oracle sql 优化

选择最有效率的表名顺序（只在基于规则的优化器中有效）
1、
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）并对记录进行派序，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。


2、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


3、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。


4、SELECT子句中避免使用 ’ * ‘
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。


5、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。


6、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。


7、整合简单，无关联的数据库访问
如果你有几个简单的数据库查询语句，你可以把它们整合到一个查询中（即使它们之间没有关系）


8、删除重复记录
最高效的删除重复记录方法 （ 因为使用了ROWID）


9、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。
注* TRUNCATE只在删除全表适用，TRUNCATE是DDL不是DML


10、尽量多使用COMMIT
只要有可能，在程序中尽量多使用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：
注* 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


11、计算记录条数
和一般的观点相反， count（*） 比count（1）稍快 ， 当然如果可以通过索引检索，对索引列的计数仍旧是最快的。 例如 COUNT（EMPNO）
(译者按： 在优快云论坛中，曾经对此有过相当热烈的讨论， 作者的观点并不十分准确，通过实际的测试，上述三种方法并没有显著的性能差别）


12、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


13、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。


14、通过内部函数提高SQL效率
注* 经常在论坛中看到如 ‘能不能用一个SQL写出…。’ 的贴子， 殊不知复杂的SQL往往牺牲了执行效率。
能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的


15、使用表的别名（Alias）
当在SQL语句中连接多个表时， 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。
这样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
注*Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名，当SQL语句中出现这个Column时，SQL解析器无法判断这个Column的归属


16、用EXISTS替代IN
在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接。在这种情况下， 使用EXISTS（或NOT EXISTS）通常将提高查询的效率。


17、用NOT EXISTS替代NOT IN
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.


18、用表连接替换EXISTS
通常来说，采用表连接的方式比EXISTS更有效率


19、用EXISTS替换DISTINCT
当提交一个包含一对多表信息（比如部门表和雇员表）的查询时，避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换
EXISTS 使查询更为迅速，因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后，立刻返回结果。


20、识别‘低效执行’的SQL语句


21、用索引提高效率
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。


注* 定期的重构索引是有必要的。


22、用>=替代>


23、用UNION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。


24、用IN来替换OR
下面的查询可以被更有效率的语句替换


25、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


注* 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录。 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性。 
注* UNION 将对结果集合排序，这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存。 对于这块内存的优化也是相当重要的。 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量


26、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。 


27、优化GROUP BY 
提高GROUP BY 语句的效率， 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多。