ORACLE执行计划和SQL调优

查看ORACLE执⾏计划的⼏种常⽤⽅法SQL的执⾏计划实际代表了⽬标SQL在Oracle数据库内部的具体执⾏步骤，作为调优，只有知道了优化器选择的执⾏计划是否为当前情形下最优的执⾏计划，才能够知道下⼀步往什么⽅向。

执⾏计划的定义：执⾏⽬标SQL的所有步骤的组合。

我们⾸先列出查看执⾏计划的⼀些常⽤⽅法：1. explain plan命令PL/SQL Developer中通过快捷键F5就可以查看⽬标SQL的执⾏计划了。

但其实按下F5后，实际后台调⽤的就是explain plan命令，相当于封装了该命令。

explain plan使⽤⽅法：(1) 执⾏explain plan for + SQL(2) 执⾏select * from table(dbms_xplan.display);实验表准备：SQL> desc test1;Name Null Type----------------------------------------- -------- ----------------------------T1ID NOT NULL NUMBER(38)T1V VARCHAR2(10)SQL> desc test2;Name Null Type----------------------------------------- -------- ----------------------------T2ID NOT NULL NUMBER(38)T2V VARCHAR2(10)实验：SQL> set linesize 100SQL> explain plan for select t1id, t1v, t2id, t2v from test1, test2 where test1.t1id = test2.t2id;Explained.第⼀步使⽤explain plan对⽬标SQL进⾏了explain，第⼆步使⽤select * from table(dbms_xplan.display)语句展⽰出该SQL的执⾏计划。

oracle 之使⽤OracleDeveloper 对SQL 进⾏简单调优（⼆）使⽤Oracle Developer 对SQL 进⾏简单进⾏简单调优调优Oracle Developer 是Oracle 提供的免费数据库连接⼯具，⾏内数据中⼼⽣产操作间默认使⽤该⼯具执⾏SQL ，如遇到现场需要对⽣产SQL 进⾏优化查询的需要熟悉Oracle Developer 的基本使⽤，本⽂结合Oracle Developer ⼯具展⽰如何查看SQL ，如果进⾏基本优化。

⼀、 Oracle Developer 和 Oracle 命令1. Oracle DeveloperSQL 解释Oracle Developer ⼯具⾥⾯的“解释”功能只针对当前的sql 进⾏了⼀个预估的资源消耗以及执⾏路径，参考数据是系统⾥存在的表统计信息。

结果显⽰与实际执⾏可能存在差异，且表的详细信息，在其它功能下显⽰更为详细。

SQL 优化指导Oracle Developer ⼯具⾥⾯的sql 优化指导功能，对要优化分析的sql 进⾏了真实的执⾏，该功能展⽰的结果，包含了部分解释功能的结果，也就是根据表⾥⾯的统计信息预估的执⾏计划；它⼀般还包含优化建议；另外还展⽰了该sql 的实际执⾏计划和并⾏执⾏时的sql 性能结果。

SQL 跟踪Oracle Developer ⼯具⾥⾯的sql 跟踪功能，对要优化分析的sql 进⾏了实际的执⾏，详细的展⽰了执⾏过程中对 索引 CPU 缓存IO 和块的改变情况，也列出了执⾏过程中涉及的数据量和资源消耗；此功能包含了sql 解释中的表统计信息。

2. Oracle 命令autotraceOracle 命令 autotrace 是分析sql 的真实执⾏计划，查看sql 执⾏效率的⼀个⽐较简单⼜⽅便的⼯具。

它实际上是对sql 实际执⾏过程信息的⼀个收集和信息统计。

set autotrace on 开启autotrace ，后⾯执⾏sql 语句会⾃动显⽰sql 执⾏结果和跟踪信息。

oracle性能优化面试题一、概述Oracle性能优化是数据库管理中的重要环节，通过合理的调整和优化，可以提升数据库的运行效率和响应速度，提高系统的稳定性和可用性。

在面试中，常常会涉及到Oracle性能优化相关的问题，下面是一些常见的Oracle性能优化面试题。

二、索引优化1. 请说明什么是索引？索引是一种特殊的数据库对象，它能够加快数据库的查询速度。

索引由一个或多个列组成，它们的值会按照一定的顺序进行排序，并建立索引数据结构以支持快速查找。

2. 如何确定何时创建索引？创建索引需要权衡查询的速度和更新的效率。

一般来说，当查询的频率远远大于更新的频率时，可以考虑创建索引。

同时也需要考虑查询的字段是否经常被使用，以及查询的覆盖度等因素。

3. 请说明常见的索引类型？常见的索引类型包括唯一索引、非唯一索引、主键索引、聚簇索引和非聚簇索引等。

4. 如何选择合适的索引？选择合适的索引需要考虑查询的频率、更新的频率、查询的覆盖度等因素。

同时还需要考虑索引的大小以及对于查询的影响。

三、SQL优化1. 请说明常见的SQL调优手段？常见的SQL调优手段包括使用合适的索引、优化SQL语句的写法、使用合适的连接方式、减少数据库的访问次数等。

2. 如何使用执行计划进行SQL优化？执行计划是Oracle数据库为了优化查询语句而生成的查询执行计划，其中包含了查询的操作步骤、连接方式、访问路径等信息。

可以通过查看执行计划来判断查询是否需要进行优化，并通过优化查询的方式来提升性能。

3. 如何优化大表查询？优化大表查询可以通过分页查询、增加条件过滤、创建合适的索引等方式来进行。

同时也可以考虑对大表进行分区或者分表的方式来提高查询效率。

四、资源优化1. 如何优化内存资源？优化内存资源可以通过调整SGA和PGA的大小来实现。

SGA包括共享池、数据库缓存和重做日志缓冲等，可以通过调整参数来合理分配内存。

PGA是为每个会话分配的私有内存区域，可以通过调整PGA_AGGREGATE_TARGET参数来优化。

oracle执行计划怎么看Oracle执行计划怎么看。

Oracle数据库系统是当今世界上应用最广泛的关系型数据库管理系统之一，它的执行计划对于数据库性能的优化和调优起着至关重要的作用。

执行计划是Oracle数据库在执行SQL语句时生成的一种执行策略，它告诉我们数据库是如何执行SQL语句的，通过分析执行计划，我们可以了解SQL语句的执行效率，找到优化的空间，提高数据库的性能。

