No1：选择合适的优化器
No2：共享SQL
为了不重复解析相同的SQL语句,在第一次解析之后, ORACLE将SQL语句存放在内存中.这块位于系统全局区域SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)中的内存可以被所有的数据库用户共享. 因此,当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时,如果它
和之前的执行过的语句完全相同, ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的
执行路径. ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用.
可惜的是ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询.
数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了.
当你向ORACLE 提交一个SQL语句,ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句.
这里需要注明的是,ORACLE对两者采取的是一种严格匹配,要达成共享,SQL语句必须
完全相同(包括空格,换行等).
共享的语句必须满足三个条件:
A. 字符级的比较:
B. 两个语句所指的对象必须完全相同:
C. 两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables)
No3. 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理. 在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表.当ORACLE处理多个表时, 会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并.
如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.
No4：WHERE子句中的连接顺序
ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.
No5：避免使用select *
当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法. 实际上,ORACLE在解析的过程中, 会将’*’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间.
No6：减少访问数据库的次数
当执行每条SQL语句时, ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数 , 就能实际上减少ORACLE的工作量.
No7：用TRUNCATE替代DELETE
当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况)
而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短.
No8：适当的使用commit
这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:
COMMIT所释放的资源:
a. 回滚段上用于恢复数据的信息.
b. 被程序语句获得的锁
c. redo log buffer 中的空间
d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
在使用COMMIT时必须要注意到事务的完整性,现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼，另外过于频繁的使用commit效率也会降低。
No9：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.
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;
No10：IN与EXIST
先说IN
他相当对inner table执行一个个带有distinct的子查询语句，然后得到的查询结果集再与outer table进行连接，当然连接的方式和索引的使用仍然同于普通的两表连接。
select * from T1 where x in (select y from T2);
可以转换成如下
select * from
T1,(select distinct y from T2) T2
where T1.x=T2.y;
再说exists
实际上exists相当于对outer table进行全表扫描，用从中检索到的每一行与inner table做循环匹配输出相应的符合条件的结果，其主要开销是对outer table的全表扫描（full scan），而连接方式是nested loop方式。
可以写成
select * from T1 where exists (select NULL from T2 where T2.y=T1.x);
转换成
for cursor1 in (select * from T1)
loop
if (exists (select NULL from T2 where T2.y=cursor1.x))
then
返回匹配的记录;
end if;
end loop;
通过上面的解释，现在很容易明白当T2数据量巨大且索引情况不好(大量重复值等)，则不宜使用产生对T2的distinct检索而导致系统开支巨大的IN操作，反之当T1表数据量巨大(不受索引影响)而T2表数据较少且索引良好则不宜使用引起T1全表扫描的EXISTS操作
No11：NOT IN, NOT EXIST
在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
No12：使用表连接连替换EXIST
通常来说 , 采用表连接的方式比EXISTS更有效率
SELECT ENAME
FROM EMP E
WHERE EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
(更高效)
SELECT ENAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’ ;
No13：用索引提高效率
1．索引基础
索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率. 实际上,ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.
除了那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率.
虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来
存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.
ORACLE对索引有两种访问模式.
索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)
大多数情况下, 优化器通过WHERE子句访问INDEX.
例如:
表LODGING有两个索引 : 建立在LODGING列上的唯一性索引LODGING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引LODGING$MANAGER.
SELECT *
FROM LODGING
WHERE LODGING = ‘ROSE HILL’;
在内部 , 上述SQL将被分成两步执行, 首先 , LODGING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问 , 获得相对应的ROWID, 通过ROWID访问表的方式 执行下一步检索.
如果被检索返回的列包括在INDEX列中,ORACLE将不执行第二步的处理(通过ROWID访问表). 因为检索数据保存在索引中, 单单访问索引就可以完全满足查询结果.
下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作.
SELECT LODGING
FROM LODGING
WHERE LODGING = ‘ROSE HILL’;
索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)
适用于两种情况:
1. 基于一个范围的检索
2. 基于非唯一性索引的检索
例1:
SELECT LODGING
FROM LODGING
WHERE LODGING LIKE ‘M%’;
WHERE子句条件包括一系列值, ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK . 由于索引范围查询将返回一组值, 它的效率就要比索引唯一扫描
低一些.
