大型ORACLE數據庫優化設計方案

本文主要從大型數據庫ORACLE環境四個不同級別的調整分析入手，分析ORACLE的系統結構和工作機理，從九個不同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
? ? 對于ORACLE數據庫的數據存取，主要有四個不同的調整級別，第一級調整是操作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,? ? 最后一個調整級是SQL級。通常依此四級調整級別對數據庫進行調整、優化，數據庫的整體性能會得到很大的改善。下面從九個不同方面介紹ORACLE數據庫優化設計方案。
一、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,為此,ORACLE公司對表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可以高效自由地分布邏輯數據對象,因此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、一般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）把以同樣方式使用的段類型存儲在一起；（2）按照標準使用來設計系統；（3）存在用于例外的分離區域；（4）最小化表空間沖突；（5）將數據字典分離。
二、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，并且以這里作為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至關重要。SGA包括以下幾個部分：
1、數據塊緩沖區（data block buffer cache）是SGA中的一塊高速緩存，占整個數據庫大小的1%-2%，用來存儲從數據庫重讀取的數據塊（表、索引、簇等），因此采用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法進行空間管理。
2、字典緩沖區。該緩沖區內的信息包括用戶賬號數據、數據文件名、段名、盤區位置、表說明和權限，它也采用LRU方式管理。
3、重做日志緩沖區。該緩沖區保存為數據庫恢復過程中用于前滾操作。
4、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。也采用LRU算法管理。如果設置過小，語句將被連續不斷地再裝入到庫緩存，影響系統性能。
? ? 另外，SGA還包括大池、JAVA池、多緩沖池。但是主要是由上面4種緩沖區構成。對這些內存緩沖區的合理設置，可以大大加快數據查詢速度，一個足夠大的內存區可以把絕大多數數據存儲在內存中，只有那些不怎么頻繁使用的數據，才從磁盤讀取，這樣就可以大大提高內存區的命中率。
三、規范與反規范設計數據庫
1、規范化
? ? 范式是符合某一級別的關系模式的集合，根據約束條件的不同，一般有1NF、2NF、3NF三種范式。規范化理論是圍繞這些范式而建立的。規范化的基本思想是逐步消除數據依賴中不合適的部分，使模式中的各關系模式達到某種程度的“分離”，即采用“一事一地”的模式設計原則，因此，所謂規范化實質上就是概念的單一化。數據庫中數據規范化的優點是減少了數據冗余，節約了存儲空間，相應邏輯和物理的I/O次數減少，同時加快了增、刪、改的速度。但是一個完全規范化的設計并不總能生成最優的性能，因為對數據庫查詢通常需要更多的連接操作，從而影響到查詢的速度。故有時為了提高某些查詢或應用的性能而有意破壞規范規則，即反規范化。
2、反規范化
⑴反規范的必要性
? ? 是否規范化的程度越高越好呢？答案是否定的，應根據實際需要來決定，因為“分離”越深，產生的關系越多，結構越復雜。關系越多，連接操作越頻繁，而連接操作是最費時間的，在數據庫設計中特別對以查詢為主的數據庫設計來說，頻繁的連接會嚴重影響查詢速度。所以，在數據庫的設計過程中有時故意保留非規范化約束，或者規范化以后又反規范，這樣做通常是為了改進數據庫的查詢性能，加快數據庫系統的響應速度。
⑵反規范技術
? 在進行反規范設計之前，要充分考慮數據的存取需求，常用表的大小、特殊的計算、數據的物理存儲等。常用的反規范技術有合理增加冗余列、派生列，或重新組表幾種。反規范化的好處是降低連接操作的需求、降低外碼和索引數目，減少表的個數，從而提高查詢速度，這對于性能要求相對較高的數據庫系統來說，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降低修改速度。
3、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。對于頻繁訪問但是不頻繁修改的數據，內部設計應當物理不規范化。對于頻繁修改但并不頻繁訪問的數據，內部設計應當物理規范化。比較復雜的方法是將規范化的表作為邏輯數據庫設計的基礎，然后再根據整個應用系統的需要，物理地非規范化數據。規范與反規范都是建立在實際的操作基礎之上的約束，脫離了實際兩者都沒有意義。只有把兩者合理地結合在一起，才能相互補充，發揮各自的優點。
四、合理設計和管理表
1、利用表分區
? ? 分區將數據在物理上分隔開，不同分區的數據可以制定保存在處于不同磁盤上的數據文件里。這樣，當對這個表進行查詢時，只需要在表分區中進行掃描，而不必進行FTS(Full Table Scan，全表掃描)，明顯縮短了查詢時間，另外處于不同磁盤的分區也將對這個表的數據傳輸分散在不同的磁盤I/O，一個精心設置的分區可以將數據傳輸對磁盤I/O競爭均勻地分散開。
