Oracle優化總結

本文主要從大型數據庫ORACLE環境四個不一樣級別的調整分析入手，分析ORACLE的系統結構和工做機理，從九個不一樣方面較全面地總結了
ORACLE數據庫的優化調整方案。
關鍵詞 ORACLE數據庫 環境調整 優化設計 方案
對於ORACLE數據庫的數據存取，主要有四個不一樣的調整級別，
第一級調整是操做系統級包括硬件平臺,
第二級調整是ORACLE RDBMS級的調整,
第三級是數據庫設計級的調整,
最後一個調整級是SQL級。
一般依此四級調整級別對數據庫進行調整、優化，數據庫的總體性能會獲得很大的改善。下面從九個不一樣方面介紹ORACLE數據庫優化設計方案。
1、數據庫優化自由結構OFA(Optimal flexible Architecture)
數據庫的邏輯配置對數據庫性能有很大的影響,爲此,ORACLE公司對錶空間設計提出了一種優化結構OFA。使用這種結構進行設計會大大簡化物理設計中的數據管理。優化自由結構OFA,簡單地講就是在數據庫中能夠高效自由地分佈邏輯數據對象,所以首先要對數據庫中的邏輯對象根據他們的使用方式和物理結構對數據庫的影響來進行分類,這種分類包括將系統數據和用戶數據分開、通常數據和索引數據分開、低活動表和高活動表分開等等。
數據庫邏輯設計的結果應當符合下面的準則：
（1）把以一樣方式使用的段類型存儲在一塊兒：
（2）按照標準使用來設計系統；
（3）存在用於例外的分離區域；
（4）最小化表空間衝突；
（5）將數據字典分離。
2、充分利用系統全局區域SGA（SYSTEM GLOBAL AREA)
SGA是oracle數據庫的心臟。用戶的進程對這個內存區發送事務，而且以這裏做爲高速緩存讀取命中的數據，以實現加速的目的。正確的SGA大小對數據庫的性能相當重要。SGA包括如下幾個部分：
一、數據塊緩衝區（data block buffer cache）是SGA中的一塊高速緩存，佔整個數據庫大小的1%-
2%，用來存儲從數據庫重讀取的數據塊（表、索引、簇等），所以採用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法進行空間管理。
二、字典緩衝區。該緩衝區內的信息包括用戶帳號數據、數據文件名、段名、盤區位置、表說明和權限，它也採用LRU方式管理。
三、重作日誌緩衝區。該緩衝區保存爲數據庫恢復過程當中用於前滾操做。
四、SQL共享池。保存執行計劃和運行數據庫的SQL語句的語法分析樹。也採用LRU算法管理。若是設置太小，語句將被接二連三地再 裝入到庫緩存，影響系統性能。
另外，SGA還包括大池、JAVA池、多緩衝池。可是主要是由上面4種緩衝區構成。對這些內存緩衝區的合理設置，能夠大大加快數據查詢速度，一個足夠大的內存區能夠把絕大多數數據存儲在內存中，只有那些不怎麼頻繁使用的數據，才從磁盤讀取，這樣就能夠大大提升內存區的命中率。
3、規範與反規範設計數據庫
一、規範化
範式是符合某一級別的關係模式的集合，根據約束條件的不一樣，通常有1NF、2NF、3NF三種範式。規範化理論是圍繞這些範式而創建的。規範化的基本思想是逐步消除數據依賴中不合適的部分，使模式中的各關係模式達到某種程度的「分離」，即採用「一事一地」的模式設計原則，所以，所謂規範化實質上就是概念的單一化。數據庫中數據規範化的優勢是減小了數據冗餘，節約了存儲空間，相應邏輯和物理的I/O次數減小，同時加快了增、刪、改的速度。可是一個徹底規範化的設計並不總能生成最優的性能，由於對數據庫查詢一般須要更多的鏈接操做，從而影響到查詢的速度。故有時爲了提升某些查詢或應用的性能而有意破壞規範規則，即反規範化。
二、反規範化
⑴反規範的必要性
