sql優化技巧

1、        關於索引的知識

要寫出運行效率高的sql，須要對索引的機制有必定了解，下面對索引的基本知識作一介紹。

一、        索引的優勢和侷限
索引能夠提升查詢的效率，但會下降dml操做的效率。
因此創建索引時須要權衡。對於dml操做比較頻繁的表，索引的個數不宜太多。

二、        什麼樣的列須要建索引？
常常用於查詢、排序和分組的列（即常常在where、order或group by子句中出現的列）。

三、        主鍵索引和複合索引
對於一張表的主鍵，系統會自動爲其創建索引。
若是一張表的幾列常常同時做爲查詢條件，可爲其創建複合索引。

四、        創建索引的語句
create  index  i_staff  on  staff  (empno);
create  index  i_agent  on  agent  (empno, start_date);

五、        刪除索引的語句
drop  index  I_staff;
drop  index  I_agent;

六、        查詢索引的語句
法一：利用數據字典
表一：all_indexes  查看一張表有哪些索引以及索引狀態是否有效
主要字段： index_name,  table_name,  status
例如：select   index_name,  status  
from  all_indexes
        where  table_name=’STAFF_INFO’;
      INDEX_NAME        STATUS
      ---------------------       -----------
      I_STAFF             VALID  
            表二：all_ind_columns  查看一張表在哪些字段上建了索引
              主要字段： table_name,  index_name,  column_name,  column_position
例如： select  index_name,  column_name,  column_position
from  all_ind_columns
         where  table_name=’AGENT’
      INDEX_NAME        COLUMN_NAME     COLUMN_POSITON
      ---------------------       -----------------------      --------------------------
     I_AGENT             EMPNO              1
     I_AGENT             START_DATE         2
因而可知，agent表中有一個複合索引（empno, start_date ）
     法二：利用toad工具
toad用戶界面比sql*plus友好，而且功能強大。你能夠在toad編輯器中鍵入表名，按F4，即可見到這張表的表結構以及全部索引列等基本信息。

七、        索引的一些特色
1): 不一樣值較多的列上可創建檢索，不一樣值少的列上則不要建。好比在僱員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不一樣值，所以就不必創建索引。若是創建索引不但不會提升查詢效率，反而會嚴重下降更新速度。
2): 若是在索引列上加表達式，則索引不能正常使用
   例如：b1,c1分別是表b,c的索引列
select  *  from  b  where  b1/30< 1000 ;
select  *  from  c  where  to_char(c1,’YYYYMMDD HH24:MI:SS’) = ‘200203 14:01:01’;
以上都是不正確的寫法
        3): where子句中若是使用in、or、like、!=，均會致使索引不能正常使用
           例如：select  *  from  b  where  b1=30  or  b1=40;
      4): 使用複合索引進行查詢時必須使用前置列
         例如表a上有一個複合索引（c1,c2,c3）,則c1爲其前置列
         若是用c1或c1+c2或c1+c2+c3爲條件進行查詢，則該複合索引能夠發揮做用，反之，用c2或c3或c2+c3進行查詢，則該索引不能起做用。

二. 書寫sql注意事項：

一、        避免給sql語句中引用的索引列添加表達式：
典型實例：
b1,c1分別是表b,c的索引列：
1）        select  *  from  b  where  b1/30< 1000 ;
2）        select  *  from  c  where to_char(c1,’YYYYMMDD HH24:MI:SS’) = ‘200203 14:01:01’;
替代方案：
1)        select  *  from  b where  b1 < 30000;
2)        select * from c  where c1 = to_date(‘20020301 14:01:01’, ‘YYYYMMDD HH24:MI:SS’);
注：在lbs中有兩個重要字段，pol_info中的undwrt_date和prem_info中的payment_date，這兩個日期是帶時分秒的，因此常常有同事用to_char 來查詢某一時間段的數據。
例如：select  count(*)  from  pol_info  where  to_char(undwrt_date,’YYYYMMDD’)=’20020416’;
      select  count(*)  from  prem_info  where  to_char(undwrt_date,’YYYYMM’)=’200203’;
替代方案：
select  count(*)  from  pol_info  
where  undwrt_date>=to_date(’20020416’,’YYYYMMDD’)  and
           undwrt_date<to_date(’20020417’,’YYYYMMDD’);
select  count(*)  from  prem_info  
where  payment_date>=to_date(’20020301’,’YYYYMMDD’)  and
         payment_date<to_date(’20020401’,’YYYYMMDD’);

