Oracle sql 性能优化调整
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oracle sql 优化技巧(实用版3篇)目录(篇1)1.Oracle SQL 简介2.优化技巧2.1 减少访问数据库次数2.2 选择最有效率的表名顺序2.3 避免使用 SELECT2.4 利用 DECODE 函数2.5 设置 ARRAYSIZE 参数2.6 使用 TRUNCATE 替代 DELETE2.7 多使用 COMMIT 命令2.8 合理使用索引正文(篇1)Oracle SQL 是一款广泛应用于各类大、中、小微机环境的高效、可靠的关系数据库管理系统。
为了提高 Oracle SQL 的性能,本文将为您介绍一些优化技巧。
首先,减少访问数据库的次数是最基本的优化方法。
Oracle 在内部执行了许多工作,如解析 SQL 语句、估算索引的利用率、读数据块等,这些都会大量耗费 Oracle 数据库的运行。
因此,尽量减少访问数据库的次数,可以有效提高系统性能。
其次,选择最有效率的表名顺序也可以明显提升 Oracle 的性能。
Oracle 解析器是按照从右到左的顺序处理 FROM 子句中的表名,因此,合理安排表名顺序,可以减少解析时间,提高查询效率。
在执行 SELECT 子句时,应尽量避免使用,因为 Oracle 在解析的过程中,会将依次转换成列名,这是通过查询数据字典完成的,耗费时间较长。
DECODE 函数也是一个很好的优化工具,它可以避免重复扫描相同记录,或者重复连接相同的表,提高查询效率。
在 SQLPlus 和 SQLForms 以及 ProC 中,可以重新设置 ARRAYSIZE 参数。
该参数可以明显增加每次数据库访问时的检索数据量,从而提高系统性能。
建议将该参数设置为 200。
当需要删除数据时,尽量使用 TRUNCATE 语句替代 DELETE 语句。
执行 TRUNCATE 命令时,回滚段不会存放任何可被恢复的信息,所有数据不能被恢复。
因此,TRUNCATE 命令执行时间短,且资源消耗少。
在使用 Oracle 时,尽量多使用 COMMIT 命令。
ORACLE数据库性能的调整摘要由于oracle具备功能和灵活性突出的优越性,因此它是一个功能极其强大和灵活关系型的数据系统。
在数据库的应用类型上是较为复杂的,不同类型的应用对其系统的要求也是不同的,所以为了能够满足不同类型的应用系统,就必须对系统性能进行定期的诊断和调整,以此来提高系统的运行效率。
关键词 oracle;数据库;优化和调整中图分类号tp311 文献标识码a 文章编号1674-6708(2010)22-0187-02随着数据库在信息领域的不断推广,数据库产品也逐渐增多,其中oracle数据库产品在整个数据库产品的应用中占有较为主要的部分,接近1/2,而且还有不断上升的趋势。
因此,对于oracle数据库性能的调整和优化问题也是人们所关注的问题,本文就oracle数据库性能的调整进行了相应的探讨。
1 性能调整与优化概述目前,性能调整作为一项活动在进行,活动可以通过优化应用程序、修改系统参数和改变系统配置来有效的改变系统的性能。
其中性能的调整主要包括了对硬件配置、操作系统和数据库管理系统的配置的调整,并且对所访问的组件的应用进行详细的分析和优化。
性能优化主要是指具备目的性的对所需调整的组件进行有效的改善,使数据库的吞吐量逐渐变大,所对应的响应时间逐渐达到最小化。
对于数据库性能的调整和优化来说,要尽可能的减少磁盘访问,从中获取所需的数据,数据库性能的调整和优化在一定程度上说是相互循环的,想要性能达到相应的优化目的,就必须进行适当的性能调整,最后再查看优化的结果,通过这种反复的检查,最终达到较为满意的结果。
2 数据库系统性能评价指标2.1 系统吞吐量系统的吞吐量是指在单位时间内数据库所完成的sql语句的数目,这主要是以每秒钟的事务量来进行表示。
想要有效的提高系统的吞吐量,就必须通过减少服务时间,并在相同的资源环境内做更加多的工作,或者减少总的响应时间,从而使工作能够做的更加快。
2.2 用户响应时间用户的响应时间主要是指用户在提交sql语句以后来获取相应的结果集的第一行所需要的时间,并且根据应用做出相应的反应时间,这个时间一般都是使用毫秒和秒来进行表示。
Oracle sql 性能优化调整1. 选用适合的ORACLE优化器ORACLE的优化器共有3种:a. RULE (基于规则)b. COST (基于成本)c. CHOOSE (选择性)设置缺省的优化器,可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明,如RULE,COST,CHOOSE,ALL_ROWS,FIRST_ROWS . 你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖.为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer) , 你必须经常运行analyze 命令,以增加数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性.如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE),那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关. 如果table已经被analyze过, 优化器模式将自动成为CBO , 反之,数据库将采用RULE形式的优化器.在缺省情况下,ORACLE采用CHOOSE优化器, 为了避免那些不必要的全表扫描(full table scan) , 你必须尽量避免使用CHOOSE优化器,而直接采用基于规则或者基于成本的优化器.2.访问Table的方式ORACLE 采用两种访问表中记录的方式:a.全表扫描全表扫描就是顺序地访问表中每条记录. ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描.b.通过ROWID访问表你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.3.共享SQL语句为了不重复解析相同的SQL语句,在第一次解析之后, ORACLE将SQL语句存放在内存中.这块位于系统全局区域SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)中的内存可以被所有的数据库用户共享.因此,当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时,如果它和之前的执行过的语句完全相同, ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径. ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用.可惜的是ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询.数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了.当你向ORACLE 提交一个SQL语句,ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句.这里需要注明的是,ORACLE对两者采取的是一种严格匹配,要达成共享,SQL语句必须完全相同(包括空格,换行等).共享的语句必须满足三个条件:A.字符级的比较:当前被执行的语句和共享池中的语句必须完全相同.例如:SELECT * FROM EMP;和下列每一个都不同SELECT * from EMP;Select * From Emp;SELECT * FROM EMP;B.两个语句所指的对象必须完全相同:例如:用户对象名如何访问Jack sal_limit private synonymWork_city public synonymPlant_detail public synonymJill sal_limit private synonymWork_city public synonymPlant_detail table owner考虑一下下列SQL语句能否在这两个用户之间共享.C.两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables)例如:第一组的两个SQL语句是相同的(可以共享),而第二组中的两个语句是不同的(即使在运行时,赋于不同的绑定变量相同的值)a.select pin , name from people where pin = :blk1.pin;select pin , name from people where pin = :blk1.pin;b.select pin , name from people where pin = :blk1.ot_ind;select pin , name from people where pin = :blk1.ov_ind;4. 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此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.当ORACLE处理多个表时, 会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序,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.例如: 表TAB1 16,384 条记录表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)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 EWHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000AND E.CAT_NO = C.CAT_NOAND E.LOCN = L.LOCN将比下列SQL更有效率SELECT *FROM EMP E ,LOCATION L ,CATEGORY CWHERE E.CAT_NO = C.CA T_NOAND E.LOCN = L.LOCNAND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 20005.