oracle sql优化 三 （转载）

1。已经检验的语句和已在共享池中的语句之间要完全一样
2。变量名称尽量一致
3。合理使用外联接
4。少用多层嵌套
5。多用并发

语句的优化步骤一般有：
1。调整sga区，使得sga区的是用最优。
2。sql语句本身的优化，工具有explain,sql trace等
3。数据库结构调整
4。项目结构调整

写语句的经验：
1。对于大表的查询使用索引
2、少用 in,exist等
3、使用集合运算

１．对于大表查询中的列应尽量避免进行诸如Ｔｏ＿ｃｈａｒ，ｔｏ＿ｄａｔｅ，ｔｏ＿ｎｕｍｂｅｒ 等转换
２．有索引的尽量用索引，有用到索引的条件写在前面如有可能和有必要就建立一些索引　
３．尽量避免进行全表扫描，限制条件尽可能多，以便更快搜索到要查询的数据

如何让你的SQL运行得更快
交通银行长春分行电脑部
任亮
---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个方面分别进行总结：

---- 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（< 1秒）。
---- 测试环境--
---- 主机：HP LH II
---- 主频：330MHZ
---- 内存：128兆
---- 操作系统：Operserver5.0.4
---- 数据库：Sybase11.0.3

一、不合理的索引设计
----例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：
---- 1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)

---- 分析：
----date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行
---- 2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）

---- 分析：
---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。

---- 3.在place，date，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ, 'SH')（< 1秒）

---- 分析：
---- 这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了 place，且引用的所有列都包含在组合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date，place，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）

---- 分析：
---- 这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
---- 5.总结：

---- 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：

---- ①.有大量重复值、且经常有范围查询（between, >,< ，>=,< =）和order by group by发生的列，可考虑建立群集索引；

---- ②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引； ---- ③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。

二、不充份的连接条件：
---- 例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在 account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
---- 将SQL改为：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no（< 1秒）

---- 分析：
---- 在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次 I/O

---- 在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：

---- 外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页）= 33528次I/O

---- 可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。

---- 总结：

---- 1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。

---- 2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行 dbcc(3604,310,302)。

三、不可优化的where子句

---- 1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13 秒)
select * from record where
amount/30< 1000（11秒）
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）

---- 分析：
---- where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：
select * from record where card_no like'5378%'（< 1秒）
select * from record where amount
< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'
（< 1秒）

---- 你会发现SQL明显快起来！

---- 2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
（23 秒）

---- 分析：
---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上（根据showplan）, 它却采用了"OR策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
---- 实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时间竟达到220秒！还不如将or子句分开：
select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'

---- 得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d

---- 直接算出结果，执行时间同上面一样快！
---- 总结：
---- 可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。

---- 1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。

---- 2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。

---- 3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。 ---- 从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。

 

 

    缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：
    ①.有大量重复值、且经常有范围查询（between, >,< ，>=,< =）和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引；
    ②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
    ③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。

    二、不充份的连接条件：

    例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在 account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
    将SQL改为：select sum(a.amount) from account a,card b where a.card_no = b.card_no and a.account_no=b.account_no（< 1秒）

    分析：
    在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
    外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次 I/O
    在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
    外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页）= 33528次I/O
    可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。

    总结：
    1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。
    2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行 dbcc(3604,310,302)。

    三、不可优化的where子句
    1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
select * from record where substring(card_no,1,4)='5378'(13 秒)
select * from record where amount/30< 1000（11秒）
select * from record where convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）

    分析：
    where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：

select * from record where card_no like '5378%'（< 1秒）
select * from record where amount< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'（< 1秒）
    你会发现SQL明显快起来！

    2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1') （23秒）

    分析：
    where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上（根据showplan）, 它却采用了"OR策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。

    实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时间竟达到220秒！还不如将or子句分开：
select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'

    得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d

    直接算出结果，执行时间同上面一样快！

    总结：
    可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。
    1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
    2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。
    3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。

    从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及数据库层的资源配置、 网络 层的流量控制以及操作系统层的总体设计。

 

oracle 中sql语句的优化(转帖)

一、执行顺序及优化细则

1.表名顺序优化
(1) 基础表放下面,当两表进行关联时数据量少的表的表名放右边
表或视图:
Student_info   (30000条数据)
Description_info (30条数据)
select *
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'    
与  
select *
  from student_info     si--学生信息表
      ,description_info di
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID' 
以 student_info作为基础表,你会发现运行的速度会有很大的差距。
 
 
(2) 当出现多个表时,关联表被称之为交叉表,交叉表作为基础表
select *
  from description_info di
    ,description_info di2
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and si.school_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'SCHOOL_ID'
与
select *
  from student_info     si--学生信息表
      ,description_info di
      ,description_info di2
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and si.school_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'SCHOOL_ID'
以 student_info作为基础表,你会发现运行的速度会有很大的差距,
当基础表放在后面,这样的执行速度会明显快很多。

