2021-05-03

ORACLE SQL基础与优化

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1、选择合适的优化器

A、RULE-基于规则

B、COST-基于成本

C、CHOOSE-选择性

现在ORACLE数据库版本默认是基于成本的优化器模式运行的。

2、选择最优的表访问方式

A、全表扫描方式

  全表扫描就是顺序地访问表中每条记录. ORACLE采用一次读入多个数据块的方式优化全表扫描。这种方式通常情况效率低。

B、通过ROWID访问表

 采用基于ROWID的访问方式访问表,  ROWID包含了表中记录的物理位置信息，ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问 ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高。这种方式通常情况效率高。

3、 合理调整FROM后面的表顺序

   ORACLE解析器是按照从右到左的顺序处理FROM之后的表，FROM子句中写在最后的表(驱动表driving table)将被最先处理，如果FROM子句中包含多个表时,为了高效率需要选择记录最少的表作为驱动表。如果是三个或者以上的表关联查询, 那就需要选择中间表作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表。

4、WHERE子句的连接顺序
ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,所以要将过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。
5、SELECT子句中不要使用 ‘* ’
ORACLE在解析的过程中, 会将’’ 依次转换成所有的列名, 这个工作需要通过查询数据字典完成的, 故而需要消耗更多的查询时间以及资源。
6、最大限度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，这些工作需要消耗大量的资源以及时间。
7、在SQLPlus , SQLForms和ProC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
8、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
9、 整合简单SQL语句,减少数据库访问
几条简单的数据库查询语句,可以把它们整合到一个查询
10、使用ROWID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 COTRACT E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM COTRACT X WHERE X.CONTRACT_ID = E.CONTRACT_ID );
11、清空表用TRUNCATE,删除部份行用DELETE
当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段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。
12、 合理使用COMMIT
在程序中合理使用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:
a. 释放回滚段上用于恢复数据的信息.
b. 释放被程序语句获得的锁
c. 释放redo log buffer 中的空间
d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
13、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，然后再决定放在那个位置。
14、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，例如：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,VER) = ( SELECT
TAB_NAME,VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 64)
15、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ORACLE内部函数解决问题，在实际工作中对提升效率是非常有益的。
16、使用表的别名
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。
17、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.
例如：
A、高效率

SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0

AND EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB’)
B、低效率

SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0

AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’)
18、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;

19 、使用索引提高效率
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. 一般情况下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。所以每条记录的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。定期的重构索引是有必要的。
索引重构：ALTER INDEX REBUILD
20、 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：
A、高效

SELECT CONTRACT_NO,CUST_NAME FROM CONTRACT D WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’
FROM CONTRACT E WHERE E.CONTRACT_NO = D.CONTRACT_NO)

B、低效

SELECT DISTINCT CONTRACT_NO,CUST_NAME FROM CONTRACT D , EMP E
WHERE D.CONTRACT_NO = E.CONTRACT_NO
21、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

22、 在java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串！
23、 避免在索引列上使用NOT 　
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。

24、 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
A、低效
SELECT … FROM contract WHERE SAL * 12 > 24000;
B、高效
SELECT … FROM contract WHERE SAL > 24000/12;

25、用>=替代>
A、高效
SELECT * FROM contract WHERE contract_id >=10
B、低效
SELECT * FROM contract WHERE contract_id >9
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个contract_id 等于10的记录而后者将首先定位到contract_id=9的记录并且向前扫描到第一个contract 大于9的记录。
26、用UNION替换OR
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。
A、高效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 20
UNION
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE REGION = “MEL”
B、低效
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 20 OR REGION = “MEL”
如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.
27、 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。
A、低效
SELECT… FROM LOC

