Oracle 数据库性能调优日常积累(上)

简介: SQL数据库开发

(1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)

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 ‘ * ‘

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)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;


(5)在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C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


(6)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.


(7) 整合简单,无关联的数据库访问

如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系)


(8) 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);



(9) 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)


(10)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

d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费


(11) 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


(12) 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:

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


(13) 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


(14) 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.


(15) 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')


(16) 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:(需要有相应视图的权限,否则查询会报错)

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;


(17) 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>


(18) 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);


(19) 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


(20) 在java代码中尽量少用连接符“+”连接字符串!


(21) 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.


(22) 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;


相关文章
|
8天前
|
DataWorks Oracle 关系型数据库
DataWorks操作报错合集之尝试从Oracle数据库同步数据到TDSQL的PG版本,并遇到了与RAW字段相关的语法错误,该怎么处理
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
26 0
|
14天前
|
存储 Oracle 网络协议
Oracle 11gR2学习之二(创建数据库及OEM管理篇)
Oracle 11gR2学习之二(创建数据库及OEM管理篇)
|
18天前
|
Oracle 网络协议 关系型数据库
异地使用PLSQL远程连接访问Oracle数据库【内网穿透】
异地使用PLSQL远程连接访问Oracle数据库【内网穿透】
|
18天前
|
SQL Oracle 安全
Oracle数据库中的事务和锁
【4月更文挑战第19天】Oracle数据库的事务和锁是确保数据完整性和并发控制的核心机制。事务遵循ACID原则,保证操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。通过COMMIT或ROLLBACK来管理事务更改。锁包括共享锁(读)、排他锁(写)、行级锁和表级锁,用于控制并发访问。自动锁机制在DML操作时生效,防止数据冲突。事务和锁共同维护数据库的稳定和安全。
|
19天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
Oracle RAC:数据库集群的舞动乐章
【4月更文挑战第19天】Oracle RAC是Oracle提供的高可用性数据库解决方案,允许多个实例共享同一数据库,确保业务连续性和数据完整性。通过集群件和全局缓存服务实现服务器间的协调和通信。RAC提供高可用性,通过故障转移应对故障,同时提升性能,多个实例并行处理请求。作为数据管理员,理解RAC的架构和管理至关重要,以发挥其在数据管理中的最大价值。
|
19天前
|
监控 Oracle 安全
Oracle用户事件触发器:数据库世界的“福尔摩斯”
【4月更文挑战第19天】Oracle用户事件触发器是数据库中的监控机制,类似于“福尔摩斯”,在用户执行特定操作时自动触发。它们关注用户行为而非数据变化,可用于权限检查、安全监控、性能优化等。通过DDL语句创建,需注意逻辑清晰、条件合适及定期更新,以适应数据库变化和业务发展。掌握其使用能有效保障数据安全与稳定。
|
19天前
|
SQL 存储 Oracle
Oracle语句级触发器:数据库的“隐形哨兵”
【4月更文挑战第19天】Oracle语句级触发器是数据库中的自动执行程序,当特定事件(如INSERT、UPDATE、DELETE)发生时,会针对整个SQL语句触发。以新员工入职记录日志为例,创建语句级触发器可自动在操作后向日志表插入信息,减少手动工作并提高性能。虽然无法处理行级详细信息,但在处理大量数据时,相比行级触发器更高效。掌握触发器使用能提升数据管理效率和安全性。
|
6天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
【MySQL-10】数据库函数-案例演示【字符串/数值/日期/流程控制函数】(代码演示&可cv代码)
【MySQL-10】数据库函数-案例演示【字符串/数值/日期/流程控制函数】(代码演示&可cv代码)
【MySQL-10】数据库函数-案例演示【字符串/数值/日期/流程控制函数】(代码演示&可cv代码)
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【MySQL-5】DDL的数据库操作:查询&创建&删除&使用(可cv代码+演示图)
【MySQL-5】DDL的数据库操作:查询&创建&删除&使用(可cv代码+演示图)
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
【MySQL-1】理解关系型数据库&数据的数据模型
【MySQL-1】理解关系型数据库&数据的数据模型

推荐镜像

更多