浅谈Oracle中优化SQL的原则

2/9/2008来源:Oracle教程人气:4322


  1。已经检验的语句和已在共享池中的语句之间要完全一样
  
  2。变量名称尽量一致
  
  3。合理使用外联接
  
  4。少用多层嵌套
  
  5。多用并发
  
  语句的优化步骤一般有:
  
  1。调整sga区,使得sga区的是用最优。
  
  2。sql语句本身的优化,工具有eXPlain,sql trace等
  
  3。数据库结构调整
  
  4。项目结构调整
  
  写语句的经验:
  
  1。对于大表的查询使用索引
  
  2、少用in,exist等
  
  3、使用集合运算
  
  1.对于大表查询中的列应尽量避免进行诸如
  
  To_char,to_date,to_number等转换
  
  2.有索引的尽量用索引,有用到索引的条件写在前面
  
  如有可能和有必要就建立一些索引
  
  3.尽量避免进行全表扫描,限制条件尽可能多,以便更快
  
  搜索到要查询的数据
  
  人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。笔者在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!下面我将从这三个方面分别进行总结:
  
  为了更直观地说明问题,所有实例中的SQL运行时间均经过测试,不超过1秒的均表示为(< 1秒)。
  
  测试环境--
  
  主机:HP LH II
  主频:330MHZ
  内存:128兆
  操作系统:Operserver5.0.4
  数据库:Sybase11.0.3
  
  1。已经检验的语句和已在共享池中的语句之间要完全一样
  
  2。变量名称尽量一致
  
  3。合理使用外联接
  
  4。少用多层嵌套
  
  5。多用并发
  
  语句的优化步骤一般有:
  
  1。调整sga区,使得sga区的是用最优。
  
  2。sql语句本身的优化,工具有explain,sql trace等
  
  3。数据库结构调整
  
  4。项目结构调整
  
  写语句的经验:
  
  1。对于大表的查询使用索引
  
  2、少用in,exist等
  
  3、使用集合运算
  
  1.对于大表查询中的列应尽量避免进行诸如
  
  To_char,to_date,to_number等转换
  
  2.有索引的尽量用索引,有用到索引的条件写在前面
  
  如有可能和有必要就建立一些索引
  
  3.尽量避免进行全表扫描,限制条件尽可能多,以便更快
  
  一、搜索到要查询的数据</b>
  
  人们在使用SQL时往往会陷入一个误区,即太关注于所得的结果是否正确,而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异,这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中(如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS)中表现得尤为明显。笔者在工作实践中发现,不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后,其运行速度有了明显地提高!下面我将从这三个方面分别进行总结:
  
  为了更直观地说明问题,所有实例中的SQL运行时间均经过测试,不超过1秒的均表示为(< 1秒)。
  
  测试环境--
  
  主机:HP LH II
  主频:330MHZ
  内存:128兆
  操作系统:Operserver5.0.4
  数据库:Sybase11.0.3
  
  缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的;合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和猜测上。一般来说:
  
  ①.有大量重复值、且经常有范围查询
  
  (between, >,< ,>=,< =)和order by、group by发生的列,可考虑建立群集索引;
  ②.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;
  
  ③.组合索引要尽量使要害查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列。
  
  二、SQL的执行情况:</b>
  
  例:表card有7896行,在card_no上有一个非聚集索引,表account有191122行,在 account_no上有一个非聚集索引,试看在不同的表连接条件下,两个SQL的执行情况:
  
  select sum(a.amount) from account a,
  card b where a.card_no = b.card_no(20秒)
  
  将SQL改为:
  
  select sum(a.amount) from account a,
  card b where a.card_no = b.card_no and a.
  account_no=b.account_no(< 1秒)
  
  分析:
  
  在第一个连接条件下,最佳查询方案是将account作外层表,card作内层表,利用card上的索引,其I/O次数可由以下公式估算为:
  
  外层表account上的22541页+(外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页)=595907次I/O
  
  在第二个连接条件下,最佳查询方案是将card作外层表,account作内层表,利用account上的索引,其I/O次数可由以下公式估算为:
  
  外层表card上的1944页+(外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页)= 33528次I/O
  
  可见,只有充份的连接条件,真正的最佳方案才会被执行。

  
  总结:
  
  1.多表操作在被实际执行前,查询优化器会根据连接条件,列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表;内外表的选择可由公式:外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定,乘积最小为最佳方案。
  
  2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon,打开showplan选项,就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息;想看更具体的信息,需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。
  
  三、不可优化的where子句
  
  1.例:下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引,但执行速度却非常慢:
  
  select * from record where
  substring(card_no,1,4)=\'5378\'(13秒)
  select * from record where
  amount/30< 1000(11秒)
  select * from record where
  convert(char(10),date,112)=\'19991201\'(10秒)
  
  分析:
  
  where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的,因此它不得不进行表搜索,而没有使用该列上面的索引;假如这些结果在查询编译时就能得到,那么就可以被SQL优化器优化,使用索引,避免表搜索,因此将SQL重写成下面这样:
  
  select * from record where card_no like
  \'5378%\'(< 1秒)
  select * from record where amount
  < 1000*30(< 1秒)
  select * from record where date= \'1999/12/01\'
  (< 1秒)
  
  你会发现SQL明显快起来!
  
  2.例:表stuff有200000行,id_no上有非群集索引,请看下面这个SQL:
  
  select count(*) from stuff where id_no in(\'0\',\'1\') (23秒)
  
  分析:
  
  where条件中的\'in\'在逻辑上相当于\'or\',所以语法分析器会将in (\'0\',\'1\')转化为id_no =\'0\' or id_no=\'1\'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找,再将结果相加,这样可以利用id_no上的索引;但实际上(根据showplan),它却采用了"OR策略",即先取出满足每个or子句的行,存入临时数据库的工作表中,再建立唯一索引以去掉重复行,最后从这个临时表中计算结果。因此,实际过程没有利用id_no上索引,并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
  
  实践证实,表的行数越多,工作表的性能就越差,当stuff有620000行时,执行时间竟达到220秒!还不如将or子句分开:
  
  select count(*) from stuff where id_no=\'0\'
  select count(*) from stuff where id_no=\'1\'
  
  得到两个结果,再作一次加法合算。因为每句都使用了索引,执行时间只有3秒,在620000行下,时间也只有4秒。或者,用更好的方法,写一个简单的存储过程
  
  create PRoc count_stuff as
  declare @a int
  declare @b int
  declare @c int
  declare @d char(10)
  begin
  select @a=count(*) from stuff where id_no=\'0\'
  select @b=count(*) from stuff where id_no=\'1\'
  end
  select @c=@a+@b
  select @d=convert(char(10),@c)
  print @d
  
  直接算出结果,执行时间同上面一样快!
  
  总结:
  
  可见,所谓优化即where子句利用了索引,不可优化即发生了表扫描或额外开销。
  
  1.任何对列的操作都将导致表扫描,它包括数据库函数、计算表达式等等,查询时要尽可能将操作移至等号右边。
  
  2.in、or子句常会使用工作表,使索引失效;假如不产生大量重复值,可以考虑把子句拆开;拆开的子句中应该包含索引。
  
  3.要善于使用存储过程,它使SQL变得更加灵活和高效。
  
  从以上这些例子可以看出,SQL优化的实质就是在结果正确的前提下,用优化器可以识别的语句,充份利用索引,减少表扫描的I/O次数,尽量避免表搜索的发生。其实SQL的性能优化是一个复杂的过程,上述