Oracle SQL优化是提高数据库性能和效率的关键技术,本文将深入探讨Oracle SQL查询语句的各个方面以实现最佳性能。首先,优化涉及选择合适的驱动表(driving table),在多表联接(JOIN)操作时,通常优先选取索引密集型表,减少全表扫描,从而提高查询速度。其次,WHERE子句的使用至关重要,通过精确的条件过滤可以减少数据处理量,尤其是避免在WHERE子句之前进行聚合操作。 在数据检索方面,尽量避免使用通配符(*),只选取真正需要的列,这样可以减少数据传输和内存消耗。同时,利用Oracle的特殊函数和工具,如SQL*Plus、SQL*Forms Pro中的CARRAYSIZE等,限制结果集的大小,例如设置为200,有助于控制查询返回的数据量。 在处理数值和字符数据时,注意使用DECODE函数进行条件转换,确保代码执行效率。此外,存储过程的删除操作也有优化技巧,比如使用ROWID而非全表扫描来删除记录,以及区分TRUNCATE和DELETE操作的差异,前者会快速清空数据但不记录日志,后者则会保留历史信息。 事务管理是优化过程中不可忽视的一环,确保COMMIT操作正确应用,避免不必要的回滚段压力,并在适当的时候使用事务控制,如提交(COMMIT)来锁定数据,防止脏数据的出现。WHERE子句与HAVING子句的使用需谨慎,HAVING通常用于分组后的筛选,与WHERE的区别在于前者用于分组后的条件判断,对汇总结果进行过滤。 最后,对于复杂的查询,可能需要使用窗口函数或子查询进行分析,同时注意性能调优的规则,如避免在计算汇总值时滥用 Rushmore Having,确保在执行前对数据进行适当的预处理和排序,以提高整体查询性能。总结来说,Oracle SQL优化是一门综合运用理论和实践经验的艺术,涉及到查询策略、函数使用、事务管理和性能调优等多个层面。
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) 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
(6) 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.
(7) 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)
(8) 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);
(9) 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)
(10) 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
(11) 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
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