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 EWHERE SAL > 50000AND JOB = ‘MANAGER’AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMPWHERE MGR=E.EMPNO);(高效,执行时间10.6秒)SELECT …FROM EMP EWHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMPWHERE MGR=E.EMPNO)AND SAL > 50000AND 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 , GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = 342;SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = 291;方法2 (次低效)DECLARECURSOR C1 (E_NO NUMBER) ISSELECT EMP_NAME,SALARY,GRADEFROM EMPWHERE EMP_NO = E_NO;BEGINOPEN C1(342);SELECT C1 INTO …,…,…;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.GRADEFROM EMP A,EMP BWHERE A.EMP_NO = 342AND 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 EMPWHERE DEPT_NO = 0020AND ENAME LIKE‘SMITH%’;SELECT COUNT(*),SUM(SAL)FROM EMPWHERE DEPT_NO = 0030AND 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_SALFROM 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 NAMEFROM EMPWHERE EMP_NO = 1234;SELECT NAMEFROM DPTWHERE DPT_NO = 10 ;SELECT NAMEFROM CATWHERE CAT_TYPE = ‘RD’;上面的3个查询可以被合并成一个:SELECT , , FROM CAT C , DPT D , EMP E,DUAL XWHERE 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(+) = 1234AND D.DEPT_NO(+) = 10AND 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 EWHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP XWHERE 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HA VING子句避免使用HA VING子句, HA VING 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,A VG(LOG_SIZE)FROM LOCATIONGROUP BY REGIONHA VING REGION REGION != ‘SYDNEY’AND REGION != ‘PERTH’高效SELECT REGION,A VG(LOG_SIZE)FROM LOCATIONW HERE REGION REGION != ‘SYDNEY’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_NAMEFROM TABLESWHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAMEFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)AND DB_VER= ( SELECT DB_VERFROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)高效SELECT TAB_NAMEFROM TABLESWHERE (TAB_NAME,DB_VER)= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)FROM TAB_COLUMNSWHERE VERSION = 604)Update 多个Column 例子:低效:UPDA TE EMPSET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES), SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CA TEGORIES) WHERE EMP_DEPT = 0020;高效:UPDA TE EMPSET (EMP_CA T, 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 HWHERE H.EMPNO = E.EMPNOAND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPEGROUP 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 V ARCHAR2 ASTDESC V ARCHAR2(30);CURSOR C1 ISSELECT TYPE_DESCFROM HISTORY_TYPEWHERE HIST_TYPE = TYP;BEGINOPEN C1;FETCH C1 INTO TDESC;CLOSE C1;RETURN (NVL(TDESC,’?’));END;FUNCTION LOOKUP_EMP(EMP IN NUMBER) RETURN V ARCHAR2ASENAME V ARCHAR2(30);CURSOR C1 ISSELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMPNO=EMP;BEGINOPEN C1;FETCH C1 INTO ENAME;CLOSE C1;RETURN (NVL(ENAME,’?’));END;SELECT H.EMPNO,LOOKUP_EMP(H.EMPNO),H.HIST_TYPE,LOOKUP_HIST_TYPE(H.HIST_TYPE),COUNT(*)FROM EMP_HISTORY HGROUP BY H.EMPNO , H.HIST_TYPE;(译者按: 经常在论坛中看到如’能不能用一个SQL写出….’ 的贴子, 殊不知复杂的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)17.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.(译者注: Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名,当SQL语句中出现这个Column时,SQL解析器无法判断这个Column的归属)18.用EXISTS替代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.低效:SELECT *FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO > 0AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNOFROM DEPTWHERE LOC = ‘MELB’)高效:SELECT *FROM EMP (基础表)WHERE EMPNO > 0AND EXISTS (SELECT *FROM DEPTWHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNOAND LOC = ‘MELB’)(译者按: 相对来说,用NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提高效率,下一节中将指出) 19.用NOT EXISTS替代NOT IN在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN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). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.例如:SELECT …FROM EMPWHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NOFROM DEPTWHERE DEPT_CA T=’A’);为了提高效率.改写为:(方法一: 高效)SELECT ….FROM EMP A,DEPT BWHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)AND B.DEPT_NO IS NULLAND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’(方法二: 最高效)SELECT ….FROM EMP EWHERE NOT EXISTS(SELECT ‘X’FROM DEPT DWHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ‘A’);20.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SELECT ENAMEFROM EMP EWHERE EXISTS (SELECT ‘X’FROM DEPTWHERE DEPT_NO = E.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ‘A’);(更高效)SELECT ENAMEFROM DEPT D,EMP EWHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NOAND DEPT_CAT = ‘A’ ;(译者按: 在RBO的情况下,前者的执行路径包括FILTER,后者使用NESTED LOOP) 21.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替换例如:低效:SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT D,EMP EWHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO高效:SELECT DEPT_NO,DEPT_NAMEFROM DEPT DWHERE EXISTS ( SELECT ‘X’FROM EMP EWHERE 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.22.识别’低效执行’的SQL语句用下列SQL工具找出低效SQL:SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,SQL_TEXTFROM V$SQLAREAWHERE EXECUTIONS>0AND BUFFER_GETS > 0AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8ORDER BY 4 DESC;(译者按: 虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法)23.使用TKPROF 工具来查询SQL性能状态SQL trace 工具收集正在执行的SQL的性能状态数据并记录到一个跟踪文件中. 这个跟踪文件提供了许多有用的信息,例如解析次数.执行次数,CPU使用时间等.这些数据将可以用来优化你的系统.设置SQL TRACE在会话级别: 有效ALTER SESSION SET SQL_TRACE TRUE设置SQL TRACE 在整个数据库有效仿, 你必须将SQL_TRACE参数在init.ora中设为TRUE, USER_DUMP_DEST参数说明了生成跟踪文件的目录(译者按: 这一节中,作者并没有提到TKPROF的用法, 对SQL TRACE的用法也不够准确, 设置SQL TRACE首先要在init.ora中设定TIMED_STATISTICS, 这样才能得到那些重要的时间状态. 生成的trace文件是不可读的,所以要用TKPROF工具对其进行转换,TKPROF 有许多执行参数. 大家可以参考ORACLE手册来了解具体的配置. )24.用EXPLAIN PLAN 分析SQL语句EXPLAIN PLAN 是一个很好的分析SQL语句的工具,它甚至可以在不执行SQL的情况下分析语句. 通过分析,我们就可以知道ORACLE是怎么样连接表,使用什么方式扫描表(索引扫描或全表扫描)以及使用到的索引名称.你需要按照从里到外,从上到下的次序解读分析的结果. EXPLAIN PLAN分析的结果是用缩进的格式排列的, 最内部的操作将被最先解读, 如果两个操作处于同一层中,带有最小操作号的将被首先执行.NESTED LOOP是少数不按照上述规则处理的操作, 正确的执行路径是检查对NESTED LOOP提供数据的操作,其中操作号最小的将被最先处理.