Oracle SQL 性能优化技巧

Oracle SQL 性能优化技巧
 

 .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)。

    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。

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。

B、 两个语句所指的对象必须完全相同：

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

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。

    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。

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。

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。

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。

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)

10.删除重复记录

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。

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。

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)

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。

15.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。

16.通过内部函数提高SQL效率。

17.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。

18.用EXISTS替代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。

19.用NOT EXISTS替代NOT IN
    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。

20.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

21.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 

 

 

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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 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')
（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DEPTNO=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 JOB
HAVING JOB = ‘PRESIDENT'
OR JOB = ‘MANAGER'
高效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT'
OR JOB = ‘MANAGER'
GROUP JOB
 
 
 
 
 
 优化数据库大幅度提高Oracle的性能

几个简单的步骤大幅提高Oracle性能--我优化数据库的三板斧。

数据库优化的讨论可以说是一个永恒的主题。资深的Oracle优化人员通常会要求提出性能问题的人对数据库做一个statspack，贴出数据库配置等等。还有的人认为要抓出执行最慢的语句来进行优化。但实际情况是，提出疑问的人很可能根本不懂执行计划，更不要说statspack了。而我认为，数据库优化，应该首先从大的方面考虑：网络、服务器硬件配置、操作系统配置、Oracle服务器配置、数据结构组织、然后才是具体的调整。实际上网络、硬件等往往无法决定更换，应用程序一般也无法修改，因此应该着重从数据库配置、数据结构上来下手，首先让数据库有一个良好的配置，然后再考虑具体优化某些过慢的语句。我在给我的用户系统进行优化的过程中，总结了一些基本的，简单易行的办法来优化数据库，算是我的三板斧，呵呵。不过请注意，这些不一定普遍使用，甚至有的会有副作用，但是对OLTP系统、基于成本的数据库往往行之有效，不妨试试。（注：附件是Burleson写的用来报告数据库性能等信息的脚本，本文用到）

一．设置合适的SGA

常常有人抱怨服务器硬件很好，但是Oracle就是很慢。很可能是内存分配不合理造成的。(1)假设内存有512M，这通常是小型应用。建议Oracle的SGA大约240M，其中：共享池（SHARED_POOL_SIZE）可以设置60M到80M，根据实际的用户数、查询等来定。数据块缓冲区可以大致分配120M-150M，8i下需要设置DB_BLOCK_BUFFERS，DB_BLOCK_BUFFER*DB_BLOCK_SIZE等于数据块缓冲区大小。9i 下的数据缓冲区可以用db_cache_size来直接分配。

(2)假设内存有1G，Oracle 的SGA可以考虑分配500M：共享池分配100M到150M，数据缓冲区分配300M到400M。

(3)内存2G，SGA可以考虑分配1.2G，共享池300M到500M，剩下的给数据块缓冲区。

(4)内存2G以上：共享池300M到500M就足够啦，再多也没有太大帮助；(Biti_rainy有专述)数据缓冲区是尽可能的大，但是一定要注意两个问题：一是要给操作系统和其他应用留够内存，二是对于32位的操作系统，Oracle的SGA有1.75G的限制。有的32位操作系统上可以突破这个限制，方法还请看Biti的大作吧。

二．分析表和索引，更改优化模式

Oracle默认优化模式是CHOOSE，在这种情况下，如果表没有经过分析，经常导致查询使用全表扫描，而不使用索引。这通常导致磁盘I/O太多，而导致查询很慢。如果没有使用执行计划稳定性，则应该把表和索引都分析一下，这样可能直接会使查询速度大幅提升。分析表命令可以用ANALYZE TABLE 分析索引可以用ANALYZE INDEX命令。对于少于100万的表，可以考虑分析整个表，对于很大的表，可以按百分比来分析，但是百分比不能过低，否则生成的统计信息可能不准确。可以通过DBA_TABLES的LAST_ANALYZED列来查看表是否经过分析或分析时间，索引可以通过DBA_INDEXES的LAST_ANALYZED列。

下面通过例子来说明分析前后的速度对比。（表CASE_GA_AJZLZ大约有35万数据，有主键）首先在SQLPLUS中打开自动查询执行计划功能。(第一次要执行/RDBMS/ADMIN/utlxplan.sql来创建PLAN_TABLE这个表)

　　
　　SQL> SET AUTOTRACE ON
　　SQL>SET TIMING ON
 

　　
通过SET AUTOTRACE ON 来查看语句的执行计划，通过SET TIMING ON 来查看语句运行时间。

　　
　　SQL> select count(*) from CASE_GA_AJZLZ;
　　COUNT(*)
　　----------
　　346639
　　
　　已用时间: 00: 00: 21.38
　　
　　Execution Plan
　　　　0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
　　1 0 SORT (AGGREGATE)
　　2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CASE_GA_AJZLZ'
　　……………………
 

　　
请注意上面分析中的TABLE ACCESS(FULL)，这说明该语句执行了全表扫描。而且查询使用了21.38秒。这时表还没有经过分析。下面我们来对该表进行分析：

　　
　　SQL> analyze table CASE_GA_AJZLZ compute statistics;
 

