sql优化（原理，方法，特点，实例）

整理的有点多，做好心理准备。。。。。。

1、资源优化理解：

　　不同设备，io不同。每种设备都有两个指标：延时（响应时间）：表示硬件的突发处理能力；带宽（吞吐量）：代表硬件持续处理能力。

每种硬件主要的工作内容：

CPU及内存：缓存数据访问、比较、排序、事务检测、SQL解析、函数或逻辑运算；

网络：结果数据传输、SQL请求、远程数据库访问（dblink）；

硬盘：数据访问、数据写入、日志记录、大数据量排序、大表连接。

2、资源优化方法：

这个优化法则归纳为5个层次：

1、  减少数据访问（减少磁盘访问）

2、  返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）

3、  减少交互次数（减少网络传输）

4、  减少服务器CPU开销（减少CPU及内存开销）

5、  利用更多资源（增加资源）

我们任何一个SQL的性能优化都应该按这个规则由上到下来诊断问题并提出解决方案，而不应该首先想到的是增加资源解决问题。

以下是每个优化法则层级对应优化效果及成本经验参考：

优化法则	性能提升效果	优化成本
减少数据访问	1~1000	低
返回更少数据	1~100	低
减少交互次数	1~20	低
减少服务器CPU开销	1~5	低
利用更多资源	@~10	高

三、数据库访问优化法则详解

1、减少数据访问

1.1、创建并使用正确的索引

数据库索引的原理非常简单，但在复杂的表中真正能正确使用索引的人很少。

索引会大大增加表记录的DML(INSERT,UPDATE,DELETE)开销，正确的索引可以让性能提升100，1000倍以上，不合理的索引也可能会让性能下降100倍，因此在一个表中创建什么样的索引需要平衡各种业务需求。

索引常见问题：

索引有哪些种类？

常见的索引有B-TREE索引、位图索引、全文索引，位图索引一般用于数据仓库应用，全文索引由于使用较少，这里不深入介绍。

B-TREE索引包括很多扩展类型，如组合索引、反向索引、函数索引等等，以下是B-TREE索引的简单介绍：

　　B-TREE索引也称为平衡树索引(Balance Tree)，它是一种按字段排好序的树形目录结构，主要用于提升查询性能和唯一约束支持。B-TREE索引的内容包括根节点、分支节点、叶子节点。

　　叶子节点内容：索引字段内容+表记录ROWID

　　根节点，分支节点内容：当一个数据块中不能放下所有索引字段数据时，就会形成树形的根节点或分支节点，根节点与分支节点保存了索引树的顺序及各层级间的引用关系。

我们一般在什么字段上建索引？

这是一个非常复杂的话题，需要对业务及数据充分分析后再能得出结果。主键及外键通常都要有索引，其它需要建索引的字段应满足以下条件：

1、字段出现在查询条件中，并且查询条件可以使用索引；

2、语句执行频率高，一天会有几千次以上；

3、通过字段条件可筛选的记录集很小，那数据筛选比例是多少才适合？

　　这个没有固定值，需要根据表数据量来评估，以下是经验公式，可用于快速评估：

　　小表(记录数小于10000行的表)：筛选比例<10%；

　　大表：(筛选返回记录数)<(表总记录数*单条记录长度)/10000/16

　　单条记录长度≈字段平均内容长度之和+字段数*2

以下是一些字段是否需要建B-TREE索引的经验分类：

	字段类型	常见字段名
需要建索引的字段	主键	ID,PK
	外键	PRODUCT_ID,COMPANY_ID,MEMBER_ID,ORDER_ID,TRADE_ID,PAY_ID
	有对像或身份标识意义字段	HASH_CODE,USERNAME,IDCARD_NO,EMAIL,TEL_NO,IM_NO
索引慎用字段,需要进行数据分布及使用场景详细评估	日期	GMT_CREATE,GMT_MODIFIED
	年月	YEAR,MONTH
	状态标志	PRODUCT_STATUS,ORDER_STATUS,IS_DELETE,VIP_FLAG
	类型	ORDER_TYPE,IMAGE_TYPE,GENDER,CURRENCY_TYPE
	区域	COUNTRY,PROVINCE,CITY
	操作人员	CREATOR,AUDITOR
	数值	LEVEL,AMOUNT,SCORE
	长字符	ADDRESS,COMPANY_NAME,SUMMARY,SUBJECT
不适合建索引的字段	描述备注	DESCRIPTION,REMARK,MEMO,DETAIL
	大字段	FILE_CONTENT,EMAIL_CONTENT

