Oracle优化
本文内容来源作者实践、公司内部资源及国外文章翻译，大家觉得有样可以拿走，高兴时可以在你文章末尾留下博客地址引用。
一、oracle性能优化之表设计
数据库优化的目标无非是避免磁盘I/O瓶颈、减少CPU利用率和减少资源竞争。为了便于读者阅读和理解，笔者参阅了Sybase、Informix和Oracle等大型数据库系统参考资料，基于多年的工程实践经验，从基本表设计、扩展设计和数据库表对象放置等角度进行讨论，着重讨论了如何避免磁盘I/O瓶颈和减少资源竞争，相信读者会一目了然。
基于第三范式的基本表设计
在基于表驱动的信息管理系统（MIS）中，基本表的设计规范是第三范式（3NF）。第三范式的基本特征是非主键属性只依赖于主键属性。基于第三范式的数据库表设计具有很多优点：一是消除了冗余数据，节省了磁盘存储空间；二是有良好的数据完整性限制，即基于主外键的参照完整限制和基于主键的实体完整性限制，这使得数据容易维护，也容易移植和更新；三是数据的可逆性好，在做连接（Join）查询或者合并表时不遗漏、也不重复；四是因消除了冗余数据（冗余列），在查询（Select）时每个数据页存的数据行就多，这样就有效地减少了逻辑I/O，每个Cash存的页面就多，也减少物理I/O；五是对大多数事务(Transaction)而言，运行性能好；六是物理设计(Physical Design)的机动性较大，能满足日益增长的用户需求。
在基本表设计中，表的主键、外键、索引设计占有非常重要的地位，但系统设计人员往往只注重于满足用户要求，而没有从系统优化的高度来认识和重视它们。实际上，它们与系统的运行性能密切相关。现在从系统数据库优化角度讨论这些基本概念及其重要意义：
（1）主键(Primary Key)：主键被用于复杂的SQL语句时，频繁地在数据访问中被用到。一个表只有一个主键。主键应该有固定值（不能为Null或缺省值，要有相对稳定性），不含代码信息，易访问。把常用（众所周知）的列作为主键才有意义。短主键最佳（小于25bytes），主键的长短影响索引的大小，索引的大小影响索引页的大小，从而影响磁盘I/O。主键分为自然主键和人为主键。自然主键由实体的属性构成，自然主键可以是复合性的，在形成复合主键时，主键列不能太多，复合主键使得Join*作复杂化、也增加了外键表的大小。人为主键是，在没有合适的自然属性键、或自然属性复杂或灵敏度高时，人为形成的。人为主键一般是整型值（满足最小化要求），没有实际意义，也略微增加了表的大小；但减少了把它作为外键的表的大小。
（2）外键（Foreign Key）：外键的作用是建立关系型数据库中表之间的关系（参照完整性），主键只能从独立的实体迁移到非独立的实体，成为后者的一个属性，被称为外键。
（3）索引(Index)：利用索引优化系统性能是显而易见的，对所有常用于查询中的Where子句的列和所有用于排序的列创建索引，可以避免整表扫描或访问，在不改变表的物理结构的情况下，直接访问特定的数据列，这样减少数据存取时间；利用索引可以优化或排除耗时的分类*作；把数据分散到不同的页面上，就分散了插入的数据；主键自动建立了唯一索引，因此唯一索引也能确保数据的唯一性（即实体完整性）；索引码越小，定位就越直接；新建的索引效能最好，因此定期更新索引非常必要。索引也有代价：有空间开销，建立它也要花费时间，在进行Insert、Delete和Update*作时，也有维护代价。索引有两种：聚族索引和非聚族索引。一个表只能有一个聚族索引，可有多个非聚族索引。使用聚族索引查询数据要比使用非聚族索引快。在建索引前，应利用数据库系统函数估算索引的大小。
① 聚族索引（Clustered Index）：聚族索引的数据页按物理有序储存，占用空间小。选择策略是，被用于Where子句的列：包括范围查询、模糊查询或高度重复的列（连续磁盘扫描）；被用于连接Join*作的列；被用于Order by和Group by子句的列。聚族索引不利于插入*作，另外没有必要用主键建聚族索引。
② 非聚族索引（Nonclustered Index）：与聚族索引相比，占用空间大，而且效率低。选择策略是，被用于Where子句的列：包括范围查询、模糊查询（在没有聚族索引时）、主键或外键列、点（指针类）或小范围（返回的结果域小于整表数据的20%）查询；被用于连接Join*作的列、主键列（范围查询）；被用于Order by和Group by子句的列；需要被覆盖的列。对只读表建多个非聚族索引有利。索引也有其弊端，一是创建索引要耗费时间，二是索引要占有大量磁盘空间，三是增加了维护代价（在修改带索引的数据列时索引会减缓修改速度）。那么，在哪种情况下不建索引呢？对于小表（数据小于5页）、小到中表（不直接访问单行数据或结果集不用排序）、单值域（返回值密集）、索引列值太长（大于20bitys）、容易变化的列、高度重复的列、Null值列，对没有被用于Where子语句和Join查询的列都不能建索引。另外，对主要用于数据录入的，尽可能少建索引。当然，也要防止建立无效索引，当Where语句中多于5个条件时，维护索引的开销大于索引的效益，这时，建立临时表存储有关数据更有效。
批量导入数据时的注意事项：在实际应用中，大批量的计算（如电信话单计费）用C语言程序做，这种基于主外键关系数据计算而得的批量数据（文本文件），可利用系统的自身功能函数（如Sybase的BCP命令）快速批量导入，在导入数据库表时，可先删除相应库表的索引，这有利于加快导入速度，减少导入时间。在导入后再重建索引以便优化查询。
（4）锁：锁是并行处理的重要机制，能保持数据并发的一致性，即按事务进行处理；系统利用锁，保证数据完整性。因此，我们避免不了死锁，但在设计时可以充分考虑如何避免长事务，减少排它锁时间，减少在事务中与用户的交互，杜绝让用户控制事务的长短；要避免批量数据同时执行，尤其是耗时并用到相同的数据表。锁的征用：一个表同时只能有一个排它锁，一个用户用时，其它用户在等待。若用户数增加，则Server的性能下降，出现“假死”现象。如何避免死锁呢？从页级锁到行级锁，减少了锁征用；给小表增加无效记录，从页级锁到行级锁没有影响，若在同一页内竞争有影响，可选择合适的聚族索引把数据分配到不同的页面；创建冗余表；保持事务简短；同一批处理应该没有网络交互。
（5）查询优化规则：在访问数据库表的数据(Access Data)时，要尽可能避免排序（Sort）、连接(Join)和相关子查询*作。经验告诉我们，在优化查询时，必须做到：
① 尽可能少的行；
② 避免排序或为尽可能少的行排序，若要做大量数据排序，最好将相关数据放在临时表中*作；用简单的键（列）排序，如整型或短字符串排序；
③ 避免表内的相关子查询；
④ 避免在Where子句中使用复杂的表达式或非起始的子字符串、用长字符串连接；
⑤ 在Where子句中多使用“与”（And）连接，少使用“或”(Or)连接；
⑥ 利用临时数据库。在查询多表、有多个连接、查询复杂、数据要过滤时，可以建临时表（索引）以减少I/O。但缺点是增加了空间开销。
除非每个列都有索引支持，否则在有连接的查询时分别找出两个动态索引，放在工作表中重新排序。
3 基本表扩展设计