译者按:通过实践, 感到还是用SQLPLUS中的SET TRACE 功能比较方便.举例:SQL> list1 SELECT *2 FROM dept, emp3* WHERE emp.deptno = dept.deptnoSQL> set autotrace traceonly /*traceonly 可以不显示执行结果*/ SQL> /14 rows selected.Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 NESTED LOOPS2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'3 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'4 3 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)Statistics----------------------------------------------------------0 recursive calls2 db block gets30 consistent gets0 physical reads0 redo size2598 bytes sent via SQL*Net to client503 bytes received via SQL*Net from client2 SQL*Net roundtrips to/from client0 sorts (memory)0 sorts (disk)14 rows processed通过以上分析,可以得出实际的执行步骤是:1.TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'2.INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)3.TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'4.NESTED LOOPS (JOINING 1 AND 3)注: 目前许多第三方的工具如TOAD和ORACLE本身提供的工具如OMS的SQL Analyze 都提供了极其方便的EXPLAIN PLAN工具.也许喜欢图形化界面的朋友们可以选用它们. 25.用索引提高效率索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率. 实际上,ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(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,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 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.译者按:定期的重构索引是有必要的.ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>26.索引的操作ORACLE对索引有两种访问模式.索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)大多数情况下, 优化器通过WHERE子句访问INDEX.例如:表LODGING有两个索引 : 建立在LODGING列上的唯一性索引LODGING_PK 和建立在MANAGER列上的非唯一性索引LODGING$MANAGER.SELECT *FROM LODGINGWHERE LODGING = ‘ROSE HILL’;在内部 , 上述SQL将被分成两步执行, 首先 , LODGING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问 , 获得相对应的ROWID, 通过ROWID访问表的方式执行下一步检索.如果被检索返回的列包括在INDEX列中,ORACLE将不执行第二步的处理(通过ROWID访问表). 因为检索数据保存在索引中, 单单访问索引就可以完全满足查询结果.下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作.SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE LODGING = ‘ROSE HILL’;索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用于两种情况:1.基于一个范围的检索2.基于非唯一性索引的检索例1:SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE LODGING LIKE ‘M%’;WHERE子句条件包括一系列值, ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK . 由于索引范围查询将返回一组值, 它的效率就要比索引唯一扫描低一些.例2:SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE MANAGER = ‘BILL GATES’;这个SQL的执行分两步, LODGING$MANAGER的索引范围查询(得到所有符合条件记录的ROWID) 和下一步同过ROWID访问表得到LODGING列的值. 由于LODGING$MANAGER是一个非唯一性的索引,数据库不能对它执行索引唯一扫描.由于SQL返回LODGING列,而它并不存在于LODGING$MANAGER索引中, 所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的操作.WHERE子句中, 如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符(WILDCARD)开始, 索引将不被采用.SELECT LODGINGFROM LODGINGWHERE MANAGER LIKE ‘%HANMAN’;在这种情况下,ORACLE将使用全表扫描.27.基础表的选择基础表(Driving Table)是指被最先访问的表(通常以全表扫描的方式被访问). 根据优化器的不同, SQL语句中基础表的选择是不一样的.如果你使用的是CBO (COST BASED OPTIMIZER),优化器会检查SQL语句中的每个表的物理大小,索引的状态,然后选用花费最低的执行路径.如果你用RBO (RULE BASED OPTIMIZER) , 并且所有的连接条件都有索引对应, 在这种情况下, 基础表就是FROM 子句中列在最后的那个表.举例:SELECT , B.MANAGERFROM WORKER A,LODGING BWHERE A.LODGING = B.LODING;由于LODGING表的LODING列上有一个索引, 而且WORKER表中没有相比较的索引, WORKER表将被作为查询中的基础表.28.多个平等的索引当SQL语句的执行路径可以使用分布在多个表上的多个索引时, ORACLE会同时使用多个索引并在运行时对它们的记录进行合并, 检索出仅对全部索引有效的记录.在ORACLE选择执行路径时,唯一性索引的等级高于非唯一性索引. 然而这个规则只有当WHERE子句中索引列和常量比较才有效.如果索引列和其他表的索引类相比较. 这种子句在优化器中的等级是非常低的.如果不同表中两个想同等级的索引将被引用, FROM子句中表的顺序将决定哪个会被率先使用. FROM子句中最后的表的索引将有最高的优先级.如果相同表中两个想同等级的索引将被引用, WHERE子句中最先被引用的索引将有最高的优先级.举例:DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.SELECT ENAME,FROM EMPWHERE DEPT_NO = 20AND EMP_CAT = ‘A’;这里,DEPTNO索引将被最先检索,然后同EMP_CAT索引检索出的记录进行合并. 执行路径如下:TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPAND-EQUALINDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDXINDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX29.等式比较和范围比较当WHERE子句中有索引列, ORACLE不能合并它们,ORACLE将用范围比较.举例:DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.SELECT ENAMEFROM EMPWHERE DEPTNO > 20AND EMP_CAT = ‘A’;这里只有EMP_CAT索引被用到,然后所有的记录将逐条与DEPTNO条件进行比较. 执行路径如下:TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPINDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX30.不明确的索引等级当ORACLE无法判断索引的等级高低差别,优化器将只使用一个索引,它就是在WHERE子句中被列在最前面的.举例:DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.SELECT ENAMEFROM EMPWHERE DEPTNO > 20AND EMP_CAT > ‘A’;这里, ORACLE只用到了DEPT_NO索引. 执行路径如下:TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPINDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX译者按:我们来试一下以下这种情况:SQL> select index_name, uniqueness from user_indexes wheretable_name = 'EMP';INDEX_NAME UNIQUENES------------------------------ ---------EMPNO UNIQUEEMPTYPE NONUNIQUESQL> select * from emp where empno >= 2 and emp_type = 'A' ;no rows selectedExecution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPTYPE' (NON-UNIQUE)虽然EMPNO是唯一性索引,但是由于它所做的是范围比较, 等级要比非唯一性索引的等式比较低!31.强制索引失效如果两个或以上索引具有相同的等级,你可以强制命令ORACLE优化器使用其中的一个(通过它,检索出的记录数量少) .举例:SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMPNO = 7935AND DEPTNO + 0 = 10 /*DEPTNO上的索引将失效*/AND EMP_TYPE || ‘’ = ‘A’ /*EMP_TYPE上的索引将失效*/这是一种相当直接的提高查询效率的办法. 但是你必须谨慎考虑这种策略,一般来说,只有在你希望单独优化几个SQL时才能采用它.这里有一个例子关于何时采用这种策略,假设在EMP表的EMP_TYPE列上有一个非唯一性的索引而EMP_CLASS上没有索引.SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMP_TYPE = ‘A’AND EMP_CLASS = ‘X’;优化器会注意到EMP_TYPE上的索引并使用它. 这是目前唯一的选择. 