本文将介绍如何查看Oracle执行计划，以及如何解读执行计划，帮助大家更好地理解和优化SQL语句的执行效率。

一、查看执行计划的方法。

1. 使用EXPLAIN PLAN语句。

在Oracle中，我们可以使用EXPLAIN PLAN语句来获取SQL语句的执行计划。

具体的语法如下：EXPLAIN PLAN FOR。

SQL语句;然后可以使用如下语句来查看执行计划：SELECT FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);2. 使用AUTOTRACE。

在SQLPlus或者SQL Developer中，我们可以使用AUTOTRACE功能来查看SQL语句的执行计划。

在SQLPlus中，可以使用如下语句开启AUTOTRACE功能：SET AUTOTRACE ON;然后执行需要查看执行计划的SQL语句即可。

3. 使用SQL Developer。

对于Oracle数据库开发人员来说，SQL Developer是一个非常常用的工具，它提供了直观的图形界面来查看SQL语句的执行计划。

在SQL Developer中，执行SQL语句后，可以通过右键菜单选择“Explain Plan”来查看执行计划。

二、执行计划的解读。

1. 表的访问方式。

在执行计划中，我们可以看到表的访问方式，包括全表扫描、索引扫描、唯一索引扫描等。

全表扫描意味着数据库将会扫描整张表，而索引扫描则表示数据库将会利用索引来快速定位数据，不同的访问方式对于SQL语句的性能影响很大。

oracle sql优化常用的15种方法1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段。

在设计表结构时，根据查询需求和数据特点合理地添加索引。

可以通过创建单列索引、复合索引或者位图索引等方式来优化SQL查询。

2. 确保SQL语句逻辑正确SQL语句的逻辑错误可能会导致低效查询。

因此，在编写SQL语句前，需要仔细分析查询条件，确保逻辑正确性。

3. 使用连接替代子查询在一些场景下，使用连接（JOIN）操作可以替代子查询，从而减少查询的复杂度。

连接操作能够将多个数据集合合并为一个结果集，避免多次查询和表的扫描操作。

4. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%value%'）在一些情况下可能导致全表扫描，性能低下。