索引对DML(INSERT,UPDATE,DELETE)附加的开销有多少？

这个没有固定的比例，与每个表记录的大小及索引字段大小密切相关，以下是一个普通表测试数据，仅供参考：

索引对于Insert性能降低56%

索引对于Update性能降低47%

索引对于Delete性能降低29%

因此对于写IO压力比较大的系统，表的索引需要仔细评估必要性，另外索引也会占用一定的存储空间

2、返回更少的数据

2.1、数据分页处理

2.1.3、数据库SQL分页

oracle数据库一般采用rownum来进行分页，常用分页语法有如下两种：

直接通过rownum分页：

select * from (

select a.*,rownum rn from

(select * from product a where company_id=? order by status) a

where rownum<=20)

where rn>10;

数据访问开销=索引IO+索引全部记录结果对应的表数据IO

采用rowid分页语法

优化原理是通过纯索引找出分页记录的ROWID，再通过ROWID回表返回数据，要求内层查询和排序字段全在索引里。

create index myindex on product(company_id,status);

select b.* from (

select * from (

select a.*,rownum rn from

(select rowid rid,status from product a where company_id=? order by status) a

where rownum<=20)

where rn>10) a, product b

where a.rid=b.rowid;

数据访问开销=索引IO+索引分页结果对应的表数据IO

实例：

一个公司产品有1000条记录，要分页取其中20个产品，假设访问公司索引需要50个IO，2条记录需要1个表数据IO。

那么按第一种ROWNUM分页写法，需要550(50+1000/2)个IO，按第二种ROWID分页写法，只需要60个IO(50+20/2);

2.2、只返回需要的字段

优点：

1、减少数据在网络上传输开销

2、减少服务器数据处理开销

3、减少客户端内存占用

4、字段变更时提前发现问题，减少程序BUG

5、如果访问的所有字段刚好在一个索引里面，则可以使用纯索引访问提高性能。

缺点：增加编码工作量

由于会增加一些编码工作量，所以一般需求通过开发规范来要求程序员这么做，否则等项目上线后再整改工作量更大。

如果你的查询表中有大字段或内容较多的字段，如备注信息、文件内容等等，那在查询表时一定要注意这方面的问题，否则可能会带来严重的性能问题。如果表经常要查询并且请求大内容字段的概率很低，我们可以采用分表处理，将一个大表分拆成两个一对一的关系表，将不常用的大内容字段放在一张单独的表中。

3、减少交互次数

3.1、batch DML

数据库访问框架一般都提供了批量提交的接口，jdbc支持batch的提交处理方法，当你一次性要往一个表中插入1000万条数据时，如果采用普通的executeUpdate处理，那么和服务器交互次数为1000万次，按每秒钟可以向数据库服务器提交10000次估算，要完成所有工作需要1000秒。如果采用批量提交模式，1000条提交一次，那么和服务器交互次数为1万次，交互次数大大减少。采用batch操作一般不会减少很多数据库服务器的物理IO，但是会大大减少客户端与服务端的交互次数，从而减少了多次发起的网络延时开销，同时也会降低数据库的CPU开销。

假设要向一个普通表插入1000万数据，每条记录大小为1K字节，表上没有任何索引，客户端与数据库服务器网络是100Mbps，以下是根据现在一般计算机能力估算的各种batch大小性能对比值：

单位：ms	No batch	Batch=10	Batch=100	Batch=1000	Batch=10000
服务器事务处理时间	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
服务器IO处理时间	0.02	0.2	2	20	200
网络交互发起时间	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
网络数据传输时间	0.01	0.1	1	10	100
小计	0.23	0.5	3.2	30.2	300.2
平均每条记录处理时间	0.23	0.05	0.032	0.0302	0.03002

从上可以看出，Insert操作加大Batch可以对性能提高近8倍性能，一般根据主键的Update或Delete操作也可能提高2-3倍性能，但不如Insert明显，因为Update及Delete操作可能有比较大的开销在物理IO访问。以上仅是理论计算值，实际情况需要根据具体环境测量。

3.2、In List

很多时候我们需要按一些ID查询数据库记录，我们可以采用一个ID一个请求发给数据库，如下所示：

for :var in ids[] do begin

select * from mytable where id=:var;

end;

我们也可以做一个小的优化， 如下所示，用ID INLIST的这种方式写SQL：

select * from mytable where id in(:id1,id2,...,idn);

评估在IN里面一次放多少个值还需要考虑应用服务器本地内存的开销，有并发访问时要计算本地数据使用周期内的并发上限，否则可能会导致内存溢出。

综合考虑，一般IN里面的值个数超过20个以后性能基本没什么太大变化，也特别说明不要超过100，超过后可能会引起执行计划的不稳定性及增加数据库CPU及内存成本，这个需要专业DBA评估。

