写出高性能SQL语句的35条方法分析

以下的文章主要向大家描述的是MySQL数据库性能优化的实际操作方案，随着MySQL数据库的不断发展，MySQL数据库性能优化也变得越来越受重视，以下的文章就主要对其性能优化做一详细介绍。
 

1、选取最适用的字段属性

MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的MySQL数据库性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。

例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。

另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。

对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的MySQL数据库性能。
 

2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)

MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示：
DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 
 

 

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询可以被更有效率的连接（JOIN）.. 替代。例如，假设我们要将所有没有订单记录的用户取出来，可以用下面这个查询完成：
SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 

 

如果使用连接（JOIN）.. 来完成这个查询工作，速度将会快很多。尤其是当salesinfo表中对CustomerID建有索引的话，MySQL数据库性能将会更好，查询如下：
SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfoON customerinfo.CustomerID=salesinfo. CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL 

 

连接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因为 MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上的需要两个步骤的查询工作。

3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

MySQL 从 4.0 的版本开始支持 UNION 查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的 SELECT 查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。

使用 UNION 来创建查询的时候，我们只需要用 UNION作为关键字把多个 SELECT 语句连接起来就可以了，要注意的是所有 SELECT 语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用 UNION的查询。

SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author  
UNION  
SELECT Name, Supplier FROM product 

 

 

4、事务

尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。

设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。

要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN 关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。

BEGIN;  
INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14;  
UPDATE inventory SET Quantity=11 
WHERE item='book';  
COMMIT;  

 

事务的另一个重要作用是当多个用户同时使用相同的数据源时，它可以利用锁定数据库的方法来为用户提供一种安全的访问方式，这样可以保证用户的操作不被其它的用户所干扰。

5、锁定表

尽管事务是维护数据库完整性的一个非常好的方法，但却因为它的独占性，有时会影响数据库的MySQL数据库性能，尤其是在很大的应用系统中。由于在事务执行的过程中，数据库将会被锁定，因此其它的用户请求只能暂时等待直到该事务结束。如果一个数据库系统只有少数几个用户

来使用，事务造成的影响不会成为一个太大的问题；但假设有成千上万的用户同时访问一个数据库系统，例如访问一个电子商务网站，就会产生比较严重的响应延迟。

其实，有些情况下我们可以通过锁定表的方法来获得更好的性能。下面的例子就用锁定表的方法来完成前面一个例子中事务的功能。

LOCK TABLE inventory WRITE  
SELECT Quantity FROM inventory  
WHEREItem='book';  
...  
UPDATE inventory SET Quantity=11 
WHEREItem='book';  
UNLOCK TABLES  

 

这里，我们用一个 SELECT 语句取出初始数据，通过一些计算，用 UPDATE 语句将新值更新到表中。包含有 WRITE 关键字的 LOCK TABLE 语句可以保证在 UNLOCK TABLES 命令被执行之前，不会有其它的访问来对 inventory 进行插入、更新或者删除的操作。

6、使用外键

锁定表的方法可以维护数据的完整性，但是它却不能保证数据的关联性。这个时候我们就可以使用外键。例如，外键可以保证每一条销售记录都指向某一个存在的客户。在这里，外键可以把customerinfo 表中的CustomerID映射到salesinfo表中CustomerID，任何一条没有合法CustomerID的记录都不会被更新或插入到salesinfo中。


CREATE TABLE customerinfo  
(  
CustomerID INT NOT NULL ,  
PRIMARY KEY ( CustomerID )  
) TYPE = INNODB;  

 

CREATE TABLE salesinfo  
(  
SalesID INT NOT NULL,  
CustomerID INT NOT NULL,  
PRIMARY KEY(CustomerID, SalesID),  
FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES customerinfo  
(CustomerID) ON DELETECASCADE  
) TYPE = INNODB; 
 

注意例子中的参数“ON DELETE CASCADE”。该参数保证当 customerinfo 表中的一条客户记录被删除的时候，salesinfo 表中所有与该客户相关的记录也会被自动删除。如果要在 MySQL 中使用外键，一定要记住在创建表的时候将表的类型定义为事务安全表 InnoDB类型。

该类型不是 MySQL 表的默认类型。定义的方法是在 CREATE TABLE 语句中加上 TYPE=INNODB。如例中所示。
 

7、使用索引

索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX(), MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。那该对哪些字段建立索引呢？一般说来，索引应建立在那些将用于JOIN, WHERE判断和ORDER BY排序的字段上。

尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。对于一个ENUM类型的字段来说，出现大量重复值是很有可能的情况，例如customerinfo中的“province”.. 字段，在这样的字段上建立索引将不会有什么帮助；相反，还有可能降低数据库的MySQL数据库性能。我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在以后创建索引。

 

此外，MySQL从版本3.23.23开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL 中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM 类型的表。对于一个大的数据库，将数据装载到一个没有FULLTEXT索引的表中，然后再使用ALTER TABLE或CREATE INDEX创建索引，将是非常快的。但如果将数据装载到一个已经有FULLTEXT索引的表中，执行过程将会非常慢。

