一、PL/SQL执行计划

执行计划是一条查询语句在Oracle中的执行过程或访问路径的描述

1.以PLSQL为例,配置执行计划需要显示的项

工具  —>  首选项 —>   窗口类型  —>  计划窗口  —>  根据需要配置要显示在执行计划中的列 执行计划的常用列字段解释: 基数(Rows):Oracle估计的当前操作的返回结果集行数 字节(Bytes):执行该步骤后返回的字节数 耗费(COST)、CPU耗费:Oracle估计的该步骤的执行成本,用于说明SQL执行的代价,理论上越小越好(该值可能与实际有出入) 时间(Time):Oracle估计的当前操作所需的时间。

2.打开执行计划

在SQL窗口执行完一条select语句后按 F5 即可查看刚刚执行的这条查询语句的执行计划。

根据Operation缩进来判断,缩进最多的最先执行;(缩进相同时,最上面的最先执行)

eg:

SELECT T2.* FROM TB_DKSQ_GLYH_RESULT T2 WHERE T2.ID < 23 UNION SELECT T1.* FROM TB_DKSQ_GLYH_RESULT T1 WHERE T1.ID = 120        

示例中 INDEX RANGE SCAN 和 INDEX UNIQUE SCAN 两个动作缩进最多,最上面的 INDEX RANGE SCAN 先执行; 同一级如果某个动作没有子ID就最先执行 同一级的动作执行时遵循最上最右先执行的原则        示例中 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED 和 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID 两个动作缩进都在同一级,则位于上面的 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED 这个动作先执行; 这个动作又包含一个子动作 INDEX RANGE SCAN,则位于右边的子动作 INDEX RANGE SCAN 先执行; 示例中的SQL执行顺序即为: INDEX RANGE SCAN  —>  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID BATCHED  —>  INDEX UNIQUE SCAN  —>  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID  —>  UNION-ALL  —> SORT UNIQUE  —> SELECT STATEMENT, GOAL = ALL_ROWS ( 注:PLSQL提供了查看执行顺序的功能按钮 )。

3.查看Oracle执行计划之表访问方式

(1) TABLE ACCESS FULL(全表扫描)

Oracle会读取表中所有的行,并检查每一行是否满足SQL语句中的 Where 限制条件; 全表扫描时可以使用多块读(即一次I/O读取多块数据块)操作,提升吞吐量; 使用建议:数据量太大的表不建议使用全表扫描,除非本身需要取出的数据较多,占到表数据总量的 5% ~ 10% 或以上

(2) TABLE ACCESS BY ROWID(通过ROWID的表存取)

ROWID是由Oracle自动加在表中每行最后的一列伪列,既然是伪列,就说明表中并不会物理存储ROWID的值; 你可以像使用其它列一样使用它,只是不能对该列的值进行增、删、改操作; 一旦一行数据插入后,则其对应的ROWID在该行的生命周期内是唯一的,即使发生行迁移,该行的ROWID值也不变。 让我们再回到 TABLE ACCESS BY ROWID 来: 行的ROWID指出了该行所在的数据文件、数据块以及行在该块中的位置,所以通过ROWID可以快速定位到目标数据上,这也是Oracle中存取单行数据最快的方法; eg: SELECT T.*,T.ROWID FROM DH_DHRMXX T  WHERE T.ROWID = (SELECT MIN(X.ROWID)            FROM DH_DHRMXX X WHERE X.BUSINESSID = T.BUSINESSID)

(3) TABLE ACCESS BY INDEX SCAN(索引扫描)

在索引块中,既存储每个索引的键值,也存储具有该键值的行的ROWID。 索引扫描其实分为两步: Ⅰ:扫描索引得到对应的ROWID;Ⅱ:通过ROWID定位到具体的行读取数据 索引扫描又分五种: INDEX UNIQUE SCAN(索引唯一扫描) 针对唯一性索引(UNIQUE INDEX)的扫描,每次至多只返回一条记录; 表中某字段存在 UNIQUE、PRIMARY KEY 约束时,Oracle常实现唯一性扫描; INDEX RANGE SCAN(索引范围扫描) 使用一个索引存取多行数据;发生索引范围扫描的三种情况: 在唯一索引列上使用了范围操作符(如:>   <   <>   >=   <=   between) 在组合索引上,只使用部分列进行查询(查询时必须包含前导列,否则会走全表扫描) 对非唯一索引列上进行的任何查询 INDEX FULL SCAN(索引全扫描) INDEX FAST FULL SCAN(索引快速扫描) INDEX SKIP SCAN(索引跳跃扫描)

