SQL语句优化分析

一、操作符优化

1、IN操作符

推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符。

2、NOT IN操作符

此操作是强烈不推荐使用的，因为他不能应用表的索引。

3、IS NULL或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空）

判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为索引是不索引空值的，

用其它相同功能的操作运算代替，如：a is not null 改为 a>0 或a>’’等，不允许字段为空，

而用一个缺省值代替空值，如申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。

建立位图索引（有分区的表不能建，位图索引比较难控制，如字段值太多索引会使性能下降，多人更新操作会增加数据块锁的现象）

4、>及<操作符（大于或小于操作符）

大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，

如一个表有100万记录，一个数值型字段A，30万记录的A=0，30万记录的A=1，

39万记录的A=2，1万记录的A=3。那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，

因为A>2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。

5、LIKE操作符

使用LIKE通配符查询时，不能一味的使用通配符，尽量能够将条件描述清楚，

缩小查询范围，避免全表扫描。

6、UNION操作符

UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如：

select * from gc_dfys

union

select * from ls_jg_dfys

这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，

最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。

推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。

select * from gc_dfys

union all

select * from ls_jg_dfys

7、联接列

对于有联接的列，即使最后的联接值为一个静态值，优化器是不会使用索引的。

8、Order by语句

ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序，

Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中(像联接或者附加等)，

任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。

仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能，

解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引，

也可以为所使用的列建立另外一个索引，同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。

9、NOT

我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式，如大于、小于、等于以及不等于等等，

也可以使用and(与)、or(或)以及not(非)。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。

二、SQL书写的影响

1、同一功能同一性能不同写法SQL的影响

如一个SQL在A程序员写的为  Select * from zl_yhjbqk

B程序员写的为 Select * from dlyx.zl_yhjbqk（带表所有者的前缀）

C程序员写的为 Select * from DLYX.ZLYHJBQK（大写表名）

D程序员写的为 Select *  from DLYX.ZLYHJBQK（中间多了空格）

以上四个SQL在ORACLE分析整理之后产生的结果及执行的时间是一样的，

但是从ORACLE共享内存SGA的原理，可以得出ORACLE对每个SQL都会对其进行一次分析，

并且占用共享内存，如果将SQL的字符串及格式写得完全相同，则ORACLE只会分析一次，

共享内存也只会留下一次的分析结果，这不仅可以减少分析SQL的时间，

而且可以减少共享内存重复的信息，ORACLE也可以准确统计SQL的执行频率。

2、WHERE后面的条件顺序影响

WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响。如：

Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1

Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'

以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。

3、查询表顺序的影响

在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响，在没有索引及ORACLE没有对表进行统计分析的情况下，

ORACLE会按表出现的顺序进行链接，由此可见表的顺序不对时会产生十分耗服物器资源的数据交叉。

（注：如果对表进行了统计分析，ORACLE会自动先进小表的链接，再进行大表的链接）。

三、SQL语句索引的利用

1、操作符优化（同上）

2、对条件字段的一些优化

采用函数处理的字段不能利用索引，如：

substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’

trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate) and sk_rqsysdate+1)

条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：

ys_df>cx_df，无法进行优化

qc_bh || kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’250000’

四、其他

（1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：

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） 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。

（6） 减少对表的查询：

在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询。

还有很多想了解具体的话

看看这篇博客：http://blog.csdn.net/u011225629/article/details/50492403/