如果,一段时间以后, 另一个非唯一性建立在EMP_CLASS上,优化器必须对两个索引进行选择,在通常情况下,优化器将使用两个索引并在他们的结果集合上执行排序及合并. 然而,如果其中一个索引(EMP_TYPE)接近于唯一性而另一个索引(EMP_CLASS)上有几千个重复的值. 排序及合并就会成为一种不必要的负担. 在这种情况下,你希望使优化器屏蔽掉EMP_CLASS索引.用下面的方案就可以解决问题.SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMP_TYPE = ‘A’AND EMP_CLASS||’’= ‘X’;32.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 DEPTWHERE SAL * 12 > 25000;高效:SELECT …FROM DEPTWHERE SAL > 25000/12;译者按:这是一个非常实用的规则,请务必牢记33.自动选择索引如果表中有两个以上(包括两个)索引,其中有一个唯一性索引,而其他是非唯一性.在这种情况下,ORACLE将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引.举例:SELECT ENAMEFROM EMPWHERE EMPNO = 2326AND DEPTNO = 20 ;这里,只有EMPNO上的索引是唯一性的,所以EMPNO索引将用来检索记录.TABLE ACCESS BY ROWID ON EMPINDEX UNIQUE SCAN ON EMP_NO_IDX34.避免在索引列上使用NOT通常,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.举例:低效: (这里,不使用索引)SELECT …FROM DEPTWHERE DEPT_CODE NOT = 0;高效: (这里,使用了索引)SELECT …FROM DEPTWHERE DEPT_CODE > 0;需要注意的是,在某些时候, ORACLE优化器会自动将NOT转化成相对应的关系操作符.NOT > to <=NOT >= to <NOT < to >=NOT <= to >译者按:在这个例子中,作者犯了一些错误. 例子中的低效率SQL是不能被执行的. 我做了一些测试:SQL> select * from emp where NOT empno > 1;no rows selectedExecution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPNO' (UNIQUE)SQL> select * from emp where empno <= 1;no rows selectedExecution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPNO' (UNIQUE)两者的效率完全一样,也许这符合作者关于” 在某些时候, ORACLE优化器会自动将NOT转化成相对应的关系操作符” 的观点.35.用>=替代>如果DEPTNO上有一个索引,高效:SELECT *FROM EMPWHERE DEPTNO >=4低效:SELECT *FROM EMPWHERE 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. 36.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 , REGIONFROM LOCATIONWHERE LOC_ID = 10UNIONSELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGIONFROM LOCATIONWHERE REGION = “MELBOURNE”低效:SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGIONFROM LOCATIONWHERE LOC_ID = 10 O R 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.注意:WHERE KEY1 = 10 (返回最少记录)OR KEY2 = 20 (返回最多记录)ORACLE 内部将以上转换为WHERE KEY1 = 10 AND((NOT KEY1 = 10) AND KEY2 = 20)37.用IN来替换OR下面的查询可以被更有效率的语句替换:低效:SELECT….FROM LOCATIONWHERE LOC_ID = 10OR LOC_ID = 20OR LOC_ID = 30高效SELECT…FROM LOCATIONWHERE LOC_IN IN (10,20,30);译者按: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.38.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.举例:低效: (索引失效)SELECT …FROM DEPARTMENTWHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;高效: (索引有效)SELECT …FROM DEPARTMENTWHERE DEPT_CODE >=0;39.总是使用索引的第一个列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.译者按:这也是一条简单而重要的规则. 见以下实例.SQL> create table multiindexusage ( inda number , indb number , descr varchar2(10));Table created.SQL> create index multindex on multiindexusage(inda,indb);Index created.SQL> set autotrace traceonlySQL> select * from multiindexusage where inda = 1;Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'MULTIINDEXUSAGE'2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'MULTINDEX' (NON-UNIQUE)SQL> select * from multiindexusage where indb = 1;Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'MULTIINDEXUSAGE'很明显, 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。
3科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFO RM TI ON 2008NO .28SC I EN CE &TECH NO LOG Y I N FOR M A TI O N 信息技术大多数情况下,系统运行缓慢不是由于所有部件都饱和引起的,而是由于系统中的某个部分限制了整体的性能,这部分称为瓶颈。
通常影响ORA CL E 数据库性能指标的三个瓶颈主要是:CP U 、内存、I /O 。
数据库性能的优化主要是or a c l e 数据库参数的调整、磁盘I /O 调整、应用程序S QL语句分析及设计、网络性能调整等。
本文主要通过优化S QL 语句来提高ORACL E 数据库的性能。
1SQ L 语句处理流程如图1所示。
1.1打开游标从上图可以看出处理S QL 语句的第一步就是要打开一个游标,事实上,一个完整的S QL 处理过程就是一个游标的生命周期。
1.2共享SQLOr a cl e 内存中有一个区叫SHA R ED _PO OL ,这个区的主要作用就是将S Q L 语句存放在这个区内,当客户发出一个新的S QL 语句,数据库引擎首先会到这个区查找是否有相同的S QL ,如果有,则避免了解析、分析索引、制定执行计划等一系列的动作。
如果没有则需要进行ha r d pa r s e 。
1.3绑定变量如果在S QL 中指定了绑定变量,需要在这个阶段给S QL 附上绑定变量的值。
1.4并行处理如果S Q L 需要进行并行处理,在这一阶段需要把整个S Q L 分割成多个并行的部分。
1.5执行查询Or a c l e 按照执行计划指定的方式执行SQL,执行UPDATE 和DE LE TE 语句时,必须将行锁定,以免其他用户修改。
Or a cl e 先从数据库缓冲区中寻找是否存在所要的数据块,如果存在,就直接读或修改,否则从物理文件中读到数据库缓冲区中。
1.6返回结果对S EL ECT 语句需要返回结果的语句,首先看是否需要排序,需要,则排序后返回给用户,然后根据内存的大小不同,可以一次取出一行数据,也可以一次取一组数据。
0racle数据库的优化探讨摘要:Oracle数据库作为全球第一大数据库厂商,在国内外获得了广泛应用,本文对Oracle数据库性能调整和优化进行了简要分析和研究,对各种优化技术进行了深入的探讨,将SQL语句优化、Oracle内存分配调整作为论文的主要研究内容。
关键词:数据库优化随着数据库规模的扩大,用户数量的增加,数据库应用系统的响应速度下降,性能问题越来越突出。
数据库系统的性能调整与优化对于整个系统的正常运行起着至关重要的作用。
基于此,本文主要研究SQI 语句、Oracle内存分配的性能优化问题,给出了一般情况下Oracle数据库应用系统的性能优化方一法,以期推动Oracle数据库性能优化技术的发展。
1 SQL查询优化数据库系统是管理信息系统的核心,从大多数系统的应用实例来看,查询操作在各种数据库操作中占据的比重最大,查询速度的快慢直接影响数据库的推广和应用,对于大型数据库来说,这一点显得尤其重要。
由于查询操作在SQL语句中代价最大,因此优质的查询语句可以大大提高应用系统的性能。
1.1 查找有问题的SQL语句①利用SQL Trace工具分析SQL语句。
Oracle的SQL Trace工具是确定SQL语句是否被合理优化的最好方法之一。
如果发现当前会话行为异常或性能下降,则可以通过该工具获得有关系统操作性能的信息,如解析、执行和返回数据的次数、CPU时间和执行时间、物理读和逻辑读操作次数、库缓冲区命中率等。
一旦为会话激活了SQL-TRACE Oracl。
就会在udump管理区创建跟踪文件。
由于SQL Trace将这些信息以一种不可读的格式存放在跟踪文件中,因p一个字段的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现,那么当主查询中的字段值改变之后,子查询必须重新查询一次。
对于子查询来说,查询嵌套层次越多,效率越低,因此应当尽量避免它。
如果子查询不可避免,那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
在Oracle中相关子查询的执行效率特别低,引入临时表可以使其速度快100倍左右。
浅谈Oracle数据库SQL性能优化摘要:随着计算机信息网络技术的不断发展,数据库系统取得很大突破。
面临网络化时代的进步,人们对网络信息的需求的也变得逐渐走向多元化。
网络信息数据库存取技术逐渐被广泛运用,数据库系统规模也越来越大。
目前Oracle 就是被广泛应用的一种数据库,其信息存储量能满足人们日益增长的需求,但为了能够保证其能够流畅稳定安全地运行,应当对其进行一定的优化措施。
关键词:Oracle数据库;SQL优化随着数据库技术功能逐步增加,应用范围逐渐扩展,效果也是日渐明显。
随着网络信息吞吐量的逐步增加,数据库系统在对数据进行处理时算法变得十分繁琐。
数据库系统如果长时间的超负荷工作就会变得反应迟钝影响效率,甚至可能导致死锁。
由于天天都将会有大量的SQL语句访问Oracl数据库系统,系统需要很多时间来处理这些访问,而SQL语句直接影响到Oracl数据库系统性能,所以运用对SQL语句优化的方法来提升ORACLE数据库的性能显得十分必要。