3.3、设置Fetch Size

当我们采用select从数据库查询数据时，数据默认并不是一条一条返回给客户端的，也不是一次全部返回客户端的，而是根据客户端fetch_size参数处理，每次只返回fetch_size条记录，当客户端游标遍历到尾部时再从服务端取数据，直到最后全部传送完成。所以如果我们要从服务端一次取大量数据时，可以加大fetch_size，这样可以减少结果数据传输的交互次数及服务器数据准备时间，提高性能。

以下是jdbc测试的代码，采用本地数据库，表缓存在数据库CACHE中，因此没有网络连接及磁盘IO开销，客户端只遍历游标，不做任何处理，这样更能体现fetch参数的影响：

String vsql ="select * from t_employee";

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(vsql,ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);

pstmt.setFetchSize(1000);

ResultSet rs = pstmt.executeQuery(vsql);

int cnt = rs.getMetaData().getColumnCount();

Object o;

while (rs.next()) {

for (int i = 1; i <= cnt; i++) {

o = rs.getObject(i);

}

}

测试示例中的employee表有100000条记录，每条记录平均长度135字节

以下是测试结果，对每种fetchsize测试5次再取平均值：

根据测试结果建议当一次性要取大量数据时这个值设置为100左右，不要小于40。注意，fetchsize不能设置太大，如果一次取出的数据大于JVM的内存会导致内存溢出，所以建议不要超过1000，太大了也没什么性能提高，反而可能会增加内存溢出的危险。

3.4、使用存储过程

大型数据库一般都支持存储过程，合理的利用存储过程也可以提高系统性能。如你有一个业务需要将A表的数据做一些加工然后更新到B表中，但是又不可能一条SQL完成，这时你需要如下3步操作：

a：将A表数据全部取出到客户端；

b：计算出要更新的数据；

c：将计算结果更新到B表。

如果采用存储过程你可以将整个业务逻辑封装在存储过程里，然后在客户端直接调用存储过程处理，这样可以减少网络交互的成本。

当然，存储过程也并不是十全十美，存储过程有以下缺点：

a、不可移植性，每种数据库的内部编程语法都不太相同，当你的系统需要兼容多种数据库时最好不要用存储过程。

b、学习成本高，DBA一般都擅长写存储过程，但并不是每个程序员都能写好存储过程，除非你的团队有较多的开发人员熟悉写存储过程，否则后期系统维护会产生问题。

c、业务逻辑多处存在，采用存储过程后也就意味着你的系统有一些业务逻辑不是在应用程序里处理，这种架构会增加一些系统维护和调试成本。

d、存储过程和常用应用程序语言不一样，它支持的函数及语法有可能不能满足需求，有些逻辑就只能通过应用程序处理。

e、如果存储过程中有复杂运算的话，会增加一些数据库服务端的处理成本，对于集中式数据库可能会导致系统可扩展性问题。

f、为了提高性能，数据库会把存储过程代码编译成中间运行代码(类似于java的class文件)，所以更像静态语言。当存储过程引用的对像(表、视图等等)结构改变后，存储过程需要重新编译才能生效，在24*7高并发应用场景，一般都是在线变更结构的，所以在变更的瞬间要同时编译存储过程，这可能会导致数据库瞬间压力上升引起故障(Oracle数据库就存在这样的问题)。

个人观点：普通业务逻辑尽量不要使用存储过程，定时性的ETL任务或报表统计函数可以根据团队资源情况采用存储过程处理。

3.5、优化业务逻辑

　　要通过优化业务逻辑来提高性能是比较困难的，这需要程序员对所访问的数据及业务流程非常清楚。

3.6、使用ResultSet游标处理记录

现在大部分Java框架都是通过jdbc从数据库取出数据，然后装载到一个list里再处理，list里可能是业务Object，也可能是hashmap。

由于JVM内存一般都小于4G，所以不可能一次通过sql把大量数据装载到list里。为了完成功能，很多程序员喜欢采用分页的方法处理，如一次从数据库取1000条记录，通过多次循环搞定，保证不会引起JVM Out of memory问题。

以下是实现此功能的代码示例，t_employee表有10万条记录，设置分页大小为1000：

d1 = Calendar.getInstance().getTime();

vsql = "select count(*) cnt from t_employee";

pstmt = conn.prepareStatement(vsql);

ResultSet rs = pstmt.executeQuery();

Integer cnt = 0;

while (rs.next()) {

cnt = rs.getInt("cnt");

}

Integer lastid=0;

Integer pagesize=1000;

System.out.println("cnt:" + cnt);

String vsql = "select count(*) cnt from t_employee";

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(vsql);

ResultSet rs = pstmt.executeQuery();

Integer cnt = 0;

while (rs.next()) {

cnt = rs.getInt("cnt");

}

Integer lastid = 0;

Integer pagesize = 1000;

