sql语句大全之高效SQL语句必杀技

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sql语句大全之高效SQL语句必杀技

No SQL,No cost. SQL语句是造成数据库开销最大的部分。而不良SQL写法直接导致数据库系统性能下降的情形比比皆是。那么如何才能称得

上高效的SQL语句呢？一是查询优化器为当前的SQL语句生成最佳的执行计划，保证数据读写使用最佳路径；二是设置合理的物理存储结构，如表

的类型，字段的顺序，字段的数据类型等。本文主要描述如何编写高效的SQL语句并给出示例。下面的描述主要分为三个部分，一是编写高效SQL

语句，二是使用索引提高查询性能的部分，三是总结部分。

一、编写高效SQL语句

1) 选择最有效的表名顺序(仅适用于RBO模式) ORACLE的解析器总是按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中最后的一个表将作为驱动表被优先处理。当FROM子句存在多个表的时候，应当考虑将表上记录最少的那个表置于FROM的最右端作为基表。Oracle会首先扫描基表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序，然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表)，最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。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。下面的例子使用最常见的scott或hr模式下的表进行演示表 EMP 有14条记录表 DEPT 有4条记录 SELECT /*+ rule */ COUNT( * ) FROM emp, dept; --高效的写法 scott@CNMMBO> set autotrace traceonly stat; scott@CNMMBO> SELECT /*+ rule */ COUNT( * ) FROM emp, dept; Elapsed: 00:00:00.14 Statistics ---------------------------------------------------------- 1 recursive calls 0 db block gets 35 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 515 bytes sent via SQL*Net to client 492 bytes received via SQL*Net from client 2 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1 rows processed SELECT /*+ rule */ COUNT( * ) FROM dept, emp; --低效的写法 scott@CNMMBO> SELECT /*+ rule */ COUNT( * ) FROM dept, emp; Elapsed: 00:00:00.02 Statistics ---------------------------------------------------------- 1 recursive calls 0 db block gets 105 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 515 bytes sent via SQL*Net to client 492 bytes received via SQL*Net from client 2 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1 rows processed 2) select 查询中避免使用'*' 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。注：本文中的例子出于简化演示而使用了select * ,生产环境应避免使用. 3) 减少访问数据库的次数每当执行一条SQL语句,Oracle 需要完成大量的内部操作,象解析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，实际上是降低了数据库系统开销 -->下面通过3种方式来获得雇员编号为7788与7902的相关信息 -->方式 1 (最低效): select ename,job,sal from emp where empno=7788; select ename,job,sal from emp where empno=7902; -->方式 2 (次低效): -->下面使用了参数游标来完成，每传递一次参数则需要对表emp访问一次，增加了I/O DECLARE CURSOR C1(E_NO NUMBER) IS SELECT ename, job, sal FROM emp WHERE empno = E_NO; BEGIN OPEN C1 (7788); FETCH C1 INTO …, …, …; .. OPEN C1 (7902); FETCH C1 INTO …, …, …; CLOSE C1; END; -->方式 3 (最高效) SELECT a.ename , a.job , a.sal , b.ename , b.job , b.sal FROM emp a, emp b WHERE a.empno = 7788 OR b.empno = 7902; 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. 4) 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的行或重复连接相同的表 select count(*),sum(sal) from emp where deptno=20 and ename like 'SMITH%'; select count(*),sum(sal) from emp where deptno=30 and ename like 'SMITH%'; -->通过使用decode函数一次扫描即可完成所有满足条件记录的处理 SELECT COUNT( DECODE( deptno, 20, 'x', NULL ) ) d20_count , COUNT( DECODE( deptno, 30, 'x', NULL ) ) d30_count , SUM( DECODE( deptno, 20, sal, NULL ) ) d20_sal , SUM( DECODE( deptno, 30, sal, NULL ) ) d30_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。 5) 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以提高性能(即使它们之间没有关系) -->整合前 SELECT name FROM emp WHERE empno = 1234; SELECT name FROM dept WHERE deptno = 10; SELECT name FROM cat WHERE cat_type = 'RD'; -->整合后 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(+) ) AND e.emp_no(+) = 1234 AND d.dept_no(+) = 10 AND c.cat_type(+) = 'RD'; -->从上面的SQL语句可以看出，尽管三条语句被整合为一条，性能得以提高，然可读性差，此时应权衡性能与代价 6) 删除重复记录 -->通过使用rowid来作为过滤条件，性能高效 DELETE FROM emp e WHERE e.ROWID > (SELECT MIN( x.ROWID ) FROM emp x WHERE x.empno = e.empno); 7) 使用truncate 代替 delete -->通常情况下,任意记录的删除需要在回滚段构造删除前镜像以实现回滚(rollback).对于未提交的数据在执行rollback之后,Oracle会生成 -->等价SQL语句去恢复记录(如delete,则生成对应的insert语句;如insert则生成对应的delete;如update,则是同时生成delete和insert-->使用truncate命令则是执行DDL命令,不产生任何回滚信息,直接格式化并释放高水位线.故该语句性能高效.由于不能rollback,因此慎用. 8) 尽量多使用COMMIT(COMMIT应确保事务的完整性) -->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： -->1.回滚段上用于恢复数据的信息 -->2.释放语句处理期间所持有的锁 -->3.释放redo log buffer占用的空间(commit将redo log buffer中的entries 写入到联机重做日志文件) -->4.ORACLE为管理上述3种资源中的内部开销 9) 计算记录条数 -->一般的情况下,count(*)比count(1)稍快.如果可以通过索引检索,对索引列的计数是最快的,因为直接扫描索引即可,例如COUNT(EMPNO) -->实际情况是经测试上述三种情况并无明显差异. 