是否規範化的程度越高越好呢？答案是否認的，應根據實際須要來決定，由於「分離」越深，產生的關係越多，結構越複雜。關係越多，鏈接操做越頻繁，而鏈接操做是最費時間的，在數據庫設計中特別對以查詢爲主的數據庫設計來講，頻繁的鏈接會嚴重影響查詢速度。因此，在數據庫的設計過程當中有時故意保留非規範化約束，或者規範化之後又反規範，這樣作一般是爲了改進數據庫的查詢性能，加快數據庫系統的響應速度。
⑵反規範技術
在進行反規範設計以前，要充分考慮數據的存取需求，經常使用表的大小、特殊的計算、數據的物理存儲等。經常使用的反規範技術有合理增長冗餘列、派生列，或從新組表幾種。反規範化的好處是下降鏈接操做的需求、下降外碼和索引數目，減小表的個數，從而提升查詢速度，這對於性能要求相對較高的數據庫系統來講，能有效地改善系統的性能，但相應的問題是可能影響數據的完整性，加快查詢速度的同時下降修改速度。
三、數據庫設計中的優化策略
數據應當按兩種類別進行組織：頻繁訪問的數據和頻繁修改的數據。對於頻繁訪問可是不頻繁修改的數據，內部設計應當物理不規範化。對於頻繁修改但並不頻繁訪問的數據，內部設計應當物理規範化。比較複雜的方法是將規範化的表做爲邏輯數據庫設計的基礎，而後再根據整個應用系統的須要，物理地非規範化數據。規範與反規範都是創建在實際的操做基礎之上的約束，脫離了實際二者都沒有意義。只有把二者合理地結合在一塊兒，才能相互補充，發揮各自的優勢。
4、合理設計和管理表
一、利用表分區
分區將數據在物理上分隔開，不一樣分區的數據能夠制定保存在處於不一樣磁盤上的數據文件裏。這樣，當對這個表進行查詢時，只須要在表分區中進行掃描，而沒必要進行FTS(Full Table Scan，全表掃描)，明顯縮短了查詢時間，另外處於不一樣磁盤的分區也將對這個表的數據傳輸分散在不一樣的磁盤I/O，一個精心設置的分區能夠將數據傳輸對磁盤I/O競爭均勻地分散開。
二、避免出現行鏈接和行遷移
在創建表時，因爲參數pctfree和pctused不正確的設置，數據塊中的數據會出現行連接和行遷移，也就是同一行的數據不保存在同一的數據塊中。若是在進行數據查詢時遇到了這些數據，那麼爲了讀出這些數據，磁頭必須從新定位，這樣勢必會大大下降數據庫執行的速度。所以，在建立表時，就應該充分估計到未來可能出現的數據變化，正確地設置這兩個參數，儘可能減小數據庫中出現行連接和行遷移。
三、控制碎片
碎片(fragmentation)是對一組非鄰接的數據庫對象的描述。碎片意味着在執行數據庫的功能時要耗費額外的資源（磁盤I/O，磁盤驅動的循環延遲，動態擴展，連接的塊等），並浪費大量磁盤空間。當兩個或多個數據對象在相同的表空間中，會發生區間交叉。在動態增加中，對象的區間之間再也不相互鄰接。爲了消除區間交叉將靜態的或只有小增加的表放置在一個表空間中，而把動態增加的對象分別放在各自的表空間中。在create table、、create index、create tablespace、create cluster時，在storage子句中的參數的合理設置，能夠減小碎片的產生。
四、別名的使用
別名是大型數據庫的應用技巧，就是表名、列名在查詢中以一個字母爲別名，查詢速度要比建鏈接錶快1.5倍。
五、回滾段的交替使用
因爲數據庫配置對應用表具備相對靜止的數據字典和極高的事務率特色。並且數據庫的系統索引段、數據段也具備相對靜止，併發如今應用中最高的負荷是回滾段表空間。把回滾段定義爲交替引用，這樣就達到了循環分配事務對應的回滾段，可使磁盤負荷很均勻地分佈。
5、索引Index的優化設計
一、管理組織索引
