ORACLE数据库性能优化概述

实际上 为了保证ORACLE数据库运行在最佳的性能状态下 在信息系统开发之前就应该考虑数据库的优化策略 优化策略一般包括服务器 *** 作系统参数调整 ORACLE数据库参数调整 网络性能调整 应用程序SQL语句分析及设计等几个方面 其中应用程序的分析与设计是在信息系统开发之前完成的

分析评价ORACLE数据库性能主要有数据库吞吐量 数据库用户响应时间两项指标 数据库吞吐量是指单位时间内数据库完成的SQL语句数目 数据库用户响应时间是指用户从提交SQL语句开始到获得结果的那一段时间 数据库用户响应时间又可以分为系统服务时间和用户等待时间两项 即

数据库用户响应时间＝系统服务时间 ＋ 用户等待时间

上述公式告诉我们 获得满意的用户响应时间有两个途径 一是减少系统服务时间 即提高数据库的吞吐量 二是减少用户等待时间 即减少用户访问同一数据库资源的冲突率

性能优化包括如下几个部分

ORACLE数据库性能优化之一 调整数据结构的设计

这一部分在开发信息系统之前完成 程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能 对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等

ORACLE数据库性能优化之二 调整应用程序结构设计

这一部分也是在开发信息系统之前完成 程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构 是使用传统的Client/Server两层体系结构 还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构 不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的

ORACLE数据库性能优化之三 调整数据库SQL语句

应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行 因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能 ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row level manager）来调整优化SQL语句

ORACLE数据库性能优化之四 调整服务器内存分配

内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的 数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区 日志缓冲区和共享池的大小 还可以调整程序全局区（PGA区）的大小 需要注意的是 SGA区不是越大越好 SGA区过大会占用 *** 作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换 这样反而会降低系统

ORACLE数据库性能优化之五 调整硬盘I/O 这一步是在信息系统开发之前完成的

数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上 做到硬盘之间I/O负载均衡

ORACLE数据库性能优化之六 调整 *** 作系统参数

例如 运行在UNIX *** 作系统上的ORACLE数据库 可以调整UNIX数据缓冲池的大小 每个进程所能使用的内存大小等参数

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17687

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 实际上 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

除了那些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 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>

索引的 *** 作

ORACLE对索引有两种访问模式

索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)

大多数情况下 优化器通过WHERE子句访问INDEX

例如:

表LODGING有两个索引 : 建立在LODGING列上的唯一性索引LODGING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引LODGING$MANAGER

SELECT FROM LODGING

WHERE LODGING = ROSE HILL ;

在内部 上述SQL将被分成两步执行 首先 LODGING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问 获得相对应的ROWID 通过ROWID访问表的方式 执行下一步检索

如果被检索返回的列包括在INDEX列中 ORACLE将不执行第二步的处理(通过ROWID访问表) 因为检索数据保存在索引中 单单访问索引就可以完全满足查询结果

下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN *** 作

SELECT LODGING FROM LODGING WHERE LODGING = ROSE HILL ;

索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)

适用于两种情况:

基于一个范围的检索

基于非唯一性索引的检索

例 :

SELECT LODGING FROM LODGING WHERE LODGING LIKE M% ;

WHERE子句条件包括一系列值 ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK 由于索引范围查询将返回一组值 它的效率就要比索引唯一扫描低一些

例 :

SELECT LODGING FROM LODGING WHERE MANAGER = BILL GATES ;

这个SQL的执行分两步 LODGING$MANAGER的索引范围查询(得到所有符合条件记录的ROWID) 和下一步同过ROWID访问表得到LODGING列的值 由于LODGING$MANAGER是一个非唯一性的索引 数据库不能对它执行索引唯一扫描

由于SQL返回LODGING列 而它并不存在于LODGING$MANAGER索引中 所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的 *** 作

WHERE子句中 如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符(WILDCARD)开始 索引将不被采用

SELECT LODGING FROM LODGING WHERE MANAGER LIKE ％HANMAN ;

在这种情况下 ORACLE将使用全表扫描

基础表的选择

基础表(Driving Table)是指被最先访问的表(通常以全表扫描的方式被访问) 根据优化器的不同 SQL语句中基础表的选择是不一样的

如果你使用的是CBO (COST BASED OPTIMIZER) 优化器会检查SQL语句中的每个表的物理大小 索引的状态 然后选用花费最低的执行路径

如果你用RBO (RULE BASED OPTIMIZER) 并且所有的连接条件都有索引对应 在这种情况下 基础表就是FROM 子句中列在最后的那个表

举例:

SELECT A NAME B MANAGER FROM　WORKER A LODGING B

WHERE　A LODGING = B LODING;

