基于oracle的sql优化

一．编写初衷描述

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在应有系统开发初期，因为数据库数据较少，对于sql语句各类写法的编写体现不出sql的性能优劣，随着数据的不断增长，出现海量数据，劣质sql与优质sql在执行效率甚至存在百倍差距，可见sql优化的重要性

二．Sql语句性能优化

2.1 认识Oracle的执行过程

2.2 Oracle优化法则---漏斗法则

2.3 Oracle 执行计划

2.3.1 什么是Oracle执行计划

执行计划是一条查询语句在Oracle中执行过程或者访问路径的描述.

2.3.2 查看Oracle执行计划

1.执行计划经常使用的列字段解释

基数：返回的结果集行数

字节：执行该步骤后返回的字节数

耗费(cust),CPU耗费：Oracle估计的该步骤的执行成本，用于说明SQL执行的代价，理论上越小越好.

2.3.3 看懂Oracle执行计划

 

2.3.3.1执行顺序

根据缩进来判断，缩进最多的最早执行(缩进相同时，最上面的最早执行)

2.4 表的访问方式

• TABLE ACCESS FULL(全表扫描)
• TABLE ACCESS BY ROWID(经过rowid的表存取)
• TABLE ACCESS BY INDEX SCAN(索引扫描)

 

2.4.1 ABLE ACCESS FULL(全表扫描)

Oracle会读取表中的全部行，并检查是否知足where语句中条件；

使用建议：数据量太大的表不建议全表扫描

2.4.2 TABLE ACCESS BY ROWID(经过ROWID的表存取)

ROWID的解释：oracle会自动加在表的每一行的最后一列伪列，表中并不会物理存储ROWID的值，一旦一行数据插入后，则其对应的ROWID在该行的生命周期内是惟一的，即便发生行迁移，该行的ROWID值也不变。

2.4.3 TABLE ACCESS BY INDEX SCAN(索引扫描)

在索引块中即存储每一个索引的键值，也存储具备该键值所对的ROWID.

索引的扫描分两步：首先是找到索引所对的ROWID，其次经过ROWID读取改行数据

索引扫描又分五种：

• INDEX UNIQUE SCAN（索引惟一扫描）
• INDEX RANGE SCAN（索引范围扫描）
• INDEX FULL SCAN（索引全扫描）
• INDEX FAST FULL SCAN（索引快速扫描）
• INDEX SKIP SCAN（索引跳跃扫描）

(a).INDEX UNIQUE SCAN（索引惟一扫描）：

针对惟一性索引（UNIQUE INDEX）的扫描，每次至多只返回一条记录,主要针对该字段为主键或者惟一；

(b). INDEX RANGE SCAN（索引范围扫描）

使用一个索引存取多行数据；

发生索引范围扫描的三种状况：

• 在惟一索引列上使用了范围操做符（如：>   <   <>   >=   <=   between）
• 在组合索引上，只使用部分列进行查询（查询时必须包含前导列，不然会走全表扫描）
• 对非惟一索引列上进行的任何查询

(c). INDEX FULL SCAN（索引全扫描）

• 进行全索引扫描时，查询出的数据都必须从索引中能够直接获得

(d). INDEX FAST FULL SCAN（索引快速扫描）

• 扫描索引中的全部的数据块，与 INDEX FULL SCAN 相似，可是一个显著的区别是它不对查询出的数据进行排序（即数据不是以排序顺序被返回）

(e). INDEX SKIP SCAN（索引跳跃扫描）：

Oracle 9i后提供，有时候复合索引的前导列（索引包含的第一列）没有在查询语句中出现，oralce也会使用该复合索引，这时候就使用的INDEX SKIP SCAN;

当Oracle发现前导列的惟一值个数不多时，会将每一个惟一值都做为常规扫描的入口，在此基础上作一次查找，最后合并这些查询；

例如：

假设表emp有ename（雇员名称）、job（职位名）、sex（性别）三个字段，而且创建了如 create index idx_emp on emp (sex, ename, job) 的复合索引；