基于第三范式设计的库表虽然有其优越性（见本文第一部分），然而在实际应用中有时不利于系统运行性能的优化：如需要部分数据时而要扫描整表，许多过程同时竞争同一数据，反复用相同行计算相同的结果，过程从多表获取数据时引发大量的连接*作，当数据来源于多表时的连接*作；这都消耗了磁盘I/O和CPU时间。
尤其在遇到下列情形时，我们要对基本表进行扩展设计：许多过程要频繁访问一个表、子集数据访问、重复计算和冗余数据，有时用户要求一些过程优先或低的响应时间。
如何避免这些不利因素呢？根据访问的频繁程度对相关表进行分割处理、存储冗余数据、存储衍生列、合并相关表处理，这些都是克服这些不利因素和优化系统运行的有效途径。
3.1 分割表或储存冗余数据
分割表分为水平分割表和垂直分割表两种。分割表增加了维护数据完整性的代价。
水平分割表：一种是当多个过程频繁访问数据表的不同行时，水平分割表，并消除新表中的冗余数据列；若个别过程要访问整个数据，则要用连接*作，这也无妨分割表；典型案例是电信话单按月分割存放。另一种是当主要过程要重复访问部分行时，最好将被重复访问的这些行单独形成子集表（冗余储存），这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要；但在分割表以后，增加了维护难度，要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，这也会增加额外的磁盘I/O开销。
垂直分割表（不破坏第三范式），一种是当多个过程频繁访问表的不同列时，可将表垂直分成几个表，减少磁盘I/O（每行的数据列少，每页存的数据行就多，相应占用的页就少），更新时不必考虑锁，没有冗余数据。缺点是要在插入或删除数据时要考虑数据的完整性，用存储过程维护。另一种是当主要过程反复访问部分列时，最好将这部分被频繁访问的列数据单独存为一个子集表（冗余储存），这在不考虑磁盘空间开销时显得十分重要；但这增加了重叠列的维护难度，要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，这也会增加额外的磁盘I/O开销。垂直分割表可以达到最大化利用Cache的目的。
总之，为主要过程分割表的方法适用于：各个过程需要表的不联结的子集，各个过程需要表的子集，访问频率高的主要过程不需要整表。在主要的、频繁访问的主表需要表的子集而其它主要频繁访问的过程需要整表时则产生冗余子集表。
注意，在分割表以后，要考虑重新建立索引。
3.2 存储衍生数据
对一些要做大量重复性计算的过程而言，若重复计算过程得到的结果相同（源列数据稳定，因此计算结果也不变），或计算牵扯多行数据需额外的磁盘I/O开销，或计算复杂需要大量的CPU时间，就考虑存储计算结果（冗余储存）。现予以分类说明：
若在一行内重复计算，就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时，必须要用触发器更新这个新列。
若对表按类进行重复计算，就增加新表（一般而言，存放类和结果两列就可以了）存储相关结果。但若参与计算的列被更新时，就必须要用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新这个新表。
若对多行进行重复性计算（如排名次），就在表内增加列存储结果。但若参与计算的列被更新时，必须要用触发器或存储过程更新这个新列。
总之，存储冗余数据有利于加快访问速度；但违反了第三范式，这会增加维护数据完整性的代价，必须用触发器立即更新、或存储过程或应用代码批量更新，以维护数据的完整性。
3.3 消除昂贵结合
对于频繁同时访问多表的一些主要过程，考虑在主表内存储冗余数据，即存储冗余列或衍生列（它不依赖于主键），但破坏了第三范式，也增加了维护难度。在源表的相关列发生变化时，必须要用触发器或存储过程更新这个冗余列。当主要过程总同时访问两个表时可以合并表，这样可以减少磁盘I/O*作，但破坏了第三范式，也增加了维护难度。对父子表和1：1关系表合并方法不同：合并父子表后，产生冗余表；合并1：1关系表后，在表内产生冗余数据。
4 数据库对象的放置策略
数据库对象的放置策略是均匀地把数据分布在系统的磁盘中，平衡I/O访问，避免I/O瓶颈。
⑴ 访问分散到不同的磁盘，即使用户数据尽可能跨越多个设备，多个I/O运转，避免I/O竞争，克服访问瓶颈；分别放置随机访问和连续访问数据。
⑵ 分离系统数据库I/O和应用数据库I/O。把系统审计表和临时库表放在不忙的磁盘上。
⑶ 把事务日志放在单独的磁盘上，减少磁盘I/O开销，这还有利于在障碍后恢复，提高了系统的安全性。
⑷ 把频繁访问的“活性”表放在不同的磁盘上；把频繁用的表、频繁做Join*作的表分别放在单独的磁盘上，甚至把把频繁访问的表的字段放在不同的磁盘上，把访问分散到不同的磁盘上，避免I/O争夺；
⑸ 利用段分离频繁访问的表及其索引（非聚族的）、分离文本和图像数据。段的目的是平衡I/O，避免瓶颈，增加吞吐量，实现并行扫描，提高并发度，最大化磁盘的吞吐量。利用逻辑段功能，分别放置“活性”表及其非聚族索引以平衡I/O。当然最好利用系统的默认段。另外，利用段可以使备份和恢复数据更加灵活，使系统授权更加灵活。
二、词法分析、语法分析、语义分析
词法分析（Lexical analysis或Scanning）和词法分析程序（Lexical analyzer或Scanner）
词法分析阶段是编译过程的第一个阶段。这个阶段的任务是从左到右一个字符一个字符地读入源程序，即对构成源程序的字符流进行扫描然后根据构词规则识别单词(也称单词符号或符号)。词法分析程序实现这个任务。词法分析程序可以使用lex等工具自动生成。
语法分析（Syntax analysis或Parsing）和语法分析程序（Parser）
语法分析是编译过程的一个逻辑阶段。语法分析的任务是在词法分析的基础上将单词序列组合成各类语法短语，如“程序”，“语句”，“表达式”等等.语法分析程序判断源程序在结构上是否正确.源程序的结构由上下文无关文法描述.
语义分析（Syntax analysis）
语义分析是编译过程的一个逻辑阶段. 语义分析的任务是对结构上正确的源程序进行上下文有关性质的审查, 进行类型审查.例如一个C程序片断:
int arr[2],b;
b = arr * 10;
源程序的结构是正确的.
语义分析将审查类型并报告错误:不能在表达式中使用一个数组变量,赋值语句的右端和左端的类型不匹配.
Lex
一个词法分析程序的自动生成工具。它输入描述构词规则的一系列正规式,然后构建有穷自动机和这个有穷自动机的一个驱动程序,进而生成一个词法分析程序.
Yacc
一个语法分析程序的自动生成工具。它接受语言的文法,构造一个LALR(1)分析程序.因为它采用语法制导翻译的思想,还可以接受用C语言描述的语义动作,从而构造一个编译程序. Yacc 是 Yet another compiler compiler的缩写.
源语言（Source language）和源程序（Source program）
被编译程序翻译的程序称为源程序,书写该程序的语言称为源语言.
目标语言（Object language or Target language）和目标程序（Object program or Target program）
编译程序翻译源程序而得到的结果程序称为目标程序, 书写该程序的语言称为目标语言.
