oracle优化，ORACLE优化SQL语句,提高效率(2)

ORACLE优化SQL语句,提高效率(2)

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语句的最好路径时 Oracle优化器将使用索引同样在联结多个表时使用索引也能提高效率另外一个使用索引的好处是他提供了主键(primary key)的唯一性验证那些LONG或LONG RAW数据类型您可以索引几乎任何的列通常在大型表中使用索引特别有效当然您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留意到他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撰改时索引本身也会被撰改这就意味着每条记录的INSERT DELETE UPDATE将为此多付出次的磁盘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很有必要的

ALTER INDEX<INDEXNAME> REBUILD<TABLESPACENAME>

（）用EXISTS替换DISTINCT

当提交一个包含一对多表信息(例如部门表和雇员表)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即返回结果例子

(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);

（）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

（）在Java代码中尽可能少用连接符＋连接字符串

（）避免在索引列上使用NOT通常我们需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碰到 NOT他就会停止使用索引转而执行全表扫描

（）避免在索引列上使用计算 WHERE子句中假如索引列是函数的一小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*>;高效: SELECT… FROM DEPT WHERE SAL>/;

（）用>=替代>

高效 SELECT* FROM EMP WHERE DEPTNO>=低效: SELECT* FROM EMP WHERE DEPTNO>

两者的区别在于前者DBMS将会直接跳到第一个DEPT等于的记录而后者将首先定位到DEPTNO=的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于的记录

（）用UNION替换OR(适用于索引列)

正常情况下用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将造成全表扫描留意以上规则只针对多个索引列有效假如果有column没有被索引查询效率也许会因为您没有选择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= 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= OR REGION= MELBOURNE

（）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Oracle i下两者的执行路径似乎是相同的:

低效:

SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_ID= OR LOC_ID= OR LOC_ID=

高效

SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN();

（）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能为空的列 Oracle将无法使用该索引对于单列索引假如列包含空值索引中将不存在此记录对于复合索引假如每个列都为空索引中同样不存在此记录假如至少有一个列不为空则记录存在于索引中举例假如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( null) Oracle将不接受下一条具备相同A B值（ null）的记录(插入)然而假如任何的索引列都为空 Oracle将认为整个键值为空而空不等于空因此您可以插入条具备相同键值的记录当然他们都是空!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>=;

（）总是使用索引的第一个列

假如索引是建立在多个列上只有在他的第一个列(leading column)被where子句引用时优化器才会选择使用该索引这亦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

（）用UNION ALL替换UNION(假如果有大可能的话)

当SQL语句需要UNION两个查询结果**时这两个结果**会以UNION ALL的方式被合并然后在输出最终结果前进行排序假如用 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留意的是 UNION ALL将重复输出两个结果**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**排序这一个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存对于这块内存的优化亦是极为重要的下面的SQL可以用来查询排序的消耗量

sql语句性能如何优化

SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。

人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从此找到性能非常好的等效SQL语句。

数据库性能的优化

一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。

数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提高，全部加起来只占数据库系统性能提高的40%左右，其余的60%系统性能提高来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提高。

应用程序的优化

应用程序的优化通常可以分为两个方面：源代码和SQL语句。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本与风险上代价很高，而对数据库系统性能的提高收效有限。

为何要优化SQL语句

. SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。

. SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。

. SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会直接影响程序逻辑。

. SQL语句有不一样的写法，在性能上的差异非常大。

. SQL语句易学，但难精通。

优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有大可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。

SQL优化技术的发展历程

第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这一类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。

第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是不是要增加索引的建议。

第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经历分析产生写法上的改进建议。

人工智能自动SQL优化

图1人工智能自动SQL优化示意图

人工智能自动SQL优化出现在90年代末。如今在商用数据库领域，LECCO Technology Limited(灵高科研有限公司)拥有该技术，并且提供使用该技术的自动优化商品LECCO SQL Expert，它支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。该商品针对数据库应用的开发和维护阶段提供的模块有：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块SQL语法优化器的工作原理为：①输入一条源SQL语句；②“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句，结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出；③产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满；④对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不一样执行计划的SQL语句；⑤对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能非常好的SQL语句。

LECCO SQL Expert自动优化实例

假设我们从源代码中抽取出这条SQL语句(也可通过内带的扫描器或监视器获得SQL语句)：

SELECT COUNT(*)

FROM EMPLOYEE

swheresEXISTS(SELECT'X'