由于性别只有 '男' 和 '女' 两个值，因此为了提升索引的利用率，Oracle可将这个复合索引拆成 ('男', ename, job)，('女', ename, job) 这两个复合索引；

当查询 select * from emp where job = 'Programmer' 时，该查询发出后：

Oracle先进入sex为'男'的入口，这时候使用到了 ('男', ename, job) 这条复合索引，查找 job = 'Programmer' 的条目；

再进入sex为'女'的入口，这时候使用到了 ('女', ename, job) 这条复合索引，查找 job = 'Programmer' 的条目；

最后合并查询到的来自两个入口的结果集。

2.5 Sql语句的处理过程

 

1.在共享池中查找SQL语句

2.检查语法

3.检查语义和相关的权限

4.合并(MERGE)视图定义和子查询

5.肯定执行计划

绑定(BIND)：

1.在语句中查找绑定变量

2.赋值(或从新赋值

执行(EXECUTE)：

1.应用执行计划

2.执行必要的I/O和排序操做

提取(FETCH)：

1.从查询结果中返回记录

2.必要时进行排序

3.使用ARRAY FETCH机制

共享游标：好处

1.减小解析

2.动态内存调整

3.提升内存使用率

2.5.1 Sql共享原理

Oracle将执行过程当中的sql语句放在内存的共享池中，能够被全部的数据库用户共享到，当执行一条sql语句时，若是它和以前的sql执行语句彻底相同时，oracle会快速获取被解析的语句以及最好的执行路劲。

这块系统属于全局的区域，可是oracle只对简单的表提供高速缓存，若是是多表的链接查询，数据库管理员必须在启动参数文件中为该区域设置合适的参数，增长共享的可能性。

2.5.2 Sql共享的条件(注意事项)

1.执行语句必须与共享池语句彻底同样，包括(大小写，空格，换行等).

2.两条语句所指的对象必须彻底相同。

3.两个SQL语句绑定变量的名字必须相同。

例子：字符级的比较

SELECT * FROM UR_USER_INFO

Select * from ur_user_info

例子：相同的绑定变量名

select pay_fee,pay_method from bal_payment_info where pay_sn= : pay_sn;

select pay_fee,pay_method from bal_payment_info where pay_sn= : pay_no;

绑定变量不同，不能共享。

2.5.3共享sql区域

 