中间语言（中间表示）（Intermediate language(representation)）
在进行了语法分析和语义分析阶段的工作之后，有的编译程序将源程序变成一种内部表示形式，这种内部表示形式叫做中间语言或中间表示或中间代码。所谓“中间代码”是一种结构简单、含义明确的记号系统，这种记号系统复杂性介于源程序语言和机器语言之间，容易将它翻译成目标代码。另外，还可以在中间代码一级进行与机器无关的优化。
文法（Grammars）
文法是用于描述语言的语法结构的形式规则。文法G定义为四元组(，，，)。其中为非终结符号(或语法实体，或变量)集；为终结符号集；为产生式(也称规则)的集合；产生式(规则)是形如或 a ::=b 的(a , b)有序对,其中(∪)且至少含有一个非终结符，而(∪)。，和是非空有穷集。称作识别符号或开始符号，它是一个非终结符，至少要在一条规则中作为左部出现。
一个文法的例子: G=(={A，R},={0,1} ，={A?0R，A?01,R?A1},=A)
文法分类（A hierarchy of Grammars）
著名语言学家Noam Chomsky定义了四类文法和四种形式语言类，文法的四种类型分别是0型、1型、2型和3型。几类文法的差别在于对产生式施加不同的限制，分别是：
0型文法(短语结构文法)(phrase structure grammars)：
设G=(，，，)，如果它的每个产生式是这样一种结构： (∪) 且至少含有一个非终结符，而(∪)，则G是一个0型文法。
1型文法（上下文有关文法）(context-sensitive grammars)：
设G=(，，，)为一文法，若中的每一个产生式均满足|，仅仅 除外，则文法G是1型或上下文有关的。
2型文法（上下文无关文法）(context-free grammars)：
设G=(，，，)，若P中的每一个产生式满足：是一非终结符，(∪) 则此文法称为2型的或上下文无关的。
3型文法（正规文法）(regular grammars)：
设G=(，，，)，若中的每一个产生式的形式都是A→aB或A→a，其中A和B都是非终结，a是终结符，则G是3型文法或正规文法。
0型文法产生的语言称为0型语言。
1型文法产生的语言称为1型语言，也称作上下文有关语言。
2型文法产生的语言称为2型语言，也称作上下文无关语言。
3型文法产生的语言称为3型语言，也称作正规语言。
三、sql语句执行顺序
sql语法的分析是从右到左或者说下到上
1、sql语句的执行步骤：
1）词法分析，词法分析阶段是编译过程的第一个阶段。这个阶段的任务是从左到右一个字符一个字符地读入源程序，即对构成源程序的字符流进行扫描然后根据构词规则识别单词(也称单词符号或符号)。词法分析程序实现这个任务。词法分析程序可以使用lex等工具自动生成。
2）语法分析，分析语句的语法是否符合规范，衡量语句中各表达式的意义。
3）语义分析，检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在，且用户有相应的权限。
4）视图转换，将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。
5）表达式转换， 将复杂的 SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式。
6）选择优化器，不同的优化器一般产生不同的“执行计划”
7）选择连接方式， ORACLE 有三种连接方式，对多表连接 ORACLE 可选择适当的连接方式。
8）选择连接顺序， 对多表连接 ORACLE 选择哪一对表先连接，选择这两表中哪个表做为源数据表。
9）选择数据的搜索路径，根据以上条件选择合适的数据搜索路径，如是选用全表搜索还是利用索引或是其他的方式。
10）运行“执行计划”
2、oracle 共享原理：
ORACLE将执行过的SQL语句存放在内存的共享池(shared buffer pool)中，可以被所有的数据库用户共享。
当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时，如果它和之前的执行过的语句完全相同，ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径.。这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用。
3、oracle 语句提高查询效率的方法：
1：where column in(select * from ... where ...);
2：... where exists (select 'X' from ...where ...);
第二种格式要远比第一种格式的效率高。
在Oracle中可以几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。
使用EXIST，Oracle系统会首先检查主查询，然后运行子查询直到它找到第一个匹配项，
这就节省了时间Oracle系统在执行IN子查询时，首先执行子查询，并将获得的结果列表存放在在一个加了索引的临时表中。
避免使用having子句。HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。
这个处理需要排序，总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。
4、SQL Select语句完整的执行顺序：
1、from子句组装来自不同数据源的数据；
2、where子句基于指定的条件对记录行进行筛选；
3、group by子句将数据划分为多个分组；
4、使用聚集函数进行计算；
5、使用having子句筛选分组；
6、计算所有的表达式；
7、select 的字段；
8、使用order by对结果集进行排序。
SQL语言不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中，代码按编码顺序被处理。但在SQL语句中，第一个被处理的子句式FROM，而不是第一出现的SELECT。SQL查询处理的步骤序号：
1 (8)SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list>
2 (1) FROM <left_table>
3 (3) <join_type> JOIN <right_table>
4 (2) ON <join_condition>
5 (4) WHERE <where_condition>
6 (5) GROUP BY <group_by_list>
7 (6) WITH {CUBE | ROLLUP}
8 (7) HAVING <having_condition>
9 (10) ORDER BY <order_by_list>
以上每个步骤都会产生一个虚拟表，该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只有最后一步生成的表才会会给调用者。如果没有在查询中指定某一个子句，将跳过相应的步骤。
逻辑查询处理阶段简介：
1、 FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接)，生成虚拟表VT1。
2、 ON：对VT1应用ON筛选器，只有那些使为真才被插入到TV2。
3、 OUTER (JOIN):如果指定了OUTER JOIN(相对于CROSS JOIN或INNER JOIN)，保留表中未找到匹配的行将作为外部行添加到VT2，生成TV3。如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3，直到处理完所有的表位置。
4、 WHERE：对TV3应用WHERE筛选器，只有使为true的行才插入TV4。
5、 GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对TV4中的行进行分组，生成TV5。
6、 CUTE|ROLLUP：把超组插入VT5，生成VT6。
7、 HAVING：对VT6应用HAVING筛选器，只有使为true的组插入到VT7。
8、 SELECT：处理SELECT列表，产生VT8。
9、 DISTINCT：将重复的行从VT8中删除，产品VT9。
10、ORDER BY：将VT9中的行按ORDER BY子句中的列列表顺序，生成一个游标(VC10)。
11、TOP：从VC10的开始处选择指定数量或比例的行，生成表TV11，并返回给调用者。
Oracle中SQL语句执行过程中,Oracle内部解析原理如下:
1、当一用户第一次提交一个SQL表达式时,Oracle会将这SQL进行Hard parse,这过程有点像程序编译,检查语法、表名、字段名等相关信息（如下图），这过程会花比较长的时间，因为它要分析语句的语法与语义。然后获得最优化后的执行计划（sql plan），并在内存中分配一定的空间保存该语句与对应的执行计划等信息。
2、当用户第二次请求或多次请求时，Oracle会自动找到先前的语句与执行计划，而不会进行Hard parse,而是直接进行Soft parse（把语句对应的执行计划调出，然后执行）,从而减少数据库的分析时间。
注意的是：Oracle中只能完全相同的语句，包大小写、空格、换行都要求一样时，才会重复使用以前的分析结果与执行计划。
分析过程如下图：
对于大量的、频繁访问的SQL语句，如果不采用Bind 变量的方式，哪Oracle会花费大量的Shared latch与CPU在做Hard parse处理，所以，要尽量提高语句的重用率，减少语句的分析时间，通过了解Oracle SQL语句的分析过程可以明白Oracle的内部处理逻辑，并在设计与实现上避免。
在用JDBC或其它持久化数据(如Hibernate,JDO等)操作时，尽量用占位符（？）
ORACLE sql 的处理过程大致如下：
1.运用HASH算法，得到一个HASH值，这个值可以通过V$SQLAREA.HASH_VALUE 查看
2.到shared pool 中的 library cache 中查找是否有相同的HASH值，如果存在，则无需硬解析，进行软解析
3.如果shared pool不存在此HASH值，则进行语法检查，查看是否有语法错误
4.如果没有语法错误，就进行语义检查，检查该SQL引用的对象是否存在，该用户是否具有访问该对象的权限
5.如果没有语义错误，对该SQL进行解析，生成解析树，执行计划
6.生成ORACLE能运行的二进制代码，运行该代码并且返回结果给用户
硬解析和软解析都在第5步进行
硬解析通常是昂贵的操作，大约占整个SQL执行的70%左右的时间，硬解析会生成执行树，执行计划，等等。
当再次执行同一条SQL语句的时候，由于发现library cache中有相同的HASH值，这个时候不会硬解析，而会软解析，
那么软解析究竟是干了什么呢?其实软解析就是跳过了生成解析树，生成执行计划这个耗时又耗CPU的操作，直接利用生成的执行计划运行
该SQL语句。
1.首先获得library cache latch,根据SQL的HASH_VALUE在library cache中查找是否存在此HASH_VALUE，如果找到这个HASH_VALUE，称之为软解析，Server获得改SQL执行计划转向第4步，如果找不到共享代码就进行硬解析。
2.释放library pool cache,获得shared pool latch,查找并锁定自由空间(在bucket 中查找chunk)。如果找不到，报ORA-04031错误。
3.释放shared pool latch,重新获得library cache latch,将SQL执行计划放入library cache中。
4.释放library cache latch,保持null模式的library cache pin/lock。
5.开始执行。
Library cache latch可以理解为硬/软解析的时候发生的，因为解析的时候会搜索library cache，所以会产生library cache latch
Library cache pin 是在执行的阶段发生的。
四、实践分享
1. 选用适合的ORACLE优化器
ORACLE的优化器共有3种：
a. RULE （基于规则）
b. COST （基于成本）
c. CHOOSE （选择性）
设置缺省的优化器，可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明，如RULE，COST，CHOOSE，ALL_ROWS，FIRST_ROWS . 你当然也在SQL句级或是会话（session）级对其进行覆盖。
为了使用基于成本的优化器（CBO， Cost-Based Optimizer） ， 你必须经常运行analyze 命令，以增加数据库中的对象统计信息（object statistics）的准确性。
如果数据库的优化器模式设置为选择性（CHOOSE），那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关。 如果table已经被analyze过， 优化器模式将自动成为CBO ， 反之，数据库将采用RULE形式的优化器。
在缺省情况下，ORACLE采用CHOOSE优化器，为了避免那些不必要的全表扫描（full table scan） ， 你必须尽量避免使用CHOOSE优化器，而直接采用基于规则或者基于成本的优化器。
2. 访问Table的方式ORACLE 采用两种访问表中记录的方式：
a. 全表扫描
全表扫描就是顺序地访问表中每条记录。 ORACLE采用一次读入多个数据块（database block）的方式优化全表扫描。
b. 通过ROWID访问表
你可以采用基于ROWID的访问方式情况，提高访问表的效率， ROWID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。
3. 共享SQL语句
为了不重复解析相同的SQL语句，在第一次解析之后， ORACLE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（shared buffer pool）中的内存可以被所有的数据库用户共享。 因此，当你执行一个SQL语句（有时被称为一个游标）时，如果它和之前的执行过的语句完全相同， ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径。 ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用。
可惜的是ORACLE只对简单的表提供高速缓冲（cache buffering） ，这个功能并不适用于多表连接查询。