尽量使用前缀匹配（LIKE 'value%'）或者使用全文索引进行模糊查询。

5. 注意选择合适的数据类型选择合适的数据类型有助于提高SQL查询的效率。

对于整型数据，尽量使用小范围的数据类型，如TINYINT、SMALLINT等。

对于字符串数据，使用CHAR字段而不是VARCHAR，可以避免存储长度不一致带来的性能问题。

6. 优化查询计划查询计划是数据库在执行SQL查询时生成的执行计划。

通过使用EXPLAIN PLAN命令或者查询计划工具，可以分析查询计划，找出性能瓶颈所在，并对其进行优化。

7. 减少磁盘IO磁盘IO是影响查询性能的重要因素之一。

可以通过增加内存缓存区（如SGA）、使用高速磁盘（如SSD）、使用合适的文件系统（如ASM）等方式来减少磁盘IO。

8. 分区表对于大数据量的表，可以考虑使用分区表进行查询优化。

分区表可以将数据按照某个规则分散到不同的存储区域，从而减少查询范围和加速查询。

9. 批量操作尽量使用批量操作而不是逐条操作，可以减少数据库的事务处理开销，提高SQL执行效率。

可以使用INSERT INTO SELECT、UPDATE、DELETE等批量操作语句来实现。

oracle执行计划Oracle执行计划。

Oracle执行计划是数据库系统中非常重要的一个概念，它指的是Oracle数据库在执行SQL语句时所选择的最优执行路径。

通过执行计划，我们可以了解到Oracle是如何执行SQL语句的，从而可以对SQL语句进行优化，提高数据库的性能。

在本文中，我们将深入探讨Oracle执行计划的相关内容，包括执行计划的基本概念、执行计划的生成方式、执行计划的解读和优化等方面。

首先，我们来了解一下执行计划的基本概念。

执行计划是Oracle数据库优化器根据SQL语句和数据库对象的统计信息，通过优化算法生成的一种执行路径。

这个执行路径包括了SQL语句的执行顺序、访问方法、连接方式等信息。

通过执行计划，我们可以知道数据库是如何执行SQL语句的，从而可以对SQL语句进行优化，提高数据库的性能。

接下来，我们将介绍执行计划是如何生成的。

在Oracle数据库中，执行计划是由优化器根据SQL语句和数据库对象的统计信息生成的。

优化器会根据SQL语句的复杂度、表的大小、索引的选择等因素，选择最优的执行路径。

在生成执行计划时，优化器会考虑多种执行路径，并选择成本最低的执行路径作为最终的执行计划。

然后，我们将讨论如何解读执行计划。

执行计划通常以树状结构的方式呈现，包括了SQL语句的执行顺序、访问方法、连接方式等信息。

我们可以通过执行计划了解到SQL语句的执行路径，从而可以对SQL语句进行优化。

例如，我们可以通过执行计划了解到是否使用了索引、是否进行了全表扫描等信息，从而可以对SQL语句进行优化，提高数据库的性能。

最后，我们将介绍如何优化执行计划。

通过执行计划，我们可以了解到SQL语句的执行路径，从而可以对SQL语句进行优化。

例如，我们可以通过执行计划了解到是否使用了索引、是否进行了全表扫描等信息，从而可以对SQL语句进行优化，提高数据库的性能。

在优化执行计划时，我们可以考虑对SQL语句进行重写、创建索引、收集统计信息等方式，从而提高数据库的性能。

oracle执行计划详解Oracle执行计划详解。

在Oracle数据库中，执行计划是指数据库系统为了执行SQL语句而选择的最佳执行路径。

通过分析执行计划，我们可以了解数据库是如何执行SQL语句的，以及如何优化查询性能。

本文将详细介绍Oracle执行计划的相关内容，希望能对大家有所帮助。

执行计划是由Oracle优化器生成的，它会根据表的统计信息、索引信息和系统参数等因素来选择最佳的执行路径。

执行计划通常以树状图的形式展现，其中包括了SQL语句的执行顺序、访问方法、访问顺序等信息。

在执行计划中，我们经常会遇到以下几种重要的概念：1. 访问方法，包括全表扫描、索引扫描、索引范围扫描、唯一索引扫描等。

不同的访问方法对于不同的查询条件和表结构会有不同的性能影响。

2. 访问顺序，包括顺序访问和随机访问。

顺序访问通常发生在全表扫描的情况下，而随机访问则通常发生在索引扫描的情况下。

顺序访问的性能往往优于随机访问。

3. 连接方法，包括嵌套循环连接、哈希连接和排序-合并连接。

不同的连接方法对于不同的连接条件和表大小会有不同的性能影响。

通过分析执行计划，我们可以了解SQL语句的执行状况，并且可以根据执行计划来进行SQL语句的优化。

比如，我们可以通过创建索引、重写SQL语句、调整统计信息等方式来改善执行计划，从而提升查询性能。

在实际的数据库应用中，执行计划往往是优化性能的关键。

一个高效的执行计划可以大大减少查询的响应时间，提升系统的整体性能。

因此，我们需要深入了解执行计划的生成原理和优化方法，以便能够更好地优化数据库应用。

总之，执行计划是数据库优化的重要工具，它可以帮助我们了解SQL语句的执行情况，并且可以指导我们进行优化工作。

通过深入研究执行计划，我们可以更好地掌握Oracle数据库的优化技巧，提升系统的性能和稳定性。

希望本文能够对大家对Oracle执行计划有所帮助，也希望大家能够在实际的数据库应用中灵活运用执行计划来优化系统性能。

[转]Oracle执⾏计划（ExplainPlan）说明原⽂地址:/blog/2158163如果要分析某条SQL的性能问题，通常我们要先看SQL的执⾏计划，看看SQL的每⼀步执⾏是否存在问题。

如果⼀条SQL平时执⾏的好好的，却有⼀天突然性能很差，如果排除了系统资源和阻塞的原因，那么基本可以断定是执⾏计划出了问题。

看懂执⾏计划也就成了SQL优化的先决条件。

这⾥的SQL优化指的是SQL性能问题的定位，定位后就可以解决问题。

⼀．查看执⾏计划的三种⽅法1.1 设置autotrace序号命令解释1SET AUTOTRACE OFF此为默认值，即关闭Autotrace2SET AUTOTRACE ON EXPLAIN只显⽰执⾏计划3SET AUTOTRACE ON STATISTICS只显⽰执⾏的统计信息4SET AUTOTRACE ON包含2,3两项内容5SET AUTOTRACE TRACEONLY 与ON相似，但不显⽰语句的执⾏结果SQL> set autotrace onSQL> select * from dave;ID NAME---------- ----------8 安庆1 dave2 bl1 bl2 dave3 dba4 sf-express5 dmm已选择8⾏。

执⾏计划----------------------------------------------------------Plan hash value: 3458767806--------------------------------------------------------------------------| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | --------------------------------------------------------------------------| 0 | SELECT STATEMENT | | 8 | 64 | 2 (0)| 00:00:01 || 1 | TABLE ACCESS FULL| DAVE | 8 | 64 | 2 (0)| 00:00:01 |--------------------------------------------------------------------------统计信息----------------------------------------------------------0 recursive calls0 db block gets4 consistent gets0 physical reads0 redo size609 bytes sent via SQL*Net to client416 bytes received via SQL*Net from client2 SQL*Net roundtrips to/from client0 sorts (memory)0 sorts (disk)8 rows processedSQL>1.2 使⽤SQLSQL>EXPLAIN PLAN FOR sql语句;SQL>SELECT plan_table_output FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE'));⽰例：SQL> EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM DAVE;已解释。

