SQL优化二(SQL性能调优)
一·、前言
二、ORACLE服务器
三、分析语句阶段优化
- RBO(rule-base optimizer):优化器遵循Oracle内部预定的规则,句法驱动和数据字典驱动。
- CBO(cost-based optimizer):依据语句执行的代价，主要指对CPU和内存的占用，优化器在判断是否使用CBO时，要参照表和索引的统计信息统计表驱动，统计信息要在对表做analyze后才会有。
Oracle优化器的优化模式主要有五种：
- Choose：默认模式。根据表或索引的统计信息，如果有统计信息，则使用CBO方式；如果没有统计信息，相应列有索引，则使用RBO方式。
- Rule：基于规则优化，忽略任何统计信息
- First rows：与Choose类似。不同的是如果表有统计信息，它将以最快的方式返回查询结果，以获得最佳响应时间。
- First_rows_n：与Choose类似。不同的是如果表有统计信息，它将以最快的方式返回查询的前几行，以获得最佳响应时间。
- All rows：完全基于CBO的模式。当一个表有统计信息时，以最快方式返回表所有行，以获得最大吞吐量。没有统计信息则使用RBO方式。
Oracle Optimizer 运行级别怎么修改？
- Instance级:修改启动参数在init<SID>.ora文件中设定OPTIMIZER_MODE，需要数据库重启
- Session级:（JDBC或者Hibernate或者一次连接），通过alter session set optimizer_mode = value修改，忽略instance级
- Statement级:通过在SQL语句中加如Hint(隐语)实现,表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,忽略instance级和session级
SELECT /*+ALL_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT';
DBMS_STATS包工具做CBO代价分析
分析用户所有的对象（包括表、索引、簇）：gather_schema_stats
分析表：gather_table_stats
分析索引：gather_index_stats
删除数据库统计信息：delete_database_stats
删除用户方案统计信息：delete_schema_stats
删除表统计信息：delete_table_stats
删除索引统计信息：delete_index_stats
删除列统计信息：delete_column_stats
设置表统计信息：set_table_stats
设置索引统计信息：set_index_stats
设置列统计信息：set_column_stats
可以查看表 DBA_TABLES来查看表是否与被分析过，如：
SELECT TABLE_NAME, LAST_ANALYZED FROM DBA_TABLES
通常使用的比较多的主要是DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS和 DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS。
2 dbms_stats.create_stat_table(ownname => 'scott',stattab => 'STAT_TABLE');
3 end;
4 /
ownname => 'SCOTT',options => 'GATHER AUTO',estimate_percent => dbms_stats.auto_sample_size,method_opt => 'for all columns size repeat',degree => 15) 四、执行计划阶段优化
全表扫描(Full Table Scans)
通过ROWID的表存取(Table Access by ROWID)
ROWID记录了记录行所在的数据文件、数据块以及行在该块中的位置，所以通过ROWID来存取数据可以快速定位到目标数据上，可以说是整个数据库都在用的索引，是Oracle存取单行数据的最快方法。这种存取方法不会用到多块读操作，一次I/O只能读取一个数据块。
select empno from emp where rowid='AAAR3sAAEAAAACXAAA';
索引扫描(Index Scan)
索引唯一扫描(index unique scan)
通过唯一索引查找一个数值经常返回单个ROWID,如果存在UNIQUE 或PRIMARY KEY 约束（约束只有一行记录匹配），Oracle实现索引唯一性扫描。
select empno from emp where empno=7369;
索引范围扫描(index range scan)
使用一个索引存取多行数据，在唯一索引上使用索引范围扫描的典型情况下是在谓词(where限制条件)中使用了范围操作符，有以下三种情况会导致引起索引范围扫描:
- 在唯一索引列上使用了range操作符(> < <> >= <= between)
- 在组合索引上，只使用部分列进行查询，导致查询出多行
- 对非唯一索引列上进行的任何查询。
select empno from emp where empno>7369;
索引全扫描(index full scan)
什么时候会引起索引全扫描呢?当不使用谓词逻辑where;所有查询结果数据都必须从索引中可以直接得到;需要排序操作，比如order by。
select empno from emp order by empno;
index full scan使用单块读方式有序读取索引块，产生db file sequential reads事件，当采用该方式读取大量索引全扫描，效率低下
索引快速扫描(index fast full scan)
与索引全扫描很相似，只是不涉及排序动作。
select /*+ index_ffs(emp pk_emp) */empno from emp; //对指定的表执行快速全索引扫描,而不是全表扫描的办法.