由于LODGING表的LODING列上有一个索引 而且WORKER表中没有相比较的索引 WORKER表将被作为查询中的基础表

多个平等的索引

当SQL语句的执行路径可以使用分布在多个表上的多个索引时 ORACLE会同时使用多个索引并在运行时对它们的记录进行合并 检索出仅对全部索引有效的记录

在ORACLE选择执行路径时 唯一性索引的等级高于非唯一性索引 然而这个规则只有

当WHERE子句中索引列和常量比较才有效 如果索引列和其他表的索引类相比较 这种子句在优化器中的等级是非常低的

如果不同表中两个想同等级的索引将被引用 FROM子句中表的顺序将决定哪个会被率先使用 FROM子句中最后的表的索引将有最高的优先级

如果相同表中两个想同等级的索引将被引用 WHERE子句中最先被引用的索引将有最高的优先级

举例:

DEPTNO上有一个非唯一性索引 EMP_CAT也有一个非唯一性索引

SELECT ENAME FROM EMP WHERE DEPT_NO = AND EMP_CAT = A ;

这里 DEPTNO索引将被最先检索 然后同EMP_CAT索引检索出的记录进行合并 执行路径如下:

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP AND EQUAL INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX

INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX

等式比较和范围比较

当WHERE子句中有索引列 ORACLE不能合并它们 ORACLE将用范围比较

举例:

DEPTNO上有一个非唯一性索引 EMP_CAT也有一个非唯一性索引

SELECT ENAME FROM EMP WHERE DEPTNO > AND EMP_CAT = A ;

这里只有EMP_CAT索引被用到 然后所有的记录将逐条与DEPTNO条件进行比较 执行路径如下:

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX

不明确的索引等级

当ORACLE无法判断索引的等级高低差别 优化器将只使用一个索引 它就是在WHERE子句中被列在最前面的

举例:

DEPTNO上有一个非唯一性索引 EMP_CAT也有一个非唯一性索引

SELECT ENAME FROM EMP WHERE DEPTNO > AND EMP_CAT > A ;

这里 ORACLE只用到了DEPT_NO索引 执行路径如下:

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX

我们来试一下以下这种情况:

SQL> select index_name uniqueness from user_indexes where table_name = EMP ;

INDEX_NAME UNIQUENES

EMPNO UNIQUE

EMPTYPE NONUNIQUE

SQL> select from emp where empno >= and emp_type = A ;

no rows selected

Execution Plan

SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE

TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF EMP

INDEX (RANGE SCAN) OF EMPTYPE (NON UNIQUE)

虽然EMPNO是唯一性索引 但是由于它所做的是范围比较 等级要比非唯一性索引的等式比较低!

强制索引失效

如果两个或以上索引具有相同的等级 你可以强制命令ORACLE优化器使用其中的一个(通过它 检索出的记录数量少)

举例:

SELECT ENAME FROM EMP WHERE EMPNO =

AND DEPTNO + = /DEPTNO上的索引将失效/

AND EMP_TYPE || = A /EMP_TYPE上的索引将失效/

这是一种相当直接的提高查询效率的办法 但是你必须谨慎考虑这种策略 一般来说 只有在你希望单独优化几个SQL时才能采用它

这里有一个例子关于何时采用这种策略

假设在EMP表的EMP_TYPE列上有一个非唯一性的索引而EMP_CLASS上没有索引

SELECT ENAME FROM EMP WHERE EMP_TYPE = A AND EMP_CLASS = X ;

优化器会注意到EMP_TYPE上的索引并使用它 这是目前唯一的选择 如果 一段时间以后 另一个非唯一性建立在EMP_CLASS上 优化器必须对两个索引进行选择 在通常情况下 优化器将使用两个索引并在他们的结果集合上执行排序及合并 然而 如果其中一个索引（EMP_TYPE）接近于唯一性而另一个索引（EMP_CLASS）上有几千个重复的值 排序及合并就会成为一种不必要的负担 在这种情况下 你希望使优化器屏蔽掉EMP_CLASS索引

用下面的方案就可以解决问题

SELECT ENAME FROM EMP WHERE EMP_TYPE = A AND EMP_CLASS|| = X ;

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 > ;

高效:

SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > / ;

自动选择索引

如果表中有两个以上（包括两个）索引 其中有一个唯一性索引 而其他是非唯一性．

在这种情况下 ORACLE将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引．

举例:

SELECT ENAME FROM EMP WHERE EMPNO =

AND DEPTNO = ;

这里 只有EMPNO上的索引是唯一性的 所以EMPNO索引将用来检索记录．

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

INDEX UNIQUE SCAN ON EMP_NO_IDX

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

举例:

低效: (这里 不使用索引)

SELECT … FROM DEPT WHERE DEPT_CODE NOT = ;

高效: (这里 使用了索引)

SELECT … FROM DEPT WHERE DEPT_CODE > ;

需要注意的是 在某些时候 ORACLE优化器会自动将NOT转化成相对应的关系 *** 作符

NOT > to <=

NOT >= to <

NOT < to >=

NOT <= to >

SQL> select from emp where NOT empno > ;

no rows selected

Execution Plan

SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE

TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF EMP

INDEX (RANGE SCAN) OF EMPNO (UNIQUE)

