最近在学习
SQL
查询语句优化，试着弄个大数据量的数据库用来测试
SQL
语句，写了下面的存储过程，用的是循环插入的方式，效率超差，将参数设为
30000
，跑了
20
分钟还没跑完。不知像下面的存储过程该怎样优化？还有大家如果知道哪个博客有
SQL
查询语句优化方面的文章，都麻烦推荐一下，谢谢！
create
PROCEDURE
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
@dataNumber
INT
--
需要插入的数据量
AS
-------------------------------
set
nocount
on
------------------------------
DECLARE
@count
INT
;
--
计数器
DECLARE
@adminLoginName
NVARCHAR
(
50
);
--
管理员登录名
DECLARE
@adminPassWord
NVARCHAR
(
50
);
--
管理员密码
DECLARE
@adminLevel
INT
;
--
管理员级别
SET
@count
=
1
;
SET
@adminPassWord
=
'111111'
;
WHILE
(
@count
<=
@dataNumber
)
BEGIN
SET
@adminLoginName
=
'manager'
+
CAST
(
@count
AS
VARCHAR
);
SET
@adminLevel
=
CAST
(
CEILING
(
RAND
()
*
2
)
AS
INT
);
IF
EXISTS
(
SELECT
1
FROM
adminInfo
WHERE
adminLoginName
=
@adminLoginName
)
BEGIN
SET
@count
=
@count
+
1
CONTINUE
END
ELSE
BEGIN
INSERT
INTO
adminInfo
(
-- adminId -- this column value is auto-generated,
adminLoginName,
adminPassword,
adminLevel
)
VALUES
(
@adminLoginName
,
@adminPassword
,
@adminLevel
)
SET
@count
=
@count
+
1
END
END
END
GO
SET
ANSI_NULLS
OFF
GO
SET
QUOTED_IDENTIFIER
OFF
GO
优化
——
1.
关于
checksum
CREATE
TABLE
adminInfo
(
-- adminId -- this column value is auto-generated,
adminLoginName
nvarchar
(
50
),
adminPassword
nvarchar
(
50
),
adminLevel
int
)
GO
CREATE
PROCEDURE
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
@dataNumber
INT
--
需要插入的数据量
AS
INSERT
INTO
adminInfo
SELECT
TOP
(
@dataNumber
)
'manager'
+
RTRIM
(ROW_NUMBER()
OVER
(
ORDER
BY
o.
object_id
)),
'1111111'
,
ABS
(CHECKSUM(
NEWID
()))
%
2
+
1
FROM
sys.all_objects
AS
o,sys.all_columns
AS
c
GO
EXEC
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
500
SELECT
*
FROM
adminInfo
GO
DROP
TABLE
adminInfo
DROP
PROCEDURE
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
2.
考虑检查字段
adminLoginName
是否已存在后，重新优化
CREATE
TABLE
adminInfo
(
-- adminId -- this column value is auto-generated,
adminLoginName
nvarchar
(
50
),
adminPassword
nvarchar
(
50
),
adminLevel
int
)
GO
CREATE
PROCEDURE
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
@dataNumber
INT
--
需要插入的数据量
AS
INSERT
INTO
adminInfo
SELECT
*
FROM
(
SELECT
TOP
(
@dataNumber
)
'manager'
+
RTRIM
(ROW_NUMBER()
OVER
(
ORDER
BY
o.
object_id
))
AS
adminLoginName,
'1111111'
AS
adminPassword,
ABS
(CHECKSUM(
NEWID
()))
%
2
+
1
AS
adminLevel
FROM
sys.all_objects
AS
o,sys.all_columns
AS
c
)
AS
T
WHERE
NOT
EXISTS
(
SELECT
1
FROM
adminInfo
WHERE
adminLoginName
=
T.adminLoginName)
GO
EXEC
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
500
SELECT
*
FROM
adminInfo
GO
DROP
TABLE
adminInfo
DROP
PROCEDURE
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
3.
进一步改进
CREATE
TABLE
adminInfo
(
-- adminId -- this column value is auto-generated,
adminLoginName
nvarchar
(
50
),
adminPassword
nvarchar
(
50
),
adminLevel
int
)
GO
CREATE
PROCEDURE
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
@dataNumber
INT
--
需要插入的数据量
AS
INSERT
INTO
adminInfo
SELECT
*
FROM
(
SELECT
TOP
(
@dataNumber
)
'manager'
+
RTRIM
(
ISNULL
((
SELECT
MAX
(
REPLACE
(adminLoginName,
'manager'
,
''
)
*
1
)
FROM
adminInfo)
+
ROW_NUMBER()
OVER
(
ORDER
BY
o.
object_id
),ROW_NUMBER()
OVER
(
ORDER
BY
o.
object_id
)))
AS
adminLoginName,
'1111111'
AS
adminPassword,
ABS
(CHECKSUM(
NEWID
()))
%
2
+
1
AS
adminLevel
FROM
sys.all_objects
AS
o,sys.all_columns
AS
c
)
AS
T
WHERE
NOT
EXISTS
(
SELECT
1
FROM
adminInfo
WHERE
adminLoginName
=
T.adminLoginName)
GO
EXEC
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
500
SELECT
*
FROM
adminInfo
GO
DROP
TABLE
adminInfo
DROP
PROCEDURE
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
4.
简化
CREATE
TABLE
adminInfo
(
-- adminId -- this column value is auto-generated,
adminLoginName
nvarchar
(
50
),
adminPassword
nvarchar
(
50
),
adminLevel
int
)
GO
CREATE
PROCEDURE
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
@dataNumber
INT
--
需要插入的数据量
AS
INSERT
INTO
adminInfo
SELECT
TOP
(
@dataNumber
)
'manager'
+
RTRIM
(
ISNULL
((
SELECT
MAX
(
REPLACE
(adminLoginName,
'manager'
,
''
)
*
1
)
FROM
adminInfo),
0
)
+
ROW_NUMBER()
OVER
(
ORDER
BY
o.
object_id
)),
'1111111'
,
ABS
(CHECKSUM(
NEWID
()))
%
2
+
1
FROM
sys.all_objects
AS
o,sys.all_columns
AS
c
GO
EXEC
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
500
SELECT
*
FROM
adminInfo
GO
DROP
TABLE
adminInfo
DROP
PROCEDURE
[dbo]
.
[P_InsertAdminInfo]
SQL Server
数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
3、没有创建计算列导致查询不优化。
4、内存不足
5、网络速度慢
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
9、返回了不必要的行和列
10、查询语句不好，没有优化
●可以通过以下方法来优化查询 :
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要。
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升级硬件
4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段。
5、提高网速。
6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。
配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000时，可考虑将虚拟内存 大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚 拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。将SQL Server max
server memory
服务器配置选项配置为物理内存的1.5倍（虚拟内存大小设置的一半）。
7、增加服务器CPU个数;但是必须 明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MSSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询 的排序、连接、扫描和GROUP
BY
字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like
''a%''
使用索引 like
''%a''
不使用索引用 like
''%a%''
查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。
9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离
10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。
联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件''分区视图''）
a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表
b、 在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员 服务器上 运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序 是透明的。
11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。
在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：
1、 查询语句的词法、语法检查
2、 将语句提交给DBMS的查询优化器
3、 优化器做代数优化和存取路径的优化
4、 由预编译模块生成查询规划
5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行
6、 最后将执行结果返回给用户。
其次，看一下SQL SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。
我们要做到不但会写
SQL,
还要做到写出性能优良的
SQL,
以下为笔者学习、摘录、并汇总部
分资料与大家分享！
（
1
）
选择最有效率的表名顺序
(
只在基于规则的优化器中有效
)
：
ORACLE
的解析器按照从右到左的顺序处理
FROM
子句中的表名，
FROM
子句中写在最后的表
(
基础表
driving
table
)
将被最先处理，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。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
.
（
2
）
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
.
（
3
）
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
（
4
）
减少访问数据库的次数：
ORACLE
在内部执行了许多工作
:
解析
SQL
语句
,
估算索引的利用率
,
绑定变量
,
读数据块等；
（
5
）
在
SQL
*
Plus , SQL
*
Forms
和
Pro
*
C
中重新设置
ARRAYSIZE
参数
,
可以增加每次数据库访问的检索数据量
,
建议值为
200
（
6
）
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
.
（
7
）
整合简单
,
无关联的数据库访问：如果你有几个简单的数据库查询语句
,
你可以把它们整合到一个查询中
(
即使它们之间没有关系
)
（
8
）
删除重复记录：最高效的删除重复记录方法
(
因为使用了
ROWID)
例子：
DELETE
FROM
EMP E
WHERE
E.ROWID
>
(
SELECT
MIN
(X.ROWID)
FROM
EMP X
WHERE
X.EMP_NO
=
E.EMP_NO);
（
9
）
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)
（
10
）
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
d. ORACLE
为管理上述
3
种资源中的内部花费
（
11
）
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
. (
非
oracle
中
)
on
、
where
、
having
这三个都可以加条件的子句中，
on
是最先执行，
where
次之，
having
最后，因为
on
是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，
where
也应该比
having
快点的，因为它过滤数据后才进行
sum
，在两个表联接时才用
on
的，所以在一个表的时候，就剩下
where
跟
having
比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是
where
可以使用
rushmore
技术，而
having
就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，
where
的作用时间是在计算之前就完成的，而
having
就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，
on
比
where
更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由
where
进行过滤，然后再计算，计算完后再由
having
进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里
（
12
）
减少对表的查询：
在含有子查询的
SQL
语句中
,
要特别注意减少对表的查询
.