index fast full scan使用多块读的方式读取索引块，产生db file scattered reads 事件，读取时高效，但为无序读取
优化技巧7:对于只从表中查询出总行数的2%到4%行的表时，可以考虑创建索引。
优化技巧8:不要将那些频繁修改的列作为索引列，频繁修改会导致不必要的索引开销。
优化技巧9:不要使用包含函数或操作符放入WHERE从句中的关键字作为索引，会导致索引失效，可以考虑使用函数索引。
优化技巧10:在组合索引中，没有按照建立时的索引关键字顺序描述，比如xyz变成了yxz，也会导致索引失效。
优化技巧11:如果在表中要建立索引的一列或多列上使用了函数或表达式，则创建的是基于函数的索引。基于函数的索引预先计算函数或表达式的值，并将结果存储在索引中。B树索引和bitmap索引也是函数索引
优化技巧12:排序动作能不做就不做，增加系统开销的同时还会使快速索引失效。
备注:
#函数索引 CREATE INDEX idx ON table_1 (a + b * (c - 1), a, b); # 则可以在查询语句中使用函数索引： SELECT a FROM table_1 WHERE a + b * (c - 1) < 100;
五、多表关联查询操作
排序合并连接(Sort Merge Join (SMJ))
select aa.CREATEPERSONNAME, bb.CREATEPERSON from tbl_comm_commonticket aa, tbl_ybgz_ticket bb where aa.CREATEPERSONNAME = bb.CREATEPERSON order by aa.CREATEPERSONNAME, bb.CREATEPERSON
排序属于代价很高的操作，特别对于大表。因此经常避免使用排序合并连接方法，但是如果2个row source都已经预先排序（比如primary Key索引），则这种连接方法可以选用。
嵌套循环(Nested Loops (NL))
分为驱动表(OUTER TABLE)和内层表(INNER TABLE)。因为嵌套循环，所以外层循环的次数越少越好，因此一般将数据量较小表或满足条件的row source较小的表作为驱动表(用于外层循环)的理论依据。
select /*+USE_NL(emp,dept)*/ * from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno;
嵌套循环返回已经连接的行，而不必等待所有的连接操作处理完才返回数据 ，所以提高了响应速度。如果OUTER TABLE比较小，并且在INNER TABLE上有唯一索引，或有高选择性非唯一索引时，使用这种方法可以得到较好的效率。另外，这种连接方式，是在RBO优化器中。
哈希连接(Hash Join)
散列基本原理是：使用一个下标范围比较大的数组来存储元素。可以设计一个函数（哈希函数，也叫做散列函数），使得每个元素的关键字都与一个函数值（即数组下标，hash值）相对应，于是用这个数组单元来存储这个元素；但是，不能够保证每个元素的关键字与函数值是一一对应的，因此极有可能出现对于不同的元素，却计算出了相同的函数值，这样就产生了“冲突”，换句话说，就是把不同的元素分在了相同的“类”之中。 总的来说，“直接定址”与“解决冲突”是哈希表的两大特点。
散列连接是CBO 做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小的表（或数据源）利用连接键在内存中建立散列表，然后扫描较大的表并探测散列表，找出与散列表匹配的行。
hash join只有在CBO方式下可以使用；Oracle初始化参数HASH_JOIN_ENABLED决定是否启用hash join；pga_aggregate_target指定散列连接可用的内存大小；尽量使内层表生成的散列表最小，最好能够全部载入内存；主要用于等值连接。
select /*+USE_HASH(emp,dept)*/ * from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno;
六、其他
优化技巧13:避免使用不确定操作符<>,!= 或者 where 子句中使用 or 来连接条件，因为会引起全表扫描; or 可以用union或者(union all) 代替。
select * from emp where empno>7369 union select * from emp where empno<7369;
优化技巧14:Where子句中出现IS NULL或者IS NOT NULL时，Oracle会停止使用索引而执行全表扫描。可以在设计表时，对索引列设置为NOT NULL。这样就可以用其他操作来取代判断NULL的操作。
优化技巧15:当通配符“%”或者“_”作为查询字符串的第一个字符时，索引不会被使用 。
优化技巧16:对数据类型不同的列进行比较时，会使索引失效。
优化技巧17:UNION操作符会对结果进行筛选，消除重复，数据量大的情况下可能会引起磁盘排序。如果不需要删除重复记录，应该使用UNION ALL。
SQL> select deptno from emp union select deptno from dept; SQL> select deptno from emp union all select deptno from dept;
优化技巧18:Order By语句中的非索引列会降低性能，可以通过添加索引的方式处理。严格控制在Order By语句中使用表达式。
优化技巧19:相同的Sql语句，要保证查询字符完全相同，大小写，空格位置，利用shared_pool，防止相同的Sql语句被多次分析，使用变量绑定。
优化技巧20:调整SQL语句的目的是为了在执行中使资源的使用减少到最小。除了选择使用不同的SQL语法来优化执行代价，还可以通过调整执行顺序优化SQL。
优化技巧21:Oracle在执行IN子查询时，首先执行子查询，将查询结果放入临时表再执行主查询。而EXIST则是首先检查主查询，然后运行子查询直到找到第一个匹配项。因此NOT EXISTS比NOT IN效率稍高，相应更快。但是(NOT) EXISTS 不等于(NOT) IN。
SQL>select * from emp where deptno in (select deptno from dept); SQL>select * from emp where exists (select deptno from dept where emp.deptno=dept.deptno);
优化技巧22:可以多使用视图进行软解析，视图只是把你要用的sql进行保存而已，你需要担心的是视图中的sql会不会效率太低，而不用担心视图的耗时。
优化技巧23:适当的时候强制使用rule会获得更高效率；调试SQL时关注执行计划和执行代价。
优化技巧24:避免视图嵌套使用，尤其是针对视图排序，筛选等操作。
优化技巧25:不同版本数据库的执行计划差别可能很大。
优化技巧26:不是只有select..是查询，所有的DML操作都含有查询过程。
七、SQL分析工具