2、避免出現行連接和行遷移
? 在建立表時，由于參數pctfree和pctused不正確的設置，數據塊中的數據會出現行鏈接和行遷移，也就是同一行的數據不保存在同一的數據塊中。如果在進行數據查詢時遇到了這些數據，那么為了讀出這些數據，磁頭必須重新定位，這樣勢必會大大降低數據庫執行的速度。因此，在創建表時，就應該充分估計到將來可能出現的數據變化，正確地設置這兩個參數，盡量減少數據庫中出現行鏈接和行遷移。
3、控制碎片
? 碎片(fragmentation)是對一組非鄰接的數據庫對象的描述。碎片意味著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，鏈接的塊等），并浪費大量磁盤空間。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。在動態增長中，對象的區間之間不再相互鄰接。為了消除區間交叉將靜態的或只有小增長的表放置在一個表空間中，而把動態增長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，可以減少碎片的產生。
4、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為別名，查詢速度要比建連接表快1.5倍。
5、回滾段的交替使用
? 由于數據庫配置對應用表具有相對靜止的數據字典和極高的事務率特點。而且數據庫的系統索引段、數據段也具有相對靜止，并發現在應用中最高的負荷是回滾段表空間。把回滾段定義為交替引用，這樣就達到了循環分配事務對應的回滾段，可以使磁盤負荷很均勻地分布。
五、索引Index的優化設計
1、管理組織索引
? ? ? ? ? ? 索引可以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，因此索引能進行快速定位數據的物理地址。但是有些DBA發現，對一個大型表建立的索引，并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有更高的駐留權限，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所有的數據塊緩存空間，ORACLE不得不頻繁地進行磁盤讀寫來獲取數據，因此在對一個大型表進行分區之后，可以根據相應的分區建立分區索引。如果對這樣大型表的數據查詢比較頻繁，或者干脆不建索引。另外，DBA創建索引時，應盡量保證該索引最可能地被用于where子句中，如果對查詢只簡單地制定一個索引，并不一定會加快速度，因為索引必須指定一個適合所需的訪問路徑。2、聚簇的使用
? Oracle提供了另一種方法來提高查詢速度，就是聚簇（Cluster）。所謂聚簇，簡單地說就是把幾個表放在一起，按一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塊就同時得到兩個表的數據，這樣就可以減少需要存儲的Oracle塊，從而提高應用程序的性能。
3、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，必須是復合索引的第一個字段；2）、where子名中的這個字段，不應該參與任何形式的計算。? Sal*(2*90/100)
六、多CPU和并行查詢PQO(Parallel Query Option)方式的利用
1、盡量利用多個CPU處理器來執行事務處理和查詢
? CPU的快速發展使得ORACLE越來越重視對多CPU的并行技術的應用，一個數據庫的訪問工作可以用多個CPU相互配合來完成，加上分布式計算已經相當普遍，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一個服務器。對于多CPU系統盡量采用Parallel Query Option(PQO,并行查詢選項)方式進行數據庫操作。
2、使用Parallel Query Option(PQO,并行查詢選擇)方式進行數據查詢
? 使用PQO方式不僅可以在多個CPU間分配SQL語句的請求處理，當所查詢的數據處于不同的磁盤時，一個個獨立的進程可以同時進行數據讀取。
3、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，程序創建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他I/O。
七、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可以用它分配用戶類和作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，還可以進行CPU的多級分配。除了進行CPU資源分配外，DRM還可以對資源用戶組執行并行操作的限制。
八、使用最和SQL優化方優的數據庫連接案
1、使用直接的OLE DB數據庫連接方式。
? 通過ADO可以使用兩種方式連接數據庫，一種是傳統的ODBC方式，一種是OLE DB方式。ADO是建立在OLE DB技術上的，為了支持ODBC，必須建立相應的OLE DB到ODBC的調用轉換，而使用直接的OLE DB方式則不需轉換，從而提高處理速度。
