1. ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理 FROM 子句中的表名，因此 FROM 子句中寫在最后的表(基礎(chǔ)表 driving table)將被最先處理。在 FROM 子句中包含多個表的情況下，你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎(chǔ)表。 例如： 表 TAB1 16，384 條記錄 表 TAB2 1 條記錄 選擇 TAB2作為基礎(chǔ)表 (最好的方法) select count(*) from tab1，tab2 執(zhí)行時間 0.96秒 選擇 TAB2作為基礎(chǔ)表 (不佳的方法) select count(*) from tab2，tab1 執(zhí)行時間 26.09秒 2. ORACLE 采用自下而上的順序解析 WHERE 子句，根據(jù)這個原理，表之間的連接必須寫在其他 WHERE 條件之前， 那些可以過濾掉最大數(shù)量記錄的條件必須寫在 WHERE 子句的末尾。 例如： (低效，執(zhí)行時間 156.3秒) SELECT … FROM EMP E WHERE SAL > 50000 AND JOB = ‘MANAGER' AND 25 (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO); (高效,執(zhí)行時間 10.6秒) SELECT … FROM EMP E WHERE 25 (SELECT COUNT(*) FROM EMP WHERE MGR=E.EMPNO) AND SAL > 50000 AND JOB = ‘MANAGER'; 3. SELECT子句中避免使用'*' 當你想在 SELECT子句中列出所有的 COLUMN時，使用動態(tài) SQL列引用 ‘*' 是一個方便的方法。不幸的是，這是一個非常低效的方法。 實際上，ORACLE 在解析的過程中，會將‘*' 依次轉(zhuǎn)換成所有的列名， 這個工作是通過查詢數(shù)據(jù)字典完成的， 這意味著將耗費更多的時間。 4. 使用DECODE 函數(shù)來減少處理時間, 使用 DECODE 函數(shù)可以避免重復(fù)掃描相同記錄或重復(fù)連接相同的表。 5. 刪除重復(fù)記錄 最高效的刪除重復(fù)記錄方法 ( 因為使用了 ROWID) DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO); 6. 計算記錄條數(shù) 和一般的觀點相反，count(*) 比 count(1)稍快，當然如果可以通過索引檢索，對索 引列的計數(shù)仍舊是最快的。 例如 COUNT(EMPNO) 7. 用WHERE子句替換HAVING子句 避免使用 HAVING子句，HAVING 只會在檢索出所有記錄之后才對結(jié)果集進行過濾。 這個處理需要排序，總計等操作。 如果能通過 WHERE 子句限制記錄的數(shù)目，那就能減少這方面的開銷。 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' AND REGION != ‘PERTH' GROUP BY REGION HAVING 中的條件一般用于對一些集合函數(shù)的比較，如 COUNT() 等等。除此而外，一般的條件應(yīng)該寫在 WHERE 子句中。 8. 減少對表的查詢 在含有子查詢的 SQL語句中，要特別注意減少對表的查詢。 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) 9. 使用表的別名ALIAS 當在 SQL語句中連接多個表時， 請使用表的別名并把別名前綴于每個 Column上。這 樣一來，就可以減少解析的時間并減少那些由 Column歧義引起的語法錯誤。 (Column歧義指的是由于 SQL中不同的表具有相同的 Column名，當 SQL語句中出現(xiàn)這個 Column時，SQL解析器無法判斷這個 Column的歸屬) 10. 用EXISTS替代IN 在許多基于基礎(chǔ)表的查詢中，為了滿足一個條件，往往需要對另一個表進行聯(lián)接。在這 種情況下， 使用 EXISTS(或 NOT EXISTS)通常將提高查詢的效率。 低效： SELECT * FROM EMP (基礎(chǔ)表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB') 高效： SELECT * FROM EMP (基礎(chǔ)表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB') 11. 用NOT EXISTS替代 NOT IN 在子查詢中， NOT IN子句將執(zhí)行一個內(nèi)部的排序和合并。 無論在哪種情況下， NOT IN都是最低效的 (因為它對子查詢中的表執(zhí)行了一個全表遍歷)。 為了避免使用 NOT IN ，我們可以把它改寫成外連接(Outer Joins)或 NOT EXISTS. 例如： SELECT … FROM EMP WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO FROM DEPT WHERE DEPT_CAT='A'); 為了提高效率。改寫為： (方法一： 高效) SELECT …. FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+) AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A' (方法二： 最高效) SELECT …. FROM EMP E WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = ‘A'); 12. 用表連接替換EXISTS 通常來說 ，采用表連接的方式比 EXISTS 更有效率 SELECT ENAME FROM EMP E WHERE EXISTS (SELECT ‘X' FROM DEPT WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = ‘A'); (更高效) SELECT ENAME FROM DEPT D,EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO AND DEPT_CAT = ‘A' ; 13. 用EXISTS替換DISTINCT 當提交一個包含一對多表信息(比如部門表和雇員表)的查詢時，避免在 SELECT 子句 中使用 DISTINCT. 一般可以考慮用 EXIST 替換 例如: 低效： SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_N 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); 14. 避免在索引列上使用計算 WHERE 子句中，如果索引列是函數(shù)的一部分。優(yōu)化器將不使用索引而使用全表掃描。 舉例： 低效： SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000; 高效： SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12; ：這是一個非常實用的規(guī)則，請務(wù)必牢記