2.where执行顺序
where执行会从至下往上执行
select *
from student_info si --学生信息表
where si.school_id=10 --学院ID
and  si.system_id=100--系ID
摆放where子句时,把能过滤大量数据的条件放在最下边

3. is null 和is not null
当要过滤列为空数据或不为空的数据时使用
select *
from student_info si --学生信息表
where si.school_id is null(当前列中的null为少数时用is not null,否则is null)

4.使用表别名
当查询时出现多个表时,查询时加上别名,
避免出现减少解析的时间字段歧义引起的语法错误。

5. where执行速度比having快
尽可能的使用where代替having
select  from student_info si
group by si.student_id
having si.system_id!=100
  and si.school_id!=10
(select  from student_info si
wehre si.system_id!=100
and si.school_id!=10
group by si.student_id)
 
6.  * 号引起的执行效率
尽量减少使用select * 来进行查询,当你查询使用*,
数据库会进行解析并将*转换为全部列。

二、替代优化
1、用>=替代>
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id>=10
  与
  select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id>9
  执行时>=会比>执行得要快
 
2、用UNION替换OR (适用于索引列)
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id=10
  union
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id=2
   上面语句可有效避免全表查询
   select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id=10
  or ui.student_id=2
  如果坚持要用OR, 可以把返回记录最少的索引列写在最前面
  
3、用in 代替or
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id=10
  or ui.student_id=20
  or ui.student_id=30
  改成
  select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id in (10,20,30)
  执行会更有效率
  
4、 Union All 与Union
Union All重复输出两个结果集合中相同记录
如果两个并集中数据都不一样.那么使用Union All 与Union是没有区别的,
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id=10
  union All
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id=2
  与
  select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id=10
  union
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id=2
但Union All会比Union要执行得快

5、分离表和索引
总是将你的表和索引建立在另外的表空间内
决不要将这些对象存放到SYSTEM表空间里

三、一些优化技巧

1、计算表的记录数时

select count(si.student_id)
from Student_info si(student_id为索引)
与
select count(*) from Student_info si
执行时.上面的语句明显会比下面没有用索引统计的语句要快

2.使用函数提高SQL执行速度

当出现复杂的查询sql语名,可以考虑使用函数来提高速度
查询学生信息并查询学生(李明)个人信息与的数学成绩排名
如
select di.description student_name
      ,(select res.order_num--排名
         from result res
        where res.student_id = di.student_id
        order by result_math) order_num
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and di.description = '李明'
 
而且我们将上面order_num排名写成一个fuction时
create or replace package body order_num_pkg is
function order_num(p_student_id number) return_number is
  v_return_number number;
begin
  select res.order_num --排名
    into v_return_number
    from result res
   where res.student_id = di.student_id
   order by result_math;
  return v_return_number;
exception
  when others then
    null;
    return null;
end;
end order_num_pkg;
执行
select di.description student_name
      ,order_num_pkg.order_num(di.student_id) order_num
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and di.description = '李明'
执行查询时的速度也会有所提高   
 
3. 减少访问数据库的次数

执行次数的减少(当要查询出student_id=100的学生和student_id=20的学生信息时)
select address_id
from student_info si --学生信息表
where si.student_id=100
与
select address_id
from student_info si --学生信息表
where si.student_id=20
都进行查询.这样的效率是很低的
而进行
(
select si.address_id,si2.address_id
from student_info si --学生信息表
,student_info si2
where si.student_id=100
and si2.student_id=20
与
select decode(si.student_id,100,address_id)
   ,decode(si.student_id,20,address_id)
from student_info si
)
执行速度是提高了,但可读性反而差了..
所以这种写法个人并不太推荐

4、用Exists(Not Exists)代替In(Not In)

   在执行当中使用Exists或者Not Exists可以高效的进行查询

5、Exists取代Distinct取唯一值的

   取出关联表部门对员工时,这时取出员工部门时,出现多条..
select distinct di.dept_name
  from departments_info di --部门表
      ,user_info        ui --员工信息表
where ui.dept_no = di.dept_no
   可以修改成
  select di.dept_name
    from departments_info di --部门表
   where  exists (select 'X'
            from user_info ui --员工信息表
           where di.dept_no = ui.dept_no)
6、用表连接代替Exists
   通过表的关联来代替exists会使执行更有效率
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
where exists (select 'x '
          from departments_info di--部门表
         where di.dept_no = ui.dept_no
           and ui.dept_cat = 'IT');
执行是比较快,但还可以使用表的连接取得更快的查询效率
   select ui.user_name
    from departments_info di
        ,user_info        ui --员工信息表
   where ui.dept_no = di.dept_no
     and ui.department_type_code = 'IT'