数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数，当这个内存区域越大，就可以保留更多的语句，当然被共享的可能性也就越大了。
当你向ORACLE 提交一个SQL语句，ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句。
这里需要注明的是，ORACLE对两者采取的是一种严格匹配，要达成共享，SQL语句必须完全相同（包括空格，换行等）。
共享的语句必须满足三个条件：
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 TABLENAME；
和下列每一个都不同
SELECT * from TABLENAME；
Select * From TABLENAME；
SELECT * FROM TABLENAME；
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
考虑一下下列SQL语句能否在这两个用户之间共享。
SQL 能否共享 原因
select max(sal_cap) from sal_limit; 不能 每个用户都有一个private synonym - sal_limit , 它们是不同的对象
select count(*0 from work_city where sdesc like 'NEW%'; 能 两个用户访问相同的对象public synonym - work_city
select a.sdesc,b.location from work_city a , plant_detail b where a.city_id = b.city_id 不能 用户jack 通过private synonym访问plant_detail 而jill 是表的所有者,对象不同.
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）
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；
4. 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，因此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。当ORACLE处理多个表时， 会运用排序及合并的方式连接它们。首先，扫描第一个表（FROM子句中最后的那个表）并对记录进行派序，然后扫描第二个表（FROM子句中最后第二个表），最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。
例如：
表 TAB1 12，22 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TAB2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 100 AND 150
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 BETWEEN 100 AND 150
5. 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。
例如：
（低效，执行时间10秒）
SELECT …
FROM EMP E
WHERE SAL > 2000
AND JOB = ‘MANAGER’
AND 30 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO);
(高效,执行时间20秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE 30 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO)
AND SAL > 2000
AND JOB = ‘MANAGER’;
6. SELECT子句中避免使用 ‘ * ’
当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时，使用动态SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法。不幸的是，这是一个非常低效的方法。 实际上，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。
7. 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123或456的职员。
方法1 （最低效）
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 123;
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 456;
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(123);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
OPEN C1(456);
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 = 123
AND B.EMP_NO = 456;
注意：
在SQL*Plus ， SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数， 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ，不同机器因为性能不一样建议采用不同值.
8. 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。
9. 整合简单，无关联的数据库访问
如果你有几个简单的数据库查询语句，你可以把它们整合到一个查询中（即使它们之间没有关系）
例如：
SELECT NAME
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 1234;
SELECT NAME
FROM DPT
WHERE DPT_NO = 10 ;
SELECT NAME
FROM CAT
WHERE CAT_TYPE = ‘RD’;
上面的3个查询可以被合并成一个：
SELECT E.NAME , D.NAME , C.NAME
FROM CAT C , DPT D , EMP E,DUAL X
WHERE NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,E.ROWID(+))
AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,D.ROWID(+))
AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,C.ROWID(+))
AND E.EMP_NO(+) = 1234
AND D.DEPT_NO(+) = 10
AND C.CAT_TYPE(+) = ‘RD’;
10. 删除重复记录
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);
11. 用TRUNCATE替代DELETE
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。
TRUNCATE只在删除全表适用，TRUNCATE是DDL不是DML
12. 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
在使用COMMIT时必须要注意到事务的完整性，现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼
13. 计算记录条数
和一般的观点相反， count（*） 比count（1）稍快 ， 当然如果可以通过索引检索，对索引列的计数仍旧是最快的。 例如 COUNT（EMPNO）
14. 用Where子句替换HAVING子句
避免使用HAVING子句， HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。 这个处理需要排序，总计等操作。 如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。
例如：
低效：
SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)
FROM LOCATION
GROUP BY REGION
HAVING REGION REGION != ‘SYDNEY’
AND REGION != ‘PERTH’
高效
SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)
FROM LOCATION
WHERE REGION REGION != ‘SYDNEY’
AND REGION != ‘PERTH’
GROUP BY REGION
HAVING 中的条件一般用于对一些集合函数的比较，如COUNT（） 等等。 除此而外，一般的条件应该写在WHERE子句中
15. 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。
例如：
低效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
AND DB_VER= ( SELECT DB_VER
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
高效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE (TAB_NAME,DB_VER)
= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
Update 多个Column 例子：
低效：
UPDATE EMP
SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),
SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;
高效：
UPDATE EMP
SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)
FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;
16. 通过内部函数提高SQL效率。
SELECT H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*)
FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY H
WHERE H.EMPNO = E.EMPNO
AND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPE
GROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC;
通过调用下面的函数可以提高效率。
FUNCTION LOOKUP_HIST_TYPE(TYP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2
AS
TDESC VARCHAR2(30);
CURSOR C1 IS
SELECT TYPE_DESC
FROM HISTORY_TYPE
WHERE HIST_TYPE = TYP;
BEGIN
OPEN C1;
FETCH C1 INTO TDESC;
CLOSE C1;
RETURN (NVL(TDESC,’?’));
END;
FUNCTION LOOKUP_EMP(EMP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2
AS
ENAME VARCHAR2(30);
CURSOR C1 IS
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMPNO=EMP;
BEGIN
OPEN C1;
FETCH C1 INTO ENAME;
CLOSE C1;
RETURN (NVL(ENAME,’?’));
END;
SELECT H.EMPNO,LOOKUP_EMP(H.EMPNO),
H.HIST_TYPE,LOOKUP_HIST_TYPE(H.HIST_TYPE),COUNT(*)
FROM EMP_HISTORY H
GROUP BY H.EMPNO , H.HIST_TYPE;
17. 使用表的别名（Alias）
当在SQL语句中连接多个表时， 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。这样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
18. 用EXISTS替代IN
在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接。在这种情况下， 使用EXISTS（或NOT EXISTS）通常将提高查询的效率。
低效：
SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO
FROM DEPT
WHERE LOC = ‘MELB’)
高效：
SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0
AND EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
AND LOC = ‘MELB’)
19. 用NOT EXISTS替代NOT IN
在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。 无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的 （因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历）。 为了避免使用NOT IN ，我们可以把它改写成外连接（Outer Joins）或NOT EXISTS.
