如何RMAN正确地删除Archivelog 如何设置有备库的归档删除策略

如何正确地删除Archivelog：
Archivelog并不能直接得从OS层直接物理删除，因为archivelog的相关信息是记录在controlfile中的，当物理删除后不会改变controlfile的设置。并且在查询相关的动态视图(例如v$archived_log)时，该部分日志仍然标注为存在。也就是说Oracle并不认为这些日志被删除了，所以在删除archivelog的时候，需要我们在其他地方做一些设置。
一、使用RMAN清楚物理删除后的记录
可以使用RMAN来删除archivelog，具体可以按以下步骤 *** 作：
1、物理删除archivelog
2、进入RMAN
3、crosscheck archivelog all;
4、delete expried archivelog all;
这样就在一些Oracle的记录中查不到相应的archivelog记录了。
二、直接使用RMAN删除archivelog
其实在RMAN中是可以使用命令直接将ARCHIVELOG删除的，命令如下：
RMAN> DELETE ARCHIVELOG ALL COMPLETED BEFORE 'SYSDATE-7';
表示删除7天以前的所有archivelog，但是这个命令的缺点是无法对archivelog进行细致的划分。
三、使用RMAN备份achivelog后删除
这是一种最为稳妥的方法了，使用RMAN备份archivelog，备份后全部删除
backup format '/u01/arch_%T_%s_%U' archivelog all delete input;
或者
backup database plus archivelog;
注：我在库上设置了Streams后，使用RMAN删除archivelog会导致报错RMAN-08137: WARNING:
archive log not deleted as it is still needed 不知道该如何解决，据说是102的一个bug，如果真
是bug的话，那只能在OS层设置删除，或用RMAN进行强制删除了。
10g之后的版本，Oracle在RMAN中内置增加了一项归档文件的删除策略，终于，DBA可以仅通过一项配置就
解决该问题了。该策略对应两个值：
APPLIED ON STANDBY：设置为该值时，当通过附加的DELETE INPUT子句删除Standby数据库仍需要的日志
时，会提示RMAN-08137错误。不过用户仍然可以手动地通过DELETE ARCHIVELOG方式删除。
NONE：设置为该值时，则不启用归档文件的删除策略。默认情况下就是NONE。
例如，启用APPLIED ON STANDBY：
RMAN> CONFIGURE ARCHIVELOG DELETION POLICY TO APPLIED ON STANDBY;
new RMAN configuration parameters:
CONFIGURE ARCHIVELOG DELETION POLICY TO APPLIED ON STANDBY;
new RMAN configuration parameters are successfully stored
RMAN> run
{
backup archivelog all delete input format 'ZHSVR044_%d_set=%s_piece=%p_date=%TARCrmn';
}
都知道在controlfile中记录着每一个archivelog的相关信息，当然们在OS下把这些物理文件delete掉后，在我们的
controlfile中仍然记录着这些archivelog的信息，在oracle的OEM管理器中有可视化的日志展现出，当我们手工清除archive目录下的文件后，这些记录并没有被我们从controlfile中清除掉，也就是oracle并不知道这些文件已经不存在了!这时候我们要做手工的清除的话，下面我经过实验，可以尝试这种方法：
1 进入rman
2 connect target /
3 crosscheck archivelog all;
4 delete expired archivelog all;
这时候我们再去OEM中看就一定看不到，如果你的从来没有做过这个动作的话，我们可以比较从这个动作前的controlfile后动作后的controlfile的大小!
ORACLE正确删除归档并回收空间的方法
ORACLE正确删除归档并回收空间的方法
一个ORACLE归档日志经常满，表现为/oraarchive 这个文件空间占用100％大家一定抱怨ORACLE为何没有归档维护工具，很多人直接删除了事，错了，ORACLE有，而且很智能，可以正确的删除归档和FLASHBACK，不过切记,ORACLE归档日志对于ORACLE的数据恢复和备份非常重要，不到万不得已不要删除归档日志。
删除归档日志的过程
以ORACLE用户身份登录到数据库服务器主机或通过网络连接
进入ORACLE数据备份工具
rman target/
或rman target/@orcl
在命令窗口里面执行
DELETE ARCHIVELOG ALL COMPLETED BEFORE 'SYSDATE-7';
说明
SYSDATA-7，表明当前的系统时间7天前，before关键字表示在7天前的归档日志，如果使用了闪回功能，也会删除闪回的数据。
同样道理，也可以删除从7天前到现在的全部日志，不过这个命令要考虑清楚，做完这个删除，最好马上进行全备份数据库
DELETE ARCHIVELOG FROM TIME 'SYSDATE-7';
UNIX/LINUX下也可以通过FIND找到7天前的归档数据，使用EXEC子 *** 作删除
find /oraarchive -xdev -mtime +7 -name "dbf" -exec rm -f {} ;
这样做仍然会在RMAN里留下未管理的归档文件
仍需要在RMAN里执行下面2条命令
crosscheck archivelog all;
delete expired archivelog all;
所以还不如上面的方法好用，不过用FIND的好处就是，可以在条件上，和EXEC子项上做很多 *** 作，实现更复杂的功能
3简要介绍一下report obsolete命令
使用report obsolete命令报告过期备份

1合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而 使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量 数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
(1)在下面两条select语句中:
SELECT FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0;
SELECT FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;
如果数据表中的数据field1都>=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多，因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。
第一个原则：在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。
(2)在下面的select语句中:
SELECT FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;
若有索引index(a,b,c)，则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
第二个原则：where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
——————————————————————————
以下假设在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。
——————————————————————————
(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快
SELECT FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]
因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。
(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢
因为前者可以迅速定位索引。
(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢，
因为后者不使用索引。
(6) 使用函数如：
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。
如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。
(7) 空值不在索引中存储，所以
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。
(8) 不等式如
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。
相似地，
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。
(9) 多列索引，只有当查询中索引首列被用于条件时，索引才能被使用。
(10) MAX，MIN等函数，使用索引。
SELECT max(field2) FROM tb 所以，如果需要对字段取max，min，sum等，应该加索引。
一次只使用一个聚集函数，如：
SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb
不如：SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)
(11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引，修改该字段值时还要修改索引，所以更新该字段的 *** 作比没有索引更慢。
(12) 索引值过大（如在一个char(40)的字段上建索引），会造成大量的I/O开销（甚至会超过表扫描的I/O开销）。因此，尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。
(13) 对于多列索引，ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。
(14) 在sybase中，如果ORDER BY的字段组成一个簇索引，那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。
(15) 多表联结（具体查询方案需要通过测试得到）
where子句中限定条件尽量使用相关联的字段，且尽量把相关联的字段放在前面。
SELECT afield1,bfield2 FROM a,b WHERE afield3=bfield3
field3上没有索引的情况下:
对a作全表扫描，结果排序
对b作全表扫描，结果排序
结果合并。
对于很小的表或巨大的表比较合适。
field3上有索引
按照表联结的次序，b为驱动表，a为被驱动表
对b作全表扫描
对a作索引范围扫描
如果匹配，通过a的rowid访问
(16) 避免一对多的join。如：
SELECT tb1field3,tb1field4,tb2field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1field2=tb2field2 AND tb1field2=‘BU1032’ AND tb2field2= ‘aaa’
不如：
declare @a varchar(80)
SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’
SELECT tb1field3,tb1field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’
(16) 子查询
用exists/not exists代替in/not in *** 作
比较：
SELECT afield1 FROM a WHERE afield2 IN(SELECT bfield1 FROM b WHERE bfield2=100)
SELECT afield1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE afield2=bfield1 AND bfield2=100)
SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)
SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE bfield2=afield1)
(17) 主、外键主要用于数据约束，sybase中创建主键时会自动创建索引，外键与索引无关，提高性能必须再建索引。
(18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。
(19) 使用count()而不要使用count(column_name)，避免使用count(DISTINCT column_name)。
(20) 等号右边尽量不要使用字段名，如：
SELECT FROM tb WHERE field1 = field3
(21) 避免使用or条件，因为or不使用索引。
2避免使用order by和group by字句。
因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用，可用视图、人工生成临时表的方法来代替。
如果必须使用，先检查memory、tempdb的大小。
测试证明，特别要避免一个查询里既使用join又使用group by，速度会非常慢！
3尽量少用子查询，特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
4．消除对大型表行数据的顺序存取
在 嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询 10亿行数据。
避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个 表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。
下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT custname，rcvblesbalance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id
AND rcvbllsbalance>0
AND custpostcode>“98000”
ORDER BY custname
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT custname，rcvblesbalance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id
AND rcvbllsbalance>;0
ORDER BY custname
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

1、下载企业版Win8的系统镜像（ISO），无需输入密钥即可安装。
2、企业英文为“Enterprise”，MSDN内有ISO镜像包说明。
3、建议不要下载、安装Win8。win8已淘汰，建议使用更佳的Win81或win10企业版。
4、win10今年9月即将迎来RS3更新，更新巨大，值得期待。MSDN我告诉你更新快速，基本与微软官网MSDN同步发布。

