"本文主要介绍了在Oracle数据库中何时应该使用全表扫描以及如何优化全表扫描，同时还涉及到了Oracle的SQL执行过程、内存结构和优化策略。"
在Oracle数据库操作中，全表扫描（Full Table Scan, FTS）是一种常见的数据访问方式。全表扫描会在以下几种情况下被选用：
1. **无可用索引**：如果查询条件无法利用到任何有效的索引，Oracle优化器可能会选择全表扫描，因为遍历整个表可能是最高效的策略。
2. **返回的数据量大**：当预计要返回的数据量接近表的25%时，全表扫描可能比索引扫描更有效率，因为频繁的索引查找和回表操作可能比一次完整的数据扫描更耗时。
3. **小表访问**：对于小表而言，全表扫描的开销通常小于索引查找，尤其是当表的大小远小于索引本身时。
4. **SQL提示**：在SQL查询中使用优化器提示`/*+ full (tab)*/`可以强制Oracle执行全表扫描，这在某些特定场景下可能是有益的。
为了提高全表扫描的效率，有以下两种方法：
1. **db_file_multiblock_read**：这是Oracle的一个参数，用于设置每次从磁盘读取的数据块数量。增加这个值可以提高多块读取的效率，减少I/O次数，从而提升全表扫描速度。
2. **并行执行**：通过添加`parallel(tab,10)`提示，可以将全表扫描任务分配给多个并行服务器执行，这里的并行度一般设置为CPU数量或表所在磁盘数的最小值，以充分利用系统资源，加快扫描速度。
除了全表扫描，文章还提到了Oracle的内存结构，包括SGA（System Global Area）和PGA（Program Global Area）。SGA由多个组件构成，如数据缓冲区（Data Buffer Cache）、共享池（Shared Pool）、重做日志缓冲区（Redo Log Buffer）等，这些组件协同工作以提高SQL执行效率。优化SQL执行的关键在于减少解析次数（通过软解析）和减少磁盘I/O，而SQL的执行过程包括硬解析（语法和语义检查，生成执行计划）和软解析（直接执行已存在的执行计划）。
SQL优化还包括使用不同的数据读取方式（如全表扫描、ROWID访问和索引访问），选择合适的表连接实现方式（如嵌套循环连接、哈希连接和归并连接），以及通过优化器提示和执行计划大纲（OutLine）来固定和调整执行计划。
理解Oracle的执行计划和内存管理机制对于编写高效的SQL至关重要，同时也需要根据具体场景选择适当的全表扫描策略，以达到最佳的数据库性能。
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