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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 sql 优化技巧（实用版3篇）目录（篇1）1.Oracle SQL 简介2.优化技巧2.1 减少访问数据库次数2.2 选择最有效率的表名顺序2.3 避免使用 SELECT2.4 利用 DECODE 函数2.5 设置 ARRAYSIZE 参数2.6 使用 TRUNCATE 替代 DELETE2.7 多使用 COMMIT 命令2.8 合理使用索引正文（篇1）Oracle SQL 是一款广泛应用于各类大、中、小微机环境的高效、可靠的关系数据库管理系统。
为了提高 Oracle SQL 的性能，本文将为您介绍一些优化技巧。
首先，减少访问数据库的次数是最基本的优化方法。
Oracle 在内部执行了许多工作，如解析 SQL 语句、估算索引的利用率、读数据块等，这些都会大量耗费 Oracle 数据库的运行。
因此，尽量减少访问数据库的次数，可以有效提高系统性能。
其次，选择最有效率的表名顺序也可以明显提升 Oracle 的性能。
Oracle 解析器是按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名，因此，合理安排表名顺序，可以减少解析时间，提高查询效率。
在执行 SELECT 子句时，应尽量避免使用，因为 Oracle 在解析的过程中，会将依次转换成列名，这是通过查询数据字典完成的，耗费时间较长。
DECODE 函数也是一个很好的优化工具，它可以避免重复扫描相同记录，或者重复连接相同的表，提高查询效率。
在 SQLPlus 和 SQLForms 以及 ProC 中，可以重新设置 ARRAYSIZE 参数。
该参数可以明显增加每次数据库访问时的检索数据量，从而提高系统性能。
建议将该参数设置为 200。
当需要删除数据时，尽量使用 TRUNCATE 语句替代 DELETE 语句。
执行 TRUNCATE 命令时，回滚段不会存放任何可被恢复的信息，所有数据不能被恢复。
因此，TRUNCATE 命令执行时间短，且资源消耗少。
在使用 Oracle 时，尽量多使用 COMMIT 命令。
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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。
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- 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。
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索引优化原则Oracle索引是数据库优化中非常重要的一部分，它们能够在查询数据时提高查询效率和性能。
然而，在使用Oracle索引时，需要遵守一些原则，以便最大程度地提高查询效率和性能。
以下是一些Oracle索引优化的原则。
1.只在需要时使用索引Oracle索引能够帮助我们提高查询效率和性能，但它们也会降低更新和插入数据的速度。
因此，我们应当仅在需要时使用索引。
如果使用过多的索引，会导致查询语句变得复杂并且更新和插入速度变慢，从而影响整个数据库系统的性能。
2.使用唯一性索引唯一性索引可以帮助我们避免重复数据的插入和更新。
当数据库表中的某个列需要具有唯一性时，我们可以使用唯一性索引来实现。
这将确保同一列中的值不重复，从而提高整个数据库系统的性能。
3.使用复合索引如果查询语句需要同时查询多个列，我们可以使用复合索引来提高查询效率和性能。
使用复合索引时，需要注意索引的顺序，应该从前往后按照查询条件的顺序构建索引。
这样可以避免Oracle优化器无法使用索引而导致的全表扫描。
4.选择正确的索引类型Oracle提供不同的索引类型，包括B树索引、位图索引、函数索引等。
在选择索引类型时，我们应当根据查询语句的类型和数据的特点来选择最适合的索引类型。
例如，如果查询语句需要对大量的布尔类型或枚举类型数据进行查询，那么位图索引可能比B树索引更适合。
5.避免过度索引化过多的索引将会降低数据库系统的性能，每个索引都需要消耗一定的内存和磁盘空间，使得查询和更新操作变得更慢。
因此，我们应避免对相同的列建立多个重复的索引，并仅为确实需要的列创建合适的索引。
6.定期维护索引当数据表中的数据发生变化时，索引也需要随之更新。
因此，我们需要定期进行索引维护和优化，以确保索引数据与实际数据的一致性。
这样可以避免索引中出现“死数据”，也可以提高查询效率和性能。
在某些情况下，Oracle优化器会选择错误的索引，从而影响查询效率和性能。
oracle 递归查询优化的方法Oracle数据库是一种常用的关系型数据库管理系统，具有强大的查询功能。
在实际开发中，我们经常会遇到需要递归查询的情况，即查询某个节点的所有子节点或祖先节点。
然而，递归查询往往会涉及到大量的数据和复杂的逻辑，导致查询效率低下。
因此，本文将介绍一些优化递归查询的方法，以提高查询效率。
1. 使用CONNECT BY子句进行递归查询Oracle提供了CONNECT BY子句来支持递归查询。
通过使用CONNECT BY子句，我们可以轻松地实现递归查询，例如查询某个员工及其所有下属员工的信息。
CONNECT BY子句的基本语法如下：```SELECT 列名FROM 表名START WITH 条件CONNECT BY PRIOR 列名 = 列名;```其中，START WITH子句用于指定递归查询的起始节点，CONNECT BY PRIOR子句用于指定递归查询的连接条件。
通过合理设置起始节点和连接条件，我们可以实现不同类型的递归查询。
2. 使用层次查询优化递归查询在递归查询中，我们经常会遇到多层递归查询的情况，即查询某个节点的所有子节点及其子节点的子节点。
这时，可以使用层次查询来优化递归查询。
层次查询是一种特殊的递归查询，通过使用LEVEL伪列可以获取每个节点的层次信息。
例如，我们可以使用以下语句查询某个员工及其所有下属员工的信息及其层次信息：```SELECT 列名, LEVELFROM 表名START WITH 条件CONNECT BY PRIOR 列名 = 列名;```通过使用LEVEL伪列，我们可以方便地获取每个节点的层次信息，从而更好地理解查询结果。
3. 使用递归子查询优化递归查询在某些情况下，使用CONNECT BY子句可能会导致查询效率低下，特别是在处理大量数据时。
这时，可以考虑使用递归子查询来优化递归查询。
递归子查询是一种特殊的子查询，通过使用WITH子句和递归关键字来实现递归查询。
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。
oracle一些简单的优化方式有哪些
合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。
现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。
比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。
如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。
如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。
在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。
另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
/tips/272/7588272.shtml
语句优化
2．避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。
当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。
以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。
如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。
比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。
避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。
例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。
如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。
尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where 子句强迫优化器使用顺序存取。
下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊FROM orders WHERE (customer_num=104 AND
order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。
因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊FROM orders WHERE customer_num=104 AND
order_num>1001
UNION
SELECT ＊FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。
查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。
如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。
但这种匹配特别耗费时间。
例如：SELECT ＊FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。
如果把语句改为SELECT ＊FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。
例如语句：SELECT ＊FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。
它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。
例如：
SELECT ，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AN D cust.postcode>“98000”
ORDER BY
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT ，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。
在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。
SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
