ORACLE带参全连接

    
  select * from (
  select cw2.NO WHOLENO,sp1.ARGUMENTNAME TYPENAME,sp2.ARGUMENTNAME BRANDNAME,sp3.ARGUMENTNAME STYLENAME,sp4.ARGUMENTNAME DEPART,so.OPERATORNAME USERNAME
  from COM_WHOLE_INFO cw2,SYS_OPERATOR so, SYS_PUBLICARGUMENT sp1, SYS_PUBLICARGUMENT sp2, SYS_PUBLICARGUMENT sp3, SYS_PUBLICARGUMENT sp4
  where cw2.C_CURDEPTNO='00020104' and cw2.C_TYPE=sp1.ARGUMENTID(+) and cw2.C_BRAND=sp2.ARGUMENTID(+)
  and cw2.C_STYLE=sp3.ARGUMENTID(+) and cw2.C_URUSER=so.OPERATORID(+) and cw2.C_CURDEPTNO=sp4.ARGUMENTID(+)) cc
  full join  (select * from COM_INVENTORY ci2 where ci2.parent='6') tab1 on tab1.no=cc.WHOLENO

<think>好的,我现在需要帮用户解决如何优化Oracle数据库中执行缓慢的SQL查询的问题。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看有哪些相关的信息可以利用。用户给出的引用提到了索引、执行计划、统计信息、SQL优化器等,这些都是优化SQL查询的关键点。 首先,我得考虑优化的一般步骤。通常,优化慢查询的第一步是识别问题SQL。根据引用5,可以通过查询V$SQL视图来获取执行时间、CPU时间、磁盘读取次数等信息,找出高消耗的SQL。这应该是优化的起点,因为只有找到具体的慢查询,才能有针对性地优化。 接下来,分析执行计划。用户提供的引用2和引用3都提到了执行计划的重要性。使用EXPLAIN PLAN或者DBMS_XPLAN来查看执行计划,可以了解SQL的执行路径,比如全表扫描还是索引扫描。全表扫描可能会导致性能问题,尤其是在大表上,这时候可能需要添加索引,如引用4提到的B树索引、位图索引等。 然后,检查统计信息是否最新。引用3提到统计信息的重要性,如果统计信息过时,优化器可能无法选择最佳的执行计划。因此,确保统计信息及时更新是必要的,可以通过DBMS_STATS包来收集。 关于索引优化,引用4详细介绍了不同类型的索引,比如B树索引适用于高选择性的列,位图索引适用于低选择性的列。需要检查是否缺少合适的索引,或者是否有冗余索引影响性能。此外,还要注意索引的选择性,避免在低选择性列上创建索引,这样可能不会有效果,甚至降低性能。 SQL语句的写法也很关键。引用3提到避免在WHERE子句中使用函数,因为这会导致索引失效。比如,使用TO_CHAR(date_column) = '2023'会导致无法使用索引,应该改为范围查询。此外,减少子查询,使用JOIN代替,也可以提升性能。 优化器提示和连接方法的选择也是需要考虑的。比如,使用/*+ INDEX */提示强制使用索引,或者调整连接方式为哈希连接或合并连接。这些方法可能需要根据具体情况进行调整,不能一概而论。 另外,减少数据库访问次数,如批量操作代替逐行处理,也能有效提升性能。引用3中的“减少数据库访问次数”提到了这一点,可以通过批量插入或更新来优化。 还有,锁和阻塞的问题。引用3提到查询阻塞的情况,需要检查是否有其他会话锁定了资源,导致查询等待。通过查询V$SESSION可以找到阻塞的会话,及时处理。 最后,考虑硬件和配置方面的因素,比如内存不足、I/O瓶颈等,但用户的问题主要集中在SQL和数据库配置上,所以可能需要先排除SQL层面的问题,再考虑其他因素。 现在需要将这些点组织成一个结构清晰的回答,分步骤说明优化方法,并结合用户提供的引用内容,适当添加引用标识。同时,按照用户要求生成相关问题,帮助用户深入理解。