数据库优化

时间:2024-01-23 19:14:54

SQL优化

 

通常情况下,可以采用下面的方法优化SQL对数据操作的表现:


(1)减少对数据库的查询次数,即减少对系统资源的请求,使用快照和显形图等分布式数据库对象可以减少对数据库的查询次数。
(2)尽量使用相同的或非常类似的SQL语句进行查询,这样不仅充分利用SQL共享池中的已经分析的语法树,要查询的数据在SGA中命中的可能性也会大大增加。
(3)避免不带任何条件的SQL语句的执行。没有任何条件的SQL语句在执行时,通常要进行FTS,数据库先定位一个数据块,然后按顺序依次查找其它数据,对于大型表这将是一个漫长的过程。
(4)如果对有些表中的数据有约束,最好在建表的SQL语句用描述完整性来实现,而不是用SQL程序中实现。

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详细:

(1)      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,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。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.
(2)      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.
(3)      SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘:
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
(4)      减少访问数据库的次数:
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;
(5)      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)
(6)      删除重复记录:
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子:
DELETE  FROM  EMP E  WHERE  E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM  EMP X  WHERE  X.EMP_NO = E.EMP_NO);

(7) 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: 

(8) 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. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中,on是最先执行,where次之,having最后,因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计,它就可以减少中间运算要处理的数据,按理说应该速度是最快的,where也应该比having快点的,因为它过滤数据后才进行sum,在两个表联接时才用on的,所以在一个表的时候,就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下,如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段,那它们的结果是一样的,只是where可以使用rushmore技术,而having就不能,在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段,就表示在没计算之前,这个字段的值是不确定的,根据上篇写的工作流程,where的作用时间是在计算之前就完成的,而having就是在计算后才起作用的,所以在这种情况下,两者的结果会不同。在多表联接查询时,on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件,把多个表合成一个临时表后,再由where进行过滤,然后再计算,计算完后再由having进行过滤。由此可见,要想过滤条件起到正确的作用,首先要明白这个条件应该在什么时候起作用,然后再决定放在那里
(9) 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.例子:
                SELECT  TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM  TAB_COLUMNS  WHERE  VERSION = 604)
(10) 通过内部函数提高SQL效率.:
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
(11) 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.
(12) 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT 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. 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.
例子:
(高效)SELECT * FROM  EMP (基础表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  EXISTS (SELECT 1  FROM DEPT  WHERE  DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO  AND  LOC = ‘MELB')
(低效)SELECT  * FROM  EMP (基础表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  DEPTNO IN(SELECT DEPTNO  FROM  DEPT  WHERE  LOC = ‘MELB')

(13) 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,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.。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.。定期的重构索引是有必要的.:在“系统维护清理”里有个“垃圾文件清理”
ALTER  INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>
(14) 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, 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. 例子:
      (低效): 
SELECT  DISTINCT  DEPT_NO,DEPT_NAME  FROM  DEPT D , EMP E 
WHERE  D.DEPT_NO = E.DEPT_NO 
(高效): 
SELECT  DEPT_NO,DEPT_NAME  FROM  DEPT D  WHERE  EXISTS ( SELECT ‘X' 
FROM  EMP E  WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
(15) sql语句用大写的;因为oracle总是先解析sql语句,把小写的字母转换成大写的再执行
(15) 在java代码中尽量少用连接符“+”连接字符串!
(17) 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.
(18) 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  DEPT  WHERE SAL * 12 > 25000; 
高效: 
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
(19) 用>=替代>
高效: 
SELECT * FROM  EMP  WHERE  DEPTNO >=4 
低效: 
SELECT * FROM EMP WHERE 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.

(20) 用IN来替换OR  
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. 
低效: 
SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 
高效 
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN  IN (10,20,30);
(21) 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. 对于复合索引,如果每个列都为空,索引中同样不存在此记录. 如果至少有一个列不为空,则记录存在于索引中.举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值(123,null)的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空,ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引.
低效: (索引失效) 
SELECT … FROM  DEPARTMENT  WHERE  DEPT_CODE IS NOT NULL; 
高效: (索引有效) 
SELECT … FROM  DEPARTMENT  WHERE  DEPT_CODE >=0;

(22) 用WHERE替代ORDER BY:
ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引. 
ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序. 
ORDER BY中所有的列必须定义为非空. 
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.
例如: 
表DEPT包含以下列: 
DEPT_CODE PK NOT NULL  
DEPT_DESC NOT NULL 
DEPT_TYPE NULL
低效: (索引不被使用) 
SELECT DEPT_CODE FROM  DEPT  ORDER BY  DEPT_TYPE 
高效: (使用索引) 
SELECT DEPT_CODE  FROM  DEPT  WHERE  DEPT_TYPE > 0

(23) 需要当心的WHERE子句:
某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子. 
在下面的例子里, (1)‘!=' 将不使用索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. (2) ‘||'是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停用了索引. (3) ‘+'是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描.
(24) a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高. 
b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!
(25) 避免使用耗费资源的操作:
带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎 
执行耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强
(26) 优化GROUP BY:
提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.
低效: 
SELECT JOB , AVG(SAL) 
FROM EMP 
GROUP JOB 
HAVING JOB = ‘PRESIDENT' 
OR JOB = ‘MANAGER' 
高效: 
SELECT JOB , AVG(SAL) 
FROM EMP 
WHERE JOB = ‘PRESIDENT' 
OR JOB = ‘MANAGER' 
GROUP JOB