oracle千万级数据分页存储过程优化

oracle数据库性能调优⼀：注意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.尤其是“主键ID=？”这样的条件。

⼆： 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。

简单地讲，语句执⾏的时间越短越好（尤其对于系统的终端⽤户来说）。

⽽对于查询语句，由于全表扫描读取的数据多，尤其是对于⼤型表不仅查询速度慢，⽽且对磁盘IO造成⼤的压⼒，通常都要避免，⽽避免的⽅式通常是使⽤索引Index。

三：使⽤索引的优势与代价。

优势：1）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. 2）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, 在扫描⼩表时,使⽤索引同样能提⾼效率.代价：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.。

⽽且表越⼤，影响越严重。

使⽤索引需要注意的地⽅：1、避免在索引列上使⽤NOT ，　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描.2、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描．举例:代码如下:低效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;⾼效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;3、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性能上将⽆法使⽤该索引．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.代码如下: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;4、注意通配符%的影响使⽤通配符的情况下Oracle可能会停⽤该索引。

Oracle数据库参数优化
参数优化对于Oracle数据库来说非常重要，因为它可以有效提高数据库的性能，并提供良好的可用性。

参数优化可令数据库更加稳定和高效地运行。

但是，在参数优化方面，很多初学者犯了不少错误，有些甚至会影响数据库的性能，甚至可能导致数据库出现问题。

因此，在优化参数方面，必须慎重、细心、谨慎。

首先，在参数优化之前，必须对当前参数进行全面的测试，找出需要优化的参数。

一般来说，优化可以采用两种方法，一种是优化全局参数，另一种是优化实例参数。

如果参数设置过高或者过低，可能会影响数据库的性能，因此，在参数优化时，必须按照Oracle数据库提供的最佳实践去设置参数。

最后，应该强调的是，在参数优化时，不要增加参数或者设置参数太高，并且要确保参数优化后，数据库在重要的方面有所改善，比如。

千里之行，始于足下。

oracle优化方法总结Oracle优化是提高数据库性能和响应能力的重要步骤。

本文总结了一些常见的Oracle优化方法。

1. 使用索引：索引是提高查询性能的主要方法。

通过在表中创建适当的索引，可以加快查询速度，并减少数据访问的开销。

但是要注意不要过度使用索引，因为过多的索引会增加写操作的开销。

2. 优化查询语句：查询语句的效率直接影响数据库的性能。

可以通过合理地编写查询语句来提高性能。

例如，使用JOIN来替代子查询，尽量避免使用通配符查询，使用LIMIT来限制结果集的大小等。

3. 优化表结构：表的设计和结构对数据库的性能也有很大的影响。

合理的表设计可以减少数据冗余和不必要的数据存储，提高查询速度。

例如，适当地使用主键、外键和约束，避免过多的数据类型和字段等。

4. 优化数据库参数设置：Oracle有很多参数可以用来调整数据库的性能。

根据具体的应用场景和需求，可以根据情况调整参数的值。

例如，调整SGA和PGA的大小，设置合适的缓冲区大小，调整日志写入方式等。

5. 使用分区表：当表的数据量很大时，可以考虑将表分成多个分区。

分区表可以加速查询和维护操作，提高数据库的性能。

可以按照时间、地域、业务等来进行分区。

6. 优化存储管理：Oracle提供了多种存储管理选项，如表空间和数据文件管理。

合理地分配存储空间和管理数据文件可以提高数据库的性能。

例如，定期清理无用的数据文件，使用自动扩展表空间等。

第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。

7. 数据压缩：对于大量重复数据或者冷数据，可以考虑使用Oracle的数据压缩功能。

数据压缩可以减少磁盘空间的使用，提高IO性能。

8. 使用并行处理：对于大型计算或者批处理任务，可以考虑使用Oracle的并行处理功能。

并行处理可以将任务分成多个子任务，并行执行，提高处理能力和效率。

9. 数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据库分成多个独立的分区。

数据库分区可以提高数据的并行处理能力，减少锁竞争和冲突，提高数据库的性能。

Oracle数据库内存优化操作说明Oracle数据库内存优化是提高数据库性能的重要手段之一。

通过设置合理的内存参数，可以有效地削减IO操作，提高数据访问速度。

本文将介绍一些常见的Oracle数据库内存优化操作。

一、调整PGA参数PGA（Program Global Area）是每个数据库会话独有的内存区域，用于存储排序、哈希操作等临时数据。

调整PGA参数可以提高排序和连接操作的性能。

1. 设置PGA_AGGREGATE_TARGET参数该参数把握PGA内存的总量，一般建议设置为SGA的1/3到1/2。

可以通过以下命令设置：ALTER SYSTEM SET PGA_AGGREGATE_TARGET=XXXM;2. 调整SORT_AREA_SIZE参数该参数把握每个排序操作使用的PGA内存大小，一般建议设置为100MB到200MB。