WHERE LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30 OR LOC_ID = 40
B、高效
SELECT… FROM LOC WHERE LOC_ID IN (20,30,40)
28、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(12,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（12,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10000 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.
A、低效: (索引失效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
B、高效: (索引有效)
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;
29、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。
30、用UNION-ALL 替换UNION ( 前提条件查询不去重或者数据本身不存在重复）
当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量
A、低效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95’
UNION
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95’
B、高效:
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95’
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95’
31、 用WHERE替代ORDER BY
ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引.
ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.
ORDER BY中所有的列必须定义为非空.
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.
低效: (索引不被使用)
SELECT CONTRACT_NO FROM CONTRACT ORDER BY CONTR_TYPE
高效: (使用索引)
SELECT CONTRACT_NO FROM CONTRACT WHERE CONTR_TYPE > 0
32、 避免改变索引列的类型
当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换.
假设 EMPNO是一个数值类型的索引列.
SELECT … FROM CONTRACT WHERE CONTR_TYPE = ‘1234’
实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为:
SELECT …FROM CONTRACT WHERE CONTR_TYPE = TO_NUMBER(‘1234’)
幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变.
现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列.
SELECT … FROM CONTRACT WHERE CONTR_TYPE = 1234
这个语句被ORACLE转换为:
SELECT … FROM CONTRACT WHERE TO_NUMBER(CONTR_TYPE)=1234
因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型
33、需要当心的WHERE子句
某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引
在下面的例子里, (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.
34、正确使用索引

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快几倍乃至几千倍
35、避免使用耗费资源的操作
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需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强。
36、 优化GROUP BY
提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.
A、低效
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM CONTRACT
GROUP BUY JOB
HAVING JOB = ‘PRESIDENT’
OR JOB = ‘MANAGER’
B、高效
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM CONTRACT
WHERE JOB = ‘PRESIDENT’
OR JOB = ‘MANAGER’
GROUP BUY JOB

37、带通配符(%)的like语句

A、高效

select * from contract where cust_name like ‘B%’

B、低效

select * from contract where cust_name like ‘%B%’

38、正确使用hint

Hint 是Oracle 提供的一种SQL语法，它允许用户在SQL语句中插入相关的语法，从而影响SQL的执行方式。因为Hint的特殊作用，所以对于开发人员不应该在代码中使用它，Hint 更像是Oracle提供给DBA用来分析问题的工具 。在SQL代码中使用Hint，可能导致非常严重的后果，因为数据库的数据是变化的，在某一时刻使用这个执行计划是最优的，在另一个时刻，却可能很差，这也是CBO 取代RBO的原因之一，规则是死的，而数据是时刻变化的，为了获得最正确的执行计划，只有知道表中数据的实际情况，通过计算各种执行计划的成本，则其最优，才是最科学的，这也是CBO的工作机制。 在SQL代码中加入Hint，特别是性能相关的Hint是很危险的做法。在使用Hint时需要注意的一点是，并非任何时刻Hint都起作用。 导致HINT 失效的原因有如下两点：

A、如果CBO 认为使用Hint 会导致错误的结果时，Hint将被忽略。如索引中的记录因为空值而和表的记录不一致时，结果就是错误的，会忽略hint。

B、如果表中指定了别名，那么Hint中也必须使用别名，否则Hint也会忽略。

39、<> 操作符（不等于）

不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描，所以我们需要少用不等于。

40、在一般情况下当查询表的数据小于表总行数5%以内都需要建立索引，当查询结构大于表的5%时需要走全表扫描。

41、列基数定义：是某一列的唯一键个数，主键列基数等于总行数。

42、列选择性：是某行列基数除以表总行数乘以100%

43、当一个列出现在where条件中，该列没有创建索引并且选择性大于20%，那么该列就必须创建索引。

44、查询表上那些列需要建立索引

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45、回表定义：通过索引中记录的rowid访问表中的数据就叫回表；回表一般是单块读；回表次数太多会严重影响SQL性能；（TABLE ACCESS BY INDEX ROWID）

46、获取表数据存放的块数量

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47、集群因子：集群因子用于判断索引回表需要消耗的物理I/O次数；集群因子介于表的块数和表行数之间；如果集群因子与块数接近，说明表的数据基本上时有序的，而且其顺序基本与索引顺序一样。这样在进行索引范围或者索引全扫描的时候，回表只需要读取少量的数据块就能完成；如果集群因子与表记录接近，说明表的数据和索引顺序差异较大，在进行索引范围扫描或索引全扫描的时候，回表会读取更多的数据块；集群因子只会影响索引范围扫描（index range scan）以及索引全扫描（index full scan），只有这两种索引扫描方式会有大量数据回表；集群因子影响索引回表的物理I/O次数

