oracle1

1.选用适合的Oracle优化器

Oracle的优化器共有3种：

a.RULE(基于规则)

b.COST(基于成本)

c.CHOOSE(选择性)

设置缺省的优化器，可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明，如RULE、COST、CHOOSE、ALL_ROWS、FIRST_ROWS。你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖。

为了使用基于成本的优化器(CBO，Cost-Based Optimizer)，你必须经常运行analyze命令，以增加数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性。

如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE)，那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关。如果table已经被analyze过，优化器模式将自动成为CBO，反之，数据库将采用RULE形式的优化器。

在缺省情况下，Oracle采用CHOOSE优化器，为了避免那些不必要的全表扫描(full table scan)，你必须尽量避免使用CHOOSE优化器，而直接采用基于规则或者基于成本的优化器。

2.访问Table的方式Oracle采用两种访问表中记录的方式：

a.全表扫描

全表扫描就是顺序地访问表中每条记录。Oracle采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描。

b. 通过ROWID访问表

你可以采用基于ROWID的访问方式情况，提高访问表的效率，ROWID包含了表中记录的物理位置信息……Oracle采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系。通常索引提供了快速访问ROWID的方法，因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高。

3.共享SQL语句

为了不重复解析相同的SQL语句，在第一次解析之后，Oracle将SQL语句存放在内存中。这块位于系统全局区域SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)中的内存可以被所有的数据库用户共享。因此，当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时，如果它和之前的执行过的语句完全相同，Oracle就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径。Oracle的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用。

可惜的是Oracle只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ，这个功能并不适用于多表连接查询。

数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数，当这个内存区域越大，就可以保留更多的语句，当然被共享的可能性也就越大了。

当你向Oracle提交一个SQL语句，Oracle会首先在这块内存中查找相同的语句。

这里需要注明的是，Oracle对两者采取的是一种严格匹配，要达成共享，SQL语句必须完全相同(包括空格，换行等)。

共享的语句必须满足三个条件：

A.字符级的比较：

当前被执行的语句和共享池中的语句必须完全相同。

例如：

SELECT * FROM EMP;

和下列每一个都不同

SELECT * from EMP;
Select * From Emp;
SELECT * FROM EMP; 

B.两个语句所指的对象必须完全相同：

例如：

用户对象名如何访问

Jack sal_limit private synonym
Work_city public synonym
Plant_detail public synonym
Jill sal_limit private synonym
Work_city public synonym
Plant_detail table owner


考虑一下下列SQL语句能否在这两个用户之间共享。

SQL能否共享原因

select max(sal_cap) from sal_limit；不能每个用户都有一个private synonym - sal_limit，它们是不同的对象

select count(*0 from work_city where sdesc like 'NEW%'；能两个用户访问相同的对象public synonym - work_city

select a.sdesc，b.location from work_city a，plant_detail b where a.city_id = b.city_id不能用户jack通过private synonym访问plant_detail而jill是表的所有者，对象不同。

C.两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables)

例如：第一组的两个SQL语句是相同的(可以共享)，而第二组中的两个语句是不同的(即使在运行时，赋于不同的绑定变量相同的值)

a.　
select pin ，name from people where pin = ：blk1.pin;
select pin ，name from people where pin = ：blk1.pin;

b.
select pin ，name from people where pin = ：blk1.ot_ind;
select pin ，name from people where pin = ：blk1.ov_ind;



4.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，因此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。当Oracle处理多个表时，会运用排序及合并的方式连接它们。首先，扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序，然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表)，最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。

例如：

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

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

5. 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。

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’;



6.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。不幸的是，这是一个非常低效的方法。实际上，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。

7.减少访问数据库的次数

当执行每条SQL语句时，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，读数据块等等。由此可见，减少访问数据库的次数，就能实际上减少Oracle的工作量。

例如，以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员。

方法1(最低效)

SELECT EMP_NAME, SALARY, GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 342;
SELECT EMP_NAME, SALARY, GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 291;



方法2(次低效)

DECLARE
CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS
SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = E_NO;
BEGIN
OPEN C1(342);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
OPEN C1(291);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
CLOSE C1; END;



方法3(高效)

SELECT A.EMP_NAME,A.SALARY,A.GRADE,
B.EMP_NAME, B.SALARY, B.GRADE
FROM EMP A,EMP B
WHERE A.EMP_NO = 342
AND B.EMP_NO = 291; 


注意：

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。

8.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。

例如：

SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM　EMP
WHERE DEPT_NO = 0020
AND ENAME LIKE‘SMITH%’;
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM　EMP
WHERE DEPT_NO = 0030
AND ENAME LIKE‘SMITH%’;



你可以用DECODE函数高效地得到相同结果

SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT,
COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COUNT,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SAL
FROM EMP WHERE ENAME LIKE‘SMITH%’;



类似的，DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中。

9.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)

例如：

SELECT NAME
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 1234;
SELECT NAME
FROM DPT
WHERE DPT_NO = 10 ;
SELECT NAME
FROM CAT
WHERE CAT_TYPE =‘RD’;



上面的3个查询可以被合并成一个：

SELECT E.NAME , D.NAME , C.NAME
FROM CAT C , DPT D , EMP E,DUAL X
WHERE NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,E.ROWID(+))
AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,D.ROWID(+))
AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,C.ROWID(+))
AND E.EMP_NO(+) = 1234
AND D.DEPT_NO(+) = 10
AND C.CAT_TYPE(+) = ‘RD’;



(译者按：虽然采取这种方法，效率得到提高，但是程序的可读性大大降低，所以读者还是要权衡之间的利弊)

10.删除重复记录

最高效的删除重复记录方法(因为使用了ROWID)

DELETE FROM EMP E
WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X
WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);


11.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)

12.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

(译者按：在使用COMMIT时必须要注意到事务的完整性，现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼)

13.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)

(译者按：在CSDN论坛中，曾经对此有过相当热烈的讨论，作者的观点并不十分准确，通过实际的测试，上述三种方法并没有显著的性能差别)

14.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


(译者按：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)