可以通过以下命令设置：ALTER SESSION SET SORT_AREA_SIZE = XXXM;3. 调整HASH_AREA_SIZE参数第1页/共4页该参数把握每个哈希操作使用的PGA内存大小，一般建议设置为SORT_AREA_SIZE的1/2到1倍。

可以通过以下命令设置：ALTER SESSION SET HASH_AREA_SIZE = XXXM;二、调整SGA参数SGA（System Global Area）是Oracle数据库的全局共享内存区域，用于存储缓存数据、SQL执行方案等。

调整SGA参数可以提高数据访问的速度。

1. 调整SHARED_POOL_SIZE参数该参数把握缓存SQL语句的内存大小，一般建议设置为SGA的1/4到1/3。

可以通过以下命令设置：ALTER SYSTEM SET SHARED_POOL_SIZE=XXXM;2. 调整DB_CACHE_SIZE参数该参数把握数据库缓冲区的内存大小，一般建议设置为SGA的1/2到2/3。

可以通过以下命令设置：ALTER SYSTEM SET DB_CACHE_SIZE=XXXM;3. 调整LOG_BUFFER参数该参数把握数据库日志缓冲区的内存大小，一般建议设置为10MB到100MB。

oracle 分页写法Oracle数据库是一种关系型数据库管理系统，它支持SQL查询语言并提供了用于创建、管理和操作数据库的工具和技术。

在实际应用中，分页是一项非常常见的需求，它允许我们将查询结果分为多个页面显示，提升用户体验和查询效率。

本文将介绍Oracle数据库中的分页写法，并详细解释如何在查询中使用分页功能。

在Oracle数据库中，我们可以使用ROWNUM或ROW_NUMBER函数来实现分页。

这两种方法在概念上有所不同，下面将分别介绍。

1.使用ROWNUM进行分页ROWNUM是Oracle数据库中的一个伪列，它按照查询结果的顺序分配一个唯一的行数。

在使用ROWNUM进行分页时，我们需要在查询语句中添加额外的条件和子查询。

语法：SELECT *FROM (SELECT column(s), ROWNUM AS row_numFROM table_nameWHERE conditionsORDER BY column(s))WHERE row_num >= start_row AND row_num <= end_row;说明：- column(s):需要查询的列名或表达式- table_name:需要查询的表名- conditions:查询条件- row_num:为ROWNUM指定一个别名，用于在外部查询中进行筛选- start_row:分页的起始行数- end_row:分页的结束行数步骤：1.编写内部查询，该查询会为每一行分配一个唯一的ROWNUM。

2.编写外部查询，使用ROWNUM作为条件进行分页。

示例：SELECT *FROM (SELECT employee_id, first_name, last_name, ROWNUM AS row_numFROM employeesWHERE department_id = 50ORDER BY employee_id)WHERE row_num >= 1 AND row_num <= 10;说明：在示例中，我们从employees表中查询department_id为50的员工信息，并按照employee_id进行排序。

存储过程优化优化存储过程有很多种⽅法，下⾯介绍最常⽤的7种。

1.使⽤SET NOCOUNT ON选项我们使⽤SELECT语句时，除了返回对应的结果集外，还会返回相应的影响⾏数。

使⽤SET NOCOUNT ON后，除了数据集就不会返回额外的信息了，减⼩⽹络流量。

2.使⽤确定的Schema在使⽤表，存储过程，函数等等时，最好加上确定的Schema。

这样可以使SQL Server直接找到对应⽬标，避免去计划缓存中搜索。

⽽且搜索会导致编译锁定，最终影响性能。

⽐如select * from dbo.TestTable⽐select * from TestTable要好。

from TestTable会在当前Schema下搜索，如果没有，再去dbo下⾯搜索，影响性能。

⽽且如果你的表是csdn.TestTable的话，那么select * from TestTable会直接报找不到表的错误。

所以写上具体的Schema也是⼀个好习惯。

3.⾃定义存储过程不要以sp_开头因为以sp_开头的存储过程默认为系统存储过程，所以⾸先会去master库中找，然后在当前数据库找。

建议使⽤USP_或者其他标识开头。

4.使⽤sp_executesql替代exec原因在Inside Microsoft SQL Server 2005 T-SQL Programming书中的第四章Dynamic SQL⾥⾯有具体描述。