48、统计表的总行数（num_rows）、块数（blocks）、平均长度（avg_row_len），可通过DBA_TABLES获取

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49、大表不用upper()和lower

50、用ExplainPlan分析SQL语句

51、表示全表扫描，一般情况下是多块读；等待事件为 db fifile scattered read ，如果是并行全表扫描，等待事件为direct path read;Oracle 11g中在对一个大表进行全表扫描的时候，会将表直接读入PGA，绕过buffffer cache，事件direct path read 在开启了异步I/O（ disk_asynch_io）的情况下统计是不准确的，可以altersystem set “_serial_direct_read”=false"禁用direct path read

52、TABLE ACCESS BY USER ROWID 表示直接用ROWID获取数据，单块读（性能最高）

53、TABLE ACCESS BY ROWID RANGE 表示ROWID范围扫描，多块读

54、TABLE ACCESS BY INDEX RANGE表示回表，单块读

55、INDEX UNIQUE SCAN表示索引唯一扫描，单块读

56、INDEX RANGE SCAN表示索引范围扫描，单块读，返回的数据是有序的，默认升序；HINT：INDEX(表名/别名 索引名)对唯一索引或者主键进行范围查找，对非唯一索引进行等值查找，范围查找，就会发生INDEX RANGESCAN。等待事件为 db fifile sequential read ;INDEX RANGE SCAN DESCENDING表示索引降序范围扫描；

57、INDEX SKIP SCAN表示索引跳跃扫描，单块读，返回的数据是有序的（默认升序）；HINT：INDEX_SS（表名/别名 索引名）当组合索引的引导列（第一个列）没有在where条件中，并且组合索引的引导列/前几个的列的基数很低，where过滤条件对组合索引中非引导列进行过滤的时候就会发生索引跳跃扫描，等待事件为 dbfifile sequential read ;当执行计划中出现了INDEX SKIP SCAN，我们可以直接在过滤列上建立索引，使用INDEX RANGESCAN代替INDEX SKIP SCAN

58、INDEX FULL SCAN表示索引全扫描，单块读，返回的数据是有序的（默认升序）；HINT：INDEX(表名/别名 索引名)等待事件为db fifile sequential read

59、INDEX FAST FULL SCAN表示索引快速全扫描，多块读；HINT：INDEX_FFS(表名/别名 索引名)；等待事件为db fifile scattered read，如果是并行扫描，等待事件为 direct path read

60、INDEX FULL SCAN(MIN/MAX)表示索引最小/最大值扫描，单块读；发生在select max(column) from table 或 select min(column) from table等SQL中

61、MAT_VIEW REWRITE ACCESS FULL表示物化视图全表扫描，多块读

62、单块读与多块读从磁盘1次读取1个块到buffffer cache就叫单块读，从磁盘1次读取多个块到buffffer cache就叫多块读；一次I/O最多只能读取或者写入1MB数据；在判断哪个访问路径性能好的时候，通常是估算每个访问路径的I/O次数，谁的I/O次数少，谁的性能就好

63、为什么有时候索引扫描比全表扫描更慢回表消耗较多的物理I/O

64、嵌套循环（NESTED LOOPS）嵌套循环的算法：驱动表返回一行数据，通过连接列传值给被驱动表，驱动表返回多少行，被驱动表就要被扫描多少次。驱动表应该返回少量数据；嵌套循环被驱动表必须走索引；嵌套循环被驱动表索引只能走INDEX UNIQUE SCAN或者INDEX RANGE SCAN;嵌套循环被驱动表的连接列基数应该很高；两表关联返回少量数据才能走嵌套循环；嵌套循环不需要消耗PGA

65、HASH连接（HASH JOIN）两表关联返回大量数据应该走HASH连接；HASH连接的算法：两表等值关联，返回大量数据，将较小的表选为驱动表，将驱动表的“select列和join列”读入PGA中的work area，然后对驱动表的连接列进行hash运算生成hash table，当驱动表的所有数据完全读入PAG中的work area之后，再读取被驱动表（被驱动表不需要读入PAG的work area），对被驱动表的连接列也进行hash运算，然后到PGA中的work area去探测hash table，找到数据就关联上，没找到数据就没关联上。哈希连接支持支等值连接；执行计划中离HASH连接关键字最近的表就是驱动表

