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Sql优化系列之(2)__SQL优化整理

Sql优化系列之(2)__SQL优化整理
 
1.SQL 查询优化
(1).表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):  www.zzzyk.com  
  ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表。
(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, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.。
(3).SELECT子句中避免使用'*':  www.zzzyk.com  
  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。
(4).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,然后再决定放在那里。
5.当查询多个表时,使用表的别名(Alias):
  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。
6.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。
例子:
(高效)SELECT * FROM  EMP (基础表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  EXISTS (SELECT ‘X'  FROM DEPT  WHERE  DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO  AND  LOC = ‘MELB') 
 
(低效)SELECT  * FROM  EMP (基础表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  DEPTNO IN(SELECT DEPTNO  FROM  DEPT  WHERE  LOC = ‘MELB') 
(7).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. 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.。定期的重构索引是有必要的: 
ALTER  INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME> 
(8).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); 
(9).用IN来替换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);
(10).避免在索引列上使用NOT:
  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。
(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: 
(低效)SELECT … FROM  DEPT  WHERE SAL * 12 > 25000;   
(高效)SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
(12)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. 
(13).sql语句用大写:
  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 
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2.其他优化
1.最高效的删除重复记录方法
  DELETE  FROM  EMP E  WHERE  E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) 
FROM  EMP X  WHERE  X.EMP_NO = E.EMP_NO); 
2.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. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)
3.使用COMMIT,释放空间
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 
d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
 
参考链接:
1.SQL 优化原则   http://www.zzzyk.com/database/201303/192993.html
 
Oracle
MySQL
Access
SQLServer
DB2
Excel
SQLite
SYBASE
Postgres
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