oracle调优（1）
oracle优化办法
：
- sql语句调优
- 查询调优 index 索引调优
- 数据存储调优 分区表
- 修改init.ora文件（物理调优） 数据库实例 内存参数存放位置 共享池大小等等
今天主要来探讨一下sql语句调优
1. 访问table的方式
oracle中有两种访问表记录的方式
全表扫描
全表扫描就是顺序访问表中的每条记录，oracle采用一次读取多个数据块的方式优化全表扫描通过ROWID访问表
ROWID 又被称为 伪列，包含了表中记录的物理位置信息.oracle采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高
2.sql语句共享池
为了不解析重复的sql语句，在第一次解析之后，oracle会将sql语句存放在内存中，这块位于系统全局区域SGA（system global area）的共享池中的内存可以被所有数据库用户共享，因此执行一条之前执行过的sql语句，oracle就能很快获得已经北街喜好的语句以及最好的执行路径。
oracle的这一功能大大提高了sql的执行性能并节省了内存的使用。
**注意：此功能并不适用于多表连接查询,数据库管理员也可以在init.ora配置文件中为这个区域设置更大的内存，用来存放更多的sql语句，达到优化性能的目的
A. 字符级的比较:
当前被执行的语句和共享池中的语句必须完全相同.
例如:
SELECT * FROM EMP;
和下列每一个都不同
SELECT * from EMP;
Select * From Emp;
SELECT * FROM EMP;
B. 两个语句所指的对象必须完全相同:
例如:
用户 对象名 如何访问
Jack sal_limit private synonym
Work_city public synonym
Plant_detail public synonym
Jill sal_limit private synonym
Work_city public synonym
Plant_detail table owner
C. 两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables)
例如：
第一组的两个SQL语句是相同的(可以共享),而第二组中的两个语句是不同的(即使在运行时,赋于不同的绑定变量相同的值即两个pin的值都相等)
a.
select pin , name from people where pin = :blk1.pin;
select pin , name from people where pin = :blk1.pin;
b.
select pin , name from people where pin = :blk1.ot_ind;
select pin , name from people where pin = :blk1.ov_ind;
3.选择最有效率的表名顺序
oracle的解析器按照从右往左的瞬息处理from子句中的表名，所以from子句中写在最后的表会作为基础表 简称基表，最先被处理，将基表中所有的记录检索出来和左边的表进行合并
例如:
表 TAB1 16,384 条记录
表 TAB2 1 条记录
选择TAB2作为基础表 (最好的方法)
select count(*) from tab1,tab2 执行时间0.96秒
选择TAB1作为基础表 (不佳的方法)
select count(*) from tab2,tab1 执行时间26.09秒
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.
例如:
EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集.
SELECT *
FROM LOCATION L ,
CATEGORY C,
EMP E
WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
AND E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
将比下列SQL更有效率
SELECT *
FROM EMP E ,
LOCATION L ,
CATEGORY C
WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
4.WHERE子句中的连接顺序
oracle采用自下而上的顺序解析where子句，所以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记录的条件必须写在where子句的末尾
例如:
(低效,执行时间156.3秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO);
(高效,执行时间10.6秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO)
AND SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’;
5.select 后面尽量不使用 *
*之所以能被解析，是因为程序运行时，看到此符号，先去元数据表中查询数据字典来得知所有的列名，而如果你写sql直接写列名，将会为程序节约查询列名的时间，固然效率会变高
6.减少访问数据库的次数
当执行每条SQL语句时, 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 , 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数 , 就能实际上减少ORACLE的工作量.
例如,
以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员.
方法1 (最低效)
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 342;
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 291;
方法2 (次低效)
DECLARE
CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS
SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = E_NO;
BEGIN
OPEN C1(342);
FETCH C1 INTO …,…,… ;
……
OPEN C1(291);
FETCH C1 INTO …,…,… ;
CLOSE C1;
END;
方法3 (高效)
SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,
B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE
FROM EMP A,EMP B
WHERE A.EMP_NO = 342
AND B.EMP_NO = 291;
7. 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.
例如：
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0020
AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0030
AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;
你可以用DECODE函数高效地得到相同结果
SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,‘X’,NULL)) D0020_COUNT,
COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,‘X’,NULL)) D0030_COUNT,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SAL
FROM EMP WHERE ENAME LIKE ‘SMITH%’;
类似的,DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中.
8.用伪列删除重复记录 （伪列去重效率高也是同理）
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)
DELETE FROM EMP E
WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X
WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
9.用TRUNCATE替代DELETE（truncate无法回滚，减少资源调用）
当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是
恢复到执行删除命令之前的状况)
而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短.
(译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)
10.尽量多使用COMMIT
只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:
COMMIT所释放的资源:
a. 回滚段上用于恢复数据的信息.
b. 被程序语句获得的锁
c. redo log buffer 中的空间
d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
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- oracle调优总结 本文转自：http://blog.csdn.net/wonth/article/details/1670366
/*========================================================================== *Author: MartriWang@gm ...
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