信息来源:邪恶八进制信息安全团队
1. 共享SQL语句
特别是动态SQL，必须采用变量绑定，避免重复解析相同的SQL语句。
2. 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TAB1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
3. 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’;
4. 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.
5. 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.
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.
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.
7. 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.
TRUNCATE只在删除全表或分区适用,TRUNCATE是DDL不是DML
8. 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
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
9. 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.
例如:
低效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
AND DB_VER= ( SELECT DB_VER
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
高效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE (TAB_NAME,DB_VER)
= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
Update 多个Column 例子:
低效:
UPDATE EMP
SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),
SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;
高效:
UPDATE EMP
SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)
FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;
10. 通过内部函数提高SQL效率.
SELECT H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*)
FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY H
WHERE H.EMPNO = E.EMPNO
AND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPE
GROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC;
通过调用下面的函数可以提高效率.
FUNCTION LOOKUP_HIST_TYPE(TYP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2
AS
TDESC VARCHAR2(30);
CURSOR C1 IS
SELECT TYPE_DESC
FROM HISTORY_TYPE
WHERE HIST_TYPE = TYP;
BEGIN
OPEN C1;
FETCH C1 INTO TDESC;
CLOSE C1;
RETURN (NVL(TDESC,’?’));
END;
FUNCTION LOOKUP_EMP(EMP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2
AS
ENAME VARCHAR2(30);
CURSOR C1 IS
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMPNO=EMP;
BEGIN
OPEN C1;
FETCH C1 INTO ENAME;
CLOSE C1;
RETURN (NVL(ENAME,’?’));
END;
SELECT H.EMPNO,LOOKUP_EMP(H.EMPNO),
H.HIST_TYPE,LOOKUP_HIST_TYPE(H.HIST_TYPE),COUNT(*)
FROM EMP_HISTORY H
GROUP BY H.EMPNO , H.HIST_TYPE;
经常在论坛中看到如 ’能不能用一个SQL写出….’ 的贴子, 殊不知复杂的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
11. 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.
Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名,当SQL语句中出现这个Column时,SQL解析器无法判断这个Column