这⾥只是简单说明⼀下：sp_executesql可以使⽤参数化，从⽽可以重⽤执⾏计划。

exec就是纯拼SQL语句。

5.少使⽤游标可以参考Inside Microsoft SQL Server 2005 T-SQL Programming书中的第三章Cursors⾥⾯有具体描述。

总体来说，SQL是个集合语⾔，对于集合运算具有较⾼的性能，⽽Cursors是过程运算。

⽐如对⼀个100万⾏的数据进⾏查询，游标需要读表100万次，⽽不使⽤游标只需要少量⼏次读取。

千里之行，始于足下。

Oracle数据库参数优化Oracle数据库参数优化是指通过调整数据库的配置参数，提高数据库的性能和稳定性。

下面是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧：1. SGA参数优化：- 调整sga_target参数以控制SGA的大小。

SGA包括数据库缓冲区、共享池、重做日志缓冲区等，适当调整SGA的大小可以减少IO操作，提高数据库性能。

- 调整db_cache_size参数以增大数据库缓冲区的大小，提高数据块的访问速度。

- 调整shared_pool_size参数以增大共享池的大小，提高SQL语句的解析和执行效率。

2. PGA参数优化：- 调整pga_aggregate_target参数以控制PGA的大小。

PGA是用于处理SQL查询和排序的内存区域，适当调整PGA的大小可以减少磁盘IO操作，提高查询和排序的性能。

3. Redo日志参数优化：- 调整log_buffer参数以增大重做日志缓冲区的大小，减少频繁的重做日志刷新操作，提高数据库的写入性能。

- 调整log_checkpoint_timeout参数以控制重做日志刷新的频率，避免过于频繁的刷新。

4. 并行处理参数优化：- 调整parallel_max_servers参数以增大并行处理的资源限制，提高并行查询和并行DML操作的性能。

第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。

- 调整parallel_min_servers参数以设置最小的并行处理资源数，避免并行操作的启动延迟。

5. SQL优化：- 使用合适的索引和优化的SQL语句，优化查询的执行计划。

- 使用绑定变量而不是直接将参数传递到SQL语句中，避免SQL重解析，提高性能。

6. 服务器参数优化：- 调整processes参数以增加数据库的并发连接数。

- 调整sessions参数以控制数据库的最大会话数。

- 调整open_cursors参数以增大打开游标的数量，避免游标溢出。

以上是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧，但具体的优化策略需要根据实际情况进行调整，可以参考Oracle官方文档和专业的DBA建议。

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=03.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10union allselect id from t where num=205.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 36.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '%abc%'若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。

因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。

然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。

如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num <mailto:num=@num>可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num <mailto:num=@num>8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

34种Oracle性能优化的方法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，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他表所引用的表.2、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.3、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4、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；5、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2006、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)例子：DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);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. (译者按: 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:a. 回滚段上用于恢复数据的信息.b. 被程序语句获得的锁c. redo log buffer 中的空间d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费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。