2.5.4 Sql解析与共享sql语句

当一个Oracle实例接收一条sql后

一、Create a Cursor 建立游标

二、Parse the Statement 分析语句

三、Describe Results of a Query 描述查询的结果集

四、Define Output of a Query 定义查询的输出数据

五、Bind Any Variables 绑定变量

六、Parallelize the Statement 并行执行语句

七、Run the Statement 运行语句

八、Fetch Rows of a Query 取查询出来的行

九、Close the Cursor 关闭游标

2.6 绑定变量

2.6.1 重编译问题

例如：

select  *from ur_user_info where contract_no = 32013484095139

下面这个语句每执行一次就须要在SHARE POOL 硬解析一

次，一百万用户就是一百万次，消耗CPU和内存，若是业务

量大，极可能致使宕库……

若是绑定变量，则只须要硬解析一次，重复调用便可

2.6.2 绑定变量解决重编译问题

例如：

select  *from ur_user_info where contract_no = 32013484095139

select  *from ur_user_info where contract_no = 12013481213149

使用绑定变量

select  *from ur_user_info where contract_no =：contract_no

2.6.3 绑定变量注意事项

a、不要使用数据库级的变量绑定参数cursor_sharing来强

制绑定，不管其值为 force 仍是similar

b、有些带> < 的语句绑定变量后可能致使优化器没法正确

使用索引

2.5 SQL优化遵循的原则及注意事项

• 目标：

(1).SQL优化的通常性原则设计方面：

• 设计方面：

(1).尽可能依赖oracle的优化器，并为其提供条件；

(2).合适的索引，索引的双重效应，列的选择性；

• 编码方面：

(1).利用索引，避免大表FULL TABLE SCAN；

(2).合理使用临时表；

(3).避免写过于复杂的sql，不必定非要一个sql解决问题；

(4).在不影响业务的前提下减少事务的粒度；

2.5.1 IS NULL 与IS NOT NULL

任何sql语句只要在where语句后面添加is null或者is not null，那么oracl优化器将再也不使用索引。

2.5.2 使用带通配符（%）的语句

列举两个例子说明该问题：

查询ur_user_info表中phone_no带10的服务号码

例子1：Select *from ur_user_info where phone_no like ‘%10%’；

例子2：Select *from ur_user_info where phone_no like ‘10%’；

因为例1中通配符（%）在搜寻词首出现，因此oracle系统不使用phone_no的索引，通配符会下降查询的效率，但当通配符再也不首出现，又能使用索引，如例2所示。

 

三．ORACLE语句优化规则

 

3.1 选择最有效的表名顺序

例如：TAB1 1000条记录， TAB2 1条记录

选择记录最少的做为基表

Select count(*) from tab1,tab2;

若是有3个或者3个以上的表则选择交叉表做为基表

3.2 where字句中的链接顺序

oracle的解析按照从上而下解析，所以表之间的链接必须写在where条件以前：

例如：

低效率：

select .. from

             emp e

             where sal > 50000 and job = 'manager'

             and 25 < (select count(*) from emp where mgr=e.empno);

高效率：

select .. from

emp e

where 25 < (select count(*) from emp where mgr=e.empno)

             and sal > 50000

             and job = 'manager';

3.3 通配符’*’的使用

Sql在执行带通配符的语句时，若是‘%’在首位，那么在字段上创建的主键或者索引将会失效！

应该避免相似语句的出现

Select name from user_info where name=’%A’;

3.4 使用truncate代替delete

当删除表时，使用delete执行操做，回滚端用来存放可恢复的信息，当没有提交事务的时候，执行回滚事务，数据会恢复到执行delete操做以前，而当用truncate是，回滚端则不会存放可恢复的信息，减小资源的调用。

3.5 用where字句替换HAVING字句

避免使用 HAVING 子句, HAVING 只会在检索出全部记录以后才对结果集进行过滤. 这个处理须要排序,总计等操做. 若是能经过 WHERE 子句限制记录的数目,那就能减小这方面的开销.

3.6 减小对表的查询

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)

3.7 用in代替or

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);

3.8 删除重复数据

最高效的删除重复记录的方法

Delete from ur_user_info a

     Where a.rowid>(select min(b.rowid)

              From ur_user_info b

         Where b. uid=a. uid);

 

3.9 避免使用耗费资源的操做

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须要一次排序操做, 而其余的至少须要执行两次排序.

例如,一个UNION查询,其中每一个查询都带有GROUP BY子句, GROUP BY会触发嵌入排序(NESTED SORT) ; 这样, 每一个查询须要执行一次排序, 而后在执行UNION时, 又一个惟一排序(SORT UNIQUE)操做被执行并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.

3.10 自动选择索引

若是表中有两个以上（包括两个）索引，其中有一个惟一性索引，而其余是非惟一性．在这种状况下，ORACLE将使用惟一性索引而彻底忽略非惟一性索引．

举例:

select ename from emp where empno = 2326  and deptno  = 20 ;这里，只有empno上的索引是惟一性的，因此empno索引将用来检索记录．

table access by rowid on emp index unique scan on emp_no_idx；

3.11 至少要包含组合索引的第一列

若是索引是创建在多个列上, 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. 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。

3.12 避免在索引列上使用函数

低效：

select ..

from dept

where sal * 12 > 25000;

高效:

select ..

from dept

where sal  > 25000/12;

3.13 避免出现索引列自动转换

当比较不一样数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换.

