Oracle数据库中A表中有以下字段 T1, T2, T3 。首先T1,T2创建了复合索引，T3不可加索引，下列语句如何优化 select t1, count(*) from A where t3 = 1 and t1 is not null and t2 is not null group by t1. 请写出分析过程并写出优化后的SQL

Oracle数据库的优化方式和MySQL略有不同，下面是针对Oracle数据库的优化方案：

首先，由于T3字段不可加索引，所以无法通过T3字段进行条件过滤，这会导致全表扫描，性能较差。其次，由于T1和T2创建了复合索引，所以可以通过T1和T2字段进行条件过滤，但同时需要满足T1不为NULL和T2不为NULL的条件。

为了优化这条SQL语句，我们可以考虑通过覆盖索引来避免全表扫描。具体做法是，将T1和count(*)字段加入到复合索引中，这样可以通过复合索引进行条件过滤和聚合计算，并避免了对数据表的全表扫描。

优化后的SQL语句如下：

select t1, count(*) 
from A 
where t3 = 1 and t1 is not null and t2 is not null 
group by t1

同时，需要在T1和count(*)字段上创建复合索引，如下所示：

create index idx_t1_count on A (T1, count(*))

这样就可以通过覆盖索引来优化原来的SQL语句，提升查询性能。

相关问题

Oracle数据中A表中有以下字段 T1, T2, T3 。首先T1已加了索引，T2也加了，T3不可加索引，下列语句如何优化 select t1, count(*) from A where t3 = 1 and t1 is not null and t2 is not null

针对这个查询语句，可以考虑以下优化方式：

1. 利用可索引字段进行过滤

由于 T1 和 T2 字段已经加上了索引，可以先利用这两个字段进行过滤，减少查询数据量。可以将查询条件改为：

where t1 is not null and t2 is not null and t3 = 1

这样可以先通过 T1 和 T2 进行索引扫描，然后在扫描结果集中进行 T3 字段的过滤，减少查询数据量。

2. 利用覆盖索引减少查询时间

由于查询中需要返回 T1 和 count(*) 两个字段，可以考虑利用 T1 字段的索引覆盖查询，避免回表操作，从而减少查询时间。可以将查询语句改为：

select t1, count(*) from A where t1 is not null and t2 is not null and t3 = 1 group by t1;

这样就可以先利用 T1 索引进行过滤，然后直接在索引中进行 count(*) 统计，避免回表操作，减少查询时间。

3. 注意查询语句的顺序

在查询语句中，where 条件的顺序也会影响查询效率。可以将过滤条件按照可索引字段、不可索引字段、其他条件的顺序排列，优化查询效率。所以，查询语句可以改为：

select t1, count(*) from A where t1 is not null and t2 is not null and t3 = 1 group by t1;

以上是针对该查询语句的一些优化方式，不同的场景和需求可能需要采用不同的优化方式。

oracle中用LambdaQueryWrapper.eq 两个字段中有一个加了索引 导致数据库索引失效

在 Oracle 中，使用 LambdaQueryWrapper.eq 进行查询时，如果其中一个字段加了索引，而另一个字段没有加索引，可能会导致数据库索引失效的问题。这是因为 Oracle 在查询时只能使用一个索引，如果查询条件中的两个字段分别对应不同的索引，就无法同时使用这两个索引进行优化查询，从而导致索引失效。

为了避免这个问题，我们可以考虑以下几种解决方案：

1. 在设计数据库时，尽可能地将需要查询的字段设计成可以直接匹配索引的格式，即尽量保证查询条件中的所有字段都加上索引。

2. 可以使用 Oracle 提供的索引合并功能，将多个索引合并为一个索引，从而实现同时使用多个索引进行优化查询。具体操作可以参考 Oracle 官方文档中的相关介绍。

3. 可以通过优化查询语句的写法，使得查询条件可以更好地与索引匹配，提高查询效率。比如，可以使用 EXISTS 子查询、IN 子句等方式进行查询，从而避免使用 LambdaQueryWrapper.eq。

总之，为了避免 Oracle 中使用 LambdaQueryWrapper.eq 导致数据库索引失效的问题，我们需要在设计数据库和查询语句时尽可能地考虑到索引的使用，从而实现更加高效的数据库查询。