Oracle中优化SQL的原则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).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 amoun > 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 wheresubstring(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--------（11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&quot;OR策略&quot;，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 asdeclare @a intdeclare @b intdeclare @c intdeclare @d char(10)beginselect @a=count(*) from stuff where id_no='0'select @b=count(*) from stuff where id_no='1'endselect @c=@a+@bselect @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 sql 性能优化调整1. 选用适合的ORACLE优化器ORACLE的优化器共有3种:a. RULE (基于规则)b. COST (基于成本)c. CHOOSE (选择性)设置缺省的优化器,可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE 参数的各种声明,如RULE,COST,CHOOSE,ALL_ROWS,FIRST_ROWS . 你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖.为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer) , 你必须经常运行analyze 命令,以增加数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性.如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE),那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关. 如果table已经被analyze 过, 优化器模式将自动成为CBO , 反之,数据库将采用RULE形式的优化器.在缺省情况下,ORACLE采用CHOOSE优化器, 为了避免那些不必要的全表扫描(full table scan) , 你必须尽量避免使用CHOOSE优化器,而直接采用基于规则或者基于成本的优化器.2. 访问Table的方式ORACLE 采用两种访问表中记录的方式:a. 全表扫描全表扫描就是顺序地访问表中每条记录. ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描.b. 通过ROWID访问表你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.3. 共享SQL语句为了不重复解析相同的SQL语句,在第一次解析之后, ORACLE将SQL语句存放在内存中.这块位于系统全局区域SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)中的内存可以被所有的数据库用户共享. 因此,当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时,如果它和之前的执行过的语句完全相同, ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径. ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用.可惜的是ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询.第 1 页数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了.当你向ORACLE 提交一个SQL语句,ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句.这里需要注明的是,ORACLE对两者采取的是一种严格匹配,要达成共享,SQL语句必须完全相同(包括空格,换行等).共享的语句必须满足三个条件:A. 字符级的比较:当前被执行的语句和共享池中的语句必须完全相同.例如:SELECT * FROM EMP;和下列每一个都不 同SELECT * from EMP;Select * From Emp;SELECT * FROM EMP;B. 两个语句所指的对象必须完全相同:例如:用户对象名如何访问Jack sal_limit private synonymWork_city public synonymPlant_detail public synonymJill sal_limit private synonymWork_city public synonymPlant_detail table owner考虑一下下列SQL语句能否在这两个用户之间共享.SQL能否共享原因select max(sal_cap) from sal_limit;不能每个用户都有一个private synonym - sal_limit , 它们是不同的对象select count(*0 from work_city where sdesc like 'NEW%';能两个用户访问相同的对象public synonym - work_cityselect a.sdesc,b.location from work_city a , plant_detail b where a.city_id = b.city_id不能用户jack 通过private synonym访问plant_detail 而jill 是表的所有者,对象不同.C. 两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables)例如：第一组的两个SQL语句是相同的(可以共享),而第二组中的两个语句是不同的(即使在运行时,赋于不同的绑定变量相同的值)a.select pin , name from people where pin = :blk1.pin;第 2 页select pin , name from people where pin = :blk1.pin;b.select pin , name from people where pin = :blk1.ot_ind; select pin , name from people where pin = :blk1.ov_ind;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,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)并对记录进行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),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 TAB1 16,384 条记录表 TAB2 1 条记录选择TAB2作为基础表 (最好的方法)select count(*) from tab1,tab2 执行时间0.96秒选择TAB2作为基础表 (不佳的方法)select count(*) from tab2,tab1 执行时间26.09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LOCATION表和CATEGORY表的交集.SELECT *FROM LOCATION L ,CATEGORY C,EMP EWHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000AND E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCN将比下列SQL更有效率SELECT *FROM EMP E ,LOCATION L ,CATEGORY CWHERE E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCNAND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20005. 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.例如:第 3 页(低效,执行时间156.3秒)SELECT …FROM EMP EWHERE SAL > 50000AND JOB = ‘MANAGER’AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMPWHERE MGR=E.EMPNO);(高效,执行时间10.6秒)SELECT …FROM EMP EWHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMPWHERE MGR=E.EMPNO)AND SAL > 50000AND JOB = ‘MANAGER’;6. SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN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.7. 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.例如,以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员.方法1 (最低效)SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = 342;SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = 291;方法2 (次低效)DECLARECURSOR C1 (E_NO NUMBER) ISSELECT EMP_NAME,SALARY,GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = E_NO;BEGINOPEN C1(342);FETCH C1 INTO …,..,.. ;第 4 页OPEN C1(291);FETCH C1 INTO …,..,.. ;CLOSE C1;END;方法3 (高效)SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADEFROM EMP A,EMP BWHERE A.EMP_NO = 342AND B.EMP_NO = 291;注意: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200.8. 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.例如:SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM　EMPWHERE DEPT_NO = 0020AND ENAME LIKE　‘SMITH%’;SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM　EMPWHERE DEPT_NO = 0030AND ENAME LIKE　‘SMITH%’;你可以用DECODE函数高效地得到相同结果SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT, COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COUNT, SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL,SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SALFROM EMP WHERE ENAME LIKE ‘SMITH%’;类似的,DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中.9. 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)例如:SELECT NAMEFROM EMPWHERE EMP_NO = 1234;SELECT NAMEFROM DPT第 5 页WHERE DPT_NO = 10 ;SELECT NAMEFROM CATWHERE CAT_TYPE = ‘RD’;上面的3个查询可以被合并成一个:SELECT , , FROM CAT C , DPT D , EMP E,DUAL XWHERE NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,E.ROWID(+))AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,D.ROWID(+))AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,C.ROWID(+))AND E.EMP_NO(+) = 1234AND D.DEPT_NO(+) = 10AND C.CAT_TYPE(+) = ‘RD’;(译者按: 虽然采取这种方法,效率得到提高,但是程序的可读性大大降低,所以读者 还是要权衡之间的利弊)10. 删除重复记录最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)DELETE FROM EMP EWHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP XWHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);11. 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) 12. 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(译者按: 在使用COMMIT时必须要注意到事务的完整性,现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼)13. 计算记录条数第 6 页和一般的观点相反, count(*) 比count(1)稍快 , 当然如果可以通过索引检索,对索引列的计数仍旧是最快的. 例如 COUNT(EMPNO) (译者按: 在CSDN论坛中,曾经对此有过相当热烈的讨论, 作者的观点并不十分准确,通过实际的测试,上述三种方法并没有显著的性能差别)14. 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.例如:低效:SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROM LOCATIONGROUP BY REGIONHAVING REGION REGION != ‘SYDNEY’AND REGION != ‘PERTH’高效SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROM LOCATIONWHERE REGION REGION != ‘SYDNEY’AND REGION != ‘PERTH’GROUP BY REGION(译者按: HAVING 中的条件一般用于对一些集合函数的比较 ,如COUNT() 等等. 除此而外,一般的条件应该写在WHERE子句中)15. 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.