常见Oracle数据库优化策略与方法
Oracle数据库优化是提高数据库性能的关键步骤，可以采取多种策略。

以下是一些常见的Oracle数据库优化策略：
1.硬件优化：这是最基本的优化方式。

通过升级硬件，比如增加RAM、使用
更快的磁盘、使用更强大的CPU等，可以极大地提升Oracle数据库的性能。

2.网络优化：通过优化网络连接，减少网络延迟，可以提高远程查询的效率。

3.查询优化：对SQL查询进行优化，使其更快地执行。

这包括使用更有效的
查询计划，减少全表扫描，以及使用索引等。

4.表分区：对大表进行分区可以提高查询效率。

分区可以将一个大表分成多
个小表，每个小表可以单独存储和查询。

5.数据库参数优化：调整Oracle数据库的参数设置，使其适应工作负载，可
以提高性能。

例如，调整内存分配，可以提升缓存性能。

6.数据库设计优化：例如，规范化可以减少数据冗余，而反规范化则可以提
升查询性能。

7.索引优化：创建和维护索引是提高查询性能的重要手段。

但过多的索引可
能会降低写操作的性能，因此需要权衡。

8.并行处理：对于大型查询和批量操作，可以使用并行处理来提高性能。

9.日志文件优化：适当调整日志文件的配置，可以提高恢复速度和性能。

10.监控和调优：使用Oracle提供的工具和技术监控数据库性能，定期进行性
能检查和调优。

请注意，这些策略并非一成不变，需要根据实际情况进行调整。

在进行优化时，务必先备份数据和配置，以防万一。

存储过程优化思路存储过程优化思路随着现代企业应用程序的复杂性不断提高，企业数据的规模和访问需求也正以令人惊异的速度增长。

存储过程是在关系数据库中存储程序逻辑并作为一个单元执行的主要技术之一。

存储过程优化是企业管理和维护非常重要的组成部分。

本文将讨论存储过程的优化思路。

一、减少查询次数存储过程中的查询次数不仅会增加服务器性能的负担，而且也会大量占用网络资源。

其中一种可信的方法是优化查询语句，将复杂的查询语句拆分成简单明了的子查询或者简单的关联查询。

二、合理利用数据库缓存缓存可以帮助我们提高性能消耗，因为它可以避免频繁地查询和读写磁盘。

MySQL和Oracle等数据库是通过缓存查询和内存分配来提高性能的。

在存储过程中，我们应该合理利用数据库缓存，避免数据过多地写入和查询，这样可以有效地提高数据库查询性能。

三、控制存储过程的执行时间存储过程执行的时间会影响整个系统的响应时间。

因此，控制存储过程的执行时间至关重要。

优化存储过程的时间，可以从以下几个方面入手：1.减少代码执行的时间，避免过度的循环嵌套和子查询，对于复杂的循环嵌套操作可以先将其转换成单个操作后再进行处理。

2.避免频繁使用游标，改用集合的方式来处理数据，可以有效地提高性能。

3.避免过度使用存储过程，不应该在单个存储过程中处理过多的业务逻辑。

四、使用正确的数据类型和索引在存储过程中使用正确的数据类型和正确的索引可以有效地提高查询性能。

如果使用错误的数据类型和索引，可能会导致存储过程的缓慢和执行时间过长。

五、保持存储过程的灵活性随着时间的推移，存储过程的需求可能会发生变化，为了让存储过程持续灵活，我们需要在设计中合理利用参数、输出、变量等。

合理利用参数可以使存储过程支持不同的数据类型和结构，保持灵活性。

总而言之，存储过程优化是一个需要全面考虑的问题，需要设计合理的查询方式、缓存、存储过程执行时间、使用正确的数据类型和索引、并保持灵活性。

通过这些优化技巧，我们可以有效地提高存储过程的性能，并优化企业管理。

在oracle数据库管理中，优化是最重要的一项，也是最基础的一项。

oracle优化是为了改善数据库访问性能，使其更加高效。

要进行优化，就需要正确的方法和原则，下面介绍oracle优化的一些原则和方法。

一、优化原则1．应限制数据库大小，减少数据库扩充带来的影响，进而节省存储空间；2．应注重数据库索引结构优化，引起合理分类，改善搜索效率；3．应使用合理的逻辑结构，使得访问表时，扫描表行越少越高；4．应尽量避免使用全表扫描，从而提高数据处理速度；5．应尽量避免在数据库中使用触发器或存储过程，以免增加不必要的开销；6．应注重事务处理，尽量避免使用长事务；7．应尽量减少事务完成时间，避免不必要的资源锁定；8．应使用合理的架构逻辑结构，避免将多个大表同时加载到内存中；9．应限制数据库连接数，减少用户的等待时间和系统的负荷；10．应尽可能用正确的方式和有效的技术来优化系统。