System.out.println("cnt:" + cnt);

for (int i = 0; i <= cnt / pagesize; i++) {

vsql = "select * from (select * from t_employee where id>? order by id) where rownum<=?";

pstmt = conn.prepareStatement(vsql);

pstmt.setFetchSize(1000);

pstmt.setInt(1, lastid);

pstmt.setInt(2, pagesize);

rs = pstmt.executeQuery();

int col_cnt = rs.getMetaData().getColumnCount();

Object o;

while (rs.next()) {

for (int j = 1; j <= col_cnt; j++) {

o = rs.getObject(j);

}

lastid = rs.getInt("id");

}

rs.close();

pstmt.close();

}

以上代码实际执行时间为6.516秒

很多持久层框架为了尽量让程序员使用方便，封装了jdbc通过statement执行数据返回到resultset的细节，导致程序员会想采用分页的方式处理问题。实际上如果我们采用jdbc原始的resultset游标处理记录，在resultset循环读取的过程中处理记录，这样就可以一次从数据库取出所有记录。显著提高性能。

这里需要注意的是，采用resultset游标处理记录时，应该将游标的打开方式设置为FORWARD_READONLY模式(ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY)，否则会把结果缓存在JVM里，造成JVM Out of memory问题。

代码示例：

String vsql ="select * from t_employee";

PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(vsql,ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);

pstmt.setFetchSize(100);

ResultSet rs = pstmt.executeQuery(vsql);

int col_cnt = rs.getMetaData().getColumnCount();

Object o;

while (rs.next()) {

for (int j = 1; j <= col_cnt; j++) {

o = rs.getObject(j);

}

}

调整后的代码实际执行时间为3.156秒

从测试结果可以看出性能提高了1倍多，如果采用分页模式数据库每次还需发生磁盘IO的话那性能可以提高更多。

iBatis等持久层框架考虑到会有这种需求，所以也有相应的解决方案，在iBatis里我们不能采用queryForList的方法，而应用该采用queryWithRowHandler加回调事件的方式处理，如下所示：

MyRowHandler myrh=new MyRowHandler();

sqlmap.queryWithRowHandler("getAllEmployee", myrh);

class MyRowHandler implements RowHandler {

public void handleRow(Object o) {

//todo something

}

}

iBatis的queryWithRowHandler很好的封装了resultset遍历的事件处理，效果及性能与resultset遍历一样，也不会产生JVM内存溢出。

4、减少数据库服务器CPU运算

4.1、使用绑定变量

绑定变量是指SQL中对变化的值采用变量参数的形式提交，而不是在SQL中直接拼写对应的值。

非绑定变量写法：Select * from employee where id=1234567

绑定变量写法：

Select * from employee where id=?

Preparestatement.setInt(1,1234567)

Java中Preparestatement就是为处理绑定变量提供的对像，绑定变量有以下优点：

1、防止SQL注入

2、提高SQL可读性

3、提高SQL解析性能，不使用绑定变更我们一般称为硬解析，使用绑定变量我们称为软解析。

第1和第2点很好理解，做编码的人应该都清楚，这里不详细说明。关于第3点，到底能提高多少性能呢，下面举一个例子说明：

假设有这个这样的一个数据库主机：

2个4核CPU

100块磁盘，每个磁盘支持IOPS为160

业务应用的SQL如下：

select * from table where pk=?

这个SQL平均4个IO（3个索引IO+1个数据IO）

IO缓存命中率75%（索引全在内存中，数据需要访问磁盘）

SQL硬解析CPU消耗：1ms  （常用经验值）

SQL软解析CPU消耗：0.02ms（常用经验值）

假设CPU每核性能是线性增长，访问内存Cache中的IO时间忽略，要求计算系统对如上应用采用硬解析与采用软解析支持的每秒最大并发数：

是否使用绑定变量	CPU支持最大并发数	磁盘IO支持最大并发数
不使用	2*4*1000=8000	100*160=16000
使用	2*4*1000/0.02=400000	100*160=16000

从以上计算可以看出，不使用绑定变量的系统当并发达到8000时会在CPU上产生瓶颈，当使用绑定变量的系统当并行达到16000时会在磁盘IO上产生瓶颈。所以如果你的系统CPU有瓶颈时请先检查是否存在大量的硬解析操作。

使用绑定变量为何会提高SQL解析性能，这个需要从数据库SQL执行原理说明，一条SQL在Oracle数据库中的执行过程如下图所示：

 

如果我们不采用绑定变量，采用字符串拼接的模式生成SQL,那么每条SQL都会产生执行计划，这样会导致共享池耗尽，缓存命中率也很低。

一些不使用绑定变量的场景：

a、数据仓库应用，这种应用一般并发不高，但是每个SQL执行时间很长，SQL解析的时间相比SQL执行时间比较小，绑定变量对性能提高不明显。数据仓库一般都是内部分析应用，所以也不太会发生SQL注入的安全问题。

b、数据分布不均匀的特殊逻辑，如产品表，记录有1亿，有一产品状态字段，上面建有索引，有审核中，审核通过，审核未通过3种状态，其中审核通过9500万，审核中1万，审核不通过499万。

要做这样一个查询：

select count(*) from product where status=?