66、排序合并连接（SORT MERGE JOIN)排序合并连接主要用于处理两表非等值关联，比如>，>=，<，<=，<>，但是不能用于instr、substr、like、regexp_like关联，instr、substr、like、regexp_like关联只能走嵌套循环。排序合并连接需要将两个表都放入PGA中；排序合并连接的算法：两表关联，先对两个表根据连接列进行排序，将较小的表作为驱动表（Oracle官方认为排序合并连接没有驱动表，笔者认为是有的），然后从驱动表中取出连接列的值，到已经排好序的被驱动表中匹配数据，如果匹配上数据，就关联成功。驱动表返回多少行，被驱动表就要被匹配多少次，这个匹配的过程类似嵌套循环，但是嵌套循环是从被驱动表的索引中匹配数据，而排序合并连接是在内存中（PGA中的work area）匹配数据

67、标量子查询（SCALAR SUBQUERY）当一个子查询介于select与from之间，这种子查询就叫标量子查询；标量子查询可以等价改写为外连接

68、IN和EXIST谁快in和exists是半连接，半连接也属于表连接，那么既然是表连接，我们需要关心两表的大小以及两表之间究竟走什么连接方式，才能去优化SQL；

69、SQL语句的本质标量子查询可以改写为外连接（需要注意表与表之间关系，去重）；半连接可以改写为内连接（需要注意表与表之间关系，去重）；反连接可以改写为外连接（不需要注意表与表之间的关系，也不需要去重）；

70、全表扫描成本计算

    全表扫描成本的计算方式如下：

Cost = （#SRds * sreadtim +#MRds * mreadtim +CPUCycles / cpuspeed) / sreadtime

#SRds - number of single block reads 表示单块读次数

#MRds - number of multi block reads 表示多块读次数

#CPUCyles - number of CPU cycles CPU时钟周期数

sreadtim - single block read time 一次单块读耗时，单位毫秒

mreadtim - multi block read time 一次多块读耗时，单位毫秒

cpuspeed - CPU cycles per second 每秒CPU时钟周期数

71、SQL优化核心思想方设法减少SQL的物理I/O次数（不管是单块读次数还是多块读次数）

72、子查询非嵌套子查询非嵌套（Subquery Unnesting）：当where子查询中有in、not in、exists、not exists等，CBO会尝试将子查询展开（unnest），从而消除FILTER，这个过程就叫作子查询非嵌套。子查询非嵌套的目的就是消除FILTER。为什么要消除FILTER呢？因为FILTER的驱动表是固定的，一旦驱动表被固定，那么执行计划也就被固定了。对于DBA来说这并不是好事，因为一旦固定的执行计划本身是错误的（低效的），就会引起性能问题，想要提升性能必须改写SQL语句，但是这时SQL已经上线，无法更改，所以，一定要消除FILTER。

73、视图合并（view merge）视图合并（View Merge）：当SQL语句中有内联视图（in-line view，from后面的子查询），或者SQL语句中有用create view创建的视图，CBO会尝试将内联视图/视图拆开，进行等价的改写，这个过程就叫作视图合并。如果没有发生视图合并，在执行计划中，我们可以看到VIEW关键字，而且视图/子查询会作为一个整体。如果发生了视图合并，那么视图/子查询就会被拆开，而且执行计划中视图/子查询部分就没有VIEW关键字。/*+ no_merge */

74、谓词推入（pushing predicate）谓词推入（Pushing Predicate）：当SQL语句中包含不能合并的视图，同时视图有谓词过滤（也就是where过滤条件），CBO会将谓词过滤条件推入视图中，这个过程就叫作谓词推入。谓词推入的主要目的就是让Oracle尽可能早地过滤掉无用的数据，从而提升查询性能。

