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表 TAB2 1 条记录
选择TAB2作为基础表 (最好的方法)
select count(*) from tab1,tab2 执行时间0.96秒 选择TAB2作为基础表 (不佳的方法)
-------------------------------------------------------------------------------- txfy 回复于：2003-12-02 10:06:03
select count(*) from tab2,tab1 执行时间26.09秒
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.
例如: EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集. SELECT *
FROM LOCATION L , CATEGORY C, EMP E
WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000 AND E.CAT_NO = C.CAT_NO AND E.LOCN = L.LOCN 将比下列SQL更有效率 SELECT * FROM EMP E , LOCATION L , CATEGORY C
WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO AND E.LOCN = L.LOCN
AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000 5. 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. 例如:
(低效,执行时间156.3秒) SELECT … FROM EMP E
WHERE SAL >; 50000 AND JOB = ?MANAGER?
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
-------------------------------------------------------------------------------- txfy 回复于：2003-12-02 10:06:21
WHERE MGR=E.EMPNO);
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(高效,执行时间10.6秒) SELECT … FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO) AND SAL >; 50000 AND JOB = ?MANAGER?;
6. SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘
当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法. 实际上,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. 7. 减少访问数据库的次数
当执行每条SQL语句时, 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 , 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数 , 就能实际上减少ORACLE的工作量. 例如,
以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员. 方法1 (最低效)
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE FROM EMP
WHERE EMP_NO = 342;
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE FROM EMP
WHERE EMP_NO = 291; 方法2 (次低效) DECLARE
CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE
-------------------------------------------------------------------------------- txfy 回复于：2003-12-02 10:06:58
FROM EMP
WHERE EMP_NO = E_NO; BEGIN
OPEN C1(342);
FETCH C1 INTO …,..,.. ; OPEN C1(291);
FETCH C1 INTO …,..,.. ; CLOSE C1; END; 方法3 (高效)
SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE, B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE
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FROM EMP A,EMP B WHERE A.EMP_NO = 342 AND B.EMP_NO = 291; 注意:
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.
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. 例如:
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL) FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0020 AND ENAME LIKE ‘SMITH%’; SELECT COUNT(*)，SUM(SAL) FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0030 AND ENAME LIKE ‘SMITH%’; 你可以用DECODE函数高效地得到相同结果
SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,?X?,NULL)) D0020_COUNT, COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,?X?,NULL)) D0030_COUNT, SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL, SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SAL FROM EMP WHERE ENAME LIKE ?SMITH%?;
类似的,DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中. 9. 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) 例如:
SELECT NAME FROM EMP
WHERE EMP_NO = 1234;
SELECT NAME FROM DPT
WHERE DPT_NO = 10 ;
SELECT NAME FROM CAT
WHERE CAT_TYPE = ?RD?; 上面的3个查询可以被合并成一个: SELECT E.NAME , D.NAME , C.NAME FROM CAT C , DPT D , EMP E,DUAL X
WHERE NVL(?X?,X.DUMMY) = NVL(?X?,E.ROWID(+)) AND NVL(?X?,X.DUMMY) = NVL(?X?,D.ROWID(+)) AND NVL(?X?,X.DUMMY) = NVL(?X?,C.ROWID(+))
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AND E.EMP_NO(+) = 1234 AND D.DEPT_NO(+) = 10 AND C.CAT_TYPE(+) = ?RD?;
(译者按: 虽然采取这种方法,效率得到提高,但是程序的可读性大大降低,所以读者 还是要权衡之间的利弊) 10. 删除重复记录
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID) DELETE FROM EMP E
WHERE E.ROWID >; (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X
WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO); 11. 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) 12. 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
(译者按: 在使用COMMIT时必须要注意到事务的完整性,现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼) 13. 计算记录条数
和一般的观点相反, count(*) 比count(1)稍快 , 当然如果可以通过索引检索,对索引列的计数仍旧是最快的. 例如 COUNT(EMPNO)
(译者按: 在CSDN论坛中,曾经对此有过相当热烈的讨论, 作者的观点并不十分准确,通过实际的测试,上述三种方法并没有显著的性能差别)
14. 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. 例如: 低效:
SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION
HAVING REGION REGION != ?SYDNEY? AND REGION != ?PERTH? 高效
SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION
WHERE REGION REGION != ?SYDNEY?
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AND REGION != ?PERTH? GROUP BY REGION
(译者按: 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) 15. 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: 低效
SELECT TAB_NAME FROM TABLES
WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
AND DB_VER= ( SELECT DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604) 高效
SELECT TAB_NAME FROM TABLES
WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER) FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604) Update 多个Column 例子: 低效:
UPDATE EMP
SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES), SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES) WHERE EMP_DEPT = 0020; 高效:
UPDATE EMP
SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES) WHERE EMP_DEPT = 0020; 16. 通过内部函数提高SQL效率.
SELECT H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*) FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY H WHERE H.EMPNO = E.EMPNO AND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPE
GROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC; 通过调用下面的函数可以提高效率.
FUNCTION LOOKUP_HIST_TYPE(TYP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2 AS