FROM DEPARTMENT

swheresEMP_DEPT=DPT_ID

AND DPT_NAME LIKE'AC%')

AND EMP_ID IN(SELECT SAL_EMP_ID

FROM EMP_SAL_HIST B

swheresSAL_SALARY＞ 70000)

按下“优化”按钮后，经历10几秒，SQL Expert就完成了优化的过程，并在这10几秒的时间里重写产生了2267条等价的SQL语句，其中136条SQL语句有不一样的执行计划。

接下来，我们可以对自动重写产生的136条SQL语句进行批运行测试，以选出性能最佳的等效SQL语句。按下“批运行”按钮，在“终止条件”页选择“最佳运行时间SQL语句”，按“确定”。

经历几分钟的测试运行后，我们可以发现SQL124的运行时间和反应时间最短。运行速度约有22.75倍的提高(源SQL语句运行时间为2.73秒，SQL124运行时间为0.12秒)。现在我们就可以把SQL124放入源代码中，结束一条SQL语句的优化工作了。

“边做边学式训练”提高SQL开发水平

LECCO SQL Expert不仅能有效最佳的SQL语句，它所提供的“边做边学式训练”还可以教开发人员和数据库管理员如何写出性能非常好的SQL语句。LECCO SQL Expert的“SQL比较器”可以标明源SQL和待选SQL间的不一样之处。

以上面优化的结果为例，为了查看源SQL语句和SQL124在写法上有什么不一样，我们可以按下“比较器”按钮，对SQL124和源SQL语句进行比较。“SQL比较器”将SQL124相较于源SQL语句的不一样之处以蓝颜色表示了出来。如果选择“双向比较”复选框，“SQL比较器”可将两条SQL语句的不一样之处以蓝色表示。当然，我们亦是可以从源语句和重写后的SQL语句中任选两条进行比较。

从比较的结果可看到，重写后的SQL124把第一个Exists改写成了In；在字段DPT_ID上进行了合并空字符串的操作，以诱导数据库先执行子查询中的

(SELECT DPT_ID||''

FROM DEPARTMENT

WHERE DPT_NAME LIKE'AC%')

在子查询完成后，再与EMPLOYEE表进行嵌套循环连接(Nested Loop Join)。

如果觉得对写法的改变难以理解，还可以点中“执行计划”复选框，通过比较两条SQL语句的执行计划的不一样，来了解其中的差异。在查看执行计划过程中，如果有什么不明白的地方，可以点中“SQL信息按钮”，再点击执行计划看不明白的地方，LECCO SQL Expert的上下文敏感帮助系统将提供执行计划该处的解释。

在“SQL比较器”中，选中“统计信息”复选框后，可得到详细的两条SQL语句运行时的统计信息比较，这对于学习不一样的SQL写法对数据库资源的消耗很有帮助。

LECCO SQL Expert优化模块的特点

LECCO SQL Expert优化模块的特点主要表现为：自动优化SQL语句；以独家的人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写性能优异的SQL语句；找出所有等效的SQL语句及可能的执行计划；保证产生相同的结果；先进的SQL语法分析器能处理最复杂的SQL语句；可以重写SELECT、SELECT INTO、UPDATE、INSERT和DELETE语句；通过测试运行，为应用程序和数据库自动找到性能非常好的SQL语句；提供微秒级的计时，可以优化Web应用程序和有大量网民的在线事务处理中运行时间很短的SQL语句；为开发人员提供“边做边学式训练”，迅速提高开发人员的SQL编程技能；提供上下文敏感的执行计划帮助系统和SQL运行状态帮助；不是猜测或建议，而是独一无二的SQL重写解决方案。

写出专家级的SQL语句

LECCO SQL Expert的出现，使SQL的优化变得极其简单，只要能为SQL语句，它就能帮网民找到最好性能的写法。LECCO SQL Expert不仅可以在很短的时间内找到所有大可能的优化方案，而且可以品尝实际测试，确定最佳效果的优化方案。同以往的数据库优化手段进行比较，LECCO SQL Expert将数据库优化技术带到了一个崭新的技术高度，依赖人的经验、耗费大量时间、受人的思维束缚的数据库优化手段已经被高效、省时且准确的自动优化软件所取代了。通过内建的“LECCO小助手”的帮助，即使是SQL的开发新手，也能快速且简单地写出专家级的SQL语句。