　　
表已分析。已用时间: 00: 05: 357.63。然后再来查询：

　　
　　SQL> select count(*) from CASE_GA_AJZLZ;
　　COUNT(*)
　　----------
　　346639
　　
　　已用时间: 00: 00: 00.71
　　
　　Execution Plan
　
　　0 SELECT STATEMENT Optimizer=FIRST_ROWS (Cost=351 Card=1)
　　1 0 SORT (AGGREGATE)
　　2 1 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'PK_AJZLZ' (UNIQUE) (Cost=351
　　Card=346351)
　　…………………………
 

　　
请注意，这次时间仅仅用了0.71秒！这要归功于INDEX(FAST FULL SCAN)。通过分析表，查询使用了PK_AJZLZ索引，磁盘I/O大幅减少，速度也大幅提升！下面的实用语句可以用来生成分析某个用户的所有表和索引，假设用户是GAXZUSR：

　　
　　SQL> set pagesize 0
　　SQL> spool d:/analyze_tables.sql;
　　SQL> select 'analyze table '||owner||'.'||table_name||'
compute statistics;' from dba_tables where owner='GAXZUSR';
　　SQL> spool off
　　SQL> spool spool d:/analyze_indexes.sql;
　　SQL> select 'analyze index '||owner||'.'||index_name||'
compute statistics;' from dba_indexes where owner='GAXZUSR';
　　SQL> spool off
　　SQL> @d:/analyze_tables.sql
　　SQL> @d:/analyze_indexes.sql
 

　　
解释：上面的语句生成了两个sql文件，分别分析全部的GAXZUSR的表和索引。如果需要按照百分比来分析表，可以修改一下脚本。通过上面的步骤，我们就完成了对表和索引的分析，可以测试一下速度的改进啦。建议定期运行上面的语句，尤其是数据经过大量更新。

当然，也可以通过dbms_stats来分析表和索引，更方便一些。但是我仍然习惯上面的方法，因为成功与否会直接提示出来。

另外，我们可以将优化模式进行修改。optimizer_mode值可以是RULE、CHOOSE、FIRST_ROWS和ALL_ROWS。对于OLTP系统，可以改成FIRST_ROWS，来要求查询尽快返回结果。这样即使不用分析，在一般情况下也可以提高查询性能。但是表和索引经过分析后有助于找到最合适的执行计划。

三．设置cursor_sharing=FORCE 或SIMILAR

这种方法是8i才开始有的，oracle805不支持。通过设置该参数，可以强制共享只有文字不同的语句解释计划。例如下面两条语句可以共享：

　　
　　SQL> SELECT * FROM MYTABLE WHERE NAME='tom'
　　SQL> SELECT * FROM MYTABLE WHERE NAME='turner'
 

　　
这个方法可以大幅降低缓冲区利用率低的问题，避免语句重新解释。通过这个功能，可以很大程度上解决硬解析带来的性能下降的问题。个人感觉可根据系统的实际情况，决定是否将该参数改成FORCE。该参数默认是exact。不过一定要注意，修改之前，必须先给ORACLE打补丁，否则改之后oracle会占用100%的CPU,无法使用。对于ORACLE9i，可以设置成SIMILAR，这个设置综合了FORCE和EXACT的优点。不过请慎用这个功能，这个参数也可能带来很大的负面影响！

四．将常用的小表、索引钉在数据缓存KEEP池中

内存上数据读取速度远远比硬盘中读取要快，据称，内存中数据读的速度是硬盘的14000倍！如果资源比较丰富，把常用的小的、而且经常进行全表扫描的表给钉内存中，当然是在好不过了。可以简单的通过ALTER TABLE tablename CACHE来实现，在ORACLE8i之后可以使用ALTER TABLE table STORAGE(BUFFER_POOL KEEP)。一般来说，可以考虑把200数据块之内的表放在keep池中，当然要根据内存大小等因素来定。关于如何查出那些表或索引符合条件，可以使用本文提供的access.sql和access_report.sql。这两个脚本是著名的Oracle专家 Burleson写的，你也可以在读懂了情况下根据实际情况调整一下脚本。对于索引，可以通过ALTER INDEX indexname STORAGE(BUFFER_POOL KEEP)来钉在KEEP池中。

将表定在KEEP池中需要做一些准备工作。对于ORACLE9i 需要设置DB_KEEP_CACHE_SIZE，对于8i，需要设置buffer_pool_keep。在8i中，还要修改db_block_lru_latches，该参数默认是1，无法使用buffer_pool_keep。该参数应该比2*3*CPU数量少，但是要大于1，才能设置DB_KEEP_CACHE_BUFFER。buffer_pool_keep从db_block_buffers中分配，因此也要小于db_block_buffers。设置好这些参数后，就可以把常用对象永久钉在内存里。

五．设置optimizer_max_permutations

对于多表连接查询，如果采用基于成本优化(CBO)，ORACLE会计算出很多种运行方案，从中选择出最优方案。这个参数就是设置oracle究竟从多少种方案来选择最优。如果设置太大，那么计算最优方案过程也是时间比较长的。Oracle805和8i默认是80000，8建议改成2000。对于9i，已经默认是2000了。

六．调整排序参数

(1) SORT_AREA_SIZE:默认的用来排序的SORT_AREA_SIZE大小是32K，通常显得有点小，一般可以考虑设置成1M（1048576）。这个参数不能设置过大，因为每个连接都要分配同样的排序内存。

(2) SORT_MULTIBLOCK_READ_COUNT:增大这个参数可以提高临时表空间排序性能，该参数默认是2，可以改成32来对比一下排序查询时间变化。注意，这个参数的最大值与平台有关系。