SQL> select from emp where empno <= ;

no rows selected

Execution Plan

SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE

TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF EMP

INDEX (RANGE SCAN) OF EMPNO (UNIQUE)

两者的效率完全一样 也许这符合作者关于 在某些时候 ORACLE优化器会自动将NOT转化成相对应的关系 *** 作符 的观点．

用>=替代>

如果DEPTNO上有一个索引

高效:

SELECT FROM EMP WHERE DEPTNO >=

低效:

SELECT FROM EMP WHERE DEPTNO >

lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17710

（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SQLPlus , SQLForms和ProC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 EROWID > (SELECT MIN(XROWID)

FROM EMP X WHERE XEMP_NO = EEMP_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 *** 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 DEPTDEPTNO = EMPDEPTNO 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 < 08

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 DDEPT_NO = EDEPT_NO

(高效):

SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X'

FROM EMP E WHERE EDEPT_NO = DDEPT_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 *** 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 *** 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 *** 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

ALTER SYSTEM SET OPTIMIZER_MODE=ALL_ROWS scope=both;其他可以选择的模式还有RULE/CHOOSE/FIRST_ROWS/ALL_ROWS。

应用系统优化最好对大查询单独调优，修改优化器模式之后，有可能别的查询又会变慢。

你最好买一本专门讲ORACLE性能优化的书，好好看看\x0d\1、调整数据库服务器的性能\x0d\Oracle数据库服务器是整个系统的核心，它的性能高低直接影响整个系统的性能，为了调整Oracle数据库服务器的性能，主要从以下几个方面考虑： \x0d\11、调整 *** 作系统以适合Oracle数据库服务器运行\x0d\Oracle数据库服务器很大程度上依赖于运行服务器的 *** 作系统，如果 *** 作系统不能提供最好性能，那么无论如何调整，Oracle数据库服务器也无法发挥其应有的性能。 \x0d\111、为Oracle数据库服务器规划系统资源 \x0d\据已有计算机可用资源, 规划分配给Oracle服务器资源原则是：尽可能使Oracle服务器使用资源最大化,特别在Client/Server中尽量让服务器上所有资源都来运行Oracle服务。 \x0d\112、调整计算机系统中的内存配置 \x0d\多数 *** 作系统都用虚存来模拟计算机上更大的内存，它实际上是硬盘上的一定的磁盘空间。当实际的内存空间不能满足应用软件的要求时， *** 作系统就将用这部分的磁盘空间对内存中的信息进行页面替换，这将引起大量的磁盘I/O *** 作，使整个服务器的性能下降。为了避免过多地使用虚存，应加大计算机的内存。 \x0d\113、为Oracle数据库服务器设置 *** 作系统进程优先级 \x0d\不要在 *** 作系统中调整Oracle进程的优先级，因为在Oracle数据库系统中，所有的后台和前台数据库服务器进程执行的是同等重要的工作，需要同等的优先级。所以在安装时，让所有的数据库服务器进程都使用缺省的优先级运行。 \x0d\12、调整内存分配\x0d\Oracle数据库服务器保留3个基本的内存高速缓存，分别对应3种不同类型的数据：库高速缓存，字典高速缓存和缓冲区高速缓存。库高速缓存和字典高速缓存一起构成共享池，共享池再加上缓冲区高速缓存便构成了系统全程区(SGA)。SGA是对数据库数据进行快速访问的一个系统全程区，若SGA本身需要频繁地进行释放、分配，则不能达到快速访问数据的目的，因此应把SGA放在主存中，不要放在虚拟内存中。内存的调整主要是指调整组成SGA的内存结构的大小来提高系统性能，由于Oracle数据库服务器的内存结构需求与应用密切相关，所以内存结构的调整应在磁盘I/O调整之前进行。 \x0d\121、库缓冲区的调整 \x0d\库缓冲区中包含私用和共享SQL和PL/SQL区，通过比较库缓冲区的命中率决定它的大小。要调整库缓冲区，必须首先了解该库缓冲区的活动情况，库缓冲区的活动统计信息保留在动态性能表v$librarycache数据字典中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\ \x0d\Select sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache; \x0d\ \x0d\Pins列给出SQL语句，PL/SQL块及被访问对象定义的总次数；Reloads列给出SQL 和PL/SQL块的隐式分析或对象定义重装载时在库程序缓冲区中发生的错误。如果sum(pins)/sum(reloads) ≈0，则库缓冲区的命中率合适；若sum(pins)/sum(reloads)>1, 则需调整初始化参数 shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。 \x0d\122、数据字典缓冲区的调整 \x0d\数据字典缓冲区包含了有关数据库的结构、用户、实体信息。数据字典的命中率，对系统性能影响极大。数据字典缓冲区的使用情况记录在动态性能表v$librarycache中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\ \x0d\Select sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache; \x0d\ \x0d\Gets列是对相应项请求次数的统计；Getmisses 列是引起缓冲区出错的数据的请求次数。对于频繁访问的数据字典缓冲区，sum(getmisses)/sum(gets)回答于 2022-11-15

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