二、优化方法1．创建索引：创建正确的索引对于提高oracle数据库的性能非常重要。

创建索引时，要考虑建立索引应包括的列和索引的类型；2．优化SQL语句：通过修改或优化SQL语句，可以使oracle数据库更加高效；3．改善数据库可用性：通过合理的备份与恢复措施，以及采用定期维护慢查询SQL和检查数据的一致性等技术，可以改善数据库的可用性；4．监控调优：可以通过oracle数据库定期监控功能，监控各种资源消耗情况，并深入分析SQL表达式，进行针对性的优化；5．定期重建表和索引：定期重建表和索引，能够使oracle数据库性能得到改善；6．合理分区：oracle数据库中用到分区表来改进query语句执行速度，减少用户的时间等待；以上是oracle优化的原则和方法，以改善oracle数据库的性能，。

oracle的分页语句Oracle 是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），提供了用于处理和管理数据的一组 SQL 语句。

其中，分页语句是处理大量数据时必不可少的技能之一。

通常情况下，当我们需要从数据库中获取数据时，由于数据量可能非常大，我们不能一次性将所有数据都加载到内存中。

这时候，我们可以使用分页语句，每次只取一定数量的数据，来优化数据加载和查询的效率。

Oracle 提供了两种进行分页的方法，下面将分别进行介绍。

方法一：使用 ROW_NUMBER() 函数ROW_NUMBER() 函数是用于返回一个数字，表示某行在查询结果集中的位置。

通过该函数，我们可以非常灵活地进行数据分页。

语法格式如下：SELECT columns, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column ASC/DESC) AS row_numFROM table_nameWHERE conditionsORDER BY column ASC/DESC;其中，columns 代表要选择的列，table_name 代表要查询的表，conditions 代表查询条件。

要实现分页，我们需要指定排序方式，并根据 row_num 的位置进行分页。

例如，我们想要每页显示 5 条数据，查询第 2 页的数据，可以使用以下语句：SELECT *FROM (SELECT columns, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column ASC) AS row_numFROM table_nameWHERE conditions)WHERE row_num BETWEEN 6 AND 10;其中，第一个 select 子查询中使用 ROW_NUMBER() 函数计算每行位置，第二个 select 子查询中通过 BETWEEN 子句，指定要取的行数范围。

方法二：使用 ROWNUM 函数ROWNUM 是 Oracle 中一个伪列，用于表示某行的位置，从 1 开始递增。

论Oracle数据库的性能优化问题Oracle数据库是一款流行的企业级数据库软件，但其性能优化问题也是不可避免的。

在实际应用中，如果Oracle数据库出现性能问题，将有严重的影响和损失。

因此，本文将讨论如何优化Oracle数据库的性能问题。

首先，针对Oracle数据库的性能瓶颈，可以通过调整数据库参数来提高性能。

Oracle数据库有很多参数可以配置，例如，缓存区大小、连接数、内存分配等。

通过针对不同的应用场景调整不同的参数配置，可以最大化地利用数据库的性能。

其次，针对SQL的性能问题，可以通过改进SQL语句来提高性能。

SQL优化是一项复杂的工作，但可以通过分析SQL执行计划来发现性能瓶颈，例如，缺乏索引、大表连接、高开销的子查询等。

并可以通过添加索引、优化查询语句等方式来提高数据库的性能。

除此之外，还可以通过加强硬件设备等方面来提升数据库性能。

例如，扩展数据库服务器的内存和硬盘容量，可以提高数据库的读写速度。

而使用高速网络设备如IB网络和10/100G以太网设备等，也可提高数据库的数据传输速度。

此外，Oracle数据库的性能优化也需要管理进程的支持与配合。

例如，数据库管理员需要监控数据库服务器硬件和软件性能，例如Oracle数据库的内部锁、等待事件、I/O活动等等。

在监控到性能问题后，需要在业务空档期进行优化，如调整SQL语句、更改数据库参数等。

总之，提高Oracle数据库的性能需要全面考虑软硬件配置、SQL语句等多个方面的因素。

通过合理的参数配置、SQL优化和硬件支持等方式，可以优化数据库的性能，提高应用的稳定性和响应速度。

Oracle的分页查询语句优化Oracle的分页查询语句基本上可以按照本⽂给出的格式来进⾏套⽤。

（⼀）分页查询格式：SELECT * FROM(SELECT A.*, ROWNUM RNFROM (SELECT * FROM TABLE_NAME) AWHERE ROWNUM <= 40)WHERE RN >= 21其中最内层的查询SELECT * FROM TABLE_NAME表⽰不进⾏翻页的原始查询语句。