2、使用Connection Pool機制
? 在數據庫處理中，資源花銷最大的是建立數據庫連接，而且用戶還會有一個較長的連接等待時間。解決的辦法就是復用現有的Connection，也就是使用Connection Pool對象機制。
? Connection Pool的原理是：IIS+ASP體系中維持了一個連接緩沖池，這樣，當下一個用戶訪問時，直接在連接緩沖池中取得一個數據庫連接，而不需重新連接數據庫，因此可以大大地提高系統的響應速度。
3、高效地進行SQL語句設計
? 通常情況下，可以采用下面的方法優化SQL對數據操作的表現：
? ? （1）減少對數據庫的查詢次數，即減少對系統資源的請求，使用快照和顯形圖等分布式數據庫對象可以減少對數據庫的查詢次數。
? ? （2）盡量使用相同的或非常類似的SQL語句進行查詢，這樣不僅充分利用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加。
? ? （3）限制動態SQL的使用，雖然動態SQL很好用，但是即使在SQL共享池中有一個完全相同的查詢值，動態SQL也會重新進行語法分析。
? ? （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，通常要進行FTS，數據庫先定位一個數據塊，然后按順序依次查找其它數據，對于大型表這將是一個漫長的過程。
? ? （5）如果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）可以通過取消自動提交模式，將SQL語句匯集一組執行后集中提交，程序還可以通過顯式地用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作表現，設置一個最大值，當SQL語句返回行超過該值，數值庫暫時停止執行，除非用戶發出新的指令，開始組織并顯示數據，而不是讓用戶繼續等待。
九、充分利用數據的后臺處理方案減少網絡流量
1、合理創建臨時表或視圖
? 所謂創建臨時表或視圖，就是根據需要在數據庫基礎上創建新表或視圖，對于多表關聯后再查詢信息的可建新表，對于單表查詢的可創建視圖，這樣可充分利用數據庫的容量大、可擴充性強等特點，所有條件的判斷、數值計算統計均可在數據庫服務器后臺統一處理后追加到臨時表中，形成數據結果的過程可用數據庫的過程或函數來實現。
2、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，然后把過程或函數打成包在數據庫后臺統一運行包即可。
3、數據復制、快照、視圖，遠程過程調用技術的運用
? ? 數據復制，即將數據一次復制到本地，這樣以后的查詢就使用本地數據，但是只適合那些變化不大的數據。使用快照也可以在分布式數據庫之間動態復制數據，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少因頻繁的SQL語句調用而帶來的網絡擁擠。
? ? 總之，對所有的性能問題，沒有一個統一的解決方法，但ORACLE提供了豐富的選擇環境，可以從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。提高系統性能需要一種系統的整體的方法，在對數據庫進行優化時，應對應用程序、I/O子系統和操作系統（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，使其滿足一個或多個目標的過程。對Oracle來說，優化是進行有目的的調整組件級以改善性能，即增加吞吐量，減少響應時間。如果DBA能從上述九個方面綜合考慮優化方案，相信多數ORACLE應用可以做到按最優的方式來存取數據。


我們要做到不但會寫SQL,還要做到寫出性能優良的SQL,以下為筆者學習、摘錄、并匯總部分資料與大家分享！
（1）? ? ? 選擇最有效率的表名順序(只在基于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子句中寫在最后的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表.
（2）? ? ? WHERE子句中的連接順序．：
ORACLE采用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以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在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數據字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間
（4）? ? ? 減少訪問數據庫的次數：
ORACLE在內部執行了許多工作: 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中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加每次數據庫訪問的檢索數據量 ,建議值為200
（6）? ? ? 使用DECODE函數來減少處理時間：******************************
使用DECODE函數可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表.