1、对SQL进行优化的必要性数据库系统作为数据管理的主要组成部分主要作用是存储供相关人员查阅大量信息,实现网络资源共享。
查询操作在数据库系统的各种操作中居于首位,直接关系到数据库系统的运行状态。
假如数据查询操作量过大,会给系统带来很大的负担,系统反应速度变慢,严重者可能就会引起系统瘫痪。
因此,为了保证数据库系统的高效正常运行,必须对SQL语句进行优化[1]。
图1.1SQL语句优化2、SQL优化的目标往往由于SQL的结构设计的问题,很可能使得正常运行的一个数据库系统出现性能问题。
所以必须对SQL语句进行必要的调整,达到有效提升数据库系统性能的目的。
对SQL结构的优化本质就是简化繁琐的数据结构,常规方法一般就是对SQL语法进行一些调整,基本方法是把程序中繁琐的SQL语句结构简化,保持服务器的搜索数据能力处于最佳运行状态,有效降低程序中表扫描的时间,促使所以功能得以充分发挥,尽量使服务器的处理器时间和输入输出时间保持平衡。
oracle sql优化常用的15种方法1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段。
在设计表结构时,根据查询需求和数据特点合理地添加索引。
可以通过创建单列索引、复合索引或者位图索引等方式来优化SQL查询。
2. 确保SQL语句逻辑正确SQL语句的逻辑错误可能会导致低效查询。
因此,在编写SQL语句前,需要仔细分析查询条件,确保逻辑正确性。
3. 使用连接替代子查询在一些场景下,使用连接(JOIN)操作可以替代子查询,从而减少查询的复杂度。
连接操作能够将多个数据集合合并为一个结果集,避免多次查询和表的扫描操作。
4. 避免使用通配符查询通配符查询(如LIKE '%value%')在一些情况下可能导致全表扫描,性能低下。
尽量使用前缀匹配(LIKE 'value%')或者使用全文索引进行模糊查询。
5. 注意选择合适的数据类型选择合适的数据类型有助于提高SQL查询的效率。
对于整型数据,尽量使用小范围的数据类型,如TINYINT、SMALLINT等。
对于字符串数据,使用CHAR字段而不是VARCHAR,可以避免存储长度不一致带来的性能问题。
6. 优化查询计划查询计划是数据库在执行SQL查询时生成的执行计划。
通过使用EXPLAIN PLAN命令或者查询计划工具,可以分析查询计划,找出性能瓶颈所在,并对其进行优化。
7. 减少磁盘IO磁盘IO是影响查询性能的重要因素之一。
可以通过增加内存缓存区(如SGA)、使用高速磁盘(如SSD)、使用合适的文件系统(如ASM)等方式来减少磁盘IO。
8. 分区表对于大数据量的表,可以考虑使用分区表进行查询优化。
分区表可以将数据按照某个规则分散到不同的存储区域,从而减少查询范围和加速查询。
9. 批量操作尽量使用批量操作而不是逐条操作,可以减少数据库的事务处理开销,提高SQL执行效率。
可以使用INSERT INTO SELECT、UPDATE、DELETE等批量操作语句来实现。
论Oracle数据库的性能优化问题Oracle数据库是一款流行的企业级数据库软件,但其性能优化问题也是不可避免的。
在实际应用中,如果Oracle数据库出现性能问题,将有严重的影响和损失。
因此,本文将讨论如何优化Oracle数据库的性能问题。
首先,针对Oracle数据库的性能瓶颈,可以通过调整数据库参数来提高性能。
Oracle数据库有很多参数可以配置,例如,缓存区大小、连接数、内存分配等。
通过针对不同的应用场景调整不同的参数配置,可以最大化地利用数据库的性能。
其次,针对SQL的性能问题,可以通过改进SQL语句来提高性能。
SQL优化是一项复杂的工作,但可以通过分析SQL执行计划来发现性能瓶颈,例如,缺乏索引、大表连接、高开销的子查询等。
并可以通过添加索引、优化查询语句等方式来提高数据库的性能。
除此之外,还可以通过加强硬件设备等方面来提升数据库性能。
例如,扩展数据库服务器的内存和硬盘容量,可以提高数据库的读写速度。
而使用高速网络设备如IB网络和10/100G以太网设备等,也可提高数据库的数据传输速度。
此外,Oracle数据库的性能优化也需要管理进程的支持与配合。
例如,数据库管理员需要监控数据库服务器硬件和软件性能,例如Oracle数据库的内部锁、等待事件、I/O活动等等。
在监控到性能问题后,需要在业务空档期进行优化,如调整SQL语句、更改数据库参数等。
总之,提高Oracle数据库的性能需要全面考虑软硬件配置、SQL语句等多个方面的因素。
通过合理的参数配置、SQL优化和硬件支持等方式,可以优化数据库的性能,提高应用的稳定性和响应速度。
Oracle中优化SQL的原则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如何让你的SQL运行得更快不良的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).一、不合理的索引设计例:表record有620000行,试看在不同的索引下,下面几个SQL的运行情况:1.在date上建有一非个群集索引select count(*) from record where date>'19991201'and date < '19991214' and amoun > 2000 --------- (25秒)select date,sum(amount) from record group by date --------- (55秒)select count(*) from record where date>'19990901' and place in ('BJ','SH') --------- (27秒)分析:date上有大量的重复值,在非群集索引下,数据在物理上随机存放在数据页上,在范围查找时,必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行.2.在date上的一个群集索引select count(*) from record where date > '19991201'and date < '19991214' and amount > 2000 ---------(14秒)select date,sum(amount) from record group by date ---------(28秒)select count(*) from record where date > '19990901' and place in ('BJ','SH') ---------(14秒)分析:在群集索引下,数据在物理上按顺序在数据页上,重复值也排列在一起,因而在范围查找时,可以先找到这个范围的起末点,且只在这个范围内扫描数据页,避免了大范围扫描,提高了查询速度.3.在place,date,amount上的组合索引select count(*) from record where date > '19991201' and date < '19991214' and amount > 2000 –(26秒) select date,sum(amount) from record group by date---------(27秒)select count(*) from record where date > '19990901' and place in ('BJ, 'SH') --------- (1秒)分析:这是一个不很合理的组合索引,因为它的前导列是place,第一和第二条SQL没有引用place,因此也没有利用上索引;第三个SQL使用了place,且引用的所有列都包含在组合索引中,形成了索引覆盖,所以它的速度是非常快的.4.在date,place,amount上的组合索引select count(*) from record where date > '19991201' and date <'19991214' and amount>2000----( 1秒) select date,sum(amount) from record group by date --------- (11秒)select count(*) from record where date>'19990901' and place in ('BJ','SH') --------- (1秒)分析:这是一个合理的组合索引.它将date作为前导列,使每个SQL都可以利用索引,并且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖,因而性能达到了最优.5.总结: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预测上.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.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖,其前导列一定是使用最频繁的列.二、不充份的连接条件: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;想看更详细的信息,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 wheresubstring(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;如果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--------(11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.实践证明,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 asdeclare @a intdeclare @b intdeclare @c intdeclare @d char(10)beginselect @a=count(*) from stuff where id_no='0'select @b=count(*) from stuff where id_no='1'endselect @c=@a+@bselect @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;如果不产生大量重复值,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,上述这些只是在应用层次的一种体现,深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计.。
SQL语句的优化与性能调优技巧在数据库开发和管理中,优化SQL语句的性能是极为重要的一项工作。
通过调整和优化SQL语句,可以大大提高数据库的响应速度和吞吐量,从而提升系统的整体性能。
本文将介绍一些常见的SQL语句优化与性能调优技巧,帮助读者理解并应用于实际项目中。
1. 使用合适的索引索引是加速数据库查询速度的重要手段。
通过在表的列上创建索引,可以快速定位符合条件的记录,减少磁盘IO和CPU消耗。
在选择索引列时,考虑到经常被查询的列、过滤条件频繁出现的列和联合查询列等因素。
但要注意索引不是越多越好,因为索引也需要空间存储和维护成本。
2. 优化SQL查询语句优化SQL查询语句是提升性能的关键。
首先,尽量避免使用SELECT *,而是选择需要的列。
次之,合理使用WHERE子句,通过条件过滤掉不必要的记录。
同时,使用JOIN关键字连接表时,考虑到被连接表上的索引列,以及避免笛卡尔积的产生。
3. 使用预处理语句预处理语句(Prepared Statement)在SQL语句和执行之间进行了解耦,提高了执行效率和安全性。
这是因为预处理语句使用参数绑定,可以先将SQL语句发送给数据库进行编译和优化,然后再绑定参数执行。
这样可以减少SQL语句的解析开销,提高重复执行的效果。
4. 适当分页在查询返回大量数据时,如果一次性返回所有记录会对数据库和网络造成很大的压力。