代码是经测试并进行优化所写,
以上只例子,具体使用还是要针对各个不同的具体的业务使用用Exists(Not Exists)代替In(Not In)

四、索引篇

1、运算导致的索引失效

select di.description student_name
      ,(select res.order_num--排名
         from result res
        where res.student_id = di.student_id
        order by result_math) order_num
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and si.student_id+0=100/*student_id索引将失效*/
 
2、类型转换导致的索引失效

select di.description student_name
      ,(select res.order_num--排名
         from result res
        where res.student_id = di.student_id
        order by result_math) order_num
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and di.student_id='100'
 
student_id 为number类型的索引,当执行下列语句,
oracle会自动转换成
select di.description student_name
      ,(select res.order_num--排名
         from result res
        where res.student_id = di.student_id
        order by result_math) order_num
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and di.student_id=to_number('100')
所幸,只是解析并转换类型,并没有导到失效,
但要是写成下面,将会使用其失效
select di.description student_name
      ,(select res.order_num--排名
         from result res
        where res.student_id = di.student_id
        order by result_math) order_num
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and to_char(di.student_id)='100'
 
3、在索引列上进行计算引起的问题

select di.description student_name
      ,(select res.order_num--排名
         from result res
        where res.student_id = di.student_id
        order by result_math) order_num
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and di.student_id-2=10
在索引列中进行运算,将会不使用索引而使用全表扫描
而将
select di.description student_name
      ,(select res.order_num--排名
         from result res
        where res.student_id = di.student_id
        order by result_math) order_num
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and di.student_id=10+2
将会得到高效的运行速度

4、 Is not null引起的问题(student_id为索引)

不要把存在空值的列做为索引,否则无法使用索引
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id is not null--索引失效
 
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id>=-1--索引有效

5、Order by导致索引失效(student_id为索引)

select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  group by ui.student_id 
而使用
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id>=-1
  将使其有效,
  在order by中只存在两种条件下可以使用索引
  (ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序
ORDER BY中所有的列必须定义为非空. )
 
6、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．

7、 !=导致索引失效
 
select ui.user_name
  from user_info ui--员工信息表
  where ui.student_id!=0
在Where中使用!=将会把索引失效

8、%导致的索引失效

select di.description student_name
      ,(select res.order_num--排名
         from result res
        where res.student_id = di.student_id
        order by result_math) order_num
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and di.look_code Like '%12'/*look_code为索引,索引将失效*/
而
select di.description student_name
      ,(select res.order_num--排名
         from result res
        where res.student_id = di.student_id
        order by result_math) order_num
  from description_info di
      ,student_info     si --学生信息表
where si.student_id = di.lookup_code(+)
   and di.lookup_type(+) = 'STUDENT_ID'
   and di.look_code Like '12%'/*索引有效*/
以上只例子,具体还是要针对各个不同的具体的业务使用

五、oracle 中的not Exists与Not in的性能巨大差异

Not Exists与Not in的作用同样是排除数据,在oracle 中使用not in并不象mysql中的执行那么快,如(
select jt1.doc_num --单据号码
      ,oalc.description school_name --学校名称
      ,oalc2.description system_name --系名称
      ,oalc.description class_name --班级名称
  from java_table1            jt1
      ,java_table_description oalc
      ,java_table_description oalc2
      ,java_table_description oalc3
where oalc.lookup_type(+) = 'JAVA_SCHOOL_NAME'
   and jt1.school_id = oalc.lookup_code(+)
   and oalc2.lookup_type(+) = 'JAVA_SYSTEM_NAME'
   and jt1.system_id = oalc2.lookup_code(+)
   and oalc3.lookup_type(+) = 'JAVA_CLASS_NAME'
   and jt1.class_id = oalc3.lookup_code(+)
   and not exists
(select jt2.header_id
          from java_table2 jt2 jt1.header_id = jt2.header_id))

与

select jt1.doc_num --单据号码
      ,oalc.description school_name --学校名称
      ,oalc2.description system_name --系名称
      ,oalc.description class_name --班级名称
  from java_table1            jt1
      ,java_table_description oalc
      ,java_table_description oalc2
      ,java_table_description oalc3
where oalc.lookup_type(+) = 'JAVA_SCHOOL_NAME'
   and jt1.school_id = oalc.lookup_code(+)
   and oalc2.lookup_type(+) = 'JAVA_SYSTEM_NAME'
   and jt1.system_id = oalc2.lookup_code(+)
   and oalc3.lookup_type(+) = 'JAVA_CLASS_NAME'
   and jt1.class_id = oalc3.lookup_code(+)
   and jt1.header_id not in (select jt2.header_id from java_table2 jt2)

当jt2表中的数据比较大时,就会出现巨大的差异,以上只能是我的个人理解与测试结果(java_table1 视图测试

数据量为36749,java_table2 为300条),如有其它可相互讨论