75、分页语句优化思路：要利用索引已经排序特性，将order by的列包含在索引中，同时也要利用rownum的COUNTSTOPKEY特性来优化分页SQL。如果分页中没有排序，可以直接利用rownum的COUNT STOPKEY特性来优化分页SQL。现在我们继续完善分页语句的优化思路：如果分页语句中有排序（order by），要利用索引已经排序特性，将order by的列按照排序的先后顺序包含在索引中，同时要注意排序是升序还是降序。如果分页语句中有过滤条件，我们要注意过滤条件是否有等值过滤条件，如果有等值过滤条件，要将等值过滤条件优先组合在一起，然后将排序列放在等值过滤条件后面，最后将非等值过滤列放排序列后面。如果分页语句中没有等值过滤条件，我们应该先将排序列放在索引前面，将非等值过滤列放后面，最后利用rownum的COUNT STOPKEY特性来优化分页SQL。如果分页中没有排序，可以直接利用rownum的 COUNT STOPKEY特性来优化分页SQL。

76、多表关联分页优化思路,多表关联分页语句，如果有排序，只能对其中一个表进行排序，让参与排序的表作为嵌套循环的驱动表，并且要控制驱动表返回的数据顺序与排序的顺序一致，其余表的连接列要创建好索引。如果有外连接，我们只能选择主表的列作为排序列，语句中不能有distinct、groupby、max、min、avg、union、union all，执行计划中不能出现SORT ORDER BY

77、查询外键没创建索引的表

with cons as (select /*+ materialize */ owner,

table_name, constraint_name

from dba_constraints

where owner = ‘SCOTT’

AND constraint_type = ‘R’),

idx as (select /*+ materialize */ table_owner, table_name, column_name

from dba_ind_columns

where table_owner = ‘SCOTT’)

select owner, table_name, constraint_name, column_name

from dba_cons_columns

where (owner, table_name, constraint_name)

in (select * from cons)

and (owner, table_name, column_name)

not in (select * from idx)

78、查询需要直方图的列

select a.owner, a.table_name,

a.column_name, b.num_rows,

a.num_distinct Cardinality,

round(a.num_distinct / b.num_rows * 100, 2) selectivity

from dba_tab_col_statistics a, dba_tables b

where a.owner = b.owner

and a.table_name = b.table_name

and a.owner = ‘SCOTT’

and round(a.num_distinct / b.num_rows * 100, 2) < 5

and num_rows > 50000

and (a.table_name, a.column_name)

in (select o.name, c.name from sys.col_usage$ u, sys.obj$ o, sys.col$ c, sys.user$ r

where o.obj# = u.obj#

and c.obj# = u.obj#

and c.col# = u.intcol#

and r.name = ‘SCOTT’)

79、查询必须创建索引的列

select owner, table_name,

column_name, num_rows,

Cardinality, selectivity

from (select a.owner, a.table_name, a.column_name, b.num_rows, a.num_distinct Cardinality, round(a.num_distinct / b.num_rows * 100, 2)

selectivity

from dba_tab_col_statistics a, dba_tables b

where a.owner = b.owner

and a.table_name = b.table_name and a.owner = ‘SCOTT’)

where selectivity >= 20

and num_rows > 50000

and (table_name, column_name)

not in (select table_name, column_name

from dba_ind_columns where table_owner = ‘SCOTT’

and column_position = 1)

and (table_name, column_name)

in (select o.name, c.name

from sys.col_usage$ u, sys.obj$ o, sys.col$ c, sys.user$ r

where o.obj# = u.obj#

and c.obj# = u.obj#

and c.col# = u.intcol#

and r.name = ‘SCOTT’);

80、查询带select * 的SQL

select a.sql_id, a.sql_text,

c.owner, d.table_name,

d.column_cnt, c.size_mb

from v s q l a , v sql a, v sqla,vsql_plan b,

(select owner, segment_name, sum(bytes / 1024 / 1024) size_mb

from dba_segments

group by owner, segment_name) c,

(select owner, table_name, count(*) column_cnt

from dba_tab_cols

group by owner, table_name) d where a.sql_id = b.sql_id

and a.child_number = b.child_number

and b.object_owner = c.owner

and b.object_name = c.segment_name

and b.object_owner = d.owner

and b.object_name = d.table_name and REGEXP_COUNT(b.projection, ‘]’) = d.column_cnt

and c.owner = ‘SCOTT’

order by 6 desc;