1合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by *** 作）的列上建立索引。
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁 *** 作而 使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量 数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
(1)在下面两条select语句中:
SELECT FROM table1 WHERE field1<=10000 AND field1>=0;
SELECT FROM table1 WHERE field1>=0 AND field1<=10000;
如果数据表中的数据field1都>=0,则第一条select语句要比第二条select语句效率高的多，因为第二条select语句的第一个条件耗费了大量的系统资源。
第一个原则：在where子句中应把最具限制性的条件放在最前面。
(2)在下面的select语句中:
SELECT FROM tab WHERE a=… AND b=… AND c=…;
若有索引index(a,b,c)，则where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
第二个原则：where子句中字段的顺序应和索引中字段顺序一致。
——————————————————————————
以下假设在field1上有唯一索引I1，在field2上有非唯一索引I2。
——————————————————————————
(3) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1='sdf' 快
SELECT FROM tb WHERE field1='sdf' 慢[/cci]
因为后者在索引扫描后要多一步ROWID表访问。
(4) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>='sdf' 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field1>'sdf' 慢
因为前者可以迅速定位索引。
(5) SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE 'R%' 快
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 LIKE '%R' 慢，
因为后者不使用索引。
(6) 使用函数如：
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE upper(field2)='RMN'不使用索引。
如果一个表有两万条记录，建议不使用函数；如果一个表有五万条以上记录，严格禁止使用函数！两万条记录以下没有限制。
(7) 空值不在索引中存储，所以
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 IS[NOT] NULL不使用索引。
(8) 不等式如
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2!='TOM'不使用索引。
相似地，
SELECT field3,field4 FROM tb WHERE field2 NOT IN('M','P')不使用索引。
(9) 多列索引，只有当查询中索引首列被用于条件时，索引才能被使用。
(10) MAX，MIN等函数，使用索引。
SELECT max(field2) FROM tb 所以，如果需要对字段取max，min，sum等，应该加索引。
一次只使用一个聚集函数，如：
SELECT “min”=min(field1), “max”=max(field1) FROM tb
不如：SELECT “min”=(SELECT min(field1) FROM tb) , “max”=(SELECT max(field1) FROM tb)
(11) 重复值过多的索引不会被查询优化器使用。而且因为建了索引，修改该字段值时还要修改索引，所以更新该字段的 *** 作比没有索引更慢。
(12) 索引值过大（如在一个char(40)的字段上建索引），会造成大量的I/O开销（甚至会超过表扫描的I/O开销）。因此，尽量使用整数索引。 Sp_estspace可以计算表和索引的开销。
(13) 对于多列索引，ORDER BY的顺序必须和索引的字段顺序一致。
(14) 在sybase中，如果ORDER BY的字段组成一个簇索引，那么无须做ORDER BY。记录的排列顺序是与簇索引一致的。
(15) 多表联结（具体查询方案需要通过测试得到）
where子句中限定条件尽量使用相关联的字段，且尽量把相关联的字段放在前面。
SELECT afield1,bfield2 FROM a,b WHERE afield3=bfield3
field3上没有索引的情况下:
对a作全表扫描，结果排序
对b作全表扫描，结果排序
结果合并。
对于很小的表或巨大的表比较合适。
field3上有索引
按照表联结的次序，b为驱动表，a为被驱动表
对b作全表扫描
对a作索引范围扫描
如果匹配，通过a的rowid访问
(16) 避免一对多的join。如：
SELECT tb1field3,tb1field4,tb2field2 FROM tb1,tb2 WHERE tb1field2=tb2field2 AND tb1field2=‘BU1032’ AND tb2field2= ‘aaa’
不如：
declare @a varchar(80)
SELECT @a=field2 FROM tb2 WHERE field2=‘aaa’
SELECT tb1field3,tb1field4,@a FROM tb1 WHERE field2= ‘aaa’
(16) 子查询
用exists/not exists代替in/not in *** 作
比较：
SELECT afield1 FROM a WHERE afield2 IN(SELECT bfield1 FROM b WHERE bfield2=100)
SELECT afield1 FROM a WHERE EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE afield2=bfield1 AND bfield2=100)
SELECT field1 FROM a WHERE field1 NOT IN( SELECT field2 FROM b)
SELECT field1 FROM a WHERE NOT EXISTS( SELECT 1 FROM b WHERE bfield2=afield1)
(17) 主、外键主要用于数据约束，sybase中创建主键时会自动创建索引，外键与索引无关，提高性能必须再建索引。
(18) char类型的字段不建索引比int类型的字段不建索引更糟糕。建索引后性能只稍差一点。
(19) 使用count()而不要使用count(column_name)，避免使用count(DISTINCT column_name)。
(20) 等号右边尽量不要使用字段名，如：
SELECT FROM tb WHERE field1 = field3
(21) 避免使用or条件，因为or不使用索引。
2避免使用order by和group by字句。
因为使用这两个子句会占用大量的临时空间(tempspace),如果一定要使用，可用视图、人工生成临时表的方法来代替。
如果必须使用，先检查memory、tempdb的大小。
测试证明，特别要避免一个查询里既使用join又使用group by，速度会非常慢！
3尽量少用子查询，特别是相关子查询。因为这样会导致效率下降。
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
4．消除对大型表行数据的顺序存取
在 嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询 10亿行数据。
避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个 表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。
下面的查询将强迫对orders表执行顺序 *** 作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 *** 作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT custname，rcvblesbalance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id
AND rcvbllsbalance>0
AND custpostcode>“98000”
ORDER BY custname
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT custname，rcvblesbalance，……other COLUMNS
FROM cust，rcvbles
WHERE custcustomer_id = rcvlbescustomer_id
AND rcvbllsbalance>;0
ORDER BY custname
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的 *** 作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

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