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oracle优化小结

设计处理

尽量考虑使用索引

作分区表

尽量少用约束等

编码时处理

尽量不要全表扫描

1查询条件中尽量不要使用不等于操作符(!=),不等于操作符会限制索引,引起全表扫描,尽量把不等于操作符改成oror语句使用不当会引起全表扫描,例如where子句中比较的两个条件,一个有索引,一个没索引,使用or则会引起全表扫描)

2)在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句,使用where (NOT) exists效果要好(例如:子查询依然能用到表上的索引)

3查询条件中尽量不要含有is nullis not null,会引起全表全表扫描。

4尽量不使用 like查询%开始的会引起全表扫描。

5select count(*) from table;不要用*号,会引起全表扫描,

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,ORACLEsql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.

  SELECT * FROM EMP;

  和下列每一个都不同

  SELECT * from EMP;

  Select * From Emp;

  SELECT * FROM EMP;

from语句后选择最有效率的表名顺序

  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. 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.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(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 table1 10000 条记录
  表 table2 10 条记录
  选择TAB2作为基础表 (最好的方法)
select count(字段)from table1,tab2
   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 E WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000 AND E.CAT_NO = C.CAT_NO AND E.LOCN = L.LOCN  

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.

emp(入职序号(eid),员工名称(ename)。。。)有10000条记录

找出入职序号大于1000,员工名称等于“xxx

select eid,ename from emp where ename =' xxx' and eid>1000

效率高

SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘

  当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN,使用动态sql列引用 ‘*' 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.

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 E WHERE E.ROWID >(SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);

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,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。(注: TruncATE只在删除全表适用,TruncATEDDL不是DML)

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:

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