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数据库SQL查询语句性能优化

架构师小跟班 2019-08-20数据库
选择最有效率的表名顺序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

  • 选择最有效率的表名顺序

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.

  • 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.

  • 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。

  • 字符型字段必须加单引号

字符型字段必须加单引号,避免where查询条件做隐型转换时后出现混乱

select ename,sal,deptno from emp where empno='7782';

  • 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

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%';

你可以用decode函数高效地得到相同结果

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%';

'x'表示任何一个字段。类似的,decode函数也可以运用于group by和order by子句中。

  • 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),相同语句书写,同一功能同一性能不同写法SQL的影响,如:

开发人员A写的为:

select * from emp

开发人员B写的为:

select * from scott.emp (带表的所有者前缀)

开发人员C写的为:

select * from SCOTT.EMP (大写表名)

开发人员D写的为:

select * from SCOTT.EMP (中间多了个空格)

四个SQL在ORACLE分析整理后产生的结果及执行的时间是一样的,但从ORACLE共享内存的原理,可以看出ORACLE对每一个SQL进行了一次解析,并且独立的占用共享内存,如果将SQL完全相同的格式,ORACLE只解析一次,共享内存只保留一次分析结果,这样不仅可以减少解析SQL的时间,而且可以减少共享内存里的重复信息。

  • 删除重复记录

delete from emp e where e.rowid > (select min(x.rowid) from emp x where x.emp_no = e.em_no);

delete from tb_cablecheck_grid g where g.rowid > (select min(g1.rowid) from tb_cablecheck_grid g1 where g.grid_no=g1.grid_no);

  • 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)

  • 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

  • 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。

  • 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)

  • 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

  • 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.

  • 用表连接替换exists

通常来说,采用表连接的方式比EXISTS更有效率。

(低效)select ename from emp e where exists (select 'x' from dept where dept_no = e.dept_no and dept_cat = 'a');

(高效)select ename from dept d, emp e where e.dept_no = d.dept_no and dept_cat = 'a';

  • 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, 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.也有一种说法:in适合外表大,内表小的查询,exists适合外表小,内表大的查询,实验确实如此。

(高效)select * from emp where empno > 0 and exist (select 'x' from dept where dept.deptno = emp.deptno and loc = 'melb');

(低效)select * from emp where empno > 0 and deptno in (select deptno from dept where loc = 'melb');

  • 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);

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。

  • 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

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.

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;

  • 用>=替代> >

高效: SELECT FROM EMP WHERE DEPTNO >=4 

低效: SELECT FROM EMP WHERE DEPTNO >3

两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.

  • 用UNION替换OR (适用于索引列)

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. 

高效:

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION 

FROM LOCATION 

WHERE LOC_ID = 10 

UNION 

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION 

FROM LOCATION 

WHERE REGION = “MELBOURNE”

低效:

SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION 

FROM LOCATION 

WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”

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.

  • 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

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);

  • 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(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值(123,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1000 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. 低效: (索引失效)

SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL; 

高效: (索引有效)

SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;

  • 总是使用索引的第一个列(复合索引)

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。对于复合索引,在查询使用时,最好将where条件顺序按照索引的顺序,这样效率最高,如: 创建复合索引:

create index idx1 on table1(col1,col2,col3) 

查询语句:

高效:select * from table1 where col1=A AND col2=B AND col3=D

低效:select * from table1 where col2=B AND col1=A 或者 where col2=B 将不会使用索引

  • 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 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' 

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'

  • 用WHERE替代ORDER BY

ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引:

1、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. 

2、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. 例如:

表DEPT包含以下列: 

DEPT_CODE PK NOT NULL 

DEPT_DESC NOT NULL 

DEPT_TYPE NULL

低效: (索引不被使用) 

SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE 

高效: (使用索引) 

SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0

  • 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 EMP WHERE EMPNO = ‘123' 

实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为:

SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123') 

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 EMP WHERE EMP_TYPE = 123 

这个语句被ORACLE转换为:

SELECT … FROM EMP WHERE TO_NUMBER(EMP_TYPE)=123

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

  • 需要当心的WHERE子句

某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子. 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.

索引注意事项

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块几倍乃至几千倍!

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

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. 低效:

SELECT JOB , AVG(SAL) 

FROM EMP 

GROUP BY JOB 

HAVING JOB = ‘PRESIDENT' OR JOB = ‘MANAGER' 

高效:

SELECT JOB , AVG(SAL) 

FROM EMP 

WHERE JOB = ‘PRESIDENT' OR JOB = ‘MANAGER' 

GROUP BY JOB

模糊查询

使用instr()函数替换like模糊查询:

instr(eqp.equipment_code,#{eqpNo})>0

 

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