例如：
SELECT …
FROM EMP
WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO
FROM DEPT
WHERE DEPT_CAT=’A’);
为了提高效率。改写为：
（方法一： 高效）
SELECT ….
FROM EMP A,DEPT B
WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)
AND B.DEPT_NO IS NULL
AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’
（方法二： 最高效）
SELECT ….
FROM EMP E
WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT D
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
20. 用表连接替换EXISTS
通常来说 ， 采用表连接的方式比EXISTS更有效率
SELECT ENAME
FROM EMP E
WHERE EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
（更高效）
SELECT ENAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’ ;
在RBO的情况下，前者的执行路径包括FILTER，后者使用NESTED LOOP
21. 用EXISTS替换DISTINCT
当提交一个包含一对多表信息（比如部门表和雇员表）的查询时，避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换
例如：
低效：
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
高效：
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME
FROM DEPT D
WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’
FROM EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
EXISTS 使查询更为迅速，因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后，立刻返回结果。
22. 识别‘低效执行’的SQL语句
用下列SQL工具找出低效SQL：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS>0
AND BUFFER_GETS > 0
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY 4 DESC;
23. 使用TKPROF 工具来查询SQL性能状态
SQL trace 工具收集正在执行的SQL的性能状态数据并记录到一个跟踪文件中。 这个跟踪文件提供了许多有用的信息，例如解析次数。执行次数，CPU使用时间等。这些数据将可以用来优化你的系统。
设置SQL TRACE在会话级别：
有效
ALTER SESSION SET SQL_TRACE TRUE
设置SQL TRACE 在整个数据库有效仿， 你必须将SQL_TRACE参数在init.ora中设为TRUE， USER_DUMP_DEST参数说明了生成跟踪文件的目录
24. 用EXPLAIN PLAN 分析SQL语句
EXPLAIN PLAN 是一个很好的分析SQL语句的工具，它甚至可以在不执行SQL的情况下分析语句。 通过分析，我们就可以知道ORACLE是怎么样连接表，使用什么方式扫描表（索引扫描或全表扫描）以及使用到的索引名称。
你需要按照从里到外，从上到下的次序解读分析的结果。 EXPLAIN PLAN分析的结果是用缩进的格式排列的， 最内部的操作将被最先解读， 如果两个操作处于同一层中，带有最小操作号的将被首先执行。
NESTED LOOP是少数不按照上述规则处理的操作， 正确的执行路径是检查对NESTED LOOP提供数据的操作，其中操作号最小的将被最先处理。
举例：
SQL> list
1 SELECT *
2 FROM dept, emp
3* WHERE emp.deptno = dept.deptno
SQL> set autotrace traceonly /*traceonly 可以不显示执行结果*/
SQL> /
14 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 NESTED LOOPS
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'
3 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'
4 3 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
2 db block gets
30 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
2598 bytes sent via SQL*Net to client
503 bytes received via SQL*Net from client
2 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts (memory)
0 sorts (disk)
14 rows processed
通过以上分析，可以得出实际的执行步骤是：
1. TABLE ACCESS （FULL） OF 'EMP'
2. INDEX （UNIQUE SCAN） OF 'PK_DEPT' （UNIQUE）
3. TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'DEPT'
4. NESTED LOOPS （JOINING 1 AND 3）
25. 用索引提高效率
索引是表的一个概念部分，用来提高检索数据的效率。 实际上，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构。 通常，通过索引查询数据比全表扫描要快。 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时， ORACLE优化器将使用索引。 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率。 另一个使用索引的好处是，它提供了主键（primary key）的唯一性验证。
除了那些LONG或LONG RAW数据类型， 你可以索引几乎所有的列。 通常， 在大型表中使用索引特别有效。 当然，你也会发现， 在扫描小表时，使用索引同样能提高效率。
虽然使用索引能得到查询效率的提高，但是我们也必须注意到它的代价。 索引需要空间来存储，也需要定期维护， 每当有记录在表中增减或索引列被修改时， 索引本身也会被修改。 这意味着每条记录的INSERT ， DELETE ， UPDATE将为此多付出4 ， 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。
定期的重构索引是有必要的。
ALTER INDEX REBUILD
26. 索引的操作
ORACLE对索引有两种访问模式。
索引唯一扫描 （ INDEX UNIQUE SCAN）
大多数情况下， 优化器通过WHERE子句访问INDEX.
例如：
表LODGING有两个索引 ： 建立在LODGING列上的唯一性索引LODGING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引LODGING$MANAGER.