二、        避免在where子句中使用in、or、like、!=
典型實例：
a1是a表上的索引列：
1) select  *  from  a
   where  ( a1 = ‘0’ and ...)  or  (a1 = ‘1’ and ...);
2) select  count(*)  from  a  where  a1  in  (‘0’,’1’) ;
替代方案：
1）        select  *  from  a  where  a1 = ‘0’  and ...
union
select  *  from  a  where  a1 = ‘1’  and ...
2) select  count(*)  from  a  where  a1 = ‘0’;
  select  count(*)  from  a  where a1 = ‘1’;
   而後作一次加法運算；或者直接用存儲過程來實現；
小結：
對字段使用了 ‘in，or，like’ 作條件、對字段使用了不等號 ‘!=’，均會使索引失效；若是不產生大量重複值，能夠考慮把子句拆開；拆開的子句中應該包含索引，或者使用union連結符代替。另外一種方式是使用存儲過程，它使SQL變得更加靈活和高效。

三、        創建適當的索引
曾經接過開發的一個統計sql， select …  from  tablea  where  cola=…  and  …
運行效率很是慢，經查tablea數據量巨大，再查all_ind_columns，發現cola是tablea的一個複合索引中的一列，但不是前置列。象這種狀況，就須要與開發商量，是否針對cola建一個索引。

四、        like和substr
對於‘like’和‘substr’，其效率並無多大分別。可是，當所搜索的值不存在時，使用‘like’的速度明顯大於‘substr’。
因此：select  *  from  a  where  substr(a1,1,4) = '5378'  能夠用like替代
select  *  from  a  where  a1  like  ‘5378%’;

五、 寫where條件時，有索引字段的判斷在前，其它字段的判斷在後；若是where條件中用到複合索引，按照索引列在複合索引中出現的順序來依次寫where條件；

六、使用多表鏈接時，在from子句中，將記錄數少的表放在後面，可提升執行效率；

七、避免使用not in 
not  in 是效率極低的寫法，儘可能使用minus或外鏈接加以替代
典型實例：
1) select col1 from tab1 where col1 not in (select col1 from tab2);
2) select sum(col2) from tab1 where col1 not in (select col1 from tab2);
替代方案
select col1 from tab1 minus  select col1 from tab2;
    select  sum(a.col2)  from  tab1 a, tab2  b 
where a.col1=b.col2(+) and b.col1 is null;

八、多表查詢時，若是其中一個表的記錄數量明顯大於其餘表，則能夠先對此表進行查詢後，再與其餘小表進行錶鏈接。
典型實例：
select  a.plan_code,  b.dno,  c,tno,  sum(a.tot_modal_prem),
from  prem_info a,  dept_ref b,  plan_type c
where  substr(a.deptno,1,7) = substr(b.deptno,1,7)
and a.plan_code = c.plan_code
group by b.dno,  c.tno,  a.plan_code;
替代方案：
select  b.dno,  c.tno,  a.plan_code,  a.tot_amount
from  (select  plan_code,  deptno,  sum(tot_modal_prem)  tot_amount
from  prem_info
group  by  deptno,  plan_code) a
dept_ref  b,
plan_type  c
  where  substr(a.deptno,1,7) = substr(b.deptno,1,7)
       and  a.plan_code = c.plan_code
group  by  b.dno,  c.tno,  a.plan_code;
小結：
因爲prem_info表的記錄數遠遠大於dept_ref表和plan_type表中的記錄數， 因此首先從prem_info表中查詢須要的記錄，此時記錄數已經被大量縮小，而後再和其餘兩個錶鏈接，速度會獲得很大改善！

九、查詢數量較大時，使用錶鏈接代替IN，EXISTS，NOT IN，NOT EXISTS等。典型實例：a、使用IN：select sum(col2) from tab1 where col1 in (select col1 from tab2);使用EXISTS:：select sum(col2) from tab1 a where exists ( select * from tab2 where col1=a.col1);b、使用NOT IN：select sum(col2) from tab1 where col1 not in (select col1 from tab2);使用NOT EXISTS：select sum(col2) from tab1 a where not exists ( select * from tab2 where col1=a.col1);          替代方案：a、使用鏈接：select sum(a.col2) from tab1 a,tab2 b where a.col1=b.col2;b、使用外鏈接：select sum(a.col2) from tab1 a,tab2 b where a.col1=b.col2(+) and b.col1 is null;