oracle 一些常用的sql优化规则

1.高效使用groupby

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。

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

 

2.在存储过程中使用显式游标

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。

 

3.避免使用消耗资源的操作

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。

 

4.用in代替or

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）

 

5.灵活使用exists和in

当外表很大的时候，我们通常使用exists代替in

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’)

但是关联的条件比较少或者外表比较小的时候，用in效率高。

 

6.计算数量count效率高的写法

Select count(*) from tablename; 
Select count(1) from tablename; 
Select max(rownum) from tablename;
 一般认为，在没有索引的情况之下，第一种方式最快。 如果有索引列，使用索引列当然最快。

 

7.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。
 
/*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’

 

8.使用索引

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。
通过ROWID访问表
  ROWID包含了表中记录的物理位置信息，ORACLE采用索引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。

 

9.索引使用的一些注意点

1.经常进行连接查询的列应该创建索引
2.如果有两个或者以上的索引，其中有一个唯一性索引，而其他是非唯一，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
3.小表不要建立索引
4.对于基数大的列适合建立B树索引，对于基数小的列适合简历位图索引
5.列中有很多空值，但经常查询该列上非空记录时应该建立索引
6.使用create index时要将最常查询的列放在最前面
7.LONG（可变长字符串数据，最长2G）和LONG RAW（可变长二进制数据，最长2G）列不能创建索引
8.限制表中索引的数量（创建索引耗费时间，并且随数据量的增大而增大；索引会占用物理空间；
当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度）

以上参考（https://www.cnblogs.com/zjfjava/p/7092503.html）

 

 

还有需要注意一下无法使用索引的查询情况：

1.不匹配的数据类型查询条件：

比如我们如果将一个日期类型的字段作为索引时，却用to_char（date）去作为条件查询，无法使用索引。
或者索引字段是varchar2类型，我们用to_number(字段)去查询，它还是会走全表扫描。

 

2.使用is not,!=或<>等表示不等于的操作符：（参考：https://blog.csdn.net/u010189382/article/details/37756269）

下面的查询即使在cust_rating列有一个索引，查询语句仍然执行一次全表扫描。

select cust_Id,cust_name from customers where cust_rating <> 'aa';       

把上面的语句改成如下的查询语句，这样，在采用基于规则的优化器而不是基于代价的优化器（更智能）时，将会使用索引。

selectcust_Id,cust_name from customers where cust_rating < 'aa' or cust_rating > 'aa';

特别注意：通过把不等于操作符改成OR条件，就可以使用索引，以避免全表扫描。

 

3.将null作为查询条件

使用is null或者is not null作为条件时无法使用b树索引，但是可以使用位图索引。
(关于2者的区别可以看下我的另一篇文章：https://www.cnblogs.com/xjx199403/p/10675854.html)