索引能夠大大加快數據庫的查詢速度，索引把表中的邏輯值映射到安全的RowID，所以索引能進行快速定位數據的物理地址。可是有些DBA發現，對一個大型表創建的索引，並不能改善數據查詢速度，反而會影響整個數據庫的性能。這主要是和SGA的數據管理方式有關。ORACLE在進行數據塊高速緩存管理時，索引數據比普通數據具備更高的駐留權限，在進行空間競爭時，ORACLE會先移出普通數據。對一個建有索引的大型表的查詢時，索引數據可能會用完全部的數據塊緩存空間，ORACLE不得不頻繁地進行磁盤讀寫來獲取數據，所以在對一個大型表進行分區以後，能夠根據相應的分區創建分區索引。若是對這樣大型表的數據查詢比較頻繁，或者乾脆不建索引。另外，DBA建立索引時，應儘可能保證該索引最可能地被用於where子句中，若是對查詢只簡單地制定一個索引，並不必定會加快速度，由於索引必須指定一個適合所需的訪問路徑。
二、聚簇的使用
Oracle提供了另外一種方法來提升查詢速度，就是聚簇（Cluster）。所謂聚簇，簡單地說就是把幾個表放在一塊兒，按必定公共屬性混合存放。聚簇根據共同碼值將多個表的數據存儲在同一個Oracle塊中，這時檢索一組Oracle塊就同時獲得兩個表的數據，這樣就能夠減小須要存儲的Oracle塊，從而提升應用程序的性能。
三、優化設置的索引，就必須充分利用才能加快數據庫訪問速度。
ORACLE要使用一個索引，有一些最基本的條件：
1）、where子名中的這個字段，必須是複合索引的第一個字段；
2）、where子名中的這個字段，不該該參與任何形式的計算。
Sal*(2*90/100)

 

6、多CPU和並行查詢PQO(Parallel Query Option)方式的利用
一、儘可能利用多個CPU處理器來執行事務處理和查詢
CPU的快速發展使得ORACLE愈來愈重視對多CPU的並行技術的應用，一個數據庫的訪問工做能夠用多個CPU相互配合來完成，加上分佈式計算已經至關廣泛，只要可能，應該將數據庫服務器和應用程序的CPU請求分開，或將CPU請求從一個服務器移到另外一個服務器。對於多CPU系統儘可能採用Parallel Query Option(PQO,並行查詢選項)方式進行數據庫操做。
二、使用Parallel Query Option(PQO,並行查詢選擇)方式進行數據查詢
使用PQO方式不只能夠在多個CPU間分配SQL語句的請求處理，當所查詢的數據處於不一樣的磁盤時，一個個獨立的進程能夠同時進行數據讀取。
三、使用SQL*Loader Direct Path選項進行大量數據裝載
使用該方法進行數據裝載時，程序建立格式化數據塊直接寫入數據文件中，不要求數據庫內核的其餘I/O。
7、實施系統資源管理分配計劃
ORACLE提供了Database Resource Manager（DRM,數據庫資源管理器）來控制用戶的資源分配，DBA能夠用它分配用戶類和做業類的系統資源百分比。在一個OLDP系統中，可給聯機用戶分配75%的CPU資源，剩下的25%留給批用戶。另外，還能夠進行CPU的多級分配。除了進行CPU資源分配外，DRM還能夠對資源用戶組執行並行操做的限制。
8、使用最和SQL優化方優的數據庫鏈接案
一、使用直接的OLE DB數據庫鏈接方式。
經過ADO可使用兩種方式鏈接數據庫，一種是傳統的ODBC方式，一種是OLE DB方式。ADO是創建在OLE DB技術上的，爲了支持ODBC，必須創建相應的OLE DB到ODBC的調用轉換，而使用直接的OLE DB方式則不需轉換，從而提升處理速度。
二、使用Connection Pool機制
在數據庫處理中，資源花銷最大的是創建數據庫鏈接，並且用戶還會有一個較長的鏈接等待時間。解決的辦法就是複用現有的Connection，也就是使用Connection Pool對象機制。
Connection Pool的原理是：IIS+ASP體系中維持了一個鏈接緩衝池，這樣，當下一個用戶訪問時，直接在鏈接緩衝池中取得一個數據庫鏈接，而不需從新鏈接數據庫，所以能夠大大地提升系統的響應速度。
三、高效地進行SQL語句設計
一般狀況下，能夠採用下面的方法優化SQL對數據操做的表現：
（1）減小對數據庫的查詢次數，即減小對系統資源的請求，使用快照和顯形圖等分佈式數據庫對象能夠減小對數據庫的查詢次數