采用绑定变量的话，那么只会有一个执行计划，如果走索引访问，那么对于审核中查询很快，对审核通过和审核不通过会很慢；如果不走索引，那么对于审核中与审核通过和审核不通过时间基本一样；

对于这种情况应该不使用绑定变量，而直接采用字符拼接的方式生成SQL，这样可以为每个SQL生成不同的执行计划，如下所示。

select count(*) from product where status='approved'; //不使用索引

select count(*) from product where status='tbd'; //不使用索引

select count(*) from product where status='auditing';//使用索引

4.2、合理使用排序

Oracle的排序算法一直在优化，但是总体时间复杂度约等于nLog(n)。普通OLTP系统排序操作一般都是在内存里进行的，对于数据库来说是一种CPU的消耗，曾在PC机做过测试，单核普通CPU在1秒钟可以完成100万条记录的全内存排序操作，所以说由于现在CPU的性能增强，对于普通的几十条或上百条记录排序对系统的影响也不会很大。但是当你的记录集增加到上万条以上时，你需要注意是否一定要这么做了，大记录集排序不仅增加了CPU开销，而且可能会由于内存不足发生硬盘排序的现象，当发生硬盘排序时性能会急剧下降，这种需求需要与DBA沟通再决定，取决于你的需求和数据，所以只有你自己最清楚，而不要被别人说排序很慢就吓倒。

以下列出了可能会发生排序操作的SQL语法：

Order by

Group by

Distinct

Exists子查询

Not Exists子查询

In子查询

Not In子查询

Union（并集），Union All也是一种并集操作，但是不会发生排序，如果你确认两个数据集不需要执行去除重复数据操作，那请使用Union All 代替Union。

Minus（差集）

Intersect（交集）

Create Index

Merge Join，这是一种两个表连接的内部算法，执行时会把两个表先排序好再连接，应用于两个大表连接的操作。如果你的两个表连接的条件都是等值运算，那可以采用Hash Join来提高性能，因为Hash Join使用Hash 运算来代替排序的操作。具体原理及设置参考SQL执行计划优化专题。

4.3、减少比较操作

我们SQL的业务逻辑经常会包含一些比较操作，如a=b，a<b之类的操作，对于这些比较操作数据库都体现得很好，但是如果有以下操作，我们需要保持警惕：

Like模糊查询，如下所示：

a like ‘%abc%’

Like模糊查询对于数据库来说不是很擅长，特别是你需要模糊检查的记录有上万条以上时，性能比较糟糕，这种情况一般可以采用专用Search或者采用全文索引方案来提高性能。

不能使用索引定位的大量In List，如下所示：

a in (:1,:2,:3,…,:n)   ----n>20

如果这里的a字段不能通过索引比较，那数据库会将字段与in里面的每个值都进行比较运算，如果记录数有上万以上，会明显感觉到SQL的CPU开销加大，这个情况有两种解决方式：

a、  将in列表里面的数据放入一张中间小表，采用两个表Hash Join关联的方式处理；

b、  采用str2varList方法将字段串列表转换一个临时表处理，关于str2varList方法可以在网上直接查询，这里不详细介绍。

以上两种解决方案都需要与中间表Hash Join的方式才能提高性能，如果采用了Nested Loop的连接方式性能会更差。

如果发现我们的系统IO没问题但是CPU负载很高，就有可能是上面的原因，这种情况不太常见，如果遇到了最好能和DBA沟通并确认准确的原因。

4.4、大量复杂运算在客户端处理

什么是复杂运算，一般我认为是一秒钟CPU只能做10万次以内的运算。如含小数的对数及指数运算、三角函数、3DES及BASE64数据加密算法等等。

如果有大量这类函数运算，尽量放在客户端处理，一般CPU每秒中也只能处理1万-10万次这样的函数运算，放在数据库内不利于高并发处理。

5、利用更多的资源

5.1、客户端多进程并行访问

多进程并行访问是指在客户端创建多个进程(线程)，每个进程建立一个与数据库的连接，然后同时向数据库提交访问请求。当数据库主机资源有空闲时，我们可以采用客户端多进程并行访问的方法来提高性能。如果数据库主机已经很忙时，采用多进程并行访问性能不会提高，反而可能会更慢。所以使用这种方式最好与DBA或系统管理员进行沟通后再决定是否采用。