4.查看Oracle执行计划之表连接方式

(1) SORT MERGE JOIN(排序-合并连接)

这里将首先存取的表称作 row source 1,将之后参与连接的表称作 row source 2; 假设有查询:SELECT A.NAME, B.NAME FROM TABLE_A A JOIN TABLE_B B ON (A.ID = B.ID) 内部连接过程: a) 生成 row source 1 需要的数据,按照连接操作关联列(如示例中的a.id)对这些数据进行排序 b) 生成 row source 2 需要的数据,按照与 a) 中对应的连接操作关联列(b.id)对数据进行排序 c) 两边已排序的行放在一起执行合并操作(对两边的数据集进行扫描并判断是否连接) 延伸: 如果示例中的连接操作关联列 a.id,b.id 之前就已经被排过序了的话,连接速度便可大大提高,因为排序是很费时间和资源的操作,尤其对于有大量数据的表。 故可以考虑在 a.id,b.id 上建立索引让其能预先排好序。不过遗憾的是,由于返回的结果集中包括所有字段,所以通常的执行计划中,即使连接列存在索引,也不会进入到执行计划中,除非进行一些特定列处理(如仅仅只查询有索引的列等)。 排序-合并连接的表无驱动顺序,谁在前面都可以; 排序-合并连接适用的连接条件有: <   <=   =   >   >= ,不适用的连接条件有: <>    like

(2) NESTED LOOPS(嵌套循环):

内部连接过程: a) 取出 row source 1 的 row 1(第一行数据),遍历 row source 2 的所有行并检查是否有匹配的,取出匹配的行放入结果集中 b) 取出 row source 1 的 row 2(第二行数据),遍历 row source 2 的所有行并检查是否有匹配的,取出匹配的行放入结果集中 c) …… 若 row source 1 (即驱动表)中返回了 N 行数据,则 row source 2 也相应的会被全表遍历 N 次。 因为 row source 1 的每一行都会去匹配 row source 2 的所有行,所以当 row source 1 返回的行数尽可能少并且能高效访问 row source 2(如建立适当的索引)时,效率较高。 延伸: 嵌套循环的表有驱动顺序,注意选择合适的驱动表。 嵌套循环连接有一个其他连接方式没有的好处是:可以先返回已经连接的行,而不必等所有的连接操作处理完才返回数据,这样可以实现快速响应。 应尽可能使用限制条件(Where过滤条件)使驱动表(row source 1)返回的行数尽可能少,同时在匹配表(row source 2)的连接操作关联列上建立唯一索引(UNIQUE INDEX)或是选择性较好的非唯一索引,此时嵌套循环连接的执行效率会变得很高。若驱动表返回的行数较多,即使匹配表连接操作关联列上存在索引,连接效率也不会很高。

(3)HASH JOIN(哈希连接):

哈希连接只适用于等值连接(即连接条件为  =  ) HASH JOIN对两个表做连接时并不一定是都进行全表扫描,其并不限制表访问方式; 内部连接过程简述: a) 取出 row source 1(驱动表,在HASH JOIN中又称为Build Table) 的数据集,然后将其构建成内存中的一个 Hash Table(Hash函数的Hash KEY就是连接操作关联列),创建Hash位图(bitmap) b) 取出 row source 2(匹配表)的数据集,对其中的每一条数据的连接操作关联列使用相同的Hash函数并找到对应的 a) 里的数据在 Hash Table 中的位置,在该位置上检查能否找到匹配的数据 延伸: 散列(hash)技术:在记录的存储位置和记录具有的关键字key之间建立一个对应关系 f ,使得输入key后,可以得到对应的存储位置 f(key),这个对应关系 f 就是散列(哈希)函数; 采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中,这块连续的存储空间就是散列表(哈希表); 不同的key经同一散列函数散列后得到的散列值理论上应该不同,但是实际中有可能相同,相同时即是发生了散列(哈希)冲突,解决散列冲突的办法有很多,比如HashMap中就是用链地址法来解决哈希冲突; 哈希表是一种面向查找的数据结构,在输入给定值后查找给定值对应的记录在表中的位置以获取特定记录这个过程的速度很快。