ROWNUM <= 40和RN >= 21控制分页查询的每页的范围。

上⾯给出的这个分页查询语句，在⼤多数情况拥有较⾼的效率。

分页的⽬的就是控制输出结果集⼤⼩，将结果尽快的返回。

在上⾯的分页查询语句中，这种考虑主要体现在WHERE ROWNUM <= 40这句上。

选择第21到40条记录存在两种⽅法，⼀种是上⾯例⼦中展⽰的在查询的第⼆层通过ROWNUM <= 40来控制最⼤值，在查询的最外层控制最⼩值。

⽽另⼀种⽅式是去掉查询第⼆层的WHERE ROWNUM <= 40语句，在查询的最外层控制分页的最⼩值和最⼤值。

这时，查询语句如下：SELECT * FROM(SELECT A.*, ROWNUM RNFROM (SELECT * FROM TABLE_NAME) A)WHERE RN BETWEEN 21 AND 40对⽐这两种写法，绝⼤多数的情况下，第⼀个查询的效率⽐第⼆个⾼得多。

这是由于CBO优化模式下，Oracle可以将外层的查询条件推到内层查询中，以提⾼内层查询的执⾏效率。

对于第⼀个查询语句，第⼆层的查询条件WHERE ROWNUM <= 40就可以被Oracle推⼊到内层查询中，这样Oracle查询的结果⼀旦超过了ROWNUM限制条件，就终⽌查询将结果返回了。

⽽第⼆个查询语句，由于查询条件BETWEEN 21 AND 40是存在于查询的第三层，⽽Oracle⽆法将第三层的查询条件推到最内层（即使推到最内层也没有意义，因为最内层查询不知道RN代表什么）。

Mysql数据库千万级数据查询优化⽅案.....⼀，Mysql数据库中⼀个表⾥有⼀千多万条数据，怎么快速的查出第900万条后的100条数据？怎么查，谁能告诉我答案？有没有⼈想着，不就⼀条语句搞定嘛select * from table limit 9000000,100;那我们试试，去执⾏下这个SQL看看吧看见了吗，查了100条数据⽤了7.063s。

这能算的上是快速查询吗，估计没⼈能接受了这种速度吧！基于这个问题，我今天就要说说⼤数据时的快速查询了。

⾸先，我演⽰下⼤数据分页查询，我的test表⾥有1000多万条数据，然后使⽤limit进⾏分页测试：select * from test limit 0,100;耗时：0.005sselect * from test limit 1000,100;耗时：0.006sselect * from test limit 10000,100;耗时：0.013sselect * from test limit 100000,100;耗时：0.104sselect * from test limit 500000,100;耗时：0.395sselect * from test limit 1000000,100;耗时：0.823sselect * from test limit 5000000,100;耗时：3.909sselect * from test limit 10000000,100;耗时：10.761s我们发现⼀个现象，分页查询越靠后查询越慢。