例如：

我们有10000个产品ID，现在需要根据ID取出产品的详细信息，如果单线程访问，按每个IO要5ms计算，忽略主机CPU运算及网络传输时间，我们需要50s才能完成任务。如果采用5个并行访问，每个进程访问2000个ID，那么10s就有可能完成任务。

那是不是并行数越多越好呢，开1000个并行是否只要50ms就搞定，答案肯定是否定的，当并行数超过服务器主机资源的上限时性能就不会再提高，如果再增加反而会增加主机的进程间调度成本和进程冲突机率。

以下是一些如何设置并行数的基本建议：

如果瓶颈在服务器主机，但是主机还有空闲资源，那么最大并行数取主机CPU核数和主机提供数据服务的磁盘数两个参数中的最小值，同时要保证主机有资源做其它任务。

如果瓶颈在客户端处理，但是客户端还有空闲资源，那建议不要增加SQL的并行，而是用一个进程取回数据后在客户端起多个进程处理即可，进程数根据客户端CPU核数计算。

如果瓶颈在客户端网络，那建议做数据压缩或者增加多个客户端，采用map reduce的架构处理。

如果瓶颈在服务器网络，那需要增加服务器的网络带宽或者在服务端将数据压缩后再处理了。

5.2、数据库并行处理

数据库并行处理是指客户端一条SQL的请求，数据库内部自动分解成多个进程并行处理，如下图所示：

并不是所有的SQL都可以使用并行处理，一般只有对表或索引进行全部访问时才可以使用并行。数据库表默认是不打开并行访问，所以需要指定SQL并行的提示，如下所示：

select /*+parallel(a,4)*/ * from employee;

并行的优点：

使用多进程处理，充分利用数据库主机资源（CPU,IO），提高性能。

并行的缺点：

1、单个会话占用大量资源，影响其它会话，所以只适合在主机负载低时期使用；

2、只能采用直接IO访问，不能利用缓存数据，所以执行前会触发将脏缓存数据写入磁盘操作。

注：

1、并行处理在OLTP类系统中慎用，使用不当会导致一个会话把主机资源全部占用，而正常事务得不到及时响应，所以一般只是用于数据仓库平台。

2、一般对于百万级记录以下的小表采用并行访问性能并不能提高，反而可能会让性能更差。

SQL性能优化

我经常用的数据库是oracle，所以我的sql优化是程序员针对于oracle的。

总结，这个sql优化是针对程序员的，而不是针对dba的，主要就是第一，尽量防止模糊，明确指出，即用列名代替*，第二，在where语句上下工夫。第三多表查询和子查询，第四尽量使用绑定。

数据库性能优化之SQL语句优化1
一、问题的提出

在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。

在多数情况下，Oracle使用索引来更快地遍历表，优化器主要根据定义的索引来提高性能。但是，如果在SQL语句的where子句中写的SQL代码不合理，就会造成优化器删去索引而使用全表扫描，一般就这种SQL语句就是所谓的劣质SQL语句。在编写SQL语句时我们应清楚优化器根据何种原则来删除索引，这有助于写出高性能的SQL语句。

二、SQL语句编写注意问题

下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。在这些where子句中，即使某些列存在索引，但是由于编写了劣质的SQL，系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引，而同样使用全表扫描，这就造成了响应速度的极大降低。

. 操作符优化

(a) IN 操作符

　　用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。但是用IN的SQL性能总是比较低的，从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别：
　　
　　ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。

　　推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符，用EXISTS 方案代替。

(b) NOT IN操作符

　　此操作是强列不推荐使用的，因为它不能应用表的索引。

　　推荐方案：用NOT EXISTS 方案代替

(c) IS NULL 或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空）

　　判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为索引是不索引空值的。不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。

　　推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如：a is not null 改为 a> 或a>’’等。不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。

(d) > 及 < 操作符（大于或小于操作符）

　　大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A，30万记录的A=，30万记录的A=，39万记录的A=，1万记录的A=。那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。

(e) LIKE操作符

　　LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE ‘%%’ 这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。

　　一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BH LIKE ‘%%’ 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。

　　带通配符(%)的like语句：

　　同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的，要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。可以采用如下的查询SQL语句:

　　　　select * from employee where last_name like '%cliton%';

　　这里由于通配符(%)在搜寻词首出现，所以Oracle系统不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况，但是一定要心中有底，通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其他位置时，优化器就能利用索引。在下面的查询中索引得到了使用:

　　　　select * from employee where last_name like 'c%';

(f) UNION操作符

　　UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如： 
　　　　select * from gc_dfys 　　union 　　select * from ls_jg_dfys 
　　这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。