</think>### Oracle慢查询SQL优化方法分步说明 #### 一、定位问题SQL 1. **查询近期高消耗SQL** 通过`V$SQL`视图获取关键指标(总执行时间、CPU时间、磁盘读取次数): ```sql SELECT sql_id, sql_text, elapsed_time/1e6 AS elapsed_sec, cpu_time/1e6 AS cpu_sec, disk_reads, executions FROM V$SQL ORDER BY elapsed_time DESC FETCH FIRST 10 ROWS ONLY; ``` 指标解读: - `elapsed_time`超过1秒需重点关注 - `disk_reads`高可能缺少有效索引[^5] #### 二、分析执行计划 1. **生成执行计划** ```sql EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM orders WHERE status='PENDING'; SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY); ``` 2. **关键关注点** - `TABLE ACCESS FULL`:全表扫描,需检查索引有效性 - `COST`值:数值越大消耗越高 - `JOIN`类型:优先选择`HASH JOIN`而非`NESTED LOOPS`(大数据量场景)[^2] #### 三、索引优化(核心步骤) 1. **缺失索引处理** ```sql -- 示例:为status字段添加B树索引 CREATE INDEX idx_orders_status ON orders(status); ``` - **选择依据**:列选择性>30%时B树索引有效,<5%时考虑位图索引[^4] - **复合索引**:对`WHERE col1=? AND col2=?`语句创建`(col1,col2)`组合索引 2. **索引失效场景排查** - 对索引列使用函数:`WHERE TO_CHAR(create_time,'YYYY')='2023'` 优化方案:改为范围查询`WHERE create_time BETWEEN TO_DATE('2023-01-01') AND TO_DATE('2023-12-31')` - 隐式类型转换:`WHERE account_no = 1001`(account_no为字符型) 优化方案:`WHERE account_no = '1001'`[^3] #### 四、统计信息更新 ```sql -- 全表统计(夜间执行) EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname => 'SCOTT', tabname => 'ORDERS'); ``` - **更新策略**: - 数据变化>20%时需更新 - 分区表按分区更新 #### 五、SQL重写优化 1. **子查询转JOIN** ```sql -- 优化前 SELECT * FROM employees WHERE dept_id IN (SELECT id FROM departments WHERE location='NY'); -- 优化后 SELECT e.* FROM employees e JOIN departments d ON e.dept_id=d.id WHERE d.location='NY'; ``` 性能提升:减少解析子查询次数[^3] 2. **分页查询优化** ```sql -- 低效写法 SELECT * FROM ( SELECT t.*, ROWNUM rn FROM (SELECT * FROM orders ORDER BY create_time) t ) WHERE rn BETWEEN 10001 AND 20000; -- 高效写法(Oracle 12c+) SELECT * FROM orders ORDER BY create_time OFFSET 10000 ROWS FETCH NEXT 10000 ROWS ONLY; ``` #### 六、高级优化技巧 1. **使用物化视图** 对复杂聚合查询创建每日刷新的物化视图: ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW sales_summary BUILD IMMEDIATE REFRESH COMPLETE AS SELECT product_id, SUM(quantity) FROM sales GROUP BY product_id; ``` 2. **绑定变量优化硬解析** ```sql -- 未使用绑定变量(导致硬解析) SELECT * FROM users WHERE id=1001; -- 使用绑定变量 SELECT * FROM users WHERE id=:id; ``` 效果:减少SQL解析开销,提升共享池利用率[^2] #### 七、系统级调 1. **内存配置检查** ```sql SHOW PARAMETER sga_target; SHOW PARAMETER pga_aggregate_target; ``` - 建议配置:SGA_TARGET=物理内存40%,PGA_AGGREGATE_TARGET=物理内存20% 2. **I/O优化** - 检查表空间是否使用ASM存储 - 确认数据文件分散在不同物理磁盘
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