（2）儘可能使用相同的或很是相似的SQL語句進行查詢，這樣不只充分利用SQL共享池中的已經分析的語法樹，要查詢的數據在SGA中
命中的可能性也會大大增長。
（3）限制動態SQL的使用，雖然動態SQL很好用，可是即便在SQL共享池中有一個徹底相同的查詢值，動態SQL也會從新進行語法分 析。
（4）避免不帶任何條件的SQL語句的執行。沒有任何條件的SQL語句在執行時，一般要進行FTS，數據庫先定位一個數據塊，而後按
順序依次查找其它數據，對於大型表這將是一個漫長的過程。
（5）若是對有些表中的數據有約束，最好在建表的SQL語句用描述完整性來實現，而不是用SQL程序中實現。
（6）能夠經過取消自動提交模式，將SQL語句聚集一組執行後集中提交，程序還能夠經過顯式地用COMMIT和ROLLBACL進行提交和回滾該事務。
（7）檢索大量數據時費時很長，設置行預取數則能改善系統的工做表現，設置一個最大值，當SQL語句返回行超過該值，數值庫暫時中止執行，除非用戶發出新的指令，開始組織並顯示數據，而不是讓用戶繼續等待。
9、充分利用數據的後臺處理方案減小網絡流量
一、合理建立臨時表或視圖
所謂建立臨時表或視圖，就是根據須要在數據庫基礎上建立新表或視圖，對於多表關聯後再查詢信息的可建新表，對於單表查詢的可建立視圖，這樣可充分利用數據庫的容量大、可擴充性強等特色，全部條件的判斷、數值計算統計都可在數據庫服務器後臺統一處理後追加到臨時表中，造成數據結果的過程可用數據庫的過程或函數來實現。
二、數據庫打包技術的充分利用
利用數據庫描述語言編寫數據庫的過程或函數，而後把過程或函數打成包在數據庫後臺統一運行包便可。
三、數據複製、快照、視圖，遠程過程調用技術的運用
數據複製，即將數據一次複製到本地，這樣之後的查詢就使用本地數據，可是隻適合那些變化不大的數據。使用快照也能夠在分佈式數據庫之間動態複製數據，定義快照的自動刷新時間或手工刷新，以保證數據的引用參照完整性。調用遠程過程也會大大減小因頻繁的SQL語句調用而帶來的網絡擁擠。
總之，對全部的性能問題，沒有一個統一的解決方法，但ORACLE提供了豐富的選擇環境，能夠從ORACLE數據庫的體系結構、軟件結構、模式對象以及具體的業務和技術實現出發，進行統籌考慮。提升系統性能須要一種系統的總體的方法，在對數據庫進行優化時，應對應用程序、I/O子系統和操做系統（OS）進行相應的優化。優化是有目的地更改系統的一個或多個組件，使其知足一個或多個目標的過程。對Oracle來講，優化是進行有目的的調整組件級以改善性能，即增長吞吐量，減小響應時間。若是DBA能從上述九個方面綜合考慮優化方案，相信多數ORACLE應用能夠作到按最優的方式來存取數據。
咱們要作到不但會寫SQL,還要作到寫出性能優良的SQL,如下爲筆者學習、摘錄、並彙總部分資料與你們分享！
sql編寫注意事項
（1）選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：
ORACLE的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving table)將被最早處理，在FROM子句中包含多個表的狀況下,你必須選擇記錄條數最少的表做爲基礎表。若是有3個以上的錶鏈接查詢, 那就須要選擇交叉表(intersection table)做爲基礎表, 交叉表是指那個被其餘表所引用的表.
（2）WHERE子句中的鏈接順序．：
ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的鏈接必須寫在其餘WHERE條件以前, 那些能夠過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾.