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，如果匹配，返回結果；如果不匹配，返回default值；如果未定義default值，則返回空值。
以下是一個簡單測試，用于說明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.

SQL> select username,decode(lock_date,null,'unlocked') status from t;

USERNAME? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? STATUS
------------------------------ --------
SYS? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? unlocked
SYSTEM? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? unlocked
OUTLN? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? unlocked
CSMIG? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? unlocked
SCOTT? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? unlocked
EYGLE? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? unlocked
DBSNMP? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? unlocked
WMSYS
8 rows selected.
（7）? ? ? 整合簡單,無關聯的數據庫訪問：
如果你有幾個簡單的數據庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系)
（8）? ? ? 刪除重復記錄：
最高效的刪除重復記錄方法 ( 因為使用了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,在通常情況下, 回滾段(rollback segments ) 用來存放可以被恢復的信息. 如果你沒有COMMIT事務,ORACLE會將數據恢復到刪除之前的狀態(準確地說是恢復到執行刪除命令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 回滾段不再存放任何可被恢復的信息.當命令運行后,數據不能被恢復.因此很少的資源被調用,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） 盡量多使用COMMIT：
只要有可能,在程序中盡量多使用COMMIT, 這樣程序的性能得到提高,需求也會因為COMMIT所釋放的資源而減少:
COMMIT所釋放的資源:
a. 回滾段上用于恢復數據的信息.
b. 被程序語句獲得的鎖
c. redo log buffer 中的空間
d. ORACLE為管理上述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 只會在檢索出所有記錄之后才對結果集進行過濾. 這個處理需要排序,總計等操作. 如果能通過WHERE子句限制記錄的數目,那就能減少這方面的開銷. (非oracle中)on、where、having這三個都可以加條件的子句中，on是最先執行，where次之，having最后，因為on是先把不符合條件的記錄過濾后才進行統計，它就可以減少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，因為它過濾數據后才進行sum，在兩個表聯接時才用on的，所以在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。在這單表查詢統計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算字段，那它們的結果是一樣的，只是where可以使用rushmore技術，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到計算的字段，就表示在沒計算之前，這個字段的值是不確定的，根據上篇寫的工作流程，where的作用時間是在計算之前就完成的，而having就是在計算后才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結果會不同。在多表聯接查詢時，on比where更早起作用。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后，再由where進行過濾，然后再計算，計算完后再由having進行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個條件應該在什么時候起作用，然后再決定放在那里
（12） 減少對表的查詢：
在含有子查詢的SQL語句中,要特別注意減少對表的查詢.例子：
? ? ? ? ? ? ? ? SELECT? TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM? TAB_COLUMNS? WHERE? VERSION = 604)
（13） 通過內部函數提高SQL效率.：
復雜的SQL往往犧牲了執行效率. 能夠掌握上面的運用函數解決問題的方法在實際工作中是非常有意義的
（14） 使用表的別名(Alias)：
當在SQL語句中連接多個表時, 請使用表的別名并把別名前綴于每個Column上.這樣一來,就可以減少解析的時間并減少那些由Column歧義引起的語法錯誤.
（15） 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：
在許多基于基礎表的查詢中,為了滿足一個條件,往往需要對另一個表進行聯接.在這種情況下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常將提高查詢的效率. 在子查詢中,NOT IN子句將執行一個內部的排序和合并. 無論在哪種情況下,NOT IN都是最低效的 (因為它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷). 為了避免使用NOT IN ,我們可以把它改寫成外連接(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：
雖然目前各種關于SQL優化的圖形化工具層出不窮,但是寫出自己的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） 用索引提高效率：
索引是表的一個概念部分,用來提高檢索數據的效率，ORACLE使用了一個復雜的自平衡B-tree結構. 通常,通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. 同樣在聯結多個表時使用索引也可以提高效率. 另一個使用索引的好處是,它提供了主鍵(primary key)的唯一性驗證.。那些LONG或LONG RAW數據類型, 你可以索引幾乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特別有效. 當然,你也會發現, 在掃描小表時,使用索引同樣能提高效率. 雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們也必須注意到它的代價. 索引需要空間來存儲,也需要定期維護, 每當有記錄在表中增減或索引列被修改時, 索引本身也會被修改. 這意味著每條記錄的INSERT , DELETE , UPDATE將為此多付出4 , 5 次的磁盤I/O . 因為索引需要額外的存儲空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢.。定期的重構索引是有必要的.：在“系統維護清理”里有個“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(比如部門表和雇員表)的查詢時,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考慮用EXIST替換, EXISTS 使查詢更為迅速,因為RDBMS核心模塊將在子查詢的條件一旦滿足后,立刻返回結果. 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；因為oracle總是先解析sql語句，把小寫的字母轉換成大寫的再執行
（20） 在java代碼中盡量少用連接符“＋”連接字符串！
（21） 避免在索引列上使用NOT 通常，　
我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,他就會停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，如果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
兩者的區別在于, 前者DBMS將直接跳到第一個DEPT等于4的記錄而后者將首先定位到DEPTNO=3的記錄并且向前掃描到第一個DEPT大于3的記錄.