假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列.

select user_no,user_name,address

from user_files

where user_no = 109204421

这个语句被ORACLE转换为:

select user_no,user_name,address

from user_files

where to_number(user_no) = 109204421由于内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到!

3.14 避免出现索引列自动转换

如用 :

where a.order_no = b.order_no

 

不用 :

where to_number (substr(a.order_no, instr(b.order_no, '.') - 1)

= to_number (substr(a.order_no, instr(b.order_no, '.') - 1)

3.15 使用DECODE来减小处理时间

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%';

 

你能够用DECODE函数高效地获得相同结果

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%';

 

3.16 减小对表的查询

 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)    

3.17  Order by语句

(a).ORDER BY语句决定了Oracle如何将返回的查询结果排序。Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也能够将函数加入列中（象联接或者附加等）。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将下降查询速度。

(b). order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会下降性能。解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引，也能够为所使用的列创建另一个索引，同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。

3.18 用索引提升效率

索引是表的一个概念部分,用来提升检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 一般,经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. 一样在联结多个表时使用索引也能够提升效率. 另外一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的惟一性验证。一般, 在大型表中使用索引特别有效. 固然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引一样能提升效率. 虽然使用索引能获得查询效率的提升,可是咱们也必须注意到它的代价. 索引须要空间来存储,也须要按期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引自己也会被修改. 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 . 由于索引须要额外的存储空间和处理,那些没必要要的索引反而会使查询反应时间变慢.。按期的重构索引是有必要的。

3.19 避免在索引列上使用计算

WHERE子句中，若是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．

低效：

     SELECT … FROM  DEPT  WHERE SAL * 12 > 25000;

高效:

     SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

 

3.20 用>= 替代 >

若是DEPTNO上有一个索引。

  高效:

   SELECT *

   FROM EMP

   WHERE DEPTNO >=4

  

   低效:

   SELECT *

   FROM EMP

   WHERE DEPTNO >3

3.21 经过使用>=、<=等，避免使用NOT命令

例子：

select * from employee where salary <> 3000;

对这个查询，能够改写为不使用NOT：

select * from employee where salary<3000 or salary>3000;

         虽然这两种查询的结果同样，可是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询容许Oracle对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。

3.22 字符型字段的引号

好比有的表PHONE_NO字段是CHAR型,并且建立有索引，

但在WHERE条件中忘记了加引号，就不会用到索引。

WHERE PHONE_NO=‘13920202022’

WHERE PHONE_NO=13920202022

 

四．优化总结

 

a.建立表的时候。应尽可能创建主键，尽可能根据实际须要调整数据表的PCTFREE和PCTUSED参数；大数据表删除，用truncate table代替delete。

b. 合理使用索引，在OLTP应用中一张表的索引不要太多。数据重复量大的列不要创建二叉树索引，能够采用位图索引；组合索引的列顺序尽可能与查询条件列顺序保持一致；对于数据操做频繁的表，索引须要按期重建，以减小失效的索引和碎片。

c.查询尽可能用肯定的列名，少用*号。

select count(key)from tab where key> 0性能优于select count(*)from tab；

d. 尽可能少嵌套子查询，这种查询会消耗大量的CPU资源；对于有比较多or运算的查询，建议分红多个查询，用union all联结起来；多表查询的查询语句中，选择最有效率的表名顺序。Oracle解析器对表解析从右到左，因此记录少的表放在右边。

e.尽可能多用commit语句提交事务，能够及时释放资源、解锁、释放日志空间、减小管理花费；在频繁的、性能要求比较高的数据操做中，尽可能避免远程访问，如数据库链等，访问频繁的表能够常驻内存：alter table．．．cache；

f.在Oracle中动态执行SQL，尽可能用execute方式，不用dbms_sql包。

参考文献

《Oracle SQL 语句优化》  2010 做者：Black_Snail

《基于Oracle的SQL优化典型案例分析》2013做者：dbsnake @dbsnake