SELECT *
FROM LODGING
WHERE LODGING = ‘ROSE HILL’；
在内部 ， 上述SQL将被分成两步执行， 首先 ， LODGING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问 ， 获得相对应的ROWID， 通过ROWID访问表的方式执行下一步检索。
如果被检索返回的列包括在INDEX列中，ORACLE将不执行第二步的处理（通过ROWID访问表）。 因为检索数据保存在索引中， 单单访问索引就可以完全满足查询结果。
下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作。
SELECT LODGING
FROM LODGING
WHERE LODGING = ‘ROSE HILL’；
索引范围查询（INDEX RANGE SCAN）
适用于两种情况：
1. 基于一个范围的检索
2. 基于非唯一性索引的检索
例1：
SELECT LODGING FROM LODGING WHERE LODGING LIKE ‘M%’；
WHERE子句条件包括一系列值， ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK . 由于索引范围查询将返回一组值， 它的效率就要比索引唯一扫描低一些。
例2：
SELECT LODGING
FROM LODGING
WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’；
这个SQL的执行分两步， LODGING$MANAGER的索引范围查询（得到所有符合条件记录的ROWID） 和下一步同过ROWID访问表得到LODGING列的值。 由于LODGING$MANAGER是一个非唯一性的索引，数据库不能对它执行索引唯一扫描。
由于SQL返回LODGING列，而它并不存在于LODGING$MANAGER索引中， 所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的操作。
WHERE子句中， 如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符（WILDCARD）开始， 索引将不被采用。在这种情况下，ORACLE将使用全表扫描。
SELECT LODGING
FROM LODGING
WHERE MANAGER LIKE ‘％HANMAN’；
27. 基础表的选择
基础表（Driving Table）是指被最先访问的表（通常以全表扫描的方式被访问）。 根据优化器的不同， SQL语句中基础表的选择是不一样的。
如果你使用的是CBO （COST BASED OPTIMIZER），优化器会检查SQL语句中的每个表的物理大小，索引的状态，然后选用花费最低的执行路径。
如果你用RBO （RULE BASED OPTIMIZER） ， 并且所有的连接条件都有索引对应， 在这种情况下， 基础表就是FROM 子句中列在最后的那个表。
举例：
SELECT A.NAME ， B.MANAGER
FROM WORKER A，
LODGING B
WHERE A.LODGING = B.LODING；
由于LODGING表的LODING列上有一个索引， 而且WORKER表中没有相比较的索引， WORKER表将被作为查询中的基础表。
28. 多个平等的索引
当SQL语句的执行路径可以使用分布在多个表上的多个索引时， ORACLE会同时使用多个索引并在运行时对它们的记录进行合并， 检索出仅对全部索引有效的记录。
在ORACLE选择执行路径时，唯一性索引的等级高于非唯一性索引。 然而这个规则只有当WHERE子句中索引列和常量比较才有效。如果索引列和其他表的索引类相比较。 这种子句在优化器中的等级是非常低的。
如果不同表中两个想同等级的索引将被引用， FROM子句中表的顺序将决定哪个会被率先使用。 FROM子句中最后的表的索引将有最高的优先级。
如果相同表中两个想同等级的索引将被引用， WHERE子句中最先被引用的索引将有最高的优先级。
举例：
DEPTNO上有一个非唯一性索引，EMP_CAT也有一个非唯一性索引。
SELECT ENAME，
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 20
AND EMP_CAT = ‘A’；
这里，DEPTNO索引将被最先检索，然后同EMP_CAT索引检索出的记录进行合并。 执行路径如下：
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
AND-EQUAL
INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX
INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX
29. 等式比较和范围比较
当WHERE子句中有索引列， ORACLE不能合并它们，ORACLE将用范围比较。
举例：
DEPTNO上有一个非唯一性索引，EMP_CAT也有一个非唯一性索引。
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE DEPTNO > 20
AND EMP_CAT = ‘A’；
这里只有EMP_CAT索引被用到，然后所有的记录将逐条与DEPTNO条件进行比较。 执行路径如下：
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX
30. 不明确的索引等级
当ORACLE无法判断索引的等级高低差别，优化器将只使用一个索引，它就是在WHERE子句中被列在最前面的。
举例：
DEPTNO上有一个非唯一性索引，EMP_CAT也有一个非唯一性索引。
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE DEPTNO > 20
AND EMP_CAT > ‘A’；
这里， ORACLE只用到了DEPT_NO索引。 执行路径如下：
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX
可以测试一下：
SQL> select index_name， uniqueness from user_indexes where table_name = 'EMP'；
INDEX_NAME UNIQUENES
------------------------------ ---------
EMPNO UNIQUE
EMPTYPE NONUNIQUE
SQL> select * from emp where empno >= 2 and emp_type = 'A' ；
no rows selected
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'EMP'
2 1 INDEX （RANGE SCAN） OF 'EMPTYPE' （NON-UNIQUE）
虽然EMPNO是唯一性索引，但是由于它所做的是范围比较， 等级要比非唯一性索引的等式比较低！
31. 强制索引失效
如果两个或以上索引具有相同的等级，你可以强制命令ORACLE优化器使用其中的一个（通过它，检索出的记录数量少） .
举例：
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMPNO = 7935
AND DEPTNO + 0 = 10 /*DEPTNO上的索引将失效*/
AND EMP_TYPE || ‘’ = ‘A’ /*EMP_TYPE上的索引将失效*/
这是一种相当直接的提高查询效率的办法。 但是你必须谨慎考虑这种策略，一般来说，只有在你希望单独优化几个SQL时才能采用它。
这里有一个例子关于何时采用这种策略，
假设在EMP表的EMP_TYPE列上有一个非唯一性的索引而EMP_CLASS上没有索引。
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMP_TYPE = ‘A’
AND EMP_CLASS = ‘X’；
优化器会注意到EMP_TYPE上的索引并使用它。 这是目前唯一的选择。 如果，一段时间以后， 另一个非唯一性建立在EMP_CLASS上，优化器必须对两个索引进行选择，在通常情况下，优化器将使用两个索引并在他们的结果集合上执行排序及合并。 然而，如果其中一个索引（EMP_TYPE）接近于唯一性而另一个索引（EMP_CLASS）上有几千个重复的值。 排序及合并就会成为一种不必要的负担。 在这种情况下，你希望使优化器屏蔽掉EMP_CLASS索引。
用下面的方案就可以解决问题。
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMP_TYPE = ‘A’
AND EMP_CLASS||‘’ = ‘X’；
32. 避免在索引列上使用计算。
WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分。优化器将不使用索引而使用全表扫描。
举例：
低效：
SELECT …
FROM DEPT
WHERE SAL * 12 > 25000；
高效：
SELECT …
FROM DEPT
WHERE SAL > 25000/12；
33. 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。
举例：
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMPNO = 2326
AND DEPTNO = 20 ；
这里，只有EMPNO上的索引是唯一性的，所以EMPNO索引将用来检索记录。
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
INDEX UNIQUE SCAN ON EMP_NO_IDX
34. 避免在索引列上使用NOT
通常，我们要避免在索引列上使用NOT， NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响。 当ORACLE“遇到”NOT，他就会停止使用索引转而执行全表扫描。
举例：
低效： （这里，不使用索引）
SELECT …
FROM DEPT
WHERE DEPT_CODE NOT = 0；
高效： （这里，使用了索引）
SELECT …
FROM DEPT
WHERE DEPT_CODE > 0；
需要注意的是，在某些时候， ORACLE优化器会自动将NOT转化成相对应的关系操作符。
NOT > to <=
NOT >= to <
NOT < to >=
NOT <= to >
以下是我做的一些测试：
SQL> select * from emp where NOT empno > 1；
no rows selected
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'EMP'
2 1 INDEX （RANGE SCAN） OF 'EMPNO' （UNIQUE）
SQL> select * from emp where empno <= 1；
no rows selected
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'EMP'
2 1 INDEX （RANGE SCAN） OF 'EMPNO' （UNIQUE）
两者的效率完全一样，在某些时候， ORACLE优化器会自动将NOT转化成相对应的关系操作符
35. 用>=替代>
如果DEPTNO上有一个索引，
高效：
SELECT *
FROM EMP
WHERE DEPTNO >=4
低效：
SELECT *
FROM EMP
WHERE DEPTNO >3
两者的区别在于， 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。
36. 用UNION替换OR （适用于索引列）
通常情况下， 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果。 对索引列使用OR将造成全表扫描。注意， 以上规则只针对多个索引列有效。 如果有column没有被索引， 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低。
在下面的例子中， LOC_ID 和REGION上都建有索引。
高效：
SELECT LOC_ID ， LOC_DESC ， REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
UNION
SELECT LOC_ID ， LOC_DESC ， REGION
FROM LOCATION
WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效：
SELECT LOC_ID ， LOC_DESC ， REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
如果你坚持要用OR， 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面。
注意：
WHERE KEY1 = 10 （返回最少记录）
OR KEY2 = 20 （返回最多记录）
ORACLE 内部将以上转换为
WHERE KEY1 = 10 AND（（NOT KEY1 = 10） AND KEY2 = 20）
下面的测试数据仅供参考： （a = 1003 返回一条记录 ， b = 1 返回1003条记录）
SQL> select * from unionvsor /*1st test*/
2 where a = 1003 or b = 1；
1003 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 CONCATENATION
2 1 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'UNIONVSOR'
3 2 INDEX （RANGE SCAN） OF 'UB' （NON-UNIQUE）
4 1 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'UNIONVSOR'
5 4 INDEX （RANGE SCAN） OF 'UA' （NON-UNIQUE）
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
144 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
63749 bytes sent via SQL*Net to client
7751 bytes received via SQL*Net from client
68 SQL*Net roundtrips to/from client
0 sorts （memory）
0 sorts （disk）
1003 rows processed
SQL> select * from unionvsor /*2nd test*/
2 where b = 1 or a = 1003 ；
1003 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 CONCATENATION
2 1 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'UNIONVSOR'
3 2 INDEX （RANGE SCAN） OF 'UA' （NON-UNIQUE）
4 1 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'UNIONVSOR'
5 4 INDEX （RANGE SCAN） OF 'UB' （NON-UNIQUE）
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
143 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
63749 bytes sent via SQL*Net to client
7751 bytes received via SQL*Net from client
68 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts （memory）
0 sorts （disk）
1003 rows processed
SQL> select * from unionvsor /*3rd test*/
2 where a = 1003
3 union
4 select * from unionvsor
5 where b = 1；
1003 rows selected. Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 SORT （UNIQUE）
2 1 UNION-ALL
3 2 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'UNIONVSOR'
4 3 INDEX （RANGE SCAN） OF 'UA' （NON-UNIQUE）
5 2 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'UNIONVSOR'
6 5 INDEX （RANGE SCAN） OF 'UB' （NON-UNIQUE）
Statistics
----------------------------------------------------------
0 recursive calls
0 db block gets
10 consistent gets
0 physical reads
0 redo size
63735 bytes sent via SQL*Net to client
7751 bytes received via SQL*Net from client
68 SQL*Net roundtrips to/from client 1 sorts （memory）
0 sorts （disk）
1003 rows processed
用UNION的效果可以从consistent gets和 SQL*NET的数据交换量的减少看出
37. 用IN来替换OR
下面的查询可以被更有效率的语句替换：
低效：
SELECT…
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
OR LOC_ID = 20
OR LOC_ID = 30
高效：
SELECT…
FROM LOCATION
WHERE LOC_IN IN （10，20，30）；
本人在ORACLE 7.3下，测试有效！但按理论来日后数据库引擎应会更加智能化，这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验。
38. 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE将无法使用该索引。对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录。 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录。 如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中。
举例：
如果唯一性索引建立在表的A列和B列上， 并且表中存在一条记录的A，B值为（123，null） ， ORACLE将不接受下一条具有相同A，B值（123，null）的记录（插入）。 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空。 因此你可以插入1000条具有相同键值的记录，当然它们都是空！
因为空值不存在于索引列中，所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引。
举例：
低效： （索引失效）
SELECT …
FROM DEPARTMENT
WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL；
高效： （索引有效）
SELECT …
FROM DEPARTMENT
WHERE DEPT_CODE >=0；
39. 总是使用索引的第一个列
如果索引是建立在多个列上， 只有在它的第一个列（leading column）被where子句引用时，优化器才会选择使用该索引。
SQL> create table multiindexusage （ inda number ， indb number ， descr varchar2（10））；
Table created.
SQL> create index multindex on multiindexusage（inda，indb）；
Index created.
SQL> set autotrace traceonly
SQL> select * from multiindexusage where inda = 1；
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'MULTIINDEXUSAGE'
2 1 INDEX （RANGE SCAN） OF 'MULTINDEX' （NON-UNIQUE）
SQL> select * from multiindexusage where indb = 1；
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （FULL） OF 'MULTIINDEXUSAGE'
很明显， 当仅引用索引的第二个列时，优化器使用了全表扫描而忽略了索引
40. ORACLE内部操作
当执行查询时，ORACLE采用了内部的操作。 下表显示了几种重要的内部操作。
ORACLE Clause 内部操作
ORDER BY SORT ORDER BY
UNION UNION-ALL
MINUS MINUS
INTERSECT INTERSECT
DISTINCT,MINUS,INTERSECT,UNION SORT UNIQUE
MIN,MAX,COUNT SORT AGGREGATE
GROUP BY SORT GROUP BY
ROWNUM COUNT or COUNT STOPKEY
Queries involving Joins SORT JOIN,MERGE JOIN,NESTED LOOPS
CONNECT BY CONNECT BY
41. 用UNION-ALL 替换UNION （ 如果有可能的话）
当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时，这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并， 然后在输出最终结果前进行排序。
如果用UNION ALL替代UNION， 这样排序就不是必要了。 效率就会因此得到提高。
举例：
低效：
SELECT ACCT_NUM， BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95’
UNION
SELECT ACCT_NUM， BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95’
高效：
SELECT ACCT_NUM， BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95’
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM， BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95’
需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录。 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性。
UNION 将对结果集合排序，这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存。 对于这块内存的优化也是相当重要的。 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量
Select substr（name，1，25） "Sort Area Name"，
substr（value，1，15） "Value"
from v$sysstat
where name like 'sort%'
42. 使用提示（Hints）
对于表的访问，可以使用两种Hints.
FULL 和 ROWID
FULL hint 告诉ORACLE使用全表扫描的方式访问指定表。
例如：
SELECT /*+ FULL（EMP） */ *
FROM EMP
WHERE EMPNO = 7893；
ROWID hint 告诉ORACLE使用TABLE ACCESS BY ROWID的操作访问表。
通常， 你需要采用TABLE ACCESS BY ROWID的方式特别是当访问大表的时候， 使用这种方式， 你需要知道ROIWD的值或者使用索引。
