SQL语句效率分析

复杂sql优化的方法及思路复杂SQL优化的方法及思路在实际的开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，而这些数据往往需要通过SQL语句进行查询、统计、分析等操作。

然而，当数据量变得越来越大时，SQL语句的执行效率也会变得越来越低，这时就需要进行SQL优化来提高查询效率。

下面介绍一些复杂SQL 优化的方法及思路。

1. 索引优化索引是提高SQL查询效率的重要手段之一。

在使用索引时，需要注意以下几点：（1）选择合适的索引类型：根据查询条件的特点选择合适的索引类型，如B-Tree索引、Hash索引、全文索引等。

（2）避免过多的索引：过多的索引会降低SQL语句的执行效率，因为每个索引都需要占用一定的存储空间，并且在更新数据时需要维护索引。

（3）避免使用不必要的索引：有些查询条件并不需要使用索引，因此在编写SQL语句时需要避免使用不必要的索引。

2. SQL语句优化SQL语句的优化是提高查询效率的关键。

在编写SQL语句时，需要注意以下几点：（1）避免使用子查询：子查询会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。

可以使用JOIN语句代替子查询。

（2）避免使用OR操作符：OR操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。

可以使用UNION操作符代替OR操作符。

（3）避免使用LIKE操作符：LIKE操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。

可以使用全文索引代替LIKE操作符。

3. 数据库结构优化数据库结构的优化也是提高查询效率的重要手段之一。

在设计数据库结构时，需要注意以下几点：（1）避免使用过多的表：过多的表会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。

可以使用视图代替多个表。

（2）避免使用过多的字段：过多的字段会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。

可以使用分表代替过多的字段。

（3）避免使用过多的关联：过多的关联会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。

可以使用冗余字段代替过多的关联。

复杂SQL优化需要从索引优化、SQL语句优化和数据库结构优化三个方面入手，通过合理的优化手段提高查询效率，从而提高系统的性能和稳定性。

通常而言，只需按照上文中的两个方面来做，应用的效果会非常的好， 然而在实际进行数据库SQL优化的过程中，当这两个方面的优化措施相互作用 时，却可能产生一些意想不到的情景—产生多版本的执行计划，在一些高访 问负荷，数据量巨大且分布复杂的业务系统中甚至可能引发突然性的性能下 降。 因此，为使业务系统长期稳定运行，以上问题是必须避免的。换言之， 找到多版本执行计划的产生原因并避免由于嵌入变量的处理而导致的执行计 划非正常改变将成为维护好业务系统的关键因素。
六、总结
随着各类业务系统的飞速发展，其数据量和数据复杂性也不断增加，从而引 起的各类由于SQL执行效率不佳所导致的性能问题也日趋严重。 对于数据库开发人员，必须掌握各类业务系统的数据特点。尽量的在开发阶 段就避免今后产生SQL执行计划不佳的现象。 对于数据库维护人员，要充分掌握SQL执行计划变化的各类原因，并能及时处 理因执行计划变差所导致的各类性能问题，确保业务系统的正常运行。
?数据库中触发sql语句硬解析的因素首次sql访问与sql相关对象的ddl操作与sql相关对象的权限变化与sql相关对象的统计信息变化会话或数据库级的优化器参数改变游标过期或共享池刷新三多版本执行计划的产生原因续?多版本执行计划产生的主要原因由此可见由于统计信息与优化器设置是执行计划的决定性因素故造成多版本执行计划产生的根本原因是由于统计信息或优化器参数设置的改变导致在下次触发硬解析时生成了与之前相比不同的执行计划
五、应对策略
在设计阶段确定最优执行计划
A.根据数据分布特性得到最优执行计划：在设计阶段各个数据表的数据特点都是 可预知的，从这些特征出发确定一个执行计划就最为准确，同时也避免了频繁统计收 集。这个执行计划需要与具体的数据无关，不求最快，但求最优，即适合大多数情况。 从技术上而言，可以使用嵌入变量的均值（而非理想或极端值）来创建执行计划。如 果结合优化器指令（HINT）可以更精确的固定一个最优的执行计划，或者缩小BIND－ PEEKING所带来的执行计划变化的范围，减少BIND－PEEKING带来的副作用。 如果 很好的应用HINT和嵌入变量，BIND－PEEKING就不会影响到应用的正常运行。 B.适当使用常量与变量的组合：对于数据中的极端值（最大，最小等）可以使用 常量，由数据库自行选定最快执行计划，对于其它值则使用HINT来固定一个折中的执 行计划。

in和exists的区别与SQL执行效率分析本文对in和exists的区别与SQL执行效率进行了全面整理分析……最近很多论坛又开始讨论in和exists的区别与SQL执行效率的问题，本文特整理一些in和exists的区别与SQL执行效率分析SQL中in可以分为三类：1、形如select * from t1 where f1 in ('a','b')，应该和以下两种比较效率select * from t1 where f1='a' or f1='b'或者select * from t1 where f1 ='a' union all select * from t1 f1='b'你可能指的不是这一类，这里不做讨论。

