oracle数据库sql语句优化

数据库查询优化


一.慢查询基础：优化数据访问
 查询性能低下最基本的原因是访问的数据太多。大部分性能低下的查询都可以通过减少访问的数据量
的方式进行优化。对于低效的查询，我们发现通过下面两个步骤分析总是很有效：
1）.确认应用程序是否在检索大量超过需要的数据。这通常意味着访问了太多行，但是有时候也可能是访问了太多列
2）.确认mysql服务器是否在分析大量超过需要的数据行
2.是否向数据库请求了不需要的数据
有些查询会请求超过实际需要的数据，然后这些多余的数据会被应用程序丢弃。这会给mysql服务器带来额外的负担，并增加网络开销另外也会消耗应用服务器的CPU和内存资源
3.mysql是否在扫描额外的记录
二.重构查询的方式
1.是用一个复杂查询还是多个简单查询
2.切分查询--有时候对于一个大查询我们需要“分而治之”，将大查询切分成小查询，每个查询功能完全一样，只完成一小部分，每次只返回一小部分查询结果
3.分解关联查询--简单的讲，可以对每一个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联
  这样做的好处是：
1）让缓存的效率更高。许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象
2）将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争
3）在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分更容易做到高性能和扩展
4）可以减少冗余记录的查询。在应用层做关联查询，意味着对于某条记录应用只需要查询一次，而在数据库中做关联查询，则可能需要重复地访问一部分数据

一、操作符优化

1、IN操作符

用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。但是用IN的SQL性能总是比较低的，从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别：

ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。

推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符，用EXISTS方案代替。

2、NOT IN操作符

此操作是强列不推荐使用的，因为它不能应用表的索引。

推荐方案：用NOT EXISTS方案代替

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。

推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如：a is notnull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。

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

LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE ‘%5400%’这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。

一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BHLIKE ‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。

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

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) andsk_rq<trunc(sysdate+1)

进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如：ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30

‘X’ || hbs_bh>’X5400021452’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’

sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5

hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’ 5401002554’，注：此条件对hbs_bh进行隐式的to_number转换，因为hbs_bh字段是字符型。

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

ORACLE的提示功能是比较强的功能，也是比较复杂的应用，并且提示只是给ORACLE执行的一个建议，有时如果出于成本方面的考虑ORACLE也可能不会按提示进行。根据实践应用，一般不建议开发人员应用ORACLE提示，因为各个数据库及服务器性能情况不一样，很可能一个地方性能提升了，但另一个地方却下降了，ORACLE在SQL执行分析方面已经比较成熟，如果分析执行的路径不对首先应在数据库结构（主要是索引）、服务器当前性能（共享内存、磁盘文件碎片）、数据库对象（表、索引）统计信息是否正确这几方面分析。