（3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：
ORACLE在解析的過程當中, 會將'*' 依次轉換成全部的列名, 這個工做是經過查詢數據字典完成的, 這意味着將耗費更多的時間
（4） 減小訪問數據庫的次數：
ORACLE在內部執行了許多工做: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變量 , 讀數據塊等；
（5） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中從新設置ARRAYSIZE參數, 能夠增長每次數據庫訪問的檢索數據量 ,建議值爲200
（6） 使用DECODE函數來減小處理時間：******************************
使用DECODE函數能夠避免重複掃描相同記錄或重複鏈接相同的表.
decode (expression, search_1, result_1)
decode (expression, search_1, result_1, search_2, result_2)
decode (expression, search_1, result_1, search_2, result_2, ...., search_n, result_n)
decode (expression, search_1, result_1, default)
decode (expression, search_1, result_1, search_2, result_2, default)
decode (expression, search_1, result_1, search_2, result_2, ...., search_n, result_n, default)
decode函數比較表達式和搜索字，若是匹配，返回結果；若是不匹配，返回default值；若是未定義default值，則返回空值。
如下是一個簡單測試，用於說明Decode函數的用法:
SQL> create table t as select username,default_tablespace,lock_date from dba_users;
Table created.
SQL> select * from t;
USERNAME DEFAULT_TABLESPACE LOCK_DATE
------------------------------ ------------------------------ ---------
SYS SYSTEM
SYSTEM SYSTEM
OUTLN SYSTEM
CSMIG SYSTEM
SCOTT SYSTEM
EYGLE USERS
DBSNMP SYSTEM
WMSYS SYSTEM 20-OCT-04
8 rows selected.
SQL> select username,decode(lock_date,null,'unlocked','locked') status from t;
USERNAME STATUS
------------------------------ --------
SYS unlocked
SYSTEM unlocked
OUTLN unlocked
CSMIG unlocked
SCOTT unlocked
EYGLE unlocked
DBSNMP unlocked
WMSYS locked
8 rows selected.
（7） 整合簡單,無關聯的數據庫訪問：
若是你有幾個簡單的數據庫查詢語句,你能夠把它們整合到一個查詢中(即便它們之間沒有關係)
（8） 刪除重複記錄：
最高效的刪除重複記錄方法 ( 由於使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9） 用TRUNCATE替代DELETE：
當刪除表中的記錄時,在一般狀況下, 回滾段(rollback segments ) 用來存放能夠被恢復的信息. 若是你沒有COMMIT事務,ORACLE會將數據恢復到刪除以前的狀態(準確地說是恢復到執行刪除命令以前的情況) 而當運用TRUNCATE時, 回滾段再也不存聽任何可被恢復的信息.當命令運行後,數據不能被恢復.所以不多的資源被調用,執行時間也會很短. (譯者按: TRUNCATE只在刪除全表適用,TRUNCATE是DDL不是DML)
（10） 儘可能多使用COMMIT：
只要有可能,在程序中儘可能多使用COMMIT, 這樣程序的性能獲得提升,需求也會由於COMMIT所釋放的資源而減小:
COMMIT所釋放的資源:
a. 回滾段上用於恢復數據的信息.
b. 被程序語句得到的鎖
c. redo log buffer 中的空間
d. ORACLE爲管理上述3種資源中的內部花費
（11） 用Where子句替換HAVING子句：
避免使用HAVING子句, HAVING 只會在檢索出全部記錄以後纔對結果集進行過濾. 這個處理須要排序,總計等操做. 若是能經過WHERE子句限制記錄的數目,那就能減小這方面的開銷. (非oracle中)on、where、having這三個均可以加條件的子句中，on是最早執行，where次之，having最後，由於on是先把不符合條件的記錄過濾後才進行統計，它就能夠減小中間運算要處理的數據，按理說應該速度是最快的，where也應該比having快點的，由於它過濾數據後才進行sum，在兩個表聯接時才用on的，因此在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。在這單表查詢統計的狀況下，若是要過濾的條件沒有涉及到要計算字段，那它們的結果是同樣的，只是where可使用rushmore技術，而having就不能，在速度上後者要慢若是要涉及到計算的字段，就表示在沒計算以前，這個字段的值是不肯定的，根據上篇寫的工做流程，where的做用時間是在計算以前就完成的，而having就是在計算後才起做用的，因此在這種狀況下，二者的結果會不一樣。在多表聯接查詢時，on比where更早起做用。系統首先根據各個表之間的聯接條件，把多個表合成一個臨時表後，再由where進行過濾，而後再計算，計算完後再由having進行過濾。因而可知，要想過濾條件起到正確的做用，首先要明白這個條件應該在何時起做用，而後再決定放在那裏
（12） 減小對錶的查詢：
在含有子查詢的SQL語句中,要特別注意減小對錶的查詢.例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（13） 經過內部函數提升SQL效率.：
複雜的SQL每每犧牲了執行效率. 可以掌握上面的運用函數解決問題的方法在實際工做中是很是有意義的
（14） 使用表的別名(Alias)：
當在SQL語句中鏈接多個表時, 請使用表的別名並把別名前綴於每一個Column上.這樣一來,就能夠減小解析的時間並減小那些由Column歧義引發的語法錯誤.
