1. 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.
2.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%’;
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%’;
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.
3.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);
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
4. 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.
5.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)
6.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:
-
- SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’
-
- SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGION
--低效
SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’
--高效
SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGION
7. 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.
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- SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’)
-
- SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB’)
--低效
SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’)
--高效:
SELECT * FROM EMP WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB’)
8.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’);
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- SELECT ….FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+) AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’
-
- SELECT ….FROM EMP E WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND 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’);
9.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:
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- SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D,EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
-
- SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’ FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
-
--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.
10. 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
注：定期的重构索引是有必要的.
11. 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：
-
- SELECT …FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
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- SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
--低效：
SELECT …FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
--高效:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
12. 用>=替代>
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- SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4
-
- SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
--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.