　　推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。

　　　　select * from gc_dfys   union all   select * from ls_jg_dfys

(g) 联接列

　　对于有联接的列，即使最后的联接值为一个静态值，优化器是不会使用索引的。我们一起来看一个例子，假定有一个职工表(employee)，对于一个职工的姓和名分成两列存放(FIRST_NAME和LAST_NAME)，现在要查询一个叫比尔.克林顿(Bill Cliton)的职工。

　　下面是一个采用联接查询的SQL语句：

　　　　select * from employss where first_name||''||last_name ='Beill Cliton';

　　上面这条语句完全可以查询出是否有Bill Cliton这个员工，但是这里需要注意，系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。当采用下面这种SQL语句的编写，Oracle系统就可以采用基于last_name创建的索引。

　　　　*** where first_name ='Beill' and last_name ='Cliton';

(h) Order by语句

　　　ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中(象联接或者附加等)。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。

　　仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引，也可以为所使用的列建立另外一个索引，同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。

(i) NOT

　　我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式，如大于、小于、等于以及不等于等等，也可以使用and(与)、or(或)以及not(非)。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。下面是一个NOT子句的例子:

　　　　... where not (status ='VALID')

　　如果要使用NOT，则应在取反的短语前面加上括号，并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中，这就是不等于(<>)运算符。换句话说，即使不在查询where子句中显式地加入NOT词，NOT仍在运算符中，见下例:

　　　　... where status <>'INVALID';

　　对这个查询，可以改写为不使用NOT：

　　　　select * from employee where salary< or salary>;

　　虽然这两种查询的结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许Oracle对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。

. SQL书写的影响

(a) 同一功能同一性能不同写法SQL的影响。

　　如一个SQL在A程序员写的为  Select * from zl_yhjbqk

　　B程序员写的为 Select * from dlyx.zl_yhjbqk（带表所有者的前缀）

　　C程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（大写表名）

　　D程序员写的为 Select *  from DLYX.ZLYHJBQK（中间多了空格）

　　以上四个SQL在ORACLE分析整理之后产生的结果及执行的时间是一样的，但是从ORACLE共享内存SGA的原理，可以得出ORACLE对每个SQL 都会对其进行一次分析，并且占用共享内存，如果将SQL的字符串及格式写得完全相同，则ORACLE只会分析一次，共享内存也只会留下一次的分析结果，这不仅可以减少分析SQL的时间，而且可以减少共享内存重复的信息，ORACLE也可以准确统计SQL的执行频率。

(b) WHERE后面的条件顺序影响

　　WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响。如：
　　　　Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=
　　　　Select * from zl_yhjbqk where xh_bz= and dy_dj = '1KV以下'
　　以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。

(c) 查询表顺序的影响

　　在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响，在没有索引及ORACLE没有对表进行统计分析的情况下，ORACLE会按表出现的顺序进行链接，由此可见表的顺序不对时会产生十分耗服物器资源的数据交叉。（注：如果对表进行了统计分析，ORACLE会自动先进小表的链接，再进行大表的链接）

. SQL语句索引的利用

(a) 对条件字段的一些优化

　　采用函数处理的字段不能利用索引，如：

　　　　substr(hbs_bh,,)=’’，优化处理：hbs_bh like ‘%’

　　　　trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate) and sk_rq<trunc(sysdate+)

　　进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如：ss_df+>，优化处理：ss_df>

　　　　‘X’ || hbs_bh>’X5400021452’，优化处理：hbs_bh>’’

　　　　sk_rq+=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-

　　　　hbs_bh=，优化处理：hbs_bh=’ ’，注：此条件对hbs_bh 进行隐式的to_number转换，因为hbs_bh字段是字符型。

　　条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：

　　　　ys_df>cx_df，无法进行优化
　　　　qc_bh || kh_bh=’’，优化处理：qc_bh=’’ and kh_bh=’’

. 更多方面SQL优化资料分享

（） 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.

（） 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.

（） 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。

（） 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。

（） 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200。

（） 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.

（） 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) 。

（） 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)。

（） 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. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL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，COMMIT所释放的资源:
　　　　a. 回滚段上用于恢复数据的信息.
　　　　b. 被程序语句获得的锁
　　　　c. redo log buffer 中的空间
　　　　d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费

（） 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。

（） 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 = )

（） 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。

（） 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。

（） 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 >   AND  EXISTS (SELECT ‘X'  FROM DEPT  WHERE  DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO  AND  LOC = ‘MELB')
　　　　　　(低效)SELECT  * FROM  EMP (基础表)  WHERE  EMPNO >   AND  DEPTNO IN(SELECT DEPTNO  FROM  DEPT  WHERE  LOC = ‘MELB')