例2:
SELECT LODGING
FROM LODGING
WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’;
这个SQL的执行分两步, LODGING$MANAGER的索引范围查询(得到所有符合条件记录的ROWID) 和下一步同过ROWID访问表得到LODGING列的值. 由于LODGING$MANAGER是一个非唯一性的索引,数据库不能对它执行索引唯一扫描.
由于SQL返回LODGING列,而它并不存在于LODGING$MANAGER索引中, 所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的操作.
2．存在下面情况的SQL，不会用到索引
存在数据类型隐形转换的,如：
select * from staff_member where staff_id=’123’；
列上有数学运算的，如：
select * from staff_member where salary*2<10000;
使用不等于(<> )运算的，如：
select * from staff_member where dept_no<>2001;
记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中.
使用substr字符串函数的，如：
select * from staff_member where substr(last_name,1,4)=’FRED’;
‘%’通配符在第一个字符的，如:
select * from staff_member where first_name like ‘%DON’;
字符串连接(||)的，如：
select * from staff_member where first_name||’’=’DONALD’
避免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE将无法使用该索引 ．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录. 如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．
通常， 我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的
影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.
如果一定要对使用函数的列启用索引, ORACLE新的功能: 基于函数的索引(Function-Based Index) 也许是一个较好的方案.
CREATE INDEX EMP_I ON EMP (UPPER(ename)); /*建立基于函数的索引*/
SELECT * FROM emp WHERE UPPER(ename) = ‘BLACKSNAIL’; /*将使用索引*/
3．多个索引情况下的选择
当SQL语句的执行路径可以使用分布在多个表上的多个索引时, ORACLE会同时使用多个索引并在运行时对它们的记录进行合并, 检索出仅对全部索引有效的记录.
在ORACLE选择执行路径时,唯一性索引的等级高于非唯一性索引. 然而这个规则只有
当WHERE子句中索引列和常量比较才有效.如果索引列和其他表的索引类相比较. 这种子句在优化器中的等级是非常低的.
如果不同表中两个相同等级的索引将被引用, FROM子句中表的顺序将决定哪个会被率先使用. FROM子句中最后的表的索引将有最高的优先级.
如果相同表中两个想同等级的索引将被引用, WHERE子句中最先被引用的索引将有最高的优先级.
举例:
DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.
SELECT ENAME,
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 20
AND EMP_CAT = ‘A’;
这里,DEPTNO索引将被最先检索,然后同EMP_CAT索引检索出的记录进行合并. 执行路径如下:
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
AND-EQUAL
INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX
INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX
当ORACLE无法判断索引的等级高低差别,优化器将只使用一个索引,它就是在WHERE子句中被列在最前面的.
4．自动选择索引
如果表中有两个以上（包括两个）索引，其中有一个唯一性索引，而其他是非唯一性．
在这种情况下，ORACLE将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引．
举例:
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMPNO = 2326
AND DEPTNO = 20 ;
这里，只有EMPNO上的索引是唯一性的，所以EMPNO索引将用来检索记录．
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
INDEX UNIQUE SCAN ON EMP_NO_IDX
5．等式比较和范围比较
当WHERE子句中有索引列, ORACLE不能合并它们,ORACLE将用范围比较.
举例:
DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE DEPTNO > 20
AND EMP_CAT = ‘A’;
这里只有EMP_CAT索引被用到,然后所有的记录将逐条与DEPTNO条件进行比较. 执行路径如下:
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX
3．组合索引总是使用索引的第一个列
如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引.
6．CBO下使用更具选择性的索引
基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer)对索引的选择性进行判断来决定索引的使用是否能提高效率.
如果索引有很高的选择性, 那就是说对于每个不重复的索引键值,只对应数量很少的记录.
比如, 表中共有100条记录而其中有80个不重复的索引键值. 这个索引的选择性就是80/100 = 0.8 . 选择性越高, 通过索引键值检索出的记录就越少.
如果索引的选择性很低, 检索数据就需要大量的索引范围查询操作和ROWID 访问表的
操作. 也许会比全表扫描的效率更低.
下列经验请参阅:
a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高.
b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的
区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!