2、形如select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx='x')，其中子查询的where里的条件不受外层查询的影响，这类查询一般情况下，自动优化会转成exist语句，也就是效率和exist一样。

3、形如select * from t1 where f1 in (select f1 from t2 where t2.fx=t1.fx)，其中子查询的where里的条件受外层查询的影响，这类查询的效率要看相关条件涉及的字段的索引情况和数据量多少，一般认为效率不如exists。

除了第一类in语句都是可以转化成exists 语句的SQL，一般编程习惯应该是用exists而不用in，而很少去考虑in和exists的执行效率.in和exists的SQL执行效率分析A，B两个表，(1)当只显示一个表的数据如A，关系条件只一个如ID时，使用IN更快：select * from A where id in (select id from B)(2)当只显示一个表的数据如A，关系条件不只一个如ID，col1时，使用IN就不方便了，可以使用EXISTS：select * from Awhere exists (select 1 from B where id = A.id and col1 = A.col1)(3)当只显示两个表的数据时，使用IN，EXISTS都不合适，要使用连接：select * from A left join B on id = A.id所以使用何种方式，要根据要求来定。

高效SQL语句5篇第一篇：高效SQL语句1.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.2.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:Sql代码1.SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0020 ANDENAME LIKE …SMITH%‟;2.SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0030 AND ENAME LIKE …SMITH%‟;SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0020 ANDENAME LIKE …SMITH%‟;SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)FROM EMP WHERE DEPT_NO = 0030 AND ENAME LIKE …SMITH%‟;你可以用DECODE函数高效地得到相同结果:Sql代码1.SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,‟X ‟,NULL))D0020_COUNT,2.COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,‟X ‟,NULL))D0030_COUNT,3.SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NUL L))D0020_SAL,4.SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL))D0030 _SAL5.FROM EMP WHERE ENAME LIKE …SMITH%‟;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_SA L FROM 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.3.删除重复记录最高效的删除重复记录方法(因为使用了ROWID)Sql代码1.DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID >(SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID >(SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);4.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.5.计算记录条数和一般的观点相反, 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)6.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: Sql代码1.--低效2.SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION REGION!= …SYDNEY‟AND REGION!= …PERTH‟3.--高效4.SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROMLOCATION WHERE REGION REGION!= …SYDNEY‟ ND REGION!= …PERTH‟ GROUP BYREGION--低效SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION REGION!= …SYDNEY‟AND REGION!= …PERTH‟--高效SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)FROMLOCATION WHERE REGION REGION!= …SYDNEY‟ ND REGION!= …PERTH‟ GROUP BY REGION7.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EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率.Sql代码1.--低效2.SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = …MELB‟)3.--高效:4.SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS(SELECT …X‟FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LO C = …MELB‟)--低效SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = …MELB‟) --高效:SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS(SELECT …X‟FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = …MELB‟)8.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_NO FROM DEPT WHERE DEPT_CAT=‟A‟);Sql代码1.--为了提高效率改写为:(方法一: 高效)SELECT ….FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+)= …A‟2.--(方法二: 最高效)SELECT ….FROM EMP E WHERE NOT EXISTS(SELECT …X‟FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = …A‟);3.--为了提高效率改写为:(方法一: 高效)SELECT ….FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO =B.DEPT(+)AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+)= …A‟4.--(方法二: 最高效)SELECT ….FROM EMP E WHERE NOT EXISTS(SELECT …X‟FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = …A‟);9.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: Sql代码1.--低效:2.SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D,EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO3.--高效:4.SELECT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D WHERE EXISTS(SELECT …X‟FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO =D.DEPT_NO);5.--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.--低效:SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D,EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO--高效:SELECT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D WHERE EXISTS(SELECT …X‟FROM EMP E WHERE 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.10.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注：定期的重构索引是有必要的.11.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：Sql代码1.--低效：2.SELECT …FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;3.--高效:4.SELECT … FROM DEPT WHERE SAL> 25000/12;--低效：SELECT …FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;--高效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL> 25000/12;12.用>=替代>Sql代码1.--如果DEPTNO上有一个索引2.--高效：SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >=43.--低效：SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >3--如果DEPTNO上有一个索引 4.--高效：SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >=45.--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.第二篇：高效的SQL语句如何写高效率的SQL语句、Where子句中的连接顺序：ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句。