（） 识别'低效执行'的SQL语句：

　　虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法：
　　　　SELECT  EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
　　　　ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,) Hit_radio,
　　　　ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,) Reads_per_run,
　　　　SQL_TEXT
　　　　FROM  V$SQLAREA
　　　　WHERE  EXECUTIONS>
　　　　AND  BUFFER_GETS >
　　　　AND  (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
　　　　ORDER BY   DESC;

（） 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 ,  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：
　　　　　　ALTER  INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>

（） 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);

（） 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。

（） 在java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串！

（） 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。

（） 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 *  > ;
　　　　高效:
　　　　　　SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > /;

（） 用>=替代>
　　　　高效:
　　　　　　SELECT * FROM  EMP  WHERE  DEPTNO >=
　　　　低效:
　　　　　　SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >
　　　　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。

（） 用UNION替换OR (适用于索引列)

　　　　通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.
　　　　高效:
　　　　　　SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
　　　　　　FROM LOCATION
　　　　　　WHERE LOC_ID =
　　　　　　UNION
　　　　　　SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
　　　　　　FROM LOCATION
　　　　　　WHERE REGION = “MELBOURNE”
　　　　低效:
　　　　　　SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
　　　　　　FROM LOCATION
　　　　　　WHERE LOC_ID =  OR REGION = “MELBOURNE”
　　　　如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.

（） 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 =  OR LOC_ID =  OR LOC_ID =
　　　　高效
　　　　　　SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN  IN (,,);

（） 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(,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（,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 >=;

（） 总是使用索引的第一个列：

　　　　如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引。

（） 用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：

　　　　当SQL 语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量
　　　　低效：
　　　　　　SELECT  ACCT_NUM, BALANCE_AMT
　　　　　　FROM  DEBIT_TRANSACTIONS
　　　　　　WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
　　　　　　UNION
　　　　　　SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
　　　　　　FROM DEBIT_TRANSACTIONS
　　　　　　WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
　　　　高效:
　　　　　　SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
　　　　　　FROM DEBIT_TRANSACTIONS
　　　　　　WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
　　　　　　UNION ALL
　　　　　　SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
　　　　　　FROM DEBIT_TRANSACTIONS
　　　　　　WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'

（） 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 > 

（） 避免改变索引列的类型:

　　　　当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换.
　　　　假设 EMPNO是一个数值类型的索引列.
　　　　　　SELECT …  FROM EMP  WHERE  EMPNO = ‘'
　　　　实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为:
　　　　　　SELECT …  FROM EMP  WHERE  EMPNO = TO_NUMBER(‘')
　　　　幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变.
　　　　现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列.
　　　　　　SELECT …  FROM EMP  WHERE EMP_TYPE =
　　　　这个语句被ORACLE转换为:
　　　　　　SELECT …  FROM EMP  WHERE TO_NUMBER(EMP_TYPE)=
　　　　因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型。

　　　　分析select   emp_name   form   employee   where   salary   >      在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进行优化为Convert(float,)，因为3000是个整数，我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。同样字符和整型数据的转换。

（） 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, ()‘!=' 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. () ‘+'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.

（） 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!

（） 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。

（） 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 by JOB
　　　　　　　　HAVING JOB = ‘PRESIDENT'
　　　　　　　　OR JOB = ‘MANAGER'
　　　　高效:
　　　　　　　　SELECT JOB , AVG(SAL)
　　　　　　　　FROM EMP
　　　　　　　　WHERE JOB = ‘PRESIDENT'
　　　　　　　　OR JOB = ‘MANAGER'
　　　　　　　　GROUP by JOB

其他总结

.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
.应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
    select id from t where num= or Name = 'admin'
      可以这样查询：
　　select id from t where num = 10  union all select id from t where Name = 'admin'

.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

　　select num from a where num in(select num from b)
　　　　用下面的语句替换：
　　select num from a where exists(select  from b where num=a.num)
.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

　　select id from t where num/ =
　　　　应改为:
　　select id from t where num = *

.对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。

.select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。

.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
　　一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。（这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了)。

.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件， 最好使用导出表。

.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

19.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

24.拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句
　　如果你有一个大的处理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)条件是一个好的方法。下面是一个mysql示例：

while(){
 　　//每次只做1000条
　　 mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’--’ limit ”);
 　　if(mysql_affected_rows() == ){
　　 　　//删除完成，退出！
　　 　　break；
　　}
//每次暂停一段时间，释放表让其他进程/线程访问。
usleep()
}

额。。。要吐了。。。

参考：https://blog.csdn.net/weixin_39106371/article/details/82117148

https://www.cnblogs.com/yunfeifei/p/3850440.html

其他：https://www.trinea.cn/android/performance/

https://blog.csdn.net/zhangbijun1230/article/details/81608252