7．用UNION (ALL)替换OR (适用于索引列)
通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择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”
如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.
注意:
WHERE KEY1 = 10 (返回最少记录)
OR KEY2 = 20 (返回最多记录)
ORACLE 内部将以上转换为
WHERE KEY1 = 10 AND
((NOT KEY1 = 10) AND KEY2 = 20)
8．用>=替代>
DEPT>3和DEPT>=4两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.
No14：用UNION ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)
当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序.
如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高.
No15：使用提示(Hints)
对于表的访问,可以使用两种Hints.
FULL 和 ROWID
FULL hint 告诉ORACLE使用全表扫描的方式访问指定表.
例如:
SELECT /*+ FULL(EMP) */ *
FROM EMP
WHERE EMPNO = 7893;
ROWID hint 告诉ORACLE使用TABLE ACCESS BY ROWID的操作访问表.
通常, 你需要采用TABLE ACCESS BY ROWID的方式特别是当访问大表的时候, 使用这种方式, 你需要知道ROIWD的值或者使用索引.
如果一个大表没有被设定为缓存(CACHED)表而你希望它的数据在查询结束是仍然停留
在SGA中,你就可以使用CACHE hint 来告诉优化器把数据保留在SGA中. 通常CACHE hint 和 FULL hint 一起使用.
例如:
SELECT /*+ FULL(WORKER) CACHE(WORKER)*/ *
FROM WORK;
索引hint 告诉ORACLE使用基于索引的扫描方式. 你不必说明具体的索引名称
例如:
SELECT /*+ INDEX(LODGING) */ LODGING
FROM LODGING
WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’;
在不使用hint的情况下, 以上的查询应该也会使用索引,然而,如果该索引的重复值过多而你的优化器是CBO, 优化器就可能忽略索引. 在这种情况下, 你可以用INDEX hint强制ORACLE使用该索引.
ORACLE hints 还包括ALL_ROWS, FIRST_ROWS, RULE,USE_NL, USE_MERGE, USE_HASH 等等.
使用hint , 表示我们对ORACLE优化器缺省的执行路径不满意,需要手工修改.这是一个很有技巧性的工作. 我建议只针对特定的,少数的SQL进行hint的优化.对ORACLE的优化器还是要有信心(特别是CBO)
No16：避免使用耗费资源的操作
带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎
执行耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序.
例如,一个UNION查询,其中每个查询都带有GROUP BY子句, GROUP BY会触发嵌入排序(NESTED SORT) ; 这样, 每个查询需要执行一次排序, 然后在执行UNION时, 又一个唯一排序(SORT UNIQUE)操作被执行而且它只能在前面的嵌入排序结束后才能开始执行. 嵌入的排序的深度会大大影响查询的效率.
通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写.
如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强
No17：分离表和索引
总是将你的表和索引建立在不同的表空间内(TABLESPACES). 决不要将不属于ORACLE内部系统的对象存放到SYSTEM表空间里. 同时,确保数据表空间和索引表空间置与不同的硬盘控制卡控制的硬盘上.
No18：排序发生的情况
SQL中包含group by 子句
SQL 中包含order by 子句
SQL 中包含 distinct 子句
SQL 中包含 minus 或 union操作
创建索引时
这些情况慢。
No19：execute immediate, DBMS_SQL
动态SQL中，尽量多用execute immediate,而少用DBMS_SQL,前者综合效率优于后者
No20：用like替换和substr
对于‘like’和‘substr’，其效率并没有多大分别。但是，当所搜索的值不存在时，使用‘like’的速度明显大于‘substr’。
所以：select * from a where substr(a1,1,4) = '5378' 可以用like替代
select * from a where a1 like ‘5378%’
No20：DML语句优化
1．如果有可能的话truncate 替代delete
2．大表的删除转化为对剩余部分建表，truncate原表然后将新建的表改名为原表.