例如:低效SELECT TAB_NAMEFROM TABLESWHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAMEFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)AND　DB_VER= ( SELECT DB_VERFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)高效SELECT TAB_NAMEFROM TABLESWHERE (TAB_NAME,DB_VER)= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)第 7 页FROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)Update 多个Column 例子:低效:UPDATE EMPSET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)WHERE EMP_DEPT = 0020;高效:UPDATE EMPSET (EMP_CAT, SAL_RANGE)= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)FROM EMP_CATEGORIES)WHERE EMP_DEPT = 0020;16. 通过内部函数提高SQL效率.SELECTH.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*)FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY HWHERE H.EMPNO = E.EMPNOAND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPEGROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC;通过调用下面的函数可以提高效率.FUNCTION LOOKUP_HIST_TYPE(TYP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2 ASTDESC VARCHAR2(30);CURSOR C1 ISSELECT TYPE_DESCFROM HISTORY_TYPEWHERE HIST_TYPE = TYP;BEGINOPEN C1;FETCH C1 INTO TDESC;CLOSE C1;RETURN (NVL(TDESC,’?’));END;FUNCTION LOOKUP_EMP(EMP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2ASENAME VARCHAR2(30);第 8 页CURSOR C1 ISSELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMPNO=EMP;BEGINOPEN C1;FETCH C1 INTO ENAME;CLOSE C1;RETURN (NVL(ENAME,’?’));END;SELECT H.EMPNO,LOOKUP_EMP(H.EMPNO),H.HIST_TYPE,LOOKUP_HIST_TYPE(H.HIST_TYPE),COUNT(*)FROM EMP_HISTORY HGROUP BY H.EMPNO , H.HIST_TYPE;(译者按: 经常在论坛中看到如 ’能不能用一个SQL写出….’ 的贴子, 殊不知复杂的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)17. 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.(译者注: Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column 名,当SQL语句中出现这个Column时,SQL解析器无法判断这个Column的归属)18. 用EXISTS替代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E XISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率.低效:SELECT *FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO > 0AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNOFROM DEPTWHERE LOC = ‘MELB’)高效:SELECT *FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO > 0AND EXISTS (SELECT ‘X’第 9 页FROM DEPTWHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNOAND LOC = ‘MELB’)(译者按: 相对来说,用NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提高效率,下一节中将指出)19. 用NOT EXISTS替代NOT IN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.例如:SELECT …FROM EMPWHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NOFROM DEPTWHERE DEPT_CAT=’A’);为了提高效率.改写为:(方法一: 高效)SELECT ….FROM EMP A,DEPT BWHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)AND B.DEPT_NO IS NULLAND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’(方法二: 最高效)SELECT ….FROM EMP EWHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’FROM DEPT DWHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ‘A’);20. 用表连接替换EXISTS通常来说 , 采用表连接的方式比EXISTS更有效率SELECT ENAMEFROM EMP EWHERE EXISTS (SELECT ‘X’FROM DEPTWHERE DEPT_NO = E.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ‘A’);(更高效)SELECT ENAMEFROM DEPT D,EMP E第 10 页WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ‘A’ ;(译者按: 在RBO的情况下,前者的执行路径包括FILTER,后者使用NESTED LOOP)21. 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替换例如:低效:SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D,EMP EWHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO高效:SELECT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT DWHERE EXISTS ( SELECT ‘X’FROM EMP EWHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);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.22. 识别’低效执行’的SQL语句用下列SQL工具找出低效SQL: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_TEXTFROM V$SQLAREAWHERE EXECUTIONS>0AND BUFFER_GETS > 0AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8ORDER BY 4 DESC;(译者按: 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)23. 使用TKPROF 工具来查询SQL性能状态SQL trace 工具收集正在执行的SQL的性能状态数据并记录到一个跟踪文件中. 这个跟踪文件提供了许多有用的信息,例如解析次数.执行次数,CPU使用时间等.这些数据将可以用来优化你的系统.设置SQL TRACE在会话级别: 有效ALTER SESSION SET SQL_TRACE TRUE设置SQL TRACE 在整个数据库有效仿, 你必须将SQL_TRACE参数在第 11 页init.ora中设为TRUE, USER_DUMP_DEST参数说明了生成跟踪文件的目录(译者按: 这一节中,作者并没有提到TKPROF的用法, 对SQL TRACE 的用法也不够准确, 设置SQL TRACE首先要在init.ora中设定TIMED_STATISTICS, 这样才能得到那些重要的时间状态. 生成的trace文件是不可读的,所以要用TKPROF工具对其进行转换,TKPROF有许多执行参数. 大家可以参考ORACLE手册来了解具体的配置. )24. 用EXPLAIN PLAN 分析SQL语句EXPLAIN PLAN 是一个很好的分析SQL语句的工具,它甚至可以在不执行SQL的情况下分析语句. 通过分析,我们就可以知道ORACLE是怎么样连接表,使用什么方式扫描表(索引扫描或全表扫描)以及使用到的索引名称.你需要按照从里到外,从上到下的次序解读分析的结果. EXPLAIN PLAN分析的结果是用缩进的格式排列的, 最内部的操作将被最先解读, 如果两个操作处于同一层中,带有最小操作号的将被首先执行. NESTED LOOP是少数不按照上述规则处理的操作, 正确的执行路径是检查对NESTED LOOP提供数据的操作,其中操作号最小的将被最先处理.译者按:通过实践, 感到还是用SQLPLUS中的SET TRACE 功能比较方便.举例:SQL> list1 SELECT *2 FROM dept, emp3* WHERE emp.deptno = dept.deptnoSQL> set autotrace traceonly /*traceonly 可以不显示执行结果*/SQL> /14 rows selected.Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 NESTED LOOPS2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'3 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'4 3 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE) Statistics---------------------------------------------------------- 0 recursive calls2 db block gets第 12 页30 consistent gets0 physical reads0 redo size2598 bytes sent via SQL*Net to client503 bytes received via SQL*Net from client2 SQL*Net roundtrips to/from client0 sorts (memory)0 sorts (disk)14 rows processed通过以上分析,可以得出实际的执行步骤是:1. TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'2. INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)3. TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'4. NESTED LOOPS (JOINING 1 AND 3)注: 目前许多第三方的工具如TOAD和ORACLE本身提供的工具如OMS的SQL Analyze都提供了极 其方便的EXPLAIN PLAN工具.也许喜欢图形化界面的朋友们可以选用它们.25. 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. 实际上,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. 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.除了那些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.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.译者按:定期的重构索引是有必要的.ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>26. 索引的操作第 13 页ORACLE对索引有两种访问模式.索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)大多数情况下, 优化器通过WHERE子句访问INDEX.例如:表LODGING有两个索引 : 建立在LODGING列上的唯一性索引LODGING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引LODGING$MANAGER. SELECT *FROM LODGINGWHERE LODGING = ‘ROSE HILL’;在内部 , 上述SQL将被分成两步执行, 首先 , LODGING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问 , 获得相对应的ROWID, 通过ROWID访问表的方式 执行下一步检索.如果被检索返回的列包括在INDEX列中,ORACLE将不执行第二步的处理(通过ROWID访问表). 因为检索数据保存在索引中, 单单访问索引就可以完全满足查询结果.下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作.SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE LODGING = ‘ROSE HILL’;索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用于两种情况:1. 基于一个范围的检索2. 基于非唯一性索引的检索例1:SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE LODGING LIKE ‘M%’;WHERE子句条件包括一系列值, ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK . 由于索引范围查询将返回一组值, 它的效率就要比第 14 页索引唯一扫描低一些.例2:SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE MANAGER = ‘BILL GATES’;这个SQL的执行分两步, LODGING$MANAGER的索引范围查询(得到所有符合条件记录的ROWID) 和下一步同过ROWID访问表得到LODGING列的值. 由于LODGING$MANAGER是一个非唯一性的索引,数据库不 能对它执行索引唯一扫描.由于SQL返回LODGING列,而它并不存在于LODGING$MANAGER索引中, 所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的操作.WHERE子句中, 如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符(WILDCARD)开始, 索引将不被采用.SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE MANAGER LIKE ‘％HANMAN’;在这种情况下，ORACLE将使用全表扫描.27. 