例子：
SELECT
TAB_NAME
FROM
TABLES
WHERE
(TAB_NAME,DB_VER)
=
(
SELECT
TAB_NAME,DB_VER
FROM
TAB_COLUMNS
WHERE
VERSION
=
604
)
（
13
）
通过内部函数提高
SQL
效率
.
：
复杂的
SQL
往往牺牲了执行效率
.
能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的
（
14
）
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
.
（
15
）
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
Join
s)
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
DEP
TNO
FROM
DEPT
WHERE
LOC
=
'MELB'
)
（
16
）
识别
'
低效执行
'
的
SQL
语句：
虽然目前各种关于
SQL
优化的图形化工具层出不穷
,
但是写出自己的
SQL
工具来解决问题始终是一个最好的方法：
SELECT
EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND
((BUFFER_GETS
-
DISK_READS)
/
BUFFER_GETS,
2
) Hit_radio,
ROUND
(DISK_READS
/
EXECUTIONS,
2
) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM
V$SQLAREA
WHERE
EXECUTIONS
>
0
AND
BUFFER_GETS
>
0
AND
(BUFFER_GETS
-
DISK_READS)
/
BUFFER_GETS
<
0.8
ORDER
BY
4
DESC
;
17
）
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，
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
语句的最佳路径时
, ORACLE
优化器将使用索引
.
同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率
.
另一个使用索引的好处是
,
它提供了主键
(
primary
key
)
的唯一性验证
.
。那些
LONG
或
LONG
RAW
数据类型
,
你可以索引几乎所有的列
.
通常
,
在大型表中使用索引特别有效
.
当然
,
你也会发现
,
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
.
。定期的重构索引是有必要的
.
：
ALTER
INDEX
<
INDEXNAME
>
REBUILD
<
TABLESPACENAME
>
18
）
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);
（
19
）
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
（
20
）
在
java
代码中尽量少用连接符
“
＋
”
连接字符串！
（
21
）
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
.
当
ORACLE”
遇到
”
NOT
,
他就会停止使用索引转而执行全表扫描
.
（
22
）
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
;
（
23
）
用
>=
替代
>
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
DEPT
NO
=
3
的记录并且向前扫描到第一个
DEPT
大于
3
的记录
.
（
24
）
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
.
（
25
）
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
ORACLE8i
下，两者的执行路径似乎是相同的．
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
);
（
26
）
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，
ORACLE
将无法使用该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录
.
对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录
.
如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例
:
如果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
(
123
,
null
) , ORACLE
将不接受下一条具有相同
A,B
值（
123
,
null
）的记录
(
插入
).
然而如果所有的索引列都为空，
ORACLE
将认为整个键值为空而空不等于空
.
因此你可以插入
1000
条具有相同键值的记录
,
当然它们都是空
!
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
>=
0
;
（
27
）
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
.
这也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
28
）
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
.
需要注意的是，
UNION
ALL
将重复输出两个结果集合中相同记录
.
因此各位还是要从业务需求分析使用
UNION
ALL
的可行性
.
UNION
将对结果集合排序
,
这个操作会使用到
SORT_AREA_SIZE
这块内存
.
对于这块内存的优化也是相当重要的
.
下面的
SQL
可以用来查询排序的消耗量
低效：
SELECT
ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM
DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE
TRAN_DATE
=
'31-DEC-95'
UNION
SELECT
ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM
DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE
TRAN_DATE
=
'31-DEC-95'
高效
:
SELECT
ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM
DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE
TRAN_DATE
=
'31-DEC-95'
UNION
ALL
SELECT
ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM
DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE
TRAN_DATE
=
'31-DEC-95'
（
29
）
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
（
30
）
避免改变索引列的类型
.:
当比较不同数据类型的数据时
, ORACLE
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 WHERETO_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
会优先转换数值类型到字符类型
（
31
）
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
,
(
1
)
'!='
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
.
(
2
)
'||'
是字符连接函数
.
就象其他函数那样
,
停用了索引
.
(
3
)
'+'
是数学函数
.
就象其他数学函数那样
,
停用了索引
. (
4
)
相同的索引列不能互相
比较
,
这将会启用全表扫描
.
（
32
）
a.
如果检索数据量超过
30
%
的表中记录数
.
使用索引将没有显著的效率提高
.
b.
在特定情况下
,
使用索引也许会比全表扫描慢
,
但这是同一个数量级上的区别
.
而通常
情况下
,
使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍
!
（
33
）
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
.
通常
,
带有
UNION, MINUS ,
INTERSECT
的
SQL
语句都可以用其他方式重写
.
如果你的数据库的
SORT_AREA_SIZE
调配得好
,
使用
UNION , MINUS,
INTERSECT
也是可以考虑的
,
毕竟它们的可读性很强
（
34
）
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
by
JOB
HAVING
JOB
=
'PRESIDENT'
OR
JOB
=
'MANAGER'
高效
:
SELECT
JOB ,
AVG
(SAL)
FROM
EMP
WHERE
JOB
=
'PRESIDENT'
OR
JOB
=
'MANAGER'
GROUP
by
JOB