如何优化sql语句
（ 1 ） 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， 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。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 .
（ 2 ） 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 .
（ 3 ） SELECT 子句中避免使用 ‘ * ‘：
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
（ 4 ） 减少访问数据库的次数：
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；
（ 5 ） 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 , 建议值为 200
（ 6 ） 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 .
（ 7 ） 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 )
（ 8 ） 删除重复记录：
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了 ROWID) 例子：
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 ：
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
（ 11 ） 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 . ( 非 oracle 中 )on 、 where 、 having 这三个都可以加条
件的子句中， on 是最先执行， where 次之， having 最后，因为 on 是先把不符合条
件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该
速度是最快的， where 也应该比 having 快点的，因为它过滤数据后才进行 sum ，在
两个表联接时才用 on 的，所以在一个表的时候，就剩下 where 跟 having 比较了。
在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们
的结果是一样的，只是 where 可以使用 rushmore 技术，而 having 就不能，在速度
上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不
确定的，根据上篇写的工作流程， where 的作用时间是在计算之前就完成的，而
having 就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多
表联接查询时， on 比 where 更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，
把多个表合成一个临时表后，再由 where 进行过滤，然后再计算，计算完后再由
having 进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条
件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里
（ 12 ） 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 . 例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（ 13 ） 通过内部函数提高 SQL 效率 . ：
复杂的 SQL 往往牺牲了执行效率 . 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法
在实际工作中是非常有意义的
（ 14 ） 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 .
（ 15 ） 用 EXISTS 替代 IN 、用 NOT EXISTS 替代 NOT 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 . 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.
例子：
（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’)
( 低效 )SELECT * FROM EMP ( 基础表 ) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT
DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’)
（ 16 ） 识别 ‘ 低效执行 ‘ 的 SQL 语句：
虽然目前各种关于 SQL 优化的图形化工具层出不穷 , 但是写出自己的 SQL 工具
来解决问题始终是一个最好的方法：
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;
（ 17 ） 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， 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 . 。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
今天药忘吃喽~
你的名字
女爷i
柔情只为你懂
￡神魔★判官ぃ
ゞ 浴缸里的玫瑰
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