Oracle--SQL性能优化与提升策略

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一、导致性能问题的内在原因

系统性能问题的底层原因主要有三个方面：

CPU占用率过高导致资源争用和等待
内存使用率过高导致内存不足并需要使用磁盘虚拟内存
I/O占用率过高导致磁盘访问需要等待。

性能影响的优先级从高到低依次是CPU-->内存-->I/O。在PL/SQL性能优化中，重点是减少I/O瓶颈，即尽量减少对磁盘I/O的访问

根据上述分析，PL/SQL优化的核心思想可以总结为以下几点：

避免使用过多复杂的SQL脚本，以减少系统的解析过程
避免进行无用的计算，例如避免出现死循环等低效代码
避免浪费内存空间，例如避免执行不必要的SQL脚本，以免导致内存不足
充分利用内存中的计算和访问速度快的优势
尽可能减少磁盘的访问数据量
尽可能减少磁盘的访问次数，这是PL/SQL优化中的重要原则

二、如何进行SQL优化

1、选择最有效率的表名顺序

Oracle的解析器从右到左处理FROM子句中的表名，因此最后写的表（基础表 driving table）最先处理。在多表查询时，建议将记录最少的表作为基础表，以减少连接操作的数据量。Oracle会通过排序和合并方式连接表：先扫描并排序基础表，再扫描其他表并与基础表匹配。这种处理顺序对查询性能至关重要，建议按照此规则编写SQL语句。目前主要使用基于成本的优化器（CBO），它会自动评估最佳执行计划，但遵循上述规则有助于提升SQL效率。

 --例如:员工表emp有16384条记录,而部门表dept有1条记录,选择dept作为基础表  select count(*) from emp,dept;      --选择dept作为基础表耗时0.96sselect count(*) from dept,emp;      --选择emp作为基础表耗时26.09s

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

 --低效:select dept.deptno,emp.jobfrom emp.deptwhere emp.job='MANAGER' AND emp.deptno=dept.deptno;--优化后:select dept.deptno,emp.jobfrom emp.deptwhere emp.deptno=dept.deptno AND emp.job='MANAGER';

3、SELECT子句中避免使用'*'

在SELECT子句中使用动态SQL列引用“*”虽然方便，但效率低下。Oracle解析时会通过查询数据字典将“”转换为所有列名，这增加了额外的开销和时间成本。因此，建议在SELECT子句中尽量避免使用“”，而是明确列出所需的列名，以提高查询效率。

4、用EXITS 替代 IN

使用EXISTS替换IN效果有时不明显，但在基础表查询需联接另一表时，EXISTS通常提高效率，因EXISTS找到匹配即停止搜索

 --低效select *from table_name1where column1 in(select column1 from table_name2where column2=str_column2and column3='xxxx');--优化后:select *from table_name1where exists(select 1 from table_name2where column1=table_name2.column1and column2=str_column2and column3='xxxx');

5、用 NOT EXISTS 替代 NOT IN

Oracle 10g前 NOT IN 效率低，10g 虽改进但仍存在问题。建议用 NOT EXISTS 替代 NOT IN ，因 NOT IN 对子查询表全表遍历且需内部排序合并，效率低。改写为 NOT EXISTS 可提升效率

 --低效:select * from table_name1where column1 NOT IN(select column1 from table_name2where column3='xxxx');--优化后:select *from table_name1where not exists(select 1 from table_name2where column1=table_name2.column1and column3='xxxx');

6、用表连接替换 EXISTS

在子查询的表和主表查询是多对一的情况，一般采用表连接的方式比 EXISTS 更有效率

 --低效:select table name1.*from table name1where exists (select 1 from table_name2where column1 =table name1.column1and column2='xxxx'and column3='xxxxxx');--优化后:SELECT table_name1.*FROM table namel,table name2 Wheretable_name1.column1=table_name2.column1and table_name2.column2='xxxx'and column3='xxxx';

7、减少对表的查询

该问题是我们编程中出现过的问题，请大家一定注意，并且该类问题优化可以带来较大性能的提升

 --低效:cursor cur_table_lj1 isselect column1from table1where column1 = str_column1 and column2='1111';cursor cur_table1_lj2 isselect column1from table1where column1 =str_column1 and column2='2222';for rec_lj1 in cur_table1 loop业务逻辑1处理end loop;for rec_lj2 in cur_table2 loop业务逻辑2处理end loop;--优化后:cursor cur_tablel_lj1 isselect column1,column2from table1where column1 =str_columnl and column2 in ('11111','22222');for rec_ljl in cur_tablel lj1 loopif rec_lj1.column2='11111' then业务逻辑1处理.…..end if;if rec lj1.column2='22222' then业务逻辑2处理....end if,end loop;