（15） 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：
在許多基於基礎表的查詢中,爲了知足一個條件,每每須要對另外一個表進行聯接.在這種狀況下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)一般將提升查詢的效率. 在子查詢中,NOT IN子句將執行一個內部的排序和合並. 不管在哪一種狀況下,NOT IN都是最低效的 (由於它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷). 爲了不使用NOT IN ,咱們能夠把它改寫成外鏈接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
例子：
（高效）SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT 1 FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')
(低效)SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')

 

 

（16） 識別'低效執行'的SQL語句：
雖然目前各類關於SQL優化的圖形化工具層出不窮,可是寫出本身的SQL工具來解決問題始終是一個最好的方法：
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 < 0.8
ORDER BY 4 DESC;
（17） 用索引提升效率：
索引是表的一個概念部分,用來提升檢索數據的效率，ORACLE使用了一個複雜的自平衡B-tree結構. 一般,經過索引查詢數據比全表掃描要快. 當ORACLE找出執行查詢和Update語句的最佳路徑時, ORACLE優化器將使用索引. 一樣在聯結多個表時使用索引也能夠提升效率. 另外一個使用索引的好處是,它提供了主鍵(primary key)的惟一性驗證.。那些LONG或LONG RAW數據類型, 你能夠索引幾乎全部的列. 一般, 在大型表中使用索引特別有效. 固然,你也會發現, 在掃描小表時,使用索引一樣能提升效率. 雖然使用索引能獲得查詢效率的提升,可是咱們也必須注意到它的代價. 索引須要空間來存儲,也須要按期維護, 每當有記錄在表中增減或索引列被修改時, 索引自己也會被修改. 這意味着每條記錄的INSERT , DELETE , UPDATE將爲此多付出4 , 5 次的磁盤I/O . 由於索引須要額外的存儲空間和處理,那些沒必要要的索引反而會使查詢反應時間變慢.。按期的重構索引是有必要的.：在「系統維護清理」裏有個「垃圾文件清理」
ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>
（18） 用EXISTS替換DISTINCT：
當提交一個包含一對多表信息(好比部門表和僱員表)的查詢時,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 通常能夠考慮用EXIST替換, EXISTS 使查詢更爲迅速,由於RDBMS核心模塊將在子查詢的條件一旦知足後,馬上返回結果. 例子：
(低效):
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效):
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X'
FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
（19） sql語句用大寫的；由於oracle老是先解析sql語句，把小寫的字母轉換成大寫的再執行
（20） 在java代碼中儘可能少用鏈接符「＋」鏈接字符串！
（21） 避免在索引列上使用NOT 一般，　
咱們要避免在索引列上使用NOT, NOT會產生在和在索引列上使用函數相同的影響. 當ORACLE」遇到」NOT,他就會中止使用索引轉而執行全表掃描.
（22） 避免在索引列上使用計算．
WHERE子句中，若是索引列是函數的一部分．優化器將不使用索引而使用全表掃描．
舉例:
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
二者的區別在於, 前者DBMS將直接跳到第一個DEPT等於4的記錄然後者將首先定位到DEPTNO=3的記錄而且向前掃描到第一個DEPT大於3的記錄.
（24） 用UNION替換OR (適用於索引列)
一般狀況下, 用UNION替換WHERE子句中的OR將會起到較好的效果. 對索引列使用OR將形成全表掃描. 注意, 以上規則只針對多個索引列有效. 若是有column沒有被索引, 查詢效率可能會由於你沒有選擇OR而下降. 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」
若是你堅持要用OR, 那就須要返回記錄最少的索引列寫在最前面.