而适当地进行分页可以提高用户体验和系统性能。
可以通过使用LIMIT 和OFFSET语句进行分页查询,限制返回结果的数量,并指定偏移量。
5. 避免使用子查询子查询虽然灵活,但通常会造成性能问题。
在使用子查询之前,可以考虑使用连接查询或者临时表来替代。
这样可以将查询过程分解为多个步骤,降低复杂度,提高查询效率。
6. 避免重复查询和计算重复查询和计算是常见的性能问题之一。
为了避免反复查询相同的数据或重复计算相同的结果,可以使用临时表、视图或变量来存储中间结果。
在需要使用这些结果时,直接从中间存储中获取,避免不必要的开销。
ORACLE常⽤SQL优化hint语句在SQL语句优化过程中,我们经常会⽤到hint,现总结⼀下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的⽤法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化⽅法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最⼩化. 例如: SELECT /*+ALL+_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 2. /*+FIRST_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化⽅法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最⼩化. 例如: SELECT /*+FIRST_ROWS*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 3. /*+CHOOSE*/ 表明如果数据字典中有访问表的统计信息,将基于开销的优化⽅法,并获得最佳的吞吐量; 表明如果数据字典中没有访问表的统计信息,将基于规则开销的优化⽅法; 例如: SELECT /*+CHOOSE*/ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 4. /*+RULE*/ 表明对语句块选择基于规则的优化⽅法. 例如: SELECT /*+ RULE */ EMP_NO,EMP_NAM,DAT_IN FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 5. /*+FULL(TABLE)*/ 表明对表选择全局扫描的⽅法. 例如: SELECT /*+FULL(A)*/ EMP_NO,EMP_NAM FROM BSEMPMS A WHERE EMP_NO=’SCOTT’; 6. /*+ROWID(TABLE)*/ 提⽰明确表明对指定表根据ROWID进⾏访问. 例如: SELECT /*+ROWID(BSEMPMS)*/ * FROM BSEMPMS WHERE ROWID>=’AAAAAAAAAAAAAA’ AND EMP_NO=’SCOTT’; 7. /*+CLUSTER(TABLE)*/ 提⽰明确表明对指定表选择簇扫描的访问⽅法,它只对簇对象有效. 例如: SELECT /*+CLUSTER */ BSEMPMS.EMP_NO,DPT_NO FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHERE DPT_NO=’TEC304′ AND BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 8. /*+INDEX(TABLE INDEX_NAME)*/ 表明对表选择索引的扫描⽅法. 例如: SELECT /*+INDEX(BSEMPMS SEX_INDEX) USE SEX_INDEX BECAUSE THERE ARE FEWMALE BSEMPMS */ FROM BSEMPMS WHERE SEX=’M'; 9. /*+INDEX_ASC(TABLE INDEX_NAME)*/ 表明对表选择索引升序的扫描⽅法. 例如: SELECT /*+INDEX_ASC(BSEMPMS PK_BSEMPMS) */ FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO=’SCOTT’; 10. /*+INDEX_COMBINE*/ 为指定表选择位图访问路经,如果INDEX_COMBINE中没有提供作为参数的索引,将选择出位图索引的布尔组合⽅式. 例如: SELECT /*+INDEX_COMBINE(BSEMPMS SAL_BMI HIREDATE_BMI)*/ * FROM BSEMPMS WHERE SAL<5000000 AND HIREDATE 11. /*+INDEX_JOIN(TABLE INDEX_NAME)*/ 提⽰明确命令优化器使⽤索引作为访问路径. 例如: SELECT /*+INDEX_JOIN(BSEMPMS SAL_HMI HIREDATE_BMI)*/ SAL,HIREDATE FROM BSEMPMS WHERE SAL<60000; 12. /*+INDEX_DESC(TABLE INDEX_NAME)*/ 表明对表选择索引降序的扫描⽅法. 例如: SELECT /*+INDEX_DESC(BSEMPMS PK_BSEMPMS) */ FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='SCOTT'; 13. /*+INDEX_FFS(TABLE INDEX_NAME)*/ 对指定的表执⾏快速全索引扫描,⽽不是全表扫描的办法. 例如: SELECT /*+INDEX_FFS(BSEMPMS IN_EMPNAM)*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TEC305'; 14. /*+ADD_EQUAL TABLE INDEX_NAM1,INDEX_NAM2,...*/ 提⽰明确进⾏执⾏规划的选择,将⼏个单列索引的扫描合起来. 例如: SELECT /*+INDEX_FFS(BSEMPMS IN_DPTNO,IN_EMPNO,IN_SEX)*/ * FROM BSEMPMS WHERE EMP_NO='SCOTT' AND DPT_NO='TDC306'; 15. /*+USE_CONCAT*/ 对查询中的WHERE后⾯的OR条件进⾏转换为UNION ALL的组合查询. 例如: SELECT /*+USE_CONCAT*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TDC506' AND SEX='M'; 16. /*+NO_EXPAND*/ 对于WHERE后⾯的OR 或者IN-LIST的查询语句,NO_EXPAND将阻⽌其基于优化器对其进⾏扩展. 例如: SELECT /*+NO_EXPAND*/ * FROM BSEMPMS WHERE DPT_NO='TDC506' AND SEX='M'; 17. /*+NOWRITE*/ 禁⽌对查询块的查询重写操作. 18. /*+REWRITE*/ 可以将视图作为参数. 能够对视图的各个查询进⾏相应的合并. 例如: SELECT /*+MERGE(V) */ A.EMP_NO,A.EMP_NAM,B.DPT_NO FROM BSEMPMS A (SELET DPT_NO ,AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM BSEMPMS B GROUP BY DPT_NO) V WHERE A.DPT_NO=V.DPT_NO AND A.SAL>V.AVG_SAL; 20. /*+NO_MERGE(TABLE)*/ 对于有可合并的视图不再合并. 例如: SELECT /*+NO_MERGE(V) */ A.EMP_NO,A.EMP_NAM,B.DPT_NO FROM BSEMPMS A (SELECT DPT_NO,AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM BSEMPMS B GROUP BY DPT_NO) V WHERE A.DPT_NO=V.DPT_NO AND A.SAL>V.AVG_SAL; 21. /*+ORDERED*/ 根据表出现在FROM中的顺序,ORDERED使ORACLE依此顺序对其连接. 例如: SELECT /*+ORDERED*/ A.COL1,B.COL2,C.COL3 FROM TABLE1 A,TABLE2 B,TABLE3 C WHERE A.COL1=B.COL1 ANDB.COL1=C.COL1; 22. /*+USE_NL(TABLE)*/ 将指定表与嵌套的连接的⾏源进⾏连接,并把指定表作为内部表. 例如: SELECT /*+ORDERED USE_NL(BSEMPMS)*/ BSDPTMS.DPT_NO,BSEMPMS.EMP_NO,BSEMPMS.EMP_NAM FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHERE BSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 23. /*+USE_MERGE(TABLE)*/ 将指定的表与其他⾏源通过合并排序连接⽅式连接起来. 例如: SELECT /*+USE_MERGE(BSEMPMS,BSDPTMS)*/ * FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHEREBSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 24. /*+USE_HASH(TABLE)*/ 将指定的表与其他⾏源通过哈希连接⽅式连接起来. 例如: SELECT /*+USE_HASH(BSEMPMS,BSDPTMS)*/ * FROM BSEMPMS,BSDPTMS WHEREBSEMPMS.DPT_NO=BSDPTMS.DPT_NO; 25. /*+DRIVING_SITE(TABLE)*/ 强制与ORACLE所选择的位置不同的表进⾏查询执⾏. 例如: SELECT /*+DRIVING_SITE(DEPT)*/ * FROM BSEMPMS,DEPT@BSDPTMS WHERE BSEMPMS.DPT_NO=DEPT.DPT_NO; 26. /*+LEADING(TABLE)*/ 将指定的表作为连接次序中的⾸表. 27. /*+CACHE(TABLE)*/ 当进⾏全表扫描时,CACHE提⽰能够将表的检索块放置在缓冲区缓存中最近最少列表LRU的最近使⽤端 例如: SELECT /*+FULL(BSEMPMS) CAHE(BSEMPMS) */ EMP_NAM FROM BSEMPMS; 当进⾏全表扫描时,CACHE提⽰能够将表的检索块放置在缓冲区缓存中最近最少列表LRU的最近使⽤端 例如: SELECT /*+FULL(BSEMPMS) NOCAHE(BSEMPMS) */ EMP_NAM FROM BSEMPMS; 29. /*+APPEND*/ 直接插⼊到表的最后,可以提⾼速度. insert /*+append*/ into test1 select * from test4 ; 30. /*+NOAPPEND*/ 通过在插⼊语句⽣存期内停⽌并⾏模式来启动常规插⼊. insert /*+noappend*/ into test1 select * from test4 ;----------------------------------------------------------------------------Optimization Approaches Access MethodsALL_ROWS AND_EQUALCHOOSE CLUSTERFIRST RULES FULLRULE HASHParallel Execution HASH_AJAPPEND*ORDERED HASH_SJ ***STAR**INDEXSTAR_TRANSFORMATION*INDEX_ASCJoin Operations INDEX_COMBINE*DRIVING_SITE*INDEX_DESCUSE_HASH**INDEX_FFS*USE_MERGE MERGE_AJ**USE_NL MERGE_SJ***Additional Hints ROW_IDCACHE USE_CONCATNOCACHE NO_EXPAND***PUSH_SUBQ REWRITE***MERGE***NOREWRITE***NO_MERGE*Join OrdersPUSH_JOIN_PRED***NO_PUSH_JOIN_PRED***NOAPPEND*ORDERED PREDICATES***NOPARALLELPARALLELPARALLEL_INDEX*NO_PARALLEL_INDEX*** 提⽰(hint)从Oracle7中引⼊,⽬的是弥补基于成本优化器的缺陷。
