1. 对返回的行无任何限定条件,即没有where 子句,就是一个全表扫描
2. 未对数据表与任何索引主列相对应的行限定条件
例如:在City-State-Zip列创建了三列复合索引,那么仅对State列限定条件不能使用这个索引,因为State不是索引的主列。
3. 对索引的主列有限定条件,但是在条件表达式里使用以下表达式则会使索引失效,造成全表扫描:(在条件表达式里面使用非索引字段进行判断会造成全表扫描)
(1)where子句中对字段进行函数、表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,
Demo:
where upper(city)='TokYo' 或 City || 'X' like 'TOKYO%',
select id from t where num/2=100 应改为: select id from t where num=100*2
select * from emp where to_char(hire_date,'yyyymmdd')='20080411' (不使用)
select * from emp where hire_date = to_char('20080411','yyyymmdd') (使用)
(2)查询字段is null时索引失效,引起全表扫描。
where City is null 或 ,where City is not null,
解决方法:SQL语法中使用NULL会有很多麻烦,最好索引列都是NOT NULL的;对于is null,可以建立组合索引,nvl(字段,0),对表和索引analyse后,is null查询时可以重新启用索引查找,但是效率还不是值得肯定;is not null时永远不会使用索引。一般数据量大的表不要用is null查询。
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
is null 的方式只适合于单一调价查询,多条件的情况下,仍然会破会索引。
(3)查询条件中使用了不等于操作符(<>、!=)会限制索引、引起全表扫描
Where city!='TOKYO'.
####解决方法:以前【通过把不等于操作符改成or,可以使用索引,避免全表扫描。例如,把column<>’aaa’,改成column<’aaa’ or column>’aaa’,就可以使用索引了。】
目前在oracle11G的条件下测试 <> 同样会使用索引,而且效率比转换成or 还要高;
(4)对索引的主列有限定条件,但是条件使用like操作以及值以‘%’开始或者值是一个赋值变量。例如:
where City like '%YOK%'
where City like: City_bind_Variable xl_rao
select * from emp where name like '%A' (不使用索引)
select * from emp where name like 'A%' (使用索引)
解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like ‘…%’,是会使用索引的;左模糊like ‘%...’无法直接使用索引,但可以利用reverse + function index 的形式,变化成 like ‘…%’;全模糊是无法优化的,一定要的话考虑用搜索引擎。出于降低数据库服务器的负载考虑,尽可能地减少数据库模糊查询。
4. or语句使用不当会引起全表扫描
原因:where子句中比较的两个条件,一个有索引,一个没索引,使用or则会引起全表扫描。例如:where A=:1 or B=:2,A上有索引,B上没索引,则比较B=:2时会重新开始全表扫描
5.模糊查询效率很低:
原因:like本身效率就比较低,应该尽量避免查询条件使用like;对于like‘%...%’(全模糊)这样的条件,是无法使用索引的,全表扫描自然效率很低;另外,由于匹配算法的关系,模糊查询的字段长度越大,模糊查询效率越低。
解决办法:首先尽量避免模糊查询,如果因为业务需要一定要使用模糊查询,则至少保证不要使用全模糊查询,对于右模糊查询,即like‘…%’,是会使用索引的;左模糊like
‘%...’无法直接使用索引,但可以利用reverse + function index的形式,变化成like‘…%’;全模糊是无法优化的,一定要的话考虑用搜索引擎。出于降低数据库服务器的负载考虑,尽可能地减少数据库模糊查询。
6.查询条件中含有is null的select语句执行慢
原因:Oracle 中,查询字段is null时单索引失效,引起全表扫描。
解决方法:SQL语法中使用NULL会有很多麻烦,最好索引列都是NOT NULL的;对于is null,可以建立组合索引,nvl(字段,0),对表和索引analyse后,is null查询时可以重新启用索引查找,但是效率还不是值得肯定;is not null时永远不会使用索引。一般数据量大的表不要用is null查询。
7.查询条件中使用了不等于操作符(<>、!=)的select语句执行慢
原因:SQL中,不等于操作符会限制索引,引起全表扫描,即使比较的字段上有索引
解决方法:通过把不等于操作符改成or,可以使用索引,避免全表扫描。例如,把column<>’aaa’,改成column<’aaa’or column>’aaa’,就可以使用索引了。
8.使用组合索引,如果查询条件中没有前导列,那么索引不起作用,会引起全表扫描;但是从Oracle9i开始,引入了索引跳跃式扫描的特性,可以允许优化器使用组合索引,即便索引的前导列没有出现在WHERE子句中。例如:create index skip1 on emp5(job,empno); 全索引扫描select count(*) from emp5 where empno=7900; 索引跳跃式扫描select /*+ index(emp5 skip1)*/ count(*) from emp5 where empno=7900;前一种是全表扫描,后一种则会使用组合索引。
9. or语句使用不当会引起全表扫描
原因:where子句中比较的两个条件,一个有索引,一个没索引,使用or则会引起全表扫描。例如:where A=:1 or B=:2,A上有索引,B上没索引,则比较B=:2时会重新开始全表扫描。
10.组合索引,排序时应按照组合索引中各列的顺序进行排序,即使索引中只有一个列是要排序的,否则排序性能会比较差。例如:create index skip1 on emp5(job,empno,date); select job,empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’order by job,empno,date desc;实际上只是查询出符合job=’manager’and empno=’10’条件的记录并按date降序排列,但是写成order by date desc性能较差。
11.Update语句,如果只更改1、2个字段,不要Update全部字段,否则频繁调用会引起明显的性能消耗,同时带来大量日志。
12.对于多张大数据量的表JOIN,要先分页再JOIN,否则逻辑读会很高,性能很差。
13.select count(*) from table;这样不带任何条件的count会引起全表扫描,并且没有任何业务意义,是一定要杜绝的。
14.sql的where条件要绑定变量,比如where column=:1,不要写成where column=‘aaa’,这样会导致每次执行时都会重新分析,浪费CPU和内存资源。
15.不要使用in操作符,这样数据库会进行全表扫描,
推荐方案:在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符
16.not in 使用not in也不会走索引
推荐方案:用not exists或者(外联结+判断为空)来代替
17.> 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。
18.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 * from ls_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。
19.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 = '1K以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1K以下'
以上两个SQL中dy_dj及xh_bz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。
20.查询表顺序的影响
在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响,在没有索引及ORACLE没有对表进行统计分析的情况下ORACLE会按表出现的顺序进行链接,由此因为表的顺序不对会产生十分耗服务器资源的数据交叉。(注:如果对表进行了统计分析,ORACLE会自动先进小表的链接,再进行大表的链接)