81、查查有标量子查询的SQL

select sql_id, sql_text, module

from v$sql

where parsing_schema_name = ‘SCOTT’

and module = ‘SQL*Plus’

AND sql_id in (select sql_id

from (select sql_id, count(*) over(partition by sql_id, child_number, depth) cnt

from V$SQL_PLAN

where depth = 1

and (object_owner = ‘SCOTT’ or object_owner is null))

where cnt >= 2);

82、查询自定义函数的SQL

select distinct sql_id, sql_text, module

from V$SQL,

(select object_name

from DBA_OBJECTS O

where owner = ‘SCOTT’

and object_type in (‘FUNCTION’, ‘PACKAGE’))

where (instr(upper(sql_text), object_name) > 0)

and plsql_exec_time > 0

and regexp_like(upper(sql_fulltext), ‘¹’)

and parsing_schema_name = ‘SCOTT’;

83、查询表被多次反复调用SQL

select a.parsing_schema_name schema,

a.sql_id, a.sql_text, b.object_name,

b.cnt

from v$sql a,

(select * from

(select sql_id, child_number, object_owner, object_name, object_type, count(*) cnt

from v$sql_plan

where object_owner = ‘SCOTT’

group by sql_id, child_number, object_owner, object_name, object_type)

where cnt >= 2) b

where a.sql_id = b.sql_id

and a.child_number = b.child_number;

84、查询走了FILTER的SQL

select parsing_schema_name schema,

sql_id, sql_text

from v$sql

where parsing_schema_name = ‘SCOTT’

and (sql_id, child_number) in

(select sql_id, child_number

from v$sql_plan

where operation = ‘FILTER’

and filter_predicates like ‘%IS NOT NULL%’ minus

select sql_id, child_number

from v$sql_plan

where object_owner = ‘SYS’)

85、查询返回行数较多的嵌套循环SQL

select * from

(select parsing_schema_name schema, sql_id, sql_text, rows_processed / executions rows_processed

from v$sql

where parsing_schema_name = ‘SCOTT’

and executions > 0

and rows_processed / executions > 10000 order by 4 desc) a

where a.sql_id in

(select sql_id from v$sql_plan

where operation like ‘%NESTED LOOPS%’

and id <= 5);

86、查询NL被驱动表走了全表扫描的SQL

select c.sql_text, a.sql_id,

b.object_name, d.mb

from v$sql_plan a,

(select * from (

select sql_id, child_number,

object_owner, object_name,

parent_id, operation,

options, row_number() over(partition by sql_id, child_number, parent_id order by id) rn

from v$sql_plan)

where rn = 2) b, v$sql c,

(select owner, segment_name, sum(bytes / 1024 / 1024) mb

from dba_segments

group by owner, segment_name) d

where b.sql_id = c.sql_id

and b.child_number = c.child_number

and b.object_owner = ‘SCOTT’

and a.sql_id = b.sql_id

and a.child_number = b.child_number

and a.operation like ‘%NESTED LOOPS%’

and a.id = b.parent_id

and b.operation = ‘TABLE ACCESS’

and b.options = ‘FULL’ and b.object_owner = d.owner

and b.object_name = d.segment_name

order by 4 desc;

87、查询走了TABLE ACCESS FULL的SQL

select a.sql_id, a.sql_text, d.table_name,

REGEXP_COUNT(b.projection, ‘]’) || ‘/’ || d.column_cnt column_cnt,

c.size_mb, b.FILTER_PREDICATES filter

from v s q l a , v sql a, v sqla,vsql_plan b,

(select owner, segment_name, sum(bytes / 1024 / 1024) size_mb

from dba_segments

group by owner, segment_name) c,

(select owner, table_name, count(*) column_cnt

from dba_tab_cols

group by owner, table_name) d

where a.sql_id = b.sql_id

and a.child_number = b.child_number

and b.object_owner = c.owner

and b.object_name = c.segment_name

and b.object_owner = d.owner

and b.object_name = d.table_name

and c.owner = ‘SCOTT’

and b.operation = ‘TABLE ACCESS’

and b.options = ‘FULL’

order by 5 desc;

