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oracle如何查詢優化？

coldplay.xixi原創: 2020-07-17 15:43:123816瀏覽

oracle查詢最佳化的方法：1、UNION操作符，在表格連結後會對所產生的結果集進行排序運算，刪除重複的記錄再傳回結果；2、大於或小於運算符一般情況下方是不用調整的，因為它有索引就會採用索引查找，但有的情況下可以對它進行最佳化。

oracle如何查詢優化？

oracle查詢最佳化的方法：

1、IN 運算子

用IN 寫出來的SQL的優點是比較容易寫到清晰易懂，這比較適合現代軟體開發的風格。

但用IN 的SQL 效能總是比較低的，從ORACLE 執行的步驟來分析用IN 的SQL 與不用IN 的SQL有以下差異：

#ORACLE 試圖將其轉換成多個表的連接，如果轉換不成功則先執行IN裡面的子查詢，再查詢外層的表記錄，如果轉換成功則直接採用多個表的連接方式查詢。由此可見用IN 的 SQL 至少多了一個轉換的過程。一般的SQL都可以轉換成功，但對於含有分組統計量等方面的 SQL 就不能轉換了。

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2、NOT IN 運算子

此運算是強列推薦不使用的，因為它不能套用表的索引。

建議方案：以NOT EXISTS 或（外連接判斷為空白）方案取代

3、a8093152e673feb7aba1828c43532094 運算符（不等於）

不等於運算子是永遠不會用到索引的，因此對它的處理只會產生全表掃描。

推薦方案：用其它相同功能的操作運算代替，如

aa8093152e673feb7aba1828c435320940 改為a>0 或 a< 0

aa8093152e673feb7aba1828c43532094'' 改為a>''

##4、> 和6572fec931df2a99236b75646e9bedf62 與A>=3的效果就有很大的區別了，因為A>2 時ORACLE 會先找出為2 的記錄索引再進行比較，而A>=3 時ORACLE 則直接找到= 3 的記錄索引。

5、IS NULL 或IS NOT NULL 運算（判斷欄位是否為空）

判斷欄位是否為空白一般是不會套用索引的，因為B 樹索引是不索引空值的。

推薦方案：

#用其它相同功能的運算運算代替，如

#a is not null 改為a>0 或a>'' 等。

不允許欄位為空，而以缺省值取代空值，如業擴申請中狀態欄位不允許為空，缺省為申請。

建立位圖索引（有分區的表不能建，點陣圖索引比較難控制，如字段值太多索引會使效能下降，多人更新操作會增加資料塊鎖的現象）

6、UNION 運算子

UNION 在進行錶鍊結後會篩選掉重複的記錄，所以在錶鍊後會對所產生的結果集進行排序運算，刪除重複的記錄再傳回結果。實際大部分應用中是不會產生重複的記錄，最常見的是流程表與歷史表UNION 。如：

select * from gc_dfys union select * fromls_jg_dfys

這個SQL在運行時先取出兩個表的結果，再用排序空間進行排序刪除重複的記錄，最後返回結果集，如果表資料量大的話可能會導致用磁碟進行排序。

推薦方案：採用UNION ALL 運算子取代UNION ，因為 UNION ALL操作只是簡單的將兩個結果合併後就回傳。

7、WHERE 後面的條件順序影響

#WHERE 子句後面的條件順序對大資料量表的查詢會產生直接的影響，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‘

以上兩個SQL 中dy_dj （電壓等級）及xh_bz（銷戶標誌）兩個欄位都沒進行索引，所以執行的時候都是全表掃描，第一條SQL 的dy_dj = '1KV以下' 條件在記錄集內比率為99% ，而xh_bz=1 的比率只為0.5% ，在進行第一條SQL 的時候99% 筆記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，而在進行第二筆SQL 的時候0.5% 筆記錄都進行dy_dj及xh_bz 的比較，以此可以得出第二個SQL 的CPU 佔用率明顯比第一條低。

8、目標方面的提示：

COST（以成本最佳化）
RULE （以規則最佳化）
CHOOSE （預設）（ORACLE自動選擇成本或規則進行最佳化）
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...);

第二种格式是使用EXIST操作符：

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

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;)

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（a8093152e673feb7aba1828c43532094）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;;

再看下面这个例子：

select * from employee where salary<>3000;

对这个查询，可以改写为不使用NOT：

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

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%’;

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.

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’

　　高效:

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

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)

　　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;

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;

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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