Oracle之SQL语句优化整理

       在Oracle中，提高SQL语句的执行效率除了    对数据量特别大的表进行表分区采用磁盘阵列，以及建立合适的索引外，还可以利用一些优化方法和规则来提高操作的效率。

 

1、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子句中最后的第二个表），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。

  例如：  表table1 有16,843条记录；表table2有1条记录

  选择table2作为基础表（最有效的方法）

  select count(*) from table1,table2; 执行时间约0.96秒

  选择table1作为基础表（不佳的方法）

  select count(*) from table2,table1;执行时间约26秒

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。

  例如：emp表描述了localtion表和category表的交集。

  select  * from localtion  L,category C,emp E  where E.emp_no BETWEEN  1000  AND  2000  AND  E.cat_no = C.cat_no AND E.locn = L.locn

将比下列SQL更有效

  select  * from emp E ,localtion  L,category C where E.cat_no = C.cat_no AND E.locn = L.locn AND E.emp_no BETWEEN  1000  AND  2000

2、where子句中的连接顺序

     Oracle采用自上而下的顺序解析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，那些可以过滤最大数量纪录的条件必须写在where子句的末尾。

 例如：

（低效）

   select  ...  from emp E where sal>5000 and job='manager' and 25<(select count(*) from emp where   mgr=E.empno);

 （高效）

    select  ...  from emp E where 25<(select count(*) from emp where   mgr=E.empno) and  sal>5000 and job='manager';

3、select子句中避免使用‘*’

      当你想在select子句中列出所有的count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。

4、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。

5、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。

6、用exists替代in（not exists替代not 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

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