是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停用了索引. (3) ‘+'是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描.

（32） 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!

（33）避免使用耗费资源的操作:

带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY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

（34）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' OR JOB = ‘MANAGER'高效:

* ·         SELECT JOB , AVG(SAL)

* ·         FROM EMP

* ·         WHERE JOB = ‘PRESIDENT'

* ·         OR JOB = ‘MANAGER'GROUP JOB

* ·

下面看一下oracle的执行过程

分析一个SQL语句是怎样在Orcle内部工作的。

A、用户发出SQL请求，打开游标；

B、把SQL语句语法分析，执行计划，数据字典等信息存入内存中共享池内；

C、从数据文件中把相关数据块读入数据缓冲区；

D、做相应操作，若做修改，先加上行级锁，经确认后，把改过前后记录内容存入重做日志缓冲区内；

E、返回结果给用户，关闭游标。

备注：SQL语句大小写敏感的，同样的一个语句，若大小写

不同，oracle需分析执行两次，每句后必以“；”结束。

优化sql 语句的几种方式

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like '%abc%'

7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

应改为:

select id from t where name like 'abc%'

9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

11.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(...)

12.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

13.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

14.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

15.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

16.尽可能的使用 varchar 代替 char ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

17.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

18.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

19.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

20.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

21.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

22.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

23.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

24.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。

在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

25.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

26.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

SQL语句中的多个OR该怎么来优化

与或非是逻辑判断的必须，如果真的需要很多or来判断，那么谁也没有办法。

一般优化or的办法是，减少or，也就是减少判断条件。这个不仅仅是数据库的问题，需要从业务等多方面来考虑。

比如，业务可以减少一个or，那么这就是最好的优化方式。

如果几个or字段都有索引，那么可以考虑分开查询，这样能走索引，因为or不走索引。也算优化。

缩小查询范围也算，虽然还是or，还是那么多条件，但是其他条件却可以，让数据量从10w，变为5千，这也是优化。

至于其他的方法，什么换个写法等等，大多数都是扯淡，没什么实际意义。

sql 语句 in的优化。

假设原来的句子是

select * from t1 where t1.f1 in (select t2.f2 from t2 where t2.f2=xxx)

和你的很类似

你用子查询 很慢

我们现在修改为：

select t1.* from t1 ,t2 where t1.f1 = t2.f2 and t2.f2=xxxx

这里使用了关联查询代替了子查询大大提高效率。

其次你可以考虑在表t1.f1上加索引，提高查询速度。

求优化一句sql语句，not in速度太慢了

两种方案：

1、分别给两表的id加索引(效果显著)

2、不用子查询

select tbl1.id from table1 tbl1 left join tbl2 on tbl1.id=tbl2.id

where tbl2.id is null