基础表的选择基础表(Driving Table)是指被最先访问的表(通常以全表扫描的方式被访问). 根据优化器的不同, SQL语句中基础表的选择是不一样的.如果你使用的是CBO (COST BASED OPTIMIZER),优化器会检查SQL语句中的每个表的物理大小,索引的状态,然后选用花费最低的执行路径.如果你用RBO (RULE BASED OPTIMIZER) , 并且所有的连接条件都有索引对应, 在这种情况下, 基础表就是FROM 子句中列在最后的那个表.举例:SELECT , B.MANAGERFROM　WORKER A,LODGING BWHERE　A.LODGING = B.LODING;由于LODGING表的LODING列上有一个索引, 而且WORKER表中没有相比较的索引, WORKER表将被作为查询中的基础表.第 15 页28. 多个平等的索引当SQL语句的执行路径可以使用分布在多个表上的多个索引时, ORACLE会同时使用多个索引并在运行时对它们的记录进行合并, 检索出仅对全部索引有效的记录.在ORACLE选择执行路径时,唯一性索引的等级高于非唯一性索引. 然而这个规则只有当WHERE子句中索引列和常量比较才有效.如果索引列和其他表的索引类相比较. 这种子句在优化器中的等级是非常低的.如果不同表中两个想同等级的索引将被引用, FROM子句中表的顺序将决定哪个会被率先使用. FROM子句中最后的表的索引将有最高的优先级.如果相同表中两个想同等级的索引将被引用, WHERE子句中最先被引用的索引将有最高的优先级.举例:DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引. SELECT ENAME,FROM EMPWHERE DEPT_NO = 20AND EMP_CAT = ‘A’;这里,DEPTNO索引将被最先检索,然后同EMP_CAT索引检索出的记录进行合并. 执行路径如下:TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPAND-EQUALINDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDXINDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX29. 等式比较和范围比较当WHERE子句中有索引列, ORACLE不能合并它们,ORACLE将用范围比较.举例:DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引. SELECT ENAMEFROM EMPWHERE DEPTNO > 20AND EMP_CAT = ‘A’;这里只有EMP_CAT索引被用到,然后所有的记录将逐条与DEPTNO 条件进行比较. 执行路径如下:第 16 页TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPINDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX30. 不明确的索 引等级当ORACLE无法判断索引的等级高低差别,优化器将只使用一个索引,它就是在WHERE子句中被列在最前面的.举例:DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引. SELECT ENAMEFROM EMPWHERE DEPTNO > 20AND EMP_CAT > ‘A’;这里, ORACLE只用到了DEPT_NO索引. 执行路径如下:TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPINDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX译者按:我们来试一下以下这种情况:SQL> select index_name, uniqueness from user_indexes where table_name = 'EMP';INDEX_NAME UNIQUENES------------------------------ ---------EMPNO UNIQUEEMPTYPE NONUNIQUESQL> select * from emp where empno >= 2 and emp_type = 'A' ; no rows selectedExecution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPTYPE' (NON-UNIQUE)第 17 页虽然EMPNO是唯一性索引,但是由于它所做的是范围比较, 等级要比非唯一性索引的等式比较低!31. 强制索引失效如果两个或以上索引具有相同的等级,你可以强制命令ORACLE优化器使用其中的一个(通过它,检索出的记录数量少) .举例:SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMPNO = 7935AND DEPTNO + 0 = 10 /*DEPTNO上的索引将失效*/AND EMP_TYPE || ‘’ = ‘A’ /*EMP_TYPE上的索引将失效*/这是一种相当直接的提高查询效率的办法. 但是你必须谨慎考虑这种策略,一般来说,只有在你希望单独优化几个SQL时才能采用它.这里有一个例子关于何时采用这种策略,假设在EMP表的EMP_TYPE列上有一个非唯一性的索引而EMP_CLASS上没有索引.SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMP_TYPE = ‘A’AND EMP_CLASS = ‘X’;优化器会注意到EMP_TYPE上的索引并使用它. 这是目前唯一的选择. 如果,一段时间以后, 另一个非唯一性建立在EMP_CLASS上,优化器必须对两个索引进行选择,在通常情况下,优化器将使用两个索引并在他们的结果集合上执行排序及合并. 然而,如果其中一个索引（EMP_TYPE）接近于唯一性而另一个索引（EMP_CLASS）上有几千个重复的值. 排序及合并就会成为一种不必要的负担. 在这种情况下,你希望使优化器屏蔽掉EMP_CLASS索引.用下面的方案就可以解决问题.SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMP_TYPE = ‘A’AND EMP_CLASS||’’ = ‘X’;第 18 页32. 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:低效：SELECT …FROM DEPTWHERE SAL * 12 > 25000;高效:SELECT …FROM DEPTWHERE SAL > 25000/12;译者按:这是一个非常 实用的规则，请务必牢记33. 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．举例:SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMPNO = 2326AND DEPTNO = 20 ;这里，只有EMPNO上的索引是唯一性的，所以EMPNO索引将用来检索记录．TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPINDEX UNIQUE SCAN ON EMP_NO_IDX34. 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描.第 19 页举例:低效: (这里,不使用索引)SELECT …FROM DEPTWHERE DEPT_CODE NOT = 0;高效: (这里,使用了索引)SELECT …FROM DEPTWHERE DEPT_CODE > 0;需要注意的是,在某些时候, ORACLE优化器会自动将NOT转化成相对应的关系操作符.NOT > to <=NOT >= to <NOT < to >=NOT <= to >译者按:在这个例子中,作者犯了一些错误. 例子中的低效率SQL是不能被执行的.我做了一些测试:SQL> select * from emp where NOT empno > 1;no rows selectedExecution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPNO' (UNIQUE) SQL> select * from emp where empno <= 1;no rows selectedExecution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'第 20 页2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPNO' (UNIQUE)两者的效率完全一样，也许这符合作者关于” 在某些时候, ORACLE优化器会自动将NOT转化成相对应的关系操作符” 的观点．35. 用>=替代>如果DEPTNO上有一个索引,高效:SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >=4低效:SELECT *FROM EMPWHERE 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的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.36. 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将造成全表扫描. 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 , REGIONFROM LOCATIONWHERE LOC_ID = 10UNIONSELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGIONFROM LOCATIONWHERE REGION = “MELBOURNE”低效:SEL ECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION第 21 页FROM LOCATIONWHERE 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.注意:WHERE KEY1 = 10 (返回最少记录)OR KEY2 = 20 (返回最多记录)ORACLE 内部将以上转换为WHERE KEY1 = 10 AND((NOT KEY1 = 10) AND KEY2 = 20)译者按:下面的测试数据仅供参考: (a = 1003 返回一条记录 , b = 1 返回1003条记录)SQL> select * from unionvsor /*1st test*/2 where a = 1003 or b = 1;1003 rows selected.Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 CONCATENATION2 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'UNIONVSOR'3 2 INDEX (RANGE SCAN) OF 'UB' (NON-UNIQUE)4 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'UNIONVSOR'5 4 INDEX (RANGE SCAN) OF 'UA' (NON-UNIQUE) Statistics---------------------------------------------------------- 0 recursive calls0 db block gets144 consistent gets0 physical reads0 redo size63749 bytes sent via SQL*Net to client7751 bytes received via SQL*Net from client68 SQL*Net roundtrips to/from client0 sorts (memory)0 sorts (disk)第 22 页1003 rows processedSQL> select * from unionvsor /*2nd test*/2 where b = 1 or a = 1003 ;1003 rows selected.Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 CONCATENATION2 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'UNIONVSOR'3 2 INDEX (RANGE SCAN) OF 'UA' (NON-UNIQUE)4 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'UNIONVSOR'5 4 INDEX (RANGE SCAN) OF 'UB' (NON-UNIQUE) Statistics---------------------------------------------------------- 0 recursive calls0 db block gets143 consistent gets0 physical reads0 redo size63749 bytes sent via SQL*Net to client7751 bytes received via SQL*Net from client68 SQL*Net roundtrips to/from client0 sorts (memory)0 sorts (disk)1003 rows processedSQL> select * from unionvsor /*3rd test*/2 where a = 10033 union4 select * from unionvsor5 where b = 1;1003 rows selected.Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 SORT (UNIQUE)2 1 UNION-ALL3 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'UNIONVSOR'4 3 INDEX (RANGE SCAN) OF 'UA' (NON-UNIQUE)5 2 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'UNIONVSOR'6 5 INDEX (RANGE SCAN) OF 'UB' (NON-UNIQUE)第 23 页Statistics---------------------------------------------------------- 0 recursive calls0 db block gets10 consistent gets0 physical reads0 redo size63735 bytes sent via SQL*Net to client7751 bytes received via SQL*Net from client68 SQL*Net roundtrips to/from client1 sorts (memory)0 sorts (disk)1003 rows processed用UNION的效果可以从consistent gets和 SQL*NET的数据交换量的减少看出37. 用IN来替换OR下面的查询可以被更有效率的语句替换:低效:SELECT….FROM LOCATIONWHERE LOC_ID = 10OR LOC_ID = 20OR LOC_ID = 30高效SELECT…FROM LOCATIONWHERE LOC_IN IN (10,20,30);译者按: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．　38. 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. 对于复合第 24 页。