88、查询出走了INDEX FULL SCAN的SQL

select c.sql_text, c.sql_id, b.object_name, d.mb

from v s q l p l a n b , v sql_plan b, v sqlp​lanb,vsql c,

(select owner, segment_name, sum(bytes / 1024 / 1024) mb

from dba_segments

group by owner, segment_name) d

where b.sql_id = c.sql_id

and b.child_number = c.child_number

and b.object_owner = ‘SCOTT’

and b.operation = ‘INDEX’

and b.options = ‘FULL SCAN’

and b.object_owner = d.owner

and b.object_name = d.segment_name

order by 4 desc;

89、查询走了INDEX SKIP SCAN的SQL

select c.sql_text, c.sql_id, b.object_name, d.mb

from v s q l p l a n b , v sql_plan b, v sqlp​lanb,vsql c,

(select owner, segment_name, sum(bytes / 1024 / 1024) mb

from dba_segments group by owner, segment_name) d

where b.sql_id = c.sql_id

and b.child_number = c.child_number

and b.object_owner = ‘SCOTT’

and b.operation = ‘INDEX’

and b.options = ‘SKIP SCAN’

and b.object_owner = d.owner

and b.object_name = d.segment_name

order by 4 desc;

90、查询出索引被哪些SQL引用

select a.sql_id, a.sql_text,

d.table_name, REGEXP_COUNT(b.projection, ‘]’) || ‘/’ || d.column_cnt column_cnt, c.size_mb,

b.FILTER_PREDICATES filter

from v s q l a , v sql a, v sqla,vsql_plan b,

(select owner, segment_name, sum(bytes / 1024 / 1024) size_mb

from dba_segments

group by owner, segment_name) c,

(select owner, table_name, count(*) column_cnt

from dba_tab_cols

group by owner, table_name) d

where a.sql_id = b.sql_id

and a.child_number = b.child_number

and b.object_owner = c.owner

and b.object_name = c.segment_name

and b.object_owner = d.owner

and b.object_name = d.table_name

and c.owner = ‘SCOTT’

and b.operation = ‘TABLE ACCESS’

and b.options = ‘BY INDEX ROWID’

and REGEXP_COUNT(b.projection, ‘]’) / d.column_cnt < 0.25

order by 5 desc;

select a.sql_text, a.sql_id, b.object_owner, b.object_name, b.object_type

from v s q l a , v sql a, v sqla,vsql_plan b where a.sql_id = b.sql_id

and a.child_number = b.child_number and object_owner = ‘SCOTT’

and object_type like ‘%INDEX%’

order by 3, 4, 5;

91、查询走了笛卡儿积的SQL

select c.sql_text, a.sql_id,

b.object_name, a.filter_predicates filter,

a.access_predicates predicate, d.mb

from v$sql_plan a,

(select * from (select sql_id, child_number,

object_owner, object_name,

parent_id, operation,

options,row_number() over(partition by sql_id, child_number, parent_id

order by id) rn

from v$sql_plan)

where rn = 1) b, v$sql c,

(select owner, segment_name, sum(bytes / 1024 / 1024) mb

from dba_segments group by owner, segment_name) d

where b.sql_id = c.sql_id

and b.child_number = c.child_number

and b.object_owner = ‘SCOTT’

and a.sql_id = b.sql_id

and a.child_number = b.child_number

and a.operation = ‘MERGE JOIN’

and a.id = b.parent_id

and a.options = ‘CARTESIAN’

and b.object_owner = d.owner

and b.object_name = d.segment_name

order by 4 desc;

92、查询走了错误的排序合并连接的SQL

select c.sql_id, c.sql_text,

d.owner, d.segment_name, d.mb

from v s q l p l a n a , v sql_plan a, v sqlp​lana,vsql_plan b, v$sql c,

(select owner, segment_name, sum(bytes / 1024 / 1024) mb

from dba_segments

group by owner, segment_name) d

where a.sql_id = b.sql_id

and a.child_number = b.child_number

and b.operation = ‘SORT’

and b.options = ‘JOIN’

and b.access_predicates like ‘%"="%’

and a.parent_id = b.id

and a.object_owner = ‘SCOTT’

and b.sql_id = c.sql_id

and b.child_number = c.child_number

and a.object_owner = d.owner

and a.object_name = d.segment_name

order by 4 desc;

