全表扫描是Oracle数据库中的一个优化技术，它涉及在查询时读取整个表的数据，而不受WHERE子句的限制条件筛选。当没有特定的条件来过滤数据时，Oracle会顺序读取表中的所有数据块，直到达到高水位（HWM），这个值标识了表的最后一个已读取的数据块。为了提高效率，Oracle支持多块读（db_block_multiblock_read_count参数控制），一次读取多个数据块，减少I/O操作次数，尤其是在全表扫描时。
然而，全表扫描可能会导致性能瓶颈，因为即使删除大量数据，由于HWM不会改变，除非通过TRUNCATE命令将HWM重置，全表扫描的性能不会提升。在Oracle 10G及以上版本，可以手动收缩HWM，但这通常不是首选方法。全表扫描的数据会被缓存在LRU列表尾部，以便于快速释放内存，避免影响其他重要数据。
在考虑全表扫描时，有以下几点需要注意：
1. **适用场景**：全表扫描适合数据提取需求量大，且占表数据比例超过5%-10%以上的情况，或者需要使用并行查询功能时。对于小表，或者查询结果仅占表数据一小部分，应尽量避免全表扫描。
2. **SQL执行计划**：在编写SQL时，使用EXPLAIN PLAN可以帮助分析执行计划，理解优化器如何选择全表扫描等访问方式。通过了解SQL处理过程，包括共享SQL区域、阶段处理和Oracle优化器的工作原理，可以更有效地进行优化。
3. **性能管理**：性能管理是关键，包括早期介入、设置合理目标、持续监控和团队协作。SQL优化涉及衡量指标如响应时间和并发性，以及识别问题的根源，可能需要从应用程序级、实例级甚至操作系统级别进行调整。
4. **调整策略**：针对性能问题，可通过调整业务功能、数据设计、流程设计、SQL语句、物理结构、内存分配、I/O和操作系统等多个层面进行优化，每种调整都会带来不同的性能收益。
5. **SQL优化的重要性**：SQL语句优化是提高整体系统性能的关键环节，但需要结合SQL语法知识、内嵌函数和函数分析，同时深入了解SQL解析和Cost-Based Optimizer（CBO）的工作原理。
总结来说，全表扫描是Oracle数据库中的一个基础操作，但需谨慎使用以避免性能浪费。理解SQL执行过程、优化器行为以及如何调整策略是确保高效查询的关键。
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