常用数据库查询优化小结

数据量巨大的情况下，一个好的系统想要使用流畅，数据库查询优化是必须的。因为使用MyBatis的原因，小编平时最多的任务之一就是写sql了，但同样是写sql，怎样体现出一个程序员的经验呢，那就是数据库查询的优化意识。小编最近面试被问到很多数据库查询的优化问题，虽然我们心里知道哪些，也知道一些没有用到过的概念，但是面试时确会突然说不出几个，所以做了以下总结以供参考查阅。

1、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。
讲到 * 的使用这里引申一个知识点关于count(1)，count(*),和count(列名)的区别

2、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);

3、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。（TRUNCATE只在删除全表适 用,TRUNCATE是DDL不是DML）

4、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。 [email protected]

d. Oracle为管理上述3种资源中的内部花费。

5、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： Chinaz

SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECTTAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)

6、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。

7、使用表的别名：
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。

8、合理使用EXISTS、IN。用NOT EXISTS替代NOT IN：
in()适合B表比A表数据小的情况
exists()适合B表比A表数据大的情况
当A表数据与B表数据一样大时,in与exists效率差不多,可任选一个使用
这里我详细介绍了四者的使用
https://blog.csdn.net/huluwa10526/article/details/90477923

9、合理使用索引
ALTER INDEX REBUILD
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。

10、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， 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。例子：

(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);

11、SQL语句用大写的；
因为Oracle总是先解析SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行。

12、避免在索引列上使用NOT
避免在索引列上使用NOT通常，我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响。当Oracle“遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描。

13、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。

低效： SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
高效: SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

14、用>=替代>：

高效：SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4 低效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3

15、用UNION替换OR (适用于索引列)：

通常情况下，用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果。对索引列使用OR将造成全表扫描。注意，以上规则只针对多个索引列有效。如果有 column没有被索引，查询效率可能会因为你没有选择OR而降低。在下面的例子中，LOC_ID 和REGION上都建有索引。

高效：SELECT LOC_ID 、 LOC_DESC ，REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 UNION SELECT LOC_ID ，LOC_DESC ，REGION FROM LOCATION WHERE REGION = “MELBOURNE”

低效: SELECT LOC_ID ，LOC_DESC ，REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”

16、用IN来替换OR：

这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在Oracle8i下，两者的执行路径似乎是相同的:

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);

17、避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL：

避免在索引中使用任何可以为空的列，Oracle将无法使用该索引。对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录。对于复合索引，如果每个列都为 空，索引中同样不存在此记录。如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中。举例：如果唯一性索引建立在表的A列和B列上，并且表中存在一条记录的A，B 值为(123，null)， Oracle将不接受下一条具有相同A，B值（123,null）的记录(插入)。 然而如果所有的索引列都为空，Oracle将认为整个键值为空而空不等于空。因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引。

低效: (索引失效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
高效：(索引有效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;

18、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(leading column)被where子句引用时，优化器才会选择使用该索引。这也是一条简单而重要的规则，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。

19、需要当心的WHERE子句:

某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引。这里有一些例子：

(1)‘!=’ 将不使用索引。记住, 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。

(2)‘||'是字符连接函数。就象其他函数那样, 停用了索引。

(3)‘+'是数学函数。就象其他数学函数那样, 停用了索引。

(4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描。

20、
a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数，使用索引将没有显著的效率提高。

b. 在特定情况下，使用索引也许会比全表扫描慢，但这是同一个数量级上的区别。而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍！