ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化

转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097999

  SQL语句的优化总结如下

 

sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行：

1. 合理使用索引
2. 避免或者简化排序
3. 消除对大表的扫描
4. 避免复杂的通配符匹配
5. 调整子查询的性能
6. EXISTS和IN运算符

下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结：

• 1-------------------------------------合理使用索引

  首先要明确创建索引的根本目的是:提高查询效率；

  使用原则如下：

1.1、在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引

1.2、在不值少的列上不要创建索引，或者位图索引

      例如：在员工表的性别列上，只有“男”和“女”两个不同值，如果建立索引，不但不会提高性能

1.3、在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引

      根据我的经验，在实际开发中，数据库的设计是不会建立索引的，都是通过在外键上面建立索引进行关联，这样性能更好；

1.4.在频繁进行排序或分组的列上建立索引

1.5.如果待排序的列有多个，可以建立组合索引

         例如：order by D,E 那要注意：在建立索引时，注意D列和E列和排序后面的顺序要相同，不然不管是那种数据库都不会用到这个索引；

1.6.如果条件表达式中经常对某个列应用某个函数后指定查询条件，则应建立函数索引

备注：对于Oracle中怎样建立索引，有多少索引，以及应用场景，在接下来的帖子中我会加进来

 

• 使用索引需要注意的地方

 下面情况的SQL，不会用到列上的索引，应尽量避免使用：

 1.  存在数据类型的隐形转换时，例如

 

select * from emp where empno = ‘7369’;

 

    注意上面的empno列是number类型的，这样转化就不会用到这个索引

 

2. 列上有数学运算时，例如

 

Select * from emp where sal*2 <1000;

 

  这是因为在索引上只有sal的值，没有sal*2的值，应该改成

 

select * from emp where sal<1000/2 ;

 

 

 3.使用不等于(<>)运算时 例如

 

 

Select * from emp where deptno <>10;

 

 4.使用substr字符串函数时，例如

 

 

Select * from emp where substr(ename,1,3)=‘SMI’;

 5.‘%’通配符在第一个字符时，例如

 

 

Select * from emp where ename like’%th’;

 

 6.字符串连接( || )时，例如

 

 

Select * from emp where ename || ‘abc’ = ‘SMITHabc’;

 

 

 

 

• 2-------------------------------------避免或者简化排序

2.1 应当简化或避免对大型表进行重复的排序,以下情况，oracle是会默认对他排序的情况

• SQL中包含Group By子句
• SQL中包含Order By子句
• SQL中包含Distinct子句
• SQL中包含Minus或Union子句
• in子句中的SQL子查询

2.2 以下情况不能有效地利用索引

1.待排序列没有全部建立索引,例如

 

order by D,E 而在表中只在D列上创建了索引
Group by 或者 Order by 子句中列的顺序与索引的列的顺序不同

 2.连接查询时排序的列来自不同的表(索引不能跨表)

 

 避免或简化排序的总结如下：为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等

 

 

• 3-------------------------------------消除对大表的扫描

3.1. 在连接查询中，对表的顺序存取可能对查询效率产生致命的影响。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如有两个表，学生表(学号、姓名、年龄…)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个表要做连接，就要在”学号”这个连接字段上建立索引。

 

 

3.2 使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的 where 子句强迫数据库使用顺序存取。例如

 

Select * from abc where a>10 or b<10;

 

       尽管我们在B和C列上都建立了索引，但是在上面语句中，优化器还是使用顺序存取方式扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，可改为如下语句

 

 

Select * from abc where a>10
Union
Select * from abc where b<10

 

 

 

• 4-------------------------------------避免困难的通配符匹配

复杂的通配可能导致耗时的查询。例如

 

Select * from customer where zipcode like ’98_ _ _’;

 

 即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。应改成

 

 

Select * from customer 
where zipcode >=’98000’ and zipcode <‘ 99000’

 

 

 

 

• 5-------------------------------------调整子查询的性能

子查询包括两种，关联子查询、非关联子查询，下面分别对这两种进行分析

5.1 非关联子查询

       非关联子查询时子查询只会执行一次，而且结果集是已经排序完毕的，并保存在一个Oracle的临时段中，其中的每一个记录在返回时都会被父查询所引用。在子查询返回大量记录的情况下，将这些结果集排序，以及将临时数据段进行排序会增加大量的系统开销。例如

 

select emp_name from emp_number where emp_id in (select emp_id from emp_func);

 

 

 

5.2 关联子查询

解释一下，什么是关联子查询，就是子查询中的条件用到了父查询中的列，例如：

select emp_name from emp_number where emp_id in (select emp_id from emp_func where emp_number.emp_id = emp_func.emp_id);

 

      对返回到父查询的记录来说，子查询会每行执行一次。因此必须保证子查询尽可能用到索引。关联子查询的系统开销更高。

 对于子查询我的应用原则就是：查询嵌套的层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那以要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

 

• 6-------------------------------------EXISTS和IN运算符

6.1 带IN的关联子查询是多余的，因为IN子句和子查询中相关操作的功能是一样的。例如

Select emp_name from emp_member where emp_id in (select emp_id from emp_func where emp_member.emp_id = emp_func.emp_id);

 

 

6.2 为非关联子查询指定EXISTS子句是不适当的，因为这样会产生笛卡尔积）。例如

Select emp_name from emp_member
Where exists(select emp_id from emp_func);

 

 

6.3 尽量不要使用NOT IN 子句，虽然使用MINUS子句要进行两次查询，使用MINUS子句依然比 NOT IN 子句快，这种情况你应该这么写

Select emp_name from emp_member where emp_id 
in (select  emp_id from emp_member 
minus 
Select emp_id from emp_func where func_id like ’81%’ );

 

 

 

 

最后测试索引的性能，下面这个例子是在网上看到的，我直接拿过来了，我觉得非常经典

1.新建dumpy表，然后向dumpy表中添加1000万行记录，其中ID列是有序的整数，Name是随机的字符串，Rand列是随机的数值

测试环境Oracle，创建表的语法如下：

create table dumpy
(
   id       number(10),
   name     varchar2(10),
   rand     number(10,2)
);

 

添加数据的语法如下：

declare
  recordcount integer := 10000000;  -- 1000万条记录
begin
  for i in 1..recordcount loop
    insert into dumpy(id, name, rand)
    values ( i, dbms_random.string('x', 8),
             abs(dbms_random.random) / 100.0);
    if mod(i, 1000) = 0 then
      commit;                          -- 每插入1000条提交
    end if;
  end loop;
end;

 数据添加成功后，查询Rand值介于1000到2000之间的行。添加索引，比较优化前后查询速度的变化。

  提示:执行命令 SET TIMING ON,可以显示每次语句执行时间