Orace 优化sql查询

    人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。

    笔者在工作 实 践中 发现 ，不良的 SQL 往往来自于不恰当的索引 设计 、不充份的 连 接条件和不可 优 化的 where 子句。

   在 对 它 们进 行适当的 优 化后，其运行速度有了明 显 地提高！

   下面我将从 这 三个方面分 别进 行 总结 ：

一、不合理的索引设计----

例：表 record 有 620000 行， 试 看在不同的索引下，下面几个  SQL 的运行情况：

---- 1. 在 date 上建有一非个群集索引

select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214'and amount >2000 (25秒)

select date ,sum(amount) from record group by date(55秒)

select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)

----  分析： ----

date 上有大量的重 复值 ，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据 页 上，在范 围查 找 时 ，必 须执 行一次表 扫 描才能找到 这 一范 围 内的全部行。

---- 2. 在 date 上的一个群集索引

select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000 （14秒）

select date,sum(amount) from record group by date（28秒）

select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）

----  分析： ----  在群集索引下，数据在物理上按 顺 序在数据 页 上，重 复值 也排列在一起，因而在范 围查 找 时 ，可以先找到 这 个范 围 的起末点，且只在 这 个范 围 内 扫 描数据 页 ，避免了大范 围扫 描，提高了 查询 速度。

---- 3. 在 place ， date ， amount 上的 组 合索引

select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000 （26秒）

select date,sum(amount) from record group by date（27秒）

select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ, 'SH')（< 1秒）

----  分析： ----  这 是一个不很合理的 组 合索引，因 为 它的前 导 列是 place ，第一和第二条 SQL 没有引用 place ，因此也没有利用上索引；第三个 SQL 使用了 place ，且引用的所有列都包含在 组 合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。

---- 4. 在 date ， place ， amount 上的 组 合索引

select count(*) from record where date >'19991201' and date < '19991214' and amount >2000(< 1秒)

select date,sum(amount) from record group by date（11秒）

select count(*) from record where date >'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）

----  分析： ----  这 是一个合理的 组 合索引。它将 date 作 为 前 导 列，使 每 个 SQL 都可以利用索引，并且在第一和第三个 SQL 中形成了索引覆盖，因而性能达到了最 优 。

---- 5. 总结 ： ----

缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有 时 它并不是最佳的；合理的索引 设计 要建立在 对 各 种查询 的分析和 预测 上。

一般来 说 ：

① . 有大量重 复值 、且 经 常有范 围查询 （ between, >,<  ， >=,< = ）和 order by 、 group by 发 生的列，可考 虑 建立群集索引；

② . 经 常同 时 存取多列，且 每 列都含有重 复值 可考 虑 建立 组 合索引；

③ . 组 合索引要尽量使 关键查询 形成索引覆盖，其前 导 列一定是使用最 频 繁的列。

 

二、不充份的连接条件：

例：表 card 有 7896 行，在 card_no 上有一个非聚集索引，表 account 有 191122 行，在 account_no 上有一个非聚集索引， 试 看在不同的表 连 接条件下，两个 SQL 的 执 行情况：

select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no（20秒）

select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no and a.account_no=b.account_no（< 1秒）

----  分析： ----  在第一个 连 接条件下，最佳 查询 方案是将 account 作外 层 表， card 作内 层 表，利用 card 上的索引，其 I/O 次数可由以下公式估算 为 ：

外 层 表 account 上的 22541 页 + （外 层 表 account 的 191122 行 * 内 层 表 card 上 对应 外 层 表第一行所要 查 找的 3 页 ） =595907 次 I/O

在第二个 连 接条件下，最佳 查询 方案是将 card 作外 层 表， account 作内 层 表，利用 account 上的索引，其 I/O 次数可由以下公式估算 为 ：外 层 表 card 上的 1944 页 + （外 层 表 card 的 7896 行 * 内 层 表 account 上 对应 外 层 表 每 一行所要 查 找的 4 页 ） = 33528 次 I/O

可 见 ，只有充份的 连 接条件，真正的最佳方案才会被 执 行。

总结：

   1. 多表操作在被 实际执 行前， 查询优 化器会根据 连 接条件，列出几 组 可能的 连 接方案并从中找出系 统开销 最小的最佳方案。 连 接条件要充份考 虑带 有索引的表、行数多的表；内外表的 选择 可由公式：外 层 表中的匹配行数 * 内 层 表中 每 一次 查 找的次数确定，乘 积 最小 为 最佳方案。

   2. 查 看 执 行方案的方法 --  用 set showplan on ，打 开 showplan 选项 ，就可以看到 连 接 顺 序、使用何 种 索引的信息；想看更 详细 的信息，需用 sa 角色 执 行 dbcc(3604,310,302) 。