93、查询LOOP套LOOP的PSQL

with x as

(select / * +materialize * / owner, name, type, line, text, rownum rn

from dba_source

where (upper(text) like ‘%END%LOOP%’ or upper(text) like ‘%FOR%LOOP%’))

select a.owner, a.name, a.type

from x a, x b

where ((upper(a.text) like ‘%END%LOOP%’

and upper(b.text) like ‘%END%LOOP%’

and a.rn + 1 = b.rn) or (upper(a.text)

like ‘%FOR%LOOP%’ and upper(b.text) like ‘%FOR%LOOP%’ a

nd a.rn + 1 = b.rn))

and a.owner = b.owner

and a.name = b.name

and a.type = b.type

and a.owner = ‘SCOTT’;

93、查询走了低选择性索引的SQL

select c.sql_id, c.sql_text,

b.index_name, e.table_name,

trunc(d.num_distinct / e.num_rows * 100, 2) selectivity,

d.num_distinct, e.num_rows

from v$sql_plan a,

(select * from

(select index_owner, index_name, table_owner, table_name, column_name,

count(*) over(partition by index_owner, index_name, table_owner, table_name) cnt

from dba_ind_columns)

where cnt = 1) b, v$sql c, dba_tab_col_statistics d, dba_tables e

where a.object_owner = b.index_owner and a.object_name = b.index_name

and b.index_owner = ‘SCOTT’

and a.access_predicates is not null

and a.sql_id = c.sql_id

and a.child_number = c.child_number

and d.owner = e.owner

and d.table_name = e.table_name

and b.table_owner = e.owner

and b.table_name = e.table_name

and d.column_name = b.column_name

and d.table_name = b.table_name

and d.num_distinct / e.num_rows < 0.1;

94、查询抓出可以创建组合索引的SQL

SELECT a.sql_id, a.sql_text,

f.table_name, c.size_mb,e.column_name,

round(e.num_distinct / f.num_rows * 100, 2) selectivity

FROM v s q l a , v sql a, v sqla,vsql_plan b,

( SELECT owner, segment_name, sum(bytes / 1024 / 1024) size_mb

FROM dba_segments

GROUP BY owner, segment_name) c, dba_tab_col_statistics e, dba_tables f

WHERE a.sql_id = b.sql_id

AND a.child_number = b.child_number AND b.object_owner = c.owner

AND b.object_name = c.segment_name

AND e.owner = f.owner

AND e.table_name = f.table_name

AND b.object_owner = f.owner

AND b.object_name = f.table_name

AND instr(b.filter_predicates, e.column_name) > 0

AND (e.num_distinct / f.num_rows) > 0.1

AND c.owner = ‘SCOTT’

AND b.operation = ‘TABLE ACCESS’

AND b.options = ‘BY INDEX ROWID’

AND e.owner = ‘SCOTT’

ORDER BY 4 desc;

95、查询出可以创建组合索引的SQL（回表只访问少数字段）

select a.sql_id, a.sql_text,

d.table_name, REGEXP_COUNT(b.projection, ‘]’) || ‘/’ || d.column_cnt column_cnt, c.size_mb, b.FILTER_PREDICATES filter

from v s q l a , v sql a, v sqla,vsql_plan b,

(select owner, segment_name, sum(bytes / 1024 / 1024) size_mb

from dba_segments

group by owner, segment_name) c,

(select owner, table_name, count(*) column_cnt

from dba_tab_cols

group by owner, table_name) d

where a.sql_id = b.sql_id

and a.child_number = b.child_number

and b.object_owner = c.owner

and b.object_name = c.segment_name

and b.object_owner = d.owner

and b.object_name = d.table_name

and c.owner = ‘SCOTT’ and b.operation = ‘TABLE ACCESS’

and b.options = ‘BY INDEX ROWID’

and REGEXP_COUNT(b.projection, ‘]’) / d.column_cnt < 0.25

order by 5 desc;

---

1. SELECT ↩︎