一、执行顺序及优化细则
1.表名顺序优化
(1) 基础表放下面,当两表进行关联时数据量少的表的表名放右边
表或视图:
Student_info
Description_info (30条数据)
select *
where si.student_id = di.lookup_code(+)
与
select *
where si.student_id = di.lookup_code(+)
以student_info作为基础表,你会发现运行的速度会有很大的差距。
(2) 当出现多个表时,关联表被称之为交叉表,交叉表作为基础表
select *
where si.student_id = di.lookup_code(+)
与
select *
where si.student_id = di.lookup_code(+)
以student_info作为基础表,你会发现运行的速度会有很大的差距,
当基础表放在后面,这样的执行速度会明显快很多。
2.where执行顺序
where执行会从至下往上执行
select *
from student_info si --学生信息表
where si.school_id=10 --学院ID
and
摆放where子句时,把能过滤大量数据的条件放在最下边
3. is null 和is not null
当要过滤列为空数据或不为空的数据时使用
select *
from student_info si --学生信息表
where si.school_id is null(当前列中的null为少数时用is not null,否则is null)
4.使用表别名
当查询时出现多个表时,查询时加上别名,
避免出现减少解析的时间字段歧义引起的语法错误。
5. where执行速度比having快
尽可能的使用where代替having
select
group by si.student_id
having si.system_id!=100
(select
wehre si.system_id!=100
and si.school_id!=10
group by si.student_id)
6.
尽量减少使用select * 来进行查询,当你查询使用*,
数据库会进行解析并将*转换为全部列。
二、替代优化
1、用>=替代>
select ui.user_name
2、用UNION替换OR (适用于索引列)
select ui.user_name
select ui.user_name
3、用in 代替or
select ui.user_name
4、 Union All 与Union
Union All重复输出两个结果集合中相同记录
如果两个并集中数据都不一样.那么使用Union All 与Union是没有区别的,
select ui.user_name
select ui.user_name
select ui.user_name
但Union All会比Union要执行得快
5、分离表和索引
总是将你的表和索引建立在另外的表空间内
决不要将这些对象存放到SYSTEM表空间里
三、一些优化技巧
1、计算表的记录数时
select count(si.student_id)
from Student_info si(student_id为索引)
与
select count(*) from Student_info si
执行时.上面的语句明显会比下面没有用索引统计的语句要快
2.使用函数提高SQL执行速度
当出现复杂的查询sql语名,可以考虑使用函数来提高速度
查询学生信息并查询学生(李明)个人信息与的数学成绩排名
如
select di.description student_name
where si.student_id = di.lookup_code(+)
而且我们将上面order_num排名写成一个fuction时
create or replace package body order_num_pkg is
function order_num(p_student_id number) return_number is
begin
exception
end;
end order_num_pkg;
执行
select di.description student_name
where si.student_id = di.lookup_code(+)
执行查询时的速度也会有所提高
3.减少访问数据库的次数
执行次数的减少(当要查询出student_id=100的学生和student_id=20的学生信息时)
select address_id
from student_info si --学生信息表
where si.student_id=100
与
select address_id
from student_info si --学生信息表
where si.student_id=20
都进行查询.这样的效率是很低的
而进行
(
select si.address_id,si2.address_id
from student_info si --学生信息表
,student_info si2
where si.student_id=100
and si2.student_id=20
与
select decode(si.student_id,100,address_id)
from student_info si
)
执行速度是提高了,但可读性反而差了..
所以这种写法个人并不太推荐
4、用Exists(Not Exists)代替In(Not In)
5、Exists取代Distinct取唯一值的
select distinct di.dept_name
where ui.dept_no = di.dept_no
6、用表连接代替Exists
select ui.user_name
where exists (select 'x '
执行是比较快,但还可以使用表的连接取得更快的查询效率
代码是经测试并进行优化所写,
以上只例子,具体使用还是要针对各个不同的具体的业务使用用Exists(Not Exists)代替In(Not In)
四、索引篇
1、运算导致的索引失效
select di.description student_name
where si.student_id = di.lookup_code(+)
2、类型转换导致的索引失效
select di.description student_name
where si.student_id = di.lookup_code(+)
student_id为number类型的索引,当执行下列语句,
oracle会自动转换成
select di.description student_name
where si.student_id = di.lookup_code(+)
所幸,只是解析并转换类型,并没有导到失效,
但要是写成下面,将会使用其失效
select di.description student_name
where si.student_id = di.lookup_code(+)
3、在索引列上进行计算引起的问题
select di.description student_name
where si.student_id = di.lookup_code(+)
在索引列中进行运算,将会不使用索引而使用全表扫描
而将
select di.description student_name
where si.student_id = di.lookup_code(+)
将会得到高效的运行速度
4、 Is not null引起的问题(student_id为索引)
不要把存在空值的列做为索引,否则无法使用索引
select ui.user_name
select ui.user_name
5、Order by导致索引失效(student_id为索引)
select ui.user_name
而使用
select ui.user_name
ORDER BY中所有的列必须定义为非空. )
6、自动选择索引
如果表中有两个以上(包括两个)索引,其中有一个唯一性索引,而其他是非唯一性.
在这种情况下,ORACLE将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引.
7、 !=导致索引失效
select ui.user_name
在Where中使用!=将会把索引失效
8、%导致的索引失效
select di.description student_name
where si.student_id = di.lookup_code(+)
而
select di.description student_name
where si.student_id = di.lookup_code(+)
以上只例子,具体还是要针对各个不同的具体的业务使用
五、oracle 中的not Exists与Not in的性能巨大差异
Not Exists与Not in的作用同样是排除数据,在oracle 中使用not
in并不象mysql中的执行那么快,如(
select jt1.doc_num --单据号码
where oalc.lookup_type(+) = 'JAVA_SCHOOL_NAME'
(select jt2.header_id
与
select jt1.doc_num --单据号码
where oalc.lookup_type(+) = 'JAVA_SCHOOL_NAME'
当jt2表中的数据比较大时,就会出现巨大的差异,以上只能是我的个人理解与测试结果(java_table1 视图测试
数据量为36749,java_table2 为300条),如有其它可相互讨论