10) 用Where子句替换HAVING子句 -->尽可能的避免having子句，因为HAVING 子句是对检索出所有记录之后再对结果集进行过滤。这个处理需要排序，总计等操作 -->通过WHERE子句则在分组之前即可过滤不必要的记录数目，从而减少聚合的开销 -->低效: SELECT deptno, AVG( sal ) FROM emp GROUP BY deptno HAVING deptno = 20; scott@CNMMBO> SELECT deptno, AVG( sal ) 2 FROM emp 3 GROUP BY deptno 4 HAVING deptno= 20; Statistics ---------------------------------------------------------- 0 recursive calls 0 db block gets 7 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 583 bytes sent via SQL*Net to client 492 bytes received via SQL*Net from client 2 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1 rows processed -->高效: SELECT deptno, AVG( sal ) FROM emp WHERE deptno = 20 GROUP BY deptno; scott@CNMMBO> SELECT deptno, AVG( sal ) 2 FROM emp 3 WHERE deptno = 20 4 GROUP BY deptno; Statistics ---------------------------------------------------------- 0 recursive calls 0 db block gets 2 consistent gets 0 physical reads 0 redo size 583 bytes sent via SQL*Net to client 492 bytes received via SQL*Net from client 2 SQL*Net roundtrips to/from client 0 sorts (memory) 0 sorts (disk) 1 rows processed 11) 最小化表查询次数 -->在含有子查询的SQL语句中，要特别注意减少对表的查询 -->低效: SELECT * FROM employees WHERE department_id = (SELECT department_id FROM departments WHERE department_name = 'Marketing') AND manager_id = (SELECT manager_id FROM departments WHERE department_name = 'Marketing'); -->高效: SELECT * FROM employees WHERE ( department_id, manager_id ) = (SELECT department_id, manager_id FROM departments WHERE department_name = 'Marketing') -->类似更新多列的情形 -->低效: UPDATE employees SET job_id = ( SELECT MAX( job_id ) FROM jobs ), salary = ( SELECT AVG( min_salary ) FROM jobs ) WHERE department_id = 10; -->高效: UPDATE employees SET ( job_id, salary ) = ( SELECT MAX( job_id ), AVG( min_salary ) FROM jobs ) WHERE department_id = 10; 12) 使用表别名 -->在多表查询时，为所返回列使用表别名作为前缀以减少解析时间以及那些相同列歧义引起的语法错误 13) 用EXISTS替代IN 在一些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. -->低效: SELECT * FROM emp WHERE sal > 1000 AND deptno IN (SELECT deptno FROM dept WHERE loc = 'DALLAS') -->高效: SELECT * FROM emp WHERE empno > 1000 AND EXISTS (SELECT 1 FROM dept WHERE deptno = emp.deptno AND loc = 'DALLAS') 14) 用NOT EXISTS替代NOT IN 在子查询中,NOT IN子句引起一个内部的排序与合并.因此,无论何时NOT IN子句都是最低效的,因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历.为避免该情形,应当将其改写成外部连接(OUTTER JOIN)或适用NOT EXISTS -->低效: SELECT * FROM emp WHERE deptno NOT IN (SELECT deptno FROM dept WHERE loc = 'DALLAS'); -->高效: SELECT e.* FROM emp e WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM dept WHERE deptno = e.deptno AND loc = 'DALLAS'); -->最高效(尽管下面的查询最高效,并不推荐使用,因为列loc使用了不等运算,当表dept数据量较大,且loc列存在索引的话,则此时索引失效) SELECT e.* FROM emp e LEFT JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno WHERE d.loc <> 'DALLAS' 15) 使用表连接替换EXISTS 一般情况下，使用表连接比EXISTS更高效 -->低效: SELECT * FROM employees e WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM departments WHERE department_id = e.department_id AND department_name = 'IT'); -->高效: SELECT * -->经测试此写法SQLplus下比上面的写法多一次逻辑读，而在Toad下两者结果一致 FROM employees e INNER JOIN departments d ON d.department_id = e.department_id WHERE d.department_name = 'IT'; 16) 用EXISTS替换DISTINCT 对于一对多关系表信息查询时(如部门表和雇员表)，应避免在select 子句中使用distinct,而使用exists来替换 -->低效: SELECT DISTINCT e.department_id, d.department_name FROM departments d INNER JOIN employees e ON d.department_id = e.department_id; -->高效: SELECT d.department_id,department_name from departments d WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM employees e WHERE d.department_id=e.department_id); 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 -->经测试此写法SQLplus下比上面的写法多一次逻辑读，而在Toad下两者结果一致 17) 使用 UNION ALL 替换 UNION(如果有可能的话) 当SQL语句需要UNION两个查询结果集时，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。注意： UNION ALL会输出所有的结果集,而UNION则过滤掉重复记录并对其进行排序.因此在使用时应考虑业务逻辑是否允许当前的结果集存在重复现象寻找低效的SQL语句 -->下面的语句主要适用于从视图v$sqlarea中获得当前运行下且耗用buffer_gets较多的SQL语句 SELECT executions , disk_reads , buffer_gets , ROUND( ( buffer_gets - disk_reads ) / buffer_gets, 2 ) hit_ratio , ROUND( disk_reads / executions, 2 ) reads_per_run , sql_text FROM v$sqlarea WHERE executions > 0 AND buffer_gets > 0 AND ( buffer_gets - disk_reads ) / buffer_gets < 0.80 ORDER BY 4 DESC; 18) 尽可能避免使用函数，函数会导致更多的 recursive calls