ORACLE 10g数据库性能优化与分析摘要:随着数据库在生活中各个领域中的广泛应用,数据库产品也层出不穷。
其中,oracle数据库产品在整个数据库产品的应用中占据50%,并且有不断上升的趋势。
可是,随着数据库数据量的增大、并发用户数量增多,系统常常出现吞吐量降低,响应时间延长等性能问题,怎样有效优化、改善数据库性能,突破系统瓶颈,是保证 oracle 数据库高效运行的基础。
oracle 数据库系统性能优化、调整是一项复杂的系统工程,贯穿于系统的整个生存周期中。
关键词:oracle数据库;性能优化;索引;sql语句中图分类号: tp311 文献标识码: a 文章编号:1009-3044(2013)13-2943-031 概述数据库优化不仅仅是dba(数据库管理员)的事情,它也是设计人员、应用开发人员必须做的事情。
有人认为,优化数据库不用着急,在系统出现宕机或者慢到无法忍受时再优化不迟。
但此时,往往无法有效的对相应的数据库进行更为有效的优化。
所以我们应当在整个数据库的生命周期中,给予不断地优化,以使数据库达到最好的性能[1]。
2 数据库系统性能评价指标2.1 系统吞吐量2.2 响应时间响应时间是,在用户提交任务要求到数据库做出回应的时间。
其实质就是,终端客户等待后台处理所花费的时间[2]。
因此响应时间优化的重要性不言而喻。
调查显示,当用户等待一项任务的响应时间超过几秒钟时,用户可能就会对此系统产生不满或者厌烦的情绪。
因此,我们必须通过优化,将响应时间降到最低。
2.3 数据库的命中率数据库命中率是数据库性能中非常重要的评价指标,包括数据库缓冲区命中率和共享池命中率。
缓冲区命中率是指用户需求的数据是否存放在在内存中,该命中率是指高速缓存命中总数除以高速缓存的查找总数;共享池命中率决定了用户提交的 sql语句是否需要进行重新解析,该比率等于 sql 语句的解析次数除以sql语句总的执行次数。
通常情况,数据库的命中率应该在 90%左右,低于这个值的系统均需要做出优化和调整[3]。
Oracle之SQL语句性能优化(34条优化⽅法)好多同学对sql的优化好像是知道的甚少,最近总结了以下34条仅供参考。
(1)选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):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.(2) 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.(3)SELECT⼦句中避免使⽤ ‘ * ‘: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(4)减少访问数据库的次数: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;(5)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(6)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.(7)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)(8)删除重复记录:最⾼效的删除重复记录⽅法 ( 因为使⽤了ROWID)例⼦:DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);(9)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)(10)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(11)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。
Real-World Performance Training Parallel ExecutionReal-World Performance TeamParallel ExecutionSerial and Parallel Execution•Serial Execution–SQL is executed by one process–The correct solution when:•the query references a small data set•high concurrency•efficiency is important•Parallel Execution–SQL is executed by many processes working together–The correct solution when:•the query references a large data set•low concurrency•elapsed time is important•Used to reduce the execution time of queries–Multiple processes work together to use more resources on the system, such as CPU and IOParallel ExecutionBasicsQuery Coordinator (QC)The “top level” process for the parallel queryParallel Execution Server (PX)An (OS) process that operates on part of a parallel query Parallel server group The group of parallel server processes that operate on arow sourceDegree of Parallelism (DoP)The number of parallel execution servers used in eachparallel server group during parallel executionParallel ExecutionWays to set the DoP•Table Setting–Can specify a value or set to parallel default•Hint–Useful for testing but usually not appropriate for production •Alter session–Useful for testing but usually not appropriate for production •Auto DoP–The optimizer determines the DoPParallel ExecutionConfiguration Parameters•parallel_min_servers–Specifies the minimum number of px processes started for the instance•parallel_max_servers–Specifies the maximum number of px processes started for the instance •parallel_threads_per_cpu–Specifies the number of px processes per CPU—OS threads are already accounted for in CPU_COUNT, so set to 1•Parallel_degree_policy–Determines how the DoP is calculatedParallel ExecutionPARALLEL_DEGREE_POLICY Parameter•The PARALLEL_DEGREE_POLICY parameter controls how the DoP is chosen –MANUAL•The default•Uses manual DoP rules–AUTO, which enables•Auto DoP•In Memory Parallel Execution•Parallel Statement Queuing–ADAPTIVE•The same as AUTO but also enables performance feedback to determine the DoP•New in 12c–LIMITED•Just enables Auto DoP–Only used when the table parallel decoration is set to DEFAULTParallel ExecutionManual DoP•The DoP is calculated based on table or system settings–Uses the parallel decoration on the table–If the table parallel decoration is set to “default” it uses the formulaCPU_COUNT * PARALLEL_THREADS_PER_CPU * # of instances •Manual DoP–Facilitates using a consistent DoP across users, schemas, queries and tables if tables have the same settings–Also allows for inconsistent DoPs if tables and/or instances have different settingsParallel ExecutionAuto DoP•First determines if the SQL statement will run serial or parallel–Uses the PARALLEL_MIN_TIME_THRESHOLD parameter–Defaults to 10 seconds–Defaults to 1 second for DBIM–Needed for DBIM on RAC•Automatically calculates the most “efficient” DoP for a SQL statement –Does not take system workload into account–The DoP calculation is based primarily on expected IO prior to 12c •Ignores the table parallel decorationResource Management with Parallel ExecutionParallel ExecutionWays to limit the DoP•Resource Manager–The Max DoP setting limits the DoP for a consumer group •PARALLEL_DEGREE_LIMIT–This parameter limits the DoP when using Auto DoPParallel ExecutionWays to control system resources with parallel execution•parallel_adaptive_multi_user–Reduces DoP based on system load–Usually reduces DoP too much—recommend setting to FALSE•Parallel statement queuing–Creates a FIFO queue for parallel statements–Make SQL statements wait for px resources to become available before execution starts instead of allowing SQL statements to run with insufficient px resources–When all of the parallel server processes in the pool are in use, statements queueParallel ExecutionThe Basics•Parallel execution is used to reduce the execution time of queries–Multiple processes work together to use more resources on the system, such as CPU and IO•A simple configuration should be used to determine the DoP–Coordinate parallel parameters–Avoid using hints and alter session•A resource management policy is needed when using parallel execution–To keep the system under control–To ensure SQL statements are able to execute in parallelPX Workload with No Resource Management•Available PX processes defined bythe following parameters which aredefined per instance–parallel_min_servers=32–parallel_max_servers=64•By default, PX servers will beallocated for parallel SQL and if allPX servers are busy subsequent SQLexecutions will be downgradedPX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPPX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168D Running1284PX Workload with No Resource ManagementQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168D Running1284E Running3201PX Workload with Resource Management•parallel_min_servers andparallel_max_servers stilldefine the number of px serversavailable for execution•parallel_servers_targetdefines the pool of px serversavailable for SQL statements in thequeuePX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA8PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Running8168B Running122412C Running8168D Queued12PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Running122412C Running8168D Queued12PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Running122412C Running8168D Running122412PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Running122412C Running8168D Running122412E Queued32PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Finished122412C Finished8168D Finished122412E Queued32PX Workload with Parallel Statement QueuingQuery Status RequestedDoPPXAllocatedExecutionDoPA Finished8168B Finished122412C Finished8168D Finished122412E Running326432Parallel ExecutionParallel Statement Queuing•Parallel Statement Queuing–Can be enabled separately by setting _parallel_statement_queuing=true –Can be used with Resource Manager to create multiple queues for different consumer groups–Set PARALLEL_SERVERS_TARGET based on CPU resources on the systemParallel ExecutionRecommendations•Implement a simple setup to understand what is happening in the system •Base your plan/strategy on the amount of system resources you want to make available for parallel execution•Use resource manager to specify the max DoP for consumer groups •Set tables to the highest DoP that can be used in the resource manager plan。
ORACLE数据库变得非常慢解决方案一例最近在为一个项目做数据库优化,发现ORACLE数据库运行得特别慢,简直让人头大。
今天就来给大家分享一下我是如何一步步解决这个问题的,希望对你们有所帮助。
事情是这样的,那天老板突然过来,一脸焦虑地说:“小王,你看看这个数据库,查询速度怎么这么慢?客户都投诉了!”我二话不说,立刻开始分析原因。
我打开了数据库的监控工具,发现CPU和内存的使用率都很高,看来是数据库的压力确实很大。
然后,我开始查看慢查询日志,发现了很多执行时间很长的SQL语句。
这时,我意识到,问题的根源可能就在这些SQL语句上。
一、分析SQL语句1.对执行时间长的SQL语句进行优化。
我检查了这些SQL语句的写法,发现很多地方可以优化。
比如,有些地方使用了子查询,我尝试将其改为连接查询,以提高查询效率。
2.检查索引。
我发现有些表上没有合适的索引,导致查询速度变慢。
于是,我添加了合适的索引,以提高查询速度。
3.调整SQL语句的顺序。
有些SQL语句的执行顺序不当,导致查询速度变慢。
我调整了这些语句的顺序,使其更加合理。
二、调整数据库参数1.增加缓存。
我发现数据库的缓存设置比较低,导致查询时需要频繁读取磁盘。
我适当增加了缓存大小,以提高查询速度。
2.调整线程数。
我发现数据库的线程数设置较低,无法充分利用CPU资源。
我将线程数调整为合适的值,以提高数据库的处理能力。
3.优化数据库配置。
我对数据库的配置文件进行了调整,比如调整了日志文件的存储路径和大小,以及调整了数据库的备份策略等。
三、检查硬件资源1.检查CPU。
我查看了CPU的使用情况,发现CPU负载较高。
我建议公司采购更强大的CPU,以提高数据库的处理能力。
2.检查内存。
我发现内存的使用率也很高,于是建议公司增加内存容量。
3.检查磁盘。
我检查了磁盘的读写速度,发现磁盘的I/O性能较低。
我建议公司更换更快的磁盘,以提高数据库的读写速度。
四、定期维护1.定期清理数据库。
Oracle sql 性能优化调整
一、前言
Oracle SQL是众多企业使用较多的关系型数据库之一,因其高
效稳定的性能,以及其提供的强大功能,逐渐成为了广大企业进
行信息系统开发、实施和数据管理的首选。
然而,在大数据时代,普通的SQL查询已经不能支撑企业的业务需求,尤其是在数据量
庞大的情况下,SQL查询的效率和性能将会受到严重的制约。
本
文旨在介绍Oracle SQL的性能优化调整方法,以提高企业的数据
处理的效率和性能。
二、排查问题
SQL性能优化的第一步是排查问题,需要对慢查询做出明确的
定位。
首先需要对SQL进行分析,寻找哪个部分影响了SQL性能,包括:
1.查询语句的风格是否规范。
2.SQL语句是否能够使用索引优化查询。
3.数据库的表大小是否合适。
4.缓存的大小是否合适。
5.应用响应时间是否过长。
在分析完成后,才能通过性能优化来解决问题。
三、优化处理
1.优化SQL查询语句
SQL查询最主要的性能瓶颈是IO瓶颈。
当表的大小超过1万
条时,应该对查询语句进行合理的检索,即避免全表扫描。
对大
于1万条的表,应该创建索引,以便提高SQL的效率。
2.优化SQL查询计划
查询计划优化是SQL调优的关键。
因为优化查询计划是确定整个查询需要的资源和查询的优化路径。
优化查询计划意味着查询
应该从哪些索引开始,除了哪些索引以外,以及使用哪些操作符
等等。
这些优化计划将明显影响查询性能。
3.优化表结构和索引
优化表结构和索引也是常用的Oracle SQL优化方法。
表结构的
优化主要是考虑数据库表的设计是否符合0NF、1NF、3NF等规范,
是否有多列重复,是否存在无用列,是否存在大型BLOB/CLOB
列等问题。
对于索引优化,可以使用多个单列索引代替多列复合
索引以提高查询更新效率。
此外,还可以考虑使用等值连接或外
连接改变查询本身,以便减少查询的数据量。
4.优化服务器硬件和操作系统软件
硬件和操作系统软件的优化也很重要,因为数据库运行的效率
和性能取决于服务器硬件和操作系统软件是否能够同时支持PMI
和CPU等高性能功能。
优化服务器硬件主要是确定服务器的CPU、内存和磁盘I/O等方面。
而操作系统软件的优化可以通过调整资源占用率等。
5.其他优化方法
此外还有其他一些方法,如LIO分析和分析调用语句等,这些
方法可以深入了解SQL查询的执行过程,从而更好的优化SQL查询性能。
四、结论
在大数据时代,为了提高企业的业务效率和数据处理性能,对Oracle SQL进行适当优化调整变得越发重要。
通过以上的调优处
理方法,可以在不改变SQL查询的表结构和业务规则的基础上,提高SQL查询的性能和效率,满足企业的业务需求。
对于企业的决策者来说,将SQL优化调整作为一个定期的工作,将帮助企业更好地管理和利用企业中的有价值数据。