（25） 用IN來替換OR
這是一條簡單易記的規則，可是實際的執行效果還須檢驗，在ORACLE8i下，二者的執行路徑彷佛是相同的．　
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能夠爲空的列，ORACLE將沒法使用該索引．對於單列索引，若是列包含空值，索引中將不存在此記錄. 對於複合索引，若是每一個列都爲空，索引中一樣不存在此記錄.　若是至少有一個列不爲空，則記錄存在於索引中．舉例: 若是惟一性索引創建在表的A列和B列上, 而且表中存在一條記錄的A,B值爲(123,null) , ORACLE將不接受下一條具備相同A,B值（123,null）的記錄(插入). 然而若是全部的索引列都爲空，ORACLE將認爲整個鍵值爲空而空不等於空. 所以你能夠插入1000 條具備相同鍵值的記錄,固然它們都是空! 由於空值不存在於索引列中,因此WHERE子句中對索引列進行空值比較將使ORACLE停用該索引.
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） 老是使用索引的第一個列：
若是索引是創建在多個列上, 只有在它的第一個列(leading column)被where子句引用時,優化器纔會選擇使用該索引. 這也是一條簡單而重要的規則，當僅引用索引的第二個列時,優化器使用了全表掃描而忽略了索引
（28） 用UNION-ALL 替換UNION ( 若是有可能的話)：
當SQL語句須要UNION兩個查詢結果集合時,這兩個結果集合會以UNION-ALL的方式被合併, 而後在輸出最終結果前進行排序. 若是用UNION ALL替代UNION, 這樣排序就不是必要了. 效率就會所以獲得提升. 須要注意的是，UNION ALL 將重複輸出兩個結果集合中相同記錄. 所以各位仍是要從業務需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 將對結果集合排序,這個操做會使用到SORT_AREA_SIZE這塊內存. 對於這塊內存的優化也是至關重要的. 下面的SQL能夠用來查詢排序的消耗量
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 子句只在兩種嚴格的條件下使用索引.
ORDER BY中全部的列必須包含在相同的索引中並保持在索引中的排列順序.
ORDER BY中全部的列必須定義爲非空.
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能並列.
例如:
表DEPT包含如下列:
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） 避免改變索引列的類型:
當比較不一樣數據類型的數據時, ORACLE自動對列進行簡單的類型轉換.
假設 EMPNO是一個數值類型的索引列.
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123'
實際上,通過ORACLE類型轉換, 語句轉化爲:
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123')
幸運的是,類型轉換沒有發生在索引列上,索引的用途沒有被改變.
如今,假設EMP_TYPE是一個字符類型的索引列.
SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123
這個語句被ORACLE轉換爲:
SELECT … FROM EMP WHERE TO_NUMBER(EMP_TYPE)=123
由於內部發生的類型轉換, 這個索引將不會被用到! 爲了不ORACLE對你的SQL進行隱式的類型轉換, 最好把類型轉換用顯式表現出來. 注意當字符和數值比較時, ORACLE會優先轉換數值類型到字符類型
（31） 須要小心的WHERE子句:
某些SELECT 語句中的WHERE子句不使用索引. 這裏有一些例子.
在下面的例子裏, (1)‘!=' 將不使用索引. 記住, 索引只能告訴你什麼存在於表中, 而不能告訴你什麼不存在於表中. (2) ‘||'是字符鏈接函數. 就象其餘函數那樣, 停用了索引. (3) ‘+'是數學函數. 就象其餘數學函數那樣, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比較,這將會啓用全表掃描.
（32） a. 若是檢索數據量超過30%的表中記錄數.使用索引將沒有顯著的效率提升.
b. 在特定狀況下, 使用索引也許會比全表掃描慢, 但這是同一個數量級上的區別. 而一般狀況下,使用索引比全表掃描要塊幾倍乃至幾千倍!
（33） 避免使用耗費資源的操做:
帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啓動SQL引擎
執行耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT須要一次排序操做, 而其餘的至少須要執行兩次排序. 一般, 帶有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL語句均可以用其餘方式重寫. 若是你的數據庫的SORT_AREA_SIZE調配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是能夠考慮的, 畢竟它們的可讀性很強
（34） 優化GROUP BY:
提升GROUP BY 語句的效率, 能夠經過將不須要的記錄在GROUP BY 以前過濾掉.下面兩個查詢返回相同結果但第二個明顯就快了許多.
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