二、合理使用索引以提高性能

索引依赖于表而存在，是真实表的一个缩影，类似于一本书的目录，通过目录以更快获得所需的结果。Oracle使用了一个复杂的自平衡

B数据结构。即任意记录的DML操作将打破索引的平衡，而定期重构索引使得索引重新获得平衡。通常，通过索引查找数据比全表扫描更高效。

任意的DQL或DML操作，SQL优化引擎优先使用索引来计算当前操作的成本以生成最佳的执行计划。一旦使用索引操出参数optimizer_index_cost_adj

设定的值才使用全表扫描。同样对于多表连接使用索引也可以提高效率。同时索引也提供主键（primary key）的唯一性验证。

除了那些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,但是索引需要空间来存储,需要定期维护.尤其是在有大量DML操作的表上，任意的DML操作都将引起索

引的变更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。

DML操作使用索引上存在碎片而失去高度均衡,因此定期的重构索引是有必要的.

1) 避免基于索引列的计算 where 子句中的谓词上存在索引，而此时基于该列的计算将使得索引失效 -->低效: SELECT employee_id, first_name FROM employees WHERE employee_id + 10 > 150; -->索引列上使用了计算，因此索引失效，走全表扫描方式 -->高效: SELECT employee_id, first_name FROM employees WHERE employee_id > 160; -->走索引范围扫描方式例外情形上述规则不适用于SQL中的MIN和MAX函数 hr@CNMMBO> SELECT MAX( employee_id ) max_id 2 FROM employees 3 WHERE employee_id 4 + 10 > 150; 1 row selected. Execution Plan ---------------------------------------------------------- Plan hash value: 1481384439 --------------------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | --------------------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 4 | 1 (0)| 00:00:01 | | 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 4 | | | | 2 | FIRST ROW | | 5 | 20 | 1 (0)| 00:00:01 | |* 3 | INDEX FULL SCAN (MIN/MAX)| EMP_EMP_ID_PK | 5 | 20 | 1 (0)| 00:00:01 | --------------------------------------------------------------------------------------------- 2) 避免在索引列上使用NOT运算或不等于运算(<>,!=) 通常，我们要避免在索引列上使用NOT或<>,两者会产生在和在索引列上使用函数相同的影响。当ORACLE遇到NOT或不等运算时，他就会停止使用索引转而执行全表扫描。 -->低效: SELECT * FROM emp WHERE NOT ( deptno = 20 ); -->实际上NOT ( deptno = 20 )等同于deptno <> 20,即deptno <>同样会限制索引 -->高效:

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作者：这个就不用说了吧

来源：CSDN

原文：https://blog.csdn.net/fsfsdfsdw/article/details/83756984

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