SQL優(yōu)化16條
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我們要做到不但會(huì)寫SQL,還要做到寫出性能優(yōu)良的SQL,以下為筆者學(xué)習(xí)、摘錄、并匯總部分資料與大家分享！
（1） 選擇最有效率的表名順序(只在基于規(guī)則的優(yōu)化器中有效)： ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理from子句中的表名，from子句中寫在最后的表(基礎(chǔ)表 driving table)將被最先處理，在from子句中包含多個(gè)表的情況下,你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎(chǔ)表。如果有3個(gè)以上的表連接查詢，那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎(chǔ)表，交叉表是指那個(gè)被其他表所引用的表。 （2） where子句中的連接順序： ORACLE采用自下而上的順序解析where子句，根據(jù)這個(gè)原理，表之間的連接必須寫在其他where條件之前，那些可以過濾掉最大數(shù)量記錄的條件必須寫在where子句的末尾。 （3） select子句中避免使用 ‘ * ‘： ORACLE在解析的過程中，會(huì)將'*' 依次轉(zhuǎn)換成所有的列名, 這個(gè)工作是通過查詢數(shù)據(jù)字典完成的, 這意味著將耗費(fèi)更多的時(shí)間 （4） 減少訪問數(shù)據(jù)庫的次數(shù)： ORACLE在內(nèi)部執(zhí)行了許多工作：解析SQL語句，估算索引的利用率，綁定變量，讀數(shù)據(jù)塊等； （5） 在SQL*Plus、SQL*Forms和Pro*C中重新設(shè)置ARRAYSIZE參數(shù)，可以增加每次數(shù)據(jù)庫訪問的檢索數(shù)據(jù)量，建議值為200 （6） 使用DECODE函數(shù)來減少處理時(shí)間： 使用DECODE函數(shù)可以避免重復(fù)掃描相同記錄或重復(fù)連接相同的表。 （7） 整合簡(jiǎn)單,無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫訪問： 如果你有幾個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫查詢語句,你可以把它們整合到一個(gè)查詢中(即使它們之間沒有關(guān)系) （8） 刪除重復(fù)記錄： 最高效的刪除重復(fù)記錄方法 ( 因?yàn)槭褂昧薘OWID)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： 當(dāng)刪除表中的記錄時(shí),在通常情況下，回滾段(rollback segments ) 用來存放可以被恢復(fù)的信息。如果你沒有COMMIT事務(wù)，ORACLE會(huì)將數(shù)據(jù)恢復(fù)到刪除之前的狀態(tài)(準(zhǔn)確地說是恢復(fù)到執(zhí)行刪除命令之前的狀況) 而當(dāng)運(yùn)用truncate時(shí)，回滾段不再存放任何可被恢復(fù)的信息。當(dāng)命令運(yùn)行后，數(shù)據(jù)不能被恢復(fù)，因此很少的資源被調(diào)用，執(zhí)行時(shí)間也會(huì)很短。(譯者按: truncate只在刪除全表適用,truncate是DDL不是DML) （10） 盡量多使用COMMIT： 只要有可能,在程序中盡量多使用COMMIT，這樣程序的性能得到提高，需求也會(huì)因?yàn)镃OMMIT所釋放的資源而減少。 COMMIT所釋放的資源： a. 回滾段上用于恢復(fù)數(shù)據(jù)的信息. b. 被程序語句獲得的鎖 c. redo log buffer 中的空間 d. ORACLE為管理上述3種資源中的內(nèi)部花費(fèi) （11） 用where子句替換HAVING子句： 避免使用HAVING子句，HAVING 只會(huì)在檢索出所有記錄之后才對(duì)結(jié)果集進(jìn)行過濾，這個(gè)處理需要排序,總計(jì)等操作。如果能通過where子句限制記錄的數(shù)目，那就能減少這方面的開銷。(非oracle中)on、where、having這三個(gè)都可以加條件的子句中，on是最先執(zhí)行，where次之，having最后，因?yàn)閛n是先把不符合條件的記錄過濾后才進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，它就可以減少中間運(yùn)算要處理的數(shù)據(jù)，按理說應(yīng)該速度是最快的，where也應(yīng)該比having快點(diǎn)的，因?yàn)樗^濾數(shù)據(jù)后才進(jìn)行sum，在兩個(gè)表聯(lián)接時(shí)才用on的，所以在一個(gè)表的時(shí)候，就剩下where跟having比較了。在這單表查詢統(tǒng)計(jì)的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計(jì)算字段，那它們的結(jié)果是一樣的，只是where可以使用rushmore技術(shù)，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到計(jì)算的字段，就表示在沒計(jì)算之前，這個(gè)字段的值是不確定的，根據(jù)上篇寫的工作流程，where的作用時(shí)間是在計(jì)算之前就完成的，而having就是在計(jì)算后才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結(jié)果會(huì)不同。在多表聯(lián)接查詢時(shí)，on比where更早起作用。系統(tǒng)首先根據(jù)各個(gè)表之間的聯(lián)接條件，把多個(gè)表合成一個(gè)臨時(shí)表后，再由where進(jìn)行過濾，然后再計(jì)算，計(jì)算完后再由having進(jìn)行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個(gè)條件應(yīng)該在什么時(shí)候起作用，然后再?zèng)Q定放在那里。 （12） 減少對(duì)表的查詢： 在含有子查詢的SQL語句中，要特別注意減少對(duì)表的查詢，例子： select TAB_NAME from TABLES where (TAB_NAME,DB_VER) = ( select TAB_NAME,DB_VER from TAB_COLUMNS where VERSION = 604) （13） 通過內(nèi)部函數(shù)提高SQL效率： 復(fù)雜的SQL往往犧牲了執(zhí)行效率，能夠掌握上面的運(yùn)用函數(shù)解決問題的方法在實(shí)際工作中是非常有意義的。 （14） 使用表的別名(Alias)： 當(dāng)在SQL語句中連接多個(gè)表時(shí)，請(qǐng)使用表的別名并把別名前綴于每個(gè)Column上。這樣一來，就可以減少解析的時(shí)間并減少那些由Column歧義引起的語法錯(cuò)誤。 （15） 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN： 在許多基于基礎(chǔ)表的查詢中，為了滿足一個(gè)條件，往往需要對(duì)另一個(gè)表進(jìn)行聯(lián)接。在這種情況下，使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常將提高查詢的效率。在子查詢中，NOT IN子句將執(zhí)行一個(gè)內(nèi)部的排序和合并，無論在哪種情況下，NOT IN都是最低效的 (因?yàn)樗鼘?duì)子查詢中的表執(zhí)行了一個(gè)全表遍歷)。為了避免使用NOT IN，我們可以把它改寫成外連接(Outer Joins)或NOT EXISTS。 例子： （高效）select * from EMP (基礎(chǔ)表) where EMPNO > 0 AND EXISTS (select ‘X' from DEPT where DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB') (低效)select * from EMP (基礎(chǔ)表) where EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(select DEPTNO from DEPT where LOC = ‘MELB') （16） 識(shí)別'低效執(zhí)行'的SQL語句： 雖然目前各種關(guān)于SQL優(yōu)化的圖形化工具層出不窮，但是寫出自己的SQL工具來解決問題始終是一個(gè)最好的方法： 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_TEXT from V$SQLAREA where execUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC; 該文章在 2023/3/8 0:17:31 編輯過 |
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