3．Update多列的时候，尽量不要用多个set；如：
UPDATE EMP
SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)
FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;
4．如果有索引，删除索引后执行操作，操作完成后重建索引。
5．环境允许的话使用并行
No21：使用并行
hint /*+ parallel(tablename,parallel-degree)*/
调整并行执行的目的是：最大地发挥硬件的能力。如果你有一个高性能的系统，有高优先的SQL语句在运行，则并行语句就可以使用所有有效的资源。Oracle可以执行的下面的并行：
l 并行查询；
l 并行DML(包括 INSERT, UPDATE, DELETE; APPEND提示，并行索引扫描)；
l 并行 DDL；
如果你的系统缺少以下这些特点，则并行可能不会有多大改善。
l 对称多处理器（SMP), 集群或强大的并行系统；
l 有效的I/O带宽；
l 低利用的或闲置的CPU（如CPU使用小于30%）；
l 对附加的内存无效，如分类、哈西索引及I/O缓冲区等。
如果指定的并行度大于实际可用的资源(硬件资源>parallel_max_server>你指定的并行度)，将会使用最大的可用资源的并行度来处理。
如果多人同时使用并行, sum(parallel_degree)>parallel_max_server ；可能产生等待使效率下降。
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oracle查询优化（一）
(2007-07-31 13:56:32)
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分类：学习资料 |
好东西哦，值得保留。。。
1、IN 操作符
用 IN 写出来的 SQL 的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。
但是用 IN 的 SQL 性能总是比较低的，从 ORACLE 执行的步骤来分析用 IN 的 SQL 与不用 IN 的 SQL 有以下区别：
ORACLE 试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行 IN 里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用 IN 的 SQL 至少多了一个转换的过程。一般的 SQL 都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的 SQL 就不能转换了。
2、NOT IN 操作符
此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。
推荐方案：用 NOT EXISTS 或（外连接 + 判断为空）方案代替
3、<> 操作符（不等于）
不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描。
推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如
a<>0 改为 a>0 or a<0
a<>'' 改为 a>''
4、> 及 < 操作符（大于或小于操作符）
大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有 100 万记录，一个数值型字段 A ， 30 万记录的 A=0 ， 30 万记录的 A=1 ， 39 万记录的 A=2 ， 1 万记录的 A=3 。那么执行 A>2 与 A>=3 的效果就有很大的区别了，因为 A>2 时 ORACLE 会先找出为 2 的记录索引再进行比较，而 A>=3 时 ORACLE 则直接找到 =3 的记录索引。
5、IS NULL 或 IS NOT NULL 操作（判断字段是否为空）
判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为 B 树索引是不索引空值的。
推荐方案：
用其它相同功能的操作运算代替，如
a is not null 改为 a>0 或 a>'' 等。
不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如业扩申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。
建立位图索引（有分区的表不能建，位图索引比较难控制，如字段值太多索引会使性能下降，多人更新操作会增加数据块锁的现象）
6、UNION 操作符
UNION 在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表 UNION 。如：
select * from gc_dfys union select * from ls_jg_dfys
这个 SQL 在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。
推荐方案：采用 UNION ALL 操作符替代 UNION ，因为 UNION ALL 操作只是简单的将两个结果合并后就返回。
7、WHERE 后面的条件顺序影响
WHERE 子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，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‘
以上两个 SQL 中 dy_dj （电压等级）及 xh_bz （销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条 SQL 的 dy_dj = ‘1KV以下‘ 条件在记录集内比率为 99% ，而 xh_bz=1 的比率只为 0.5% ，在进行第一条 SQL 的时候 99% 条记录都进行 dy_dj及xh_bz 的比较，而在进行第二条 SQL 的时候 0.5% 条记录都进行 dy_dj及xh_bz 的比较，以此可以得出第二条 SQL 的 CPU 占用率明显比第一条低。
8、目标方面的提示：
COST （按成本优化）
RULE （按规则优化）
CHOOSE （缺省）（ ORACLE 自动选择成本或规则进行优化）
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 'X' 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 not null的语句优化器是不允许使用索引的。
oracle查询优化（二）
(2007-07-31 14:02:26)
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17、order by语句
ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order by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Order by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order by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order by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order by子句中使用表达式。
18、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 ='VALID')
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（<>）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 <>'INVALID';
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 or salary>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(database block)的方式优化全表扫描。
19、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.
20、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
(译者按: HAVING 中的条件一般用于对一些集合函数的比较,如COUNT() 等等. 除此而外,一般的条件应该写在WHERE子句中)
21、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;
22、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;