（24） 用UNION替換OR (適用于索引列)
通常情況下, 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將造成全表掃描. 注意, 以上規則只針對多個索引列有效. 如果有column沒有被索引, 查詢效率可能會因為你沒有選擇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”
如果你堅持要用OR, 那就需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，但是實際的執行效果還須檢驗，在ORACLE8i下，兩者的執行路徑似乎是相同的．　
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為空的列，ORACLE將無法使用該索引．對于單列索引，如果列包含空值，索引中將不存在此記錄. 對于復合索引，如果每個列都為空，索引中同樣不存在此記錄.　如果至少有一個列不為空，則記錄存在于索引中．舉例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一條記錄的A,B值為(123,null) , ORACLE將不接受下一條具有相同A,B值（123,null）的記錄(插入). 然而如果所有的索引列都為空，ORACLE將認為整個鍵值為空而空不等于空. 因此你可以插入1000 條具有相同鍵值的記錄,當然它們都是空! 因為空值不存在于索引列中,所以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） 總是使用索引的第一個列：
如果索引是建立在多個列上, 只有在它的第一個列(leading column)被where子句引用時,優化器才會選擇使用該索引. 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 ( 如果有可能的話)：
當SQL語句需要UNION兩個查詢結果集合時,這兩個結果集合會以UNION-ALL的方式被合并, 然后在輸出最終結果前進行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 這樣排序就不是必要了. 效率就會因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 將重復輸出兩個結果集合中相同記錄. 因此各位還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,這個操作會使用到SORT_AREA_SIZE這塊內存. 對于這塊內存的優化也是相當重要的. 下面的SQL可以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中所有的列必須包含在相同的索引中并保持在索引中的排列順序.
ORDER BY中所有的列必須定義為非空.
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） 避免改變索引列的類型:
當比較不同數據類型的數據時, 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,經過ORACLE類型轉換, 語句轉化為:
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.
現在,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轉換為:
SELECT …? FROM EMP? WHERE TO_NUMBER(EMP_TYPE)=123
因為內部發生的類型轉換, 這個索引將不會被用到! 為了避免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） 需要當心的WHERE子句:
某些SELECT 語句中的WHERE子句不使用索引. 這里有一些例子.
在下面的例子里, (1)‘!=' 將不使用索引. 記住, 索引只能告訴你什么存在于表中, 而不能告訴你什么不存在于表中. (2) ‘||'是字符連接函數. 就象其他函數那樣, 停用了索引. (3) ‘+'是數學函數. 就象其他數學函數那樣, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比較,這將會啟用全表掃描.
（32） a. 如果檢索數據量超過30%的表中記錄數.使用索引將沒有顯著的效率提高.
b. 在特定情況下, 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. 而通常情況下,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作:
帶有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL語句會啟動SQL引擎
執行耗費資源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要執行兩次排序. 通常, 帶有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL語句都可以用其他方式重寫. 如果你的數據庫的SORT_AREA_SIZE調配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考慮的, 畢竟它們的可讀性很強
（34） 優化GROUP BY:
提高GROUP BY 語句的效率, 可以通過將不需要的記錄在GROUP BY 之前過濾掉.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

轉載于:https://www.cnblogs.com/lguyss/archive/2010/04/22/1718135.html

總結

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