oracle如何查询优化？-Oracle-php.cn

oracle查询优化的方法：1、UNION操作符，在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果；2、大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化。

oracle如何查询优化？

oracle查询优化的方法：

1、IN 操作符

用 IN 写出来的 SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。

但是用 IN 的 SQL 性能总是比较低的，从 ORACLE 执行的步骤来分析用 IN 的 SQL 与不用 IN 的 SQL有以下区别：

ORACLE 试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN 的 SQL 至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的 SQL 就不能转换了。

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2、NOT IN 操作符

此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。

推荐方案：用NOT EXISTS 或（外连接+ 判断为空）方案代替

3、<> 操作符（不等于）

不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描。

推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如

a<>0 改为 a>0 or a<0

a<>'' 改为 a>''

4、> 及 < 操作符（大于或小于操作符）

大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段 A， 30 万记录的A=0 ， 30 万记录的 A=1 ， 39 万记录的 A=2 ，1万记录的 A=3 。那么执行A>2 与 A>=3的效果就有很大的区别了，因为 A>2 时 ORACLE 会先找出为 2 的记录索引再进行比较，而 A>=3 时 ORACLE 则直接找到 =3 的记录索引。

5、IS NULL 或 IS NOT NULL 操作（判断字段是否为空）

判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为B 树索引是不索引空值的。

推荐方案：

用其它相同功能的操作运算代替，如

a is not null 改为 a>0 或 a>'' 等。

不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如业扩申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。

建立位图索引（有分区的表不能建，位图索引比较难控制，如字段值太多索引会使性能下降，多人更新操作会增加数据块锁的现象）

6、UNION 操作符

UNION 在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION 。如：

select * from gc_dfys union select * fromls_jg_dfys

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这个 SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。

推荐方案：采用UNION ALL 操作符替代UNION ，因为 UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。

7、WHERE 后面的条件顺序影响

WHERE 子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如

Select * from zl_yhjbqk where dy_dj =‘1KV以下‘ and xh_bz=1
 
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj =‘1KV以下‘

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以上两个SQL 中 dy_dj （电压等级）及 xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL 的 dy_dj = ‘1KV以下‘ 条件在记录集内比率为 99% ，而 xh_bz=1 的比率只为 0.5% ，在进行第一条 SQL 的时候 99% 条记录都进行 dy_dj及xh_bz 的比较，而在进行第二条 SQL 的时候 0.5% 条记录都进行 dy_dj及xh_bz 的比较，以此可以得出第二条 SQL 的 CPU 占用率明显比第一条低。

8、目标方面的提示：

COST （按成本优化）
RULE （按规则优化）
CHOOSE （缺省）（ORACLE自动选择成本或规则进行优化）
ALL_ROWS （所有的行尽快返回）
FIRST_ROWS （第一行数据尽快返回）

9、执行方法的提示：

USE_NL （使用 NESTED LOOPS 方式联合）
USE_MERGE （使用 MERGE JOIN 方式联合）
USE_HASH （使用 HASH JOIN 方式联合）

10、索引提示：

INDEX （ TABLE INDEX）（使用提示的表索引进行查询）

11、其它高级提示（如并行处理等等）

ORACLE 的提示功能是比较强的功能，也是比较复杂的应用，并且提示只是给ORACLE执行的一个建议，有时如果出于成本方面的考虑 ORACLE也可能不会按提示进行。根据实践应用，一般不建议开发人员应用ORACLE提示，因为各个数据库及服务器性能情况不一样，很可能一个地方性能提升了，但另一个地方却下降了，ORACLE 在 SQL执行分析方面已经比较成熟，如果分析执行的路径不对首先应在数据库结构（主要是索引）、服务器当前性能（共享内存、磁盘文件碎片）、数据库对象（表、索引）统计信息是否正确这几方面分析。

12、IN和EXISTS

有时候会将一列和一系列值相比较。最简单的办法就是在where子句中使用子查询。在where子句中可以使用两种格式的子查询。

第一种格式是使用IN操作符：

... where column in(select * from ... where...);

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第二种格式是使用EXIST操作符：

... where exists (select &#39;X&#39; from ...where...);

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我相信绝大多数人会使用第一种格式，因为它比较容易编写，而实际上第二种格式要远比第一种格式的效率高。在Oracle中可以几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。

第二种格式中，子查询以'select 'X'开始。运用EXISTS子句不管子查询从表中抽取什么数据它只查看where子句。这样优化器就不必遍历整个表而仅根据索引就可完成工作（这里假定在where语句中使用的列存在索引）。相对于IN子句来说，EXISTS使用相连子查询，构造起来要比IN子查询困难一些。

通过使用EXIST，Oracle系统会首先检查主查询，然后运行子查询直到它找到第一个匹配项，这就节省了时间。Oracle系统在执行IN子查询时，首先执行子查询，并将获得的结果列表存放在在一个加了索引的临时表中。在执行子查询之前，系统先将主查询挂起，待子查询执行完毕，存放在临时表中以后再执行主查询。这也就是使用EXISTS比使用IN通常查询速度快的原因。

同时应尽可能使用NOT EXISTS来代替NOT IN，尽管二者都使用了NOT（不能使用索引而降低速度），NOT EXISTS要比NOT IN查询效率更高。

任何在where子句中使用is null或is notnull的语句优化器是不允许使用索引的。

13、order by语句

ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Orderby语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中（象联接或者附加等）。任何在Orderby语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。

仔细检查orderby语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写orderby语句以使用索引，也可以为所使用的列建立另外一个索引，同时应绝对避免在orderby子句中使用表达式。

14、NOT

我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式，如大于、小于、等于以及不等于等等，也可以使用and（与）、or（或）以及not（非）。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。下面是一个NOT子句的例子：

... where not (status =&#39;VALID&#39;)

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如果要使用NOT，则应在取反的短语前面加上括号，并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中，这就是不等于（<>）运算符。换句话说，即使不在查询where子句中显式地加入NOT词，NOT仍在运算符中，见下例：

... where status <>&#39;INVALID&#39;;

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再看下面这个例子：

select * from employee where salary<>3000;

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对这个查询，可以改写为不使用NOT：

select * from employee where salary<3000 orsalary>3000;

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虽然这两种查询的结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。

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(databaseblock)的方式优化全表扫描。

15、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%’;

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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%’;

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

16、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’

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　　高效:

SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)
FROM LOCATION
WHERE REGION REGION != ‘SYDNEY’
AND REGION != ‘PERTH’
GROUP BY REGION

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17、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)

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　　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:

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　　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;

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　　高效:

UPDATE EMP
SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)
FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;

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18、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;

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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;

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