面试必问之 sql 优化篇

1. 选择条数较少的表作为基础查询表

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.

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).

实例如下:

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 oracle测试标准

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

2. WHERE子句中的连接顺序

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。同时在链接的表中能过滤的就应该先进行过滤。

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’;

3. 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.但这是一个非常低效的方法. 实际上,在解析的过程中, 会将依次它转换成所有的列名, 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.

例如:

高效:

SELECT EMPNO,EMPNAME FROM EMP;

低效:

SELECT * FROM EMP;

4. 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

计算记录条数

和一般的观点相反, count(*) 比count(1)稍快 , 当然如果可以通过索引检索,对索引列的计数仍旧是最快的. 例如 COUNT(EMPNO)

5. 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。

6. 通过内部函数提高SQL效率

通过使用常见的 sql 内置函数，可以有效提高 sql 执行效率，尽可能使用内置的一般底层定义好的效率是会比自己写的高的

7. 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.

例如：

SELECT l.LOCN,c.CAT_NO 
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

8. 用EXISTS替代IN

9. 用NOT EXISTS替代NOT IN

10. 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’ ;

11. 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.

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.

12. 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;

非常实用的规则，请务必牢记

13. 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

14. 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.

15. 用>=替代>

如果DEPTNO上有一个索引,
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.

16. 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.

17. 用IN来替换OR

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);

18. 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，

19. 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.

20. 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.

UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存

union:如果查询出来的结果中有重复记录，那么就去重 ，英文称之为"distinct"
union all:就显示所有的符合条件的记录，重复也保留

21. 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.

22. 避免改变索引列的类型.

当比较不同数据类型的数据时,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
WHERE TO_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会优先转换字符类型到数字类型.

23. 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, ‘!=’ 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. ‘+’是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引

24. 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.