如果一个大表没有被设定为缓存（CACHED）表而你希望它的数据在查询结束是仍然停留在SGA中，你就可以使用CACHE hint 来告诉优化器把数据保留在SGA中。 通常CACHE hint 和 FULL hint 一起使用。
例如：
SELECT /*+ FULL（WORKER） CACHE（WORKER）*/ *
FROM WORK；
索引hint 告诉ORACLE使用基于索引的扫描方式。 你不必说明具体的索引名称
例如：
SELECT /*+ INDEX（LODGING） */ LODGING
FROM LODGING
WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’；
在不使用hint的情况下， 以上的查询应该也会使用索引，然而，如果该索引的重复值过多而你的优化器是CBO， 优化器就可能忽略索引。 在这种情况下， 你可以用INDEX hint强制ORACLE使用该索引。
ORACLE hints 还包括ALL_ROWS， FIRST_ROWS， RULE，USE_NL， USE_MERGE， USE_HASH 等等。
使用hint ， 表示我们对ORACLE优化器缺省的执行路径不满意，需要手工修改。这是一个很有技巧性的工作。 我建议只针对特定的，少数的SQL进行hint的优化。对ORACLE的优化器还是要有信心（特别是CBO）
43. 用WHERE替代ORDER BY
ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引。
ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序。
ORDER BY中所有的列必须定义为非空。
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列。
例如：
表DEPT包含以下列：
DEPT_CODE PK NOT NULL
DEPT_DESC NOT NULL
DEPT_TYPE NULL
非唯一性的索引（DEPT_TYPE）
低效： （索引不被使用）
SELECT DEPT_CODE
FROM DEPT
ORDER BY DEPT_TYPE
EXPLAIN PLAN：
SORT ORDER BY
TABLE ACCESS FULL
高效： （使用索引）
SELECT DEPT_CODE
FROM DEPT
WHERE DEPT_TYPE > 0
EXPLAIN PLAN：
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX
ORDER BY 也能使用索引！ 这的确是个容易被忽视的知识点。 我们来验证一下：
SQL> select * from emp order by empno；
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF 'EMP'
2 1 INDEX （FULL SCAN） OF 'EMPNO' （UNIQUE）
44. 避免改变索引列的类型。
当比较不同数据类型的数据时， ORACLE自动对列进行简单的类型转换。
假设 EMPNO是一个数值类型的索引列。
SELECT …
FROM EMP
WHERE EMPNO = ‘123’
实际上，经过ORACLE类型转换， 语句转化为：
SELECT …
FROM EMP
WHERE EMPNO = TO_NUMBER（‘123’）
幸运的是，类型转换没有发生在索引列上，索引的用途没有被改变。
现在，假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列。
SELECT …
FROM EMP
WHERE EMP_TYPE = 123
这个语句被ORACLE转换为：
SELECT …
FROM EMP
WHERE TO_NUMBER（EMP_TYPE）=123
因为内部发生的类型转换， 这个索引将不会被用到！
为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换， 最好把类型转换用显式表现出来。 注意当字符和数值比较时， ORACLE会优先转换数值类型到字符类型。
45. 需要当心的WHERE子句
某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引。 这里有一些例子。
在下面的例子里， ‘！=’ 将不使用索引。 记住， 索引只能告诉你什么存在于表中， 而不能告诉你什么不存在于表中。
不使用索引：
SELECT ACCOUNT_NAME
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT ！=0；
使用索引：
SELECT ACCOUNT_NAME
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT >0；
下面的例子中， ‘||’是字符连接函数。 就象其他函数那样， 停用了索引。
不使用索引：
SELECT ACCOUNT_NAME，AMOUNT
FROM TRANSACTION
WHERE ACCOUNT_NAME||ACCOUNT_TYPE=‘AMEXA’；
使用索引：
SELECT ACCOUNT_NAME，AMOUNT
FROM TRANSACTION
WHERE ACCOUNT_NAME = ‘AMEX’AND ACCOUNT_TYPE=‘ A’；
下面的例子中， ‘+’是数学函数。 就象其他数学函数那样， 停用了索引。
不使用索引：
SELECT ACCOUNT_NAME， AMOUNT
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT + 3000 >5000；
使用索引：
SELECT ACCOUNT_NAME， AMOUNT
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT > 2000 ；
下面的例子中，相同的索引列不能互相比较，这将会启用全表扫描。
不使用索引：
SELECT ACCOUNT_NAME， AMOUNT
FROM TRANSACTION
WHERE ACCOUNT_NAME = NVL（：ACC_NAME，ACCOUNT_NAME）；
使用索引：
SELECT ACCOUNT_NAME， AMOUNT
FROM TRANSACTION
WHERE ACCOUNT_NAME LIKE NVL（：ACC_NAME，‘%’）；
如果一定要对使用函数的列启用索引， ORACLE新的功能： 基于函数的索引（Function-Based Index） 也许是一个较好的方案。
CREATE INDEX EMP_I ON EMP （UPPER（ename））； /*建立基于函数的索引*/
SELECT * FROM emp WHERE UPPER（ename） = ‘BLACKSNAIL’； /*将使用索引*/
46. 连接多个扫描
如果你对一个列和一组有限的值进行比较， 优化器可能执行多次扫描并对结果进行合并连接。
举例：
SELECT *
FROM LODGING
WHERE MANAGER IN （‘BILL GATES’，‘KEN MULLER’）；
优化器可能将它转换成以下形式
SELECT *
FROM LODGING
WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’OR MANAGER = ‘KEN MULLER’；
当选择执行路径时， 优化器可能对每个条件采用LODGING$MANAGER上的索引范围扫描。 返回的ROWID用来访问LODGING表的记录 （通过TABLE ACCESS BY ROWID 的方式）。 最后两组记录以连接（CONCATENATION）的形式被组合成一个单一的集合。
Explain Plan ：
SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE
CONCATENATION
TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF LODGING
INDEX （RANGE SCAN ） OF LODGING$MANAGER （NON-UNIQUE）
TABLE ACCESS （BY INDEX ROWID） OF LODGING
INDEX （RANGE SCAN ） OF LODGING$MANAGER （NON-UNIQUE）
47. CBO下使用更具选择性的索引
基于成本的优化器（CBO， Cost-Based Optimizer）对索引的选择性进行判断来决定索引的使用是否能提高效率。
如果索引有很高的选择性， 那就是说对于每个不重复的索引键值，只对应数量很少的记录。
比如， 表中共有100条记录而其中有80个不重复的索引键值。 这个索引的选择性就是80/100 = 0.8 . 选择性越高， 通过索引键值检索出的记录就越少。
如果索引的选择性很低， 检索数据就需要大量的索引范围查询操作和ROWID 访问表的操作。 也许会比全表扫描的效率更低。
下列经验请参阅：
a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数。使用索引将没有显著的效率提高。
b. 在特定情况下， 使用索引也许会比全表扫描慢， 但这是同一个数量级上的区别。 而通常情况下，使用索引比全表扫描要快几倍乃至几千倍！
48. 避免使用耗费资源的操作
带有DISTINCT，UNION，MINUS，INTERSECT，ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎执行耗费资源的排序（SORT）功能。 DISTINCT需要一次排序操作， 而其他的至少需要执行两次排序。
例如，一个UNION查询，其中每个查询都带有GROUP BY子句， GROUP BY会触发嵌入排序（NESTED SORT） ； 这样， 每个查询需要执行一次排序， 然后在执行UNION时， 又一个唯一排序（SORT UNIQUE）操作被执行而且它只能在前面的嵌入排序结束后才能开始执行。 嵌入的排序的深度会大大影响查询的效率。
通常， 带有UNION， MINUS ， INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写。
如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好， 使用UNION ， MINUS， INTERSECT也是可以考虑的， 毕竟它们的可读性很强
49. 优化GROUP BY
提高GROUP BY 语句的效率， 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多。
低效：
SELECT JOB ， AVG（SAL）
FROM EMP
GROUP by JOB
HAVING JOB = ‘PRESIDENT’
OR JOB = ‘MANAGER’
高效：
SELECT JOB ， AVG（SAL）
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT’
OR JOB = ‘MANAGER’GROUP by JOB
50. 使用日期当
使用日期是，需要注意如果有超过5位小数加到日期上， 这个日期会进到下一天！
例如：
1.
SELECT TO_DATE（‘01-JAN-93’+.99999）
FROM DUAL；
Returns：“01-JAN-93 23：59：59‘
2.
SELECT TO_DATE（’01-JAN-93‘+.999999）
FROM DUAL；
Returns：“02-JAN-93 00：00：00‘
51. 使用显式的游标（CURSORs）
使用隐式的游标，将会执行两次操作。 第一次检索记录， 第二次检查TOO MANY ROWS 这个exception . 而显式游标不执行第二次操作。
52. 优化EXPORT和IMPORT
使用较大的BUFFER（比如10MB ， 10，240，000）可以提高EXPORT和IMPORT的速度。
ORACLE将尽可能地获取你所指定的内存大小，即使在内存不满足，也不会报错。这个值至少要和表中最大的列相当，否则列值会被截断。
可以肯定的是， 增加BUFFER会大大提高EXPORT ， IMPORT的效率。 （曾经碰到过一个CASE， 增加BUFFER后，IMPORT/EXPORT快了10倍！）
53. 分离表和索引
总是将你的表和索引建立在不同的表空间内（TABLESPACES）。 决不要将不属于ORACLE内部系统的对象存放到SYSTEM表空间里。 同时，确保数据表空间和索引表空间置于不同的硬盘上。
“同时，确保数据表空间和索引表空间置与不同的硬盘上。”可能改为如下更为准确 “同时，确保数据表空间和索引表空间置与不同的硬盘控制卡控制的硬盘上。”