高效的做法使用同样的条件(或者说是索引)只访问一次磁盘，低效的做法访问了2次磁盘，这样速度差别将近2倍。

8、避免循环（游标）里面嵌查询

游标中不能有游标或update、delete等语句，只能有select语句，但在实际编程中难以完全避免，需尽量减少。优化方法是将游标循环中的查询语句提前到游标查询中一次性查询出来，减少磁盘访问次数，提升效率。如果无法避免游标中使用查询语句，要确保查询语句使用索引，提高查询速度。

9、尽量用 union all 替换 all

Union 会去掉重复的记录，会有排序的动作，会浪费时间。因此在没有重复记录的情况下或可以允许有重,复记录的话，要尽量采用 uoion all 来关联

10、group by 优化

Group by需要查询后分组，速度慢影响性能，如果查询数据量大，并且分组复杂，这样的査询语句在性能上是有问题的。采用 group by的也一定要进行优化

 --低效:select table1.column1,table2.column2table2.column3,sum(column5),table1.column4from table1,table2where table1.column1=table2.column1and table1.column4='xxxxxx'group py table1.column1,table2.column2table2.column3,table2.column4--优化后:select table1.column1,table2.column2,table2.column3,gzze,table1.column4from(select column1,sum(column5) gzzefrom table1 group by column1) table1,table2where table1.column1=table2.column1and column4='xxxx';

11、尽量避免用 order by

使用 ORDER BY 会因查询后排序而拖慢速度，尤其数据量大时。尽管有时无法避免使用 ORDER BY ，但需注意排序列表应符合索引，这样能显著提升速度。

12、用where 子句替换Having 子句

避免使用HAVING子句，因为它会在检索完所有记录后才对结果集进行过滤，这个过程需要排序、总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录数量，就能减少这方面的开销。

 --低效:select column1,count(1) from table1group by column1having column1 in ('1','2');--优化后:select column1,count(1) from table1where column1 in ('1','2')group by column1;

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

13、使用表的别名（alias）

在SQL语句中连接多个表时，使用表的别名并将其前缀于每个列名，可减少解析时间及因列名歧义引发的语法错误。

14、COMMIT 使用

提交频率过高会浪费时间，尽管单次提交时间短。
提交可释放资源，在大量数据更新时需及时提交。

 --cur_table1 有5000万数据n_count :=0For arec in cur_table1 loopInsert into table ...n_count := n_count + 1;If n_count = = 100000 then      --10万一提交commit;n_count := 0End if;End loop;Commit;

15、减少多表关联

表关联越多，查询速度越慢，建议表关联不超过3个（子查询也算表关联）。
大数据量表关联会影响索引效率，可采用建立临时表的方法来提高速度。

三、索引使用优化

1、避免在索引列上使用函数或运算

在实际编程中要注意：在索引列上使用函数或运算，查询条件不会使用索引。

 --不使用索引select * from table1where column1='xxx'and to_char(column2,'yyyymm')='200801';或者select * from table1where column1='xxx'and column2+1=sysdate;--使用索引select * from table1where column1='xxx'and column2=to_date('200801','yyyymm');或者select * from table1where column1='xxx'and column2=sysdate -1;

2、避免改变索引列的类型

索引列的条件如果类型不匹配，则不能使用索引。

3、避免在索引列上使用NOT

避免在索引列上使用 NOT ， NOT 不会使查询条件使用索引。对于 != 这样的判断也不能使用索引，因为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。

 --低效:select * from table1 where not column1='10';--优化后:select * from table1 where column1 in ('20','30');

4、用>=替代>

虽然效果不是特别明显，但建议采用这种方式

 --低效:select * from table1 where column1 > '10';--优化后:select * from table1 where column >= '20';

特别说明:两者的区别在于,前者 DBMS 首先定位到 column1=10的记录并且向前扫描到第一个column1 大于 10 的记录,而后者 DBMS 将直接跳到第一个 column1 等于 20 的记录

5、避免在索引列上使用 IS NULL和IS NOT NULL

在Oracle中，索引列使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 时不会利用索引，因为空值不存储于索引列。这会导致Oracle停用索引

 --低效:select * from table1 where column1 is not null;--优化后:select * from table1 where column1 in ('10','20','30');

6、带通配符（%）的like语句

%在常量前面索引就不会使用。

 --不使用索引:select * from table1 where column1 like '%210104';select * from table1 where column1 like '%210104%';--使用索引:select * from table1 where column1 like '210104%';

7、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被 where 子句引用时,优化器才会选择使用该索引。

 --如:table1的复合索引(column1,column2,column3)--低效(不会使用索引):select * from table1 where column2='110' and column3='200801';--优化后(会使用索引):select * from table1 where column1 = '10001000';

如果不使用索引第一列基本上不会使用索引，使用索引要按照索引的顺序使用，另外使用复合索引的列越多，查询的速度就越快