SQL语句的优化与性能调优技巧在数据库开发和管理中，优化SQL语句的性能是极为重要的一项工作。

通过调整和优化SQL语句，可以大大提高数据库的响应速度和吞吐量，从而提升系统的整体性能。

本文将介绍一些常见的SQL语句优化与性能调优技巧，帮助读者理解并应用于实际项目中。

1. 使用合适的索引索引是加速数据库查询速度的重要手段。

通过在表的列上创建索引，可以快速定位符合条件的记录，减少磁盘IO和CPU消耗。

在选择索引列时，考虑到经常被查询的列、过滤条件频繁出现的列和联合查询列等因素。

但要注意索引不是越多越好，因为索引也需要空间存储和维护成本。

2. 优化SQL查询语句优化SQL查询语句是提升性能的关键。

首先，尽量避免使用SELECT *，而是选择需要的列。

次之，合理使用WHERE子句，通过条件过滤掉不必要的记录。

同时，使用JOIN关键字连接表时，考虑到被连接表上的索引列，以及避免笛卡尔积的产生。

3. 使用预处理语句预处理语句（Prepared Statement）在SQL语句和执行之间进行了解耦，提高了执行效率和安全性。

这是因为预处理语句使用参数绑定，可以先将SQL语句发送给数据库进行编译和优化，然后再绑定参数执行。

这样可以减少SQL语句的解析开销，提高重复执行的效果。

4. 适当分页在查询返回大量数据时，如果一次性返回所有记录会对数据库和网络造成很大的压力。

而适当地进行分页可以提高用户体验和系统性能。

可以通过使用LIMIT 和OFFSET语句进行分页查询，限制返回结果的数量，并指定偏移量。

5. 避免使用子查询子查询虽然灵活，但通常会造成性能问题。

在使用子查询之前，可以考虑使用连接查询或者临时表来替代。

这样可以将查询过程分解为多个步骤，降低复杂度，提高查询效率。

6. 避免重复查询和计算重复查询和计算是常见的性能问题之一。

为了避免反复查询相同的数据或重复计算相同的结果，可以使用临时表、视图或变量来存储中间结果。

在需要使用这些结果时，直接从中间存储中获取，避免不必要的开销。

oracle优化面试题Oracle数据库是当今世界上最流行和广泛应用的关系型数据库管理系统之一。

在使用Oracle进行开发和管理时，优化是一个关键的考虑因素。

在面试中，被问到关于Oracle优化的问题是很常见的。

本文将介绍一些常见的Oracle优化面试题，帮助你准备面试并提供相关的答案。

1. 什么是Oracle优化？Oracle优化是指通过使用数据库的最佳实践和性能调整技巧，以获得更高的查询速度和响应时间。

它旨在提高数据库的性能，使其能够更好地满足业务需求。

2. 请列举几种Oracle优化的方法。

- 使用合适的索引：索引可以加速查询，提高数据库性能。

合理创建和使用索引可以减少查询的开销。

- 使用合适的数据类型和长度：正确选择数据类型和长度可以降低存储空间的使用，并提高查询和数据更新的性能。

- 规范化数据库结构：规范化数据库结构可以消除数据冗余，并提高查询的效率。

- 避免全表扫描：避免全表扫描是提高查询性能的关键。

可以通过创建合适的索引、使用分区表等方式来避免全表扫描。

- 使用合适的查询语句：合适的查询语句可以减少数据库的负载，提高查询效率。

3. 请解释Oracle的执行计划是什么？执行计划是指Oracle数据库优化器为执行SQL语句而生成的一种查询执行过程的计划。

执行计划提供了一个详细的指导，告诉数据库在执行查询时应该采取什么操作以及执行操作的顺序。

4. 如何查看和调优执行计划？SQL Tuning Advisor是Oracle提供的一个工具，可以帮助数据库管理员查看和调优执行计划。

它可以分析SQL语句并提供改进建议，以提高查询性能。

可以使用以下步骤来查看和调优执行计划：- 使用SQL Tuning Advisor分析SQL语句并生成执行计划。

- 检查执行计划，查看其中的瓶颈和潜在问题。

- 根据执行计划中的建议进行优化，比如创建索引、重写查询语句等。

- 再次执行SQL语句，并比较执行计划的性能。

oracle sql的执行计划Oracle SQL的执行计划执行计划（Execution Plan）是Oracle数据库优化的关键，它能够帮助开发人员和数据库管理员理解查询的执行过程和资源消耗情况。

在Oracle中，执行计划由优化器生成，它会根据查询语句和数据库统计信息来选择最佳的执行路径，以获得最优的查询性能。

执行计划的生成是一个复杂的过程，涉及到很多因素。

下面我们将详细介绍执行计划的生成过程以及如何优化查询性能。

1. 查询解析在执行计划生成之前，首先需要对查询语句进行解析。

解析器会对查询语句进行语法分析和语义分析，确定查询的语义和结构。

这一步骤包括了对查询语句中的表名、列名、关键字等进行解析，并生成查询的语法树。

2. 查询优化一旦查询语句被解析成功，优化器将会根据查询的语义和结构，以及数据库统计信息，生成多个可能的执行计划。

优化器会根据一系列的优化规则和算法，对这些执行计划进行评估和比较，选择出最佳的执行计划。

在选择最佳执行计划时，优化器会考虑多个因素，包括但不限于：- 查询的复杂度- 查询中涉及的表的大小和索引情况- 查询中使用的函数和操作符的复杂度- 查询中的连接方式和连接顺序- 查询中使用的索引和索引选择性- 查询中的过滤条件和排序要求3. 执行计划生成一旦最佳执行计划被选择出来，优化器将会生成相应的执行计划。

执行计划是一个树状结构，由多个操作符（Operator）和操作数（Operand）组成。

每个操作符代表了一个具体的操作，比如表扫描、索引扫描、连接、排序等，而操作数则代表了操作所需要的输入。

执行计划的节点之间通过连接线相连，连接线上标注着数据的传递方向和操作的顺序。

执行计划从根节点开始执行，逐级向下执行，直到所有操作完成。

4. 执行计划的解读执行计划中的每个操作符都有自己的属性和统计信息，可以通过查看这些属性和统计信息来了解查询的执行情况和资源消耗情况。

常见的执行计划属性包括但不限于：- 表名和索引名- 扫描方式（全表扫描、索引扫描等）- 过滤条件和排序要求- 估计和实际的行数- CPU和I/O消耗等通过分析执行计划，我们可以判断查询是否存在性能问题，并根据执行计划的信息进行优化。

oracle sql执行计划解析在Oracle SQL中，执行计划是指数据库在执行查询时确定的操作顺序和方法。

通过解析执行计划，我们可以了解查询语句在数据库中的执行情况，从而进行性能优化和调优。

本文将对Oracle SQL执行计划进行解析，并解释各部分的含义。

执行计划通常以树状结构显示，包括多个步骤和子步骤。

其中，每个步骤表示一个数据库操作，如全表扫描、索引扫描或连接操作，而子步骤表示每个步骤的具体实现方式。

在执行计划中，每个步骤都有相应的成本和行数。

成本表示执行该步骤的开销，Oracle会根据成本选择最优的执行计划。

行数表示每个步骤返回的记录数，通过该值可以了解数据量的大小。

常见的执行计划操作包括：1. 全表扫描：遍历整个表，适用于查询需要扫描大部分或全部数据的情况。

如果全表扫描的行数较大，可能需要考虑添加索引或进行其他优化。

2. 索引扫描：使用索引进行查询，避免全表扫描。

索引的选择对查询性能至关重要，需要确保索引的正确创建和维护。

3. 连接操作：将多个表连接起来，通常通过嵌套循环连接或哈希连接实现。

连接操作的成本较高，特别是在大数据量情况下，需要优化连接的顺序和方式。

4. 排序操作：对结果进行排序，根据ORDER BY子句的要求执行。

排序可能需要大量的CPU和I/O资源，尤其是在大数据量或复杂查询的情况下。

5. 分组操作：根据GROUP BY子句对结果进行分组，并计算每个组的聚合值。

分组操作需要对数据进行排序，因此会产生一定的开销。

通过解析执行计划，我们可以分析查询的性能瓶颈，并根据需要进行调整。

例如，可以通过创建索引来改善查询性能，或者对复杂查询进行优化，减少不必要的操作和数据传输。

总之，执行计划是优化和调优Oracle SQL查询的重要工具。

通过仔细解析执行计划，我们可以确定查询的执行顺序和方法，并针对性地进行优化，以提高查询性能。

ORACLE执行计划Oracle执行计划是Oracle数据库用于优化和执行SQL语句的步骤和顺序的一个计划。

在执行SQL语句之前，Oracle会分析SQL语句并生成一个执行计划，然后根据执行计划来执行SQL语句。

执行计划可以帮助开发人员和数据库管理员了解SQL语句的执行过程，找出性能瓶颈，并进行优化调整。

执行计划由一系列步骤和操作符组成，每个操作符表示一个SQL语句执行的特定步骤或操作。

Oracle数据库使用一个优化器来生成执行计划，优化器会考虑多个因素，如表的大小、索引的选择、连接类型等，以选择最佳的执行计划。

执行计划中的操作符可以分为以下几类：1. 表扫描操作符（Table Scan Operator）：表示从表中逐行读取数据。

这是最基本和最常见的操作符之一、它可以是全表扫描（Full Table Scan）或索引扫描（Index Scan）。

2. 连接操作符（Join Operator）：表示连接两个或多个表的操作。

连接操作是查询复杂性的一个重要组成部分，通过选择最合适的连接类型，可以极大地提高查询的性能。

3. 过滤操作符（Filter Operator）：表示对查询结果进行筛选，只返回符合特定条件的数据。

过滤操作可以利用索引或表达式进行优化。

4. 排序操作符（Sort Operator）：表示对查询结果进行排序，以按特定的顺序返回数据。

排序操作可以使用内存排序（In-Memory Sort）或磁盘排序（Disk Sort）。

5. 分组操作符（Group By Operator）：表示将查询结果按照指定的列进行分组。

分组操作常用于聚合查询，如求和、计数等。

6. 聚合操作符（Aggregation Operator）：表示对分组后的数据进行聚合计算。

聚合操作包括求和、计数、平均值等。

7. 索引操作符（Index Operator）：表示使用索引来加速查询。

索引操作包括索引扫描、索引唯一扫描等。