Oracle优化查询技巧

1. 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.

2. 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

3. 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.

4. 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)

5. 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:
 回滚段上用于恢复数据的信息.
 被程序语句获得的锁
 REDO LOG BUFFER 中的空间
 ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费

6. 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.

7. 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')

8. 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);

9. 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；

10. 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

11. 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

12   IN, NOT IN, EXISTS, NOT EXISTS的比较
EXISTS只是检查行的存在性。
IN检查值的存在性。
EXISTS的效率要比IN高，因此要尽可以地使用EXITS而不是IN。
当返回的结果集中包含NULL值时，NOT IN 返回FALSE, 而NOT EXISTS返回TRUE。

（1）用NOT EXISTS替代NOT IN
当NOT IN后面跟子查询，并且查询的结果集较多时，不宜用NOT IN；但如果NOT IN后面的括号内是列表，或子查询所满足的结果集很少时，也是可以用的。

原因：在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并，无论哪种情况下，NOT IN都是最低率的，因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历。可以改写为外接连或使用NOT EXISTS。

（2）关于IN和EXISTS，IN是把内表和外表做HASH连接，则EXISTS是对外表做LOOP循环，每次LOOP循环再对内表进行查询。
 如果内表和外表大小相当，则使用IN和EXISTS效率差不多少。

 如果子查询的表大，则使用EXISTS，如果子查询表小，则使用IN效率高。

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个人觉得要先理解in 和 exists 的原理。才能知道如何调优。如果限制性强的条件在子查询，则使用in操作；如果限制性强的条件在主查询，则使用exists操作。