"这篇文档主要讨论了如何在ORACLE数据库中避免全表扫描，提高SQL查询效率。通过分析导致全表扫描的问题并提供相应的解决策略，包括建立索引、使用特定函数索引、转换查询逻辑以及优化内置函数的使用。此外，文档还涉及Oracle的内存结构、SQL执行过程、数据读取方式、表连接方法以及如何通过提示和 Outline 来固定执行计划，以提升SQL性能。"
在Oracle数据库管理中，避免全表扫描是提高数据库性能的关键因素。全表扫描意味着数据库必须遍历整个表来找到匹配的记录，这通常会导致较高的I/O负载和较长的查询时间。以下是一些避免全表扫描的方法：
1. **建立索引**：对于频繁用于查询的列，创建索引可以极大地加速查询速度。索引使得数据库可以直接定位到所需的数据，而无需扫描整个表。
2. **索引提示(hints)**：在SQL查询中使用索引提示，可以强制优化器使用特定的索引，即使在某些情况下，优化器可能选择全表扫描。
3. **处理NULL值查询**：对包含NULL值的列进行查询时，可以使用内置函数索引，例如 `nvl(col,0)=0`，来提高查询效率。
4. **处理LIKE模糊查询**：对于`like 'abc%'` 类似的查询，可以考虑使用反向索引，如 `reverse(col) like '%abc'`，以利用索引来提高效率。
5. **转化不等式查询**：将不等式比较（如 `<`, `>`, `!=`, `not in`）转化为等式或关联查询，以利用索引。
6. **正确使用内置函数索引**：确保在适当的情况下使用内置函数索引，避免因不恰当的索引使用导致的性能下降。
此外，文档还提到了Oracle的内存结构，包括SGA（System Global Area）和PGA（Program Global Area），它们是数据库运行的核心组成部分。SGA主要包括Data Buffer Cache、Shared Pool、Redo Log Buffer等，这些区域负责缓存数据和SQL解析结果，以减少磁盘I/O和提升性能。
SQL的执行过程分为硬解析和软解析。硬解析是SQL首次执行时，需要经过语法和语义检查，然后优化器选择执行计划；而软解析则利用已存在于SGA中的解析信息，直接执行已存在的执行计划，以提高性能。
为了进一步优化SQL执行，可以使用执行计划提示来指导优化器选择特定的执行路径，或者通过Outline创建固定的执行计划，确保在后续查询中使用相同的优化策略。
理解并应用这些技巧能够显著改善ORACLE数据库的性能，减少全表扫描，提高查询效率，并降低系统资源消耗。
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