8、优化的查询语句

绝大多数情况下，使用索引可以提高查询的速度，但如果SQL语句使用不恰当的话，索引将无法发挥它应有的作用。下面是应该注意的几个方面。

 

 

首先，最好是在相同类型的字段间进行比较的操作。

在MySQL 3.23版之前，这甚至是一个必须的条件。例如不能将一个建有索引的INT字段和BIGINT字段进行比较；但是作为特殊的情况，在CHAR类型的字段和VARCHAR类型字段的字段大小相同的时候，可以将它们进行比较。

 

 

其次，在建有索引的字段上尽量不要使用函数进行操作。

例如，在一个DATE类型的字段上使用YEAE()函数时，将会使索引不能发挥应有的作用。所以，下面的两个查询虽然返回的结果一样，但后者要比前者快得多。

SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;  
SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01"; 

 

同样的情形也会发生在对数值型字段进行计算的时候：

SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;  
SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7; 
 

上面的两个查询也是返回相同的结果，但后面的查询将比前面的一个快很多。

第三，少用LIKE 关键字和通配符

在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统MySQL数据库性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

SELECT * FROM books  WHERE name like "MySQL%" 
 

但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：

SELECT * FROM books  WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM" 

 

最后，避免自动类型转换

 

应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。

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高性能的SQL语句能提高页面的执行效率，让你的服务器运行的更为流畅，所以大家在以后的使用过程中，尽量的考虑到效率。

 

（1）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) 
（2）删除重复记录： 
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子： 
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO); 

（3）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. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML) 
（4）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，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。

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它表所引用的表. 
（5）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它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. 
（6）SELECT子句中避免使用 ' * '： 
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 
（7）减少访问数据库的次数： 
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； 
（8）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200 
（9）使用DECODE函数来减少处理时间： 
使用DECODE函数可以避免重复扫瞄相同记录或重复连接相同的表. 
（11） 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. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里 
（12） 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.例子： 
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604) 
（13） 通过内部函数提高SQL效率.： 
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 
（14） 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. 
（15） 用EXISTS替代IN、用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. 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. 
例子： 
（高效）SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT 'X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = 'MELB') 
(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = 'MELB') 
（16） 识别'低效执行'的SQL语句： 
虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法： 
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, 
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, 
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run, 
SQL_TEXT 
FROM V$SQLAREA 
WHERE EXECUTIONS>0 
AND BUFFER_GETS > 0 
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 
ORDER BY 4 DESC; 
（17） 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，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瞄要快. 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.。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, 在扫瞄小表时,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.。定期的重构索引是有必要的.： 
ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME> 
18） 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. 例子： 
(低效): 
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO 
(高效): 
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT 'X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO); 
（19） sql语句用大写的；因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行 
（20） 在java代码中尽量少用连接符「＋」连接字符串！ 
（21） 避免在索引列上使用NOT 

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瞄. 
（22） 避免在索引列上使用计算． 
WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分．优化器将不使用索引而使用全表扫瞄． 
举例: 
低效： 
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000; 
高效: 
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12; 
（23） 用>=替代> 
高效: 
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4 
低效: 
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 
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的记录并且向前扫瞄到第一个DEPT大于3的记录. 
（24） 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将造成全表扫瞄. 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. 
（25） 用IN来替换OR 
这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的． 
低效: 
SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 
高效 
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN (10,20,30); 
（26） 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 
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．举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引. 
低效: (索引失效) 
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL; 
高效: (索引有效) 
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0; 
（27） 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. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫瞄而忽略了索引 
28） 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. 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. 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 
低效： 
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 
UNION 
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 
高效: 
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 
UNION ALL 
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT 
FROM DEBIT_TRANSACTIONS 
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95' 
（29） 用WHERE替代ORDER BY： 
ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引. 
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. 
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列. 
例如: 
表DEPT包含以下列: 
DEPT_CODE PK NOT NULL 
DEPT_DESC NOT NULL 
DEPT_TYPE NULL 
低效: (索引不被使用) 
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE 
高效: (使用索引) 
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0 
（30） 避免改变索引列的类型.: 
当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换. 
假设 EMPNO是一个数值类型的索引列. 
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = '123' 
实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为: 
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER('123') 
幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变. 
现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列. 
SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 
这个语句被ORACLE转换为: 
SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123 
因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型 
（31） 需要当心的WHERE子句: 
某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子. 
在下面的例子里, (1)'!=' 将不使用索引. 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. (2) '||'是字符连接函数. 就像其它函数那样, 停用了索引. (3) '+'是数学函数. 就像其它数学函数那样, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫瞄. 
（32） 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瞄慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫瞄要块几倍乃至几千倍! 
（33） 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, 而其它的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其它方式重写. 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 
（34） 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. 
低效: 
SELECT JOB , AVG(SAL) 
FROM EMP 
GROUP by JOB 
HAVING JOB = 'PRESIDENT' 
OR JOB = 'MANAGER' 
高效: 
SELECT JOB , AVG(SAL) 
FROM EMP 
WHERE JOB = 'PRESIDENT' 
OR JOB = 'MANAGER' 
GROUP by JOB