这也让我们得出⼀个结论：1，limit语句的查询时间与起始记录的位置成正⽐。

2，mysql的limit语句是很⽅便，但是对记录很多的表并不适合直接使⽤。

对⼤数据量limit分页性能优化说到查询优化，我们⾸先想到的肯定是使⽤索引。

利⽤了索引查询的语句中如果条件只包含了那个索引列，那在这种情况下查询速度就很快了。

因为利⽤索引查找有相应的优化算法，且数据就在查询索引上⾯，不⽤再去找相关的数据地址了，这样节省了很多时间。

Real-World Performance Training Parallel ExecutionReal-World Performance TeamParallel ExecutionSerial and Parallel Execution•Serial Execution–SQL is executed by one process–The correct solution when:•the query references a small data set•high concurrency•efficiency is important•Parallel Execution–SQL is executed by many processes working together–The correct solution when:•the query references a large data set•low concurrency•elapsed time is important•Used to reduce the execution time of queries–Multiple processes work together to use more resources on the system, such as CPU and IOParallel ExecutionBasicsQuery Coordinator (QC)The “top level” process for the parallel queryParallel Execution Server (PX)An (OS) process that operates on part of a parallel query Parallel server group The group of parallel server processes that operate on arow sourceDegree of Parallelism (DoP)The number of parallel execution servers used in eachparallel server group during parallel executionParallel ExecutionWays to set the DoP•Table Setting–Can specify a value or set to parallel default•Hint–Useful for testing but usually not appropriate for production •Alter session–Useful for testing but usually not appropriate for production •Auto DoP–The optimizer determines the DoPParallel ExecutionConfiguration Parameters•parallel_min_servers–Specifies the minimum number of px processes started for the instance•parallel_max_servers–Specifies the maximum number of px processes started for the instance •parallel_threads_per_cpu–Specifies the number of px processes per CPU—OS threads are already accounted for in CPU_COUNT, so set to 1•Parallel_degree_policy–Determines how the DoP is calculatedParallel ExecutionPARALLEL_DEGREE_POLICY Parameter•The PARALLEL_DEGREE_POLICY parameter controls how the DoP is chosen –MANUAL•The default•Uses manual DoP rules–AUTO, which enables•Auto DoP•In Memory Parallel Execution•Parallel Statement Queuing–ADAPTIVE•The same as AUTO but also enables performance feedback to determine the DoP•New in 12c–LIMITED•Just enables Auto DoP–Only used when the table parallel decoration is set to DEFAULTParallel ExecutionManual DoP•The DoP is calculated based on table or system settings–Uses the parallel decoration on the table–If the table parallel decoration is set to “default” it uses the formulaCPU_COUNT * PARALLEL_THREADS_PER_CPU * # of instances •Manual DoP–Facilitates using a consistent DoP across users, schemas, queries and tables if tables have the same settings–Also allows for inconsistent DoPs if tables and/or instances have different settingsParallel ExecutionAuto DoP•First determines if the SQL statement will run serial or parallel–Uses the PARALLEL_MIN_TIME_THRESHOLD parameter–Defaults to 10 seconds–Defaults to 1 second for DBIM–Needed for DBIM on RAC•Automatically calculates the most “efficient” DoP for a SQL statement –Does not take system workload into account–The DoP calculation is based primarily on expected IO prior to 12c •Ignores the table parallel decorationResource Management with Parallel ExecutionParallel ExecutionWays to limit the DoP•Resource Manager–The Max DoP setting limits the DoP for a consumer group •PARALLEL_DEGREE_LIMIT–This parameter limits the DoP when using Auto DoPParallel ExecutionWays to control system resources with parallel execution•parallel_adaptive_multi_user–Reduces DoP based on system load–Usually reduces DoP too much—recommend setting to FALSE•Parallel statement queuing–Creates a FIFO queue for parallel statements–Make SQL statements wait for px resources to become available before execution starts instead of allowing SQL statements to run with insufficient px resources–When all of the parallel server processes in the pool are in use, statements queueParallel ExecutionThe Basics•Parallel execution is used to reduce the execution time of queries–Multiple processes work together to use more resources on the system, such as CPU and IO•A simple configuration should be used to determine the DoP–Coordinate parallel parameters–Avoid using hints and alter session•A resource management policy is needed when using parallel execution–To keep the system under control–To ensure SQL statements are able to execute in parallelPX Workload with No Resource Management•Available PX processes defined bythe following parameters which aredefined per instance–parallel_min_servers=32–parallel_max_servers=64•By default, PX servers will beallocated for parallel SQL and if allPX servers are busy subsequent SQLexecutions will be downgradedPX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPPX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168D Running1284PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168D Running1284E Running3201PX Workload with Resource Management•parallel_min_servers andparallel_max_servers stilldefine the number of px serversavailable for execution•parallel_servers_targetdefines the pool of px serversavailable for SQL statements in thequeuePX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA8PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168D Queued12PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Running122412C Running8168D Queued12PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Running122412C Running8168D Running122412PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Running122412C Running8168D Running122412E Queued32PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Finished122412C Finished8168D Finished122412E Queued32PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Finished122412C Finished8168D Finished122412E Running326432Parallel ExecutionParallel Statement Queuing•Parallel Statement Queuing–Can be enabled separately by setting _parallel_statement_queuing=true –Can be used with Resource Manager to create multiple queues for different consumer groups–Set PARALLEL_SERVERS_TARGET based on CPU resources on the systemParallel ExecutionRecommendations•Implement a simple setup to understand what is happening in the system •Base your plan/strategy on the amount of system resources you want to make available for parallel execution•Use resource manager to specify the max DoP for consumer groups •Set tables to the highest DoP that can be used in the resource manager plan。