二、索引的使用及注意事项

1.索引的简介

说明:        1)索引是数据库对象之一,用于加快数据的检索,类似于书籍的索引。在数据库中索引可以减少数据库程序查询结果时需要读取的数据量,类似于在书籍中我们利用索引可以不用翻阅整本书即可找到想要的信息。 2)索引是建立在表上的可选对象;索引的关键在于通过一组排序后的索引键来取代默认的全表扫描检索方式,从而提高检索效率 3)索引在逻辑上和物理上都与相关的表和数据无关,当创建或者删除一个索引时,不会影响基本的表; 4)索引一旦建立,在表上进行DML操作时(例如在执行插入、修改或者删除相关操作时),oracle会自动管理索引,索引删除,不会对表产生影响 5)索引对用户是透明的,无论表上是否有索引,sql语句的用法不变 6)oracle创建主键时会自动在该列上创建索引

2.使用索引的优势与代价

优势: 1)索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率,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. 2) 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.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 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. 代价: 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.。而且表越大,影响越严重。

3.使用索引的注意事项

1).注意通配符%的影响

避免使用通配符的情况下Oracle可能会停用该索引。如 : eg: 低效:SELECT…FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE like ‘%123456%'。 高效:SELECT…FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE = ‘123456'。

2).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. eg: 低效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000; 高效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

3).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性能上将无法使用该索引.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. eg: 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;

4).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。

5).用 >= 替代 >

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. 高效: SELECT * FROM TEMP WHERE ID >=4; 低效: SELECT * FROM TEMP WHERE ID >3; 区别:前者DBMS将直接跳到第一个ID等于4的记录而后者将首先定位到ID=3的记录并且向前扫描到第一个ID大于3的记录。

6).用 UNION 替换 OR

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。 高效: SELECT * FROM USER_TAB1 WHERE USER_ID = 10 UNION SELECT * FROM USER_TAB1 WHERE AGE = 20; 低效: SELECT * FROM USER_TAB1 WHERE USER_ID = 10 OR AGE = 20;

7).WHERE子句

某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引。 (1)'!='不走索引。索引只能告诉我们什么存在于表中, 而不能告诉你什么不在表中。 (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。和其他数学函数一样, 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。

提示:

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。 eg: SELECT T.* FROM TB_DKSQ_GLYH_RESULT T WHERE T.ID * 12 > 25000; SELECT T.* FROM TB_DKSQ_GLYH_RESULT T WHERE T.ID > 25000/12; b.在特定情况下,使用索引也许会比全表扫描更慢,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

三、常见SQL语句优化方法  

1.SQL语句尽量用大写

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。

2.使用表的别名

当在SQL语句中连接多个表时, 尽量使用表的别名并把别名前缀于每个列上。这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由列歧义引起的语法错误。 实例可见:

3.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。

4.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。

5.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。 例如指标中的公共参数:个人征信报告时间、纳税申报最大日期等。

6.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。 eg: SELECT T.BUSINESSID,T.RESULT_ID,T.INDNAME,T.ENTNAME FROM TB_DKSQ_GLYH T WHERE (T.BUSINESSID,T.RESULT_ID) = ( SELECT  TB.BUSINESSID,TB.RESULT_ID FROM  TB_DKSQ_GLYH_RESULT TB  WHERE  TB.ID = 10102016);。

7.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,建议对带有UNION、MINUS、INTERSECT的SQL语句用其他方式重写。

8.用Where子句替换HAVING子句

ORACLE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。最好能通过WHERE子句限制记录的数目。(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。 a、on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计,可以减少中间运算要处理的数据,速度是最快的; b、where比having快点,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。如果要涉及到计算的字段,就表示在没计算之前,这个字段的值是不确定的,where的作用时间是在计算之前就完成的,而having就是在计算后才起作用的,所以在这种情况下,两者的结果会不同。在多表联接查询时,on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的关联条件,把多个表合成一个临时表后,再由where进行过滤,然后再计算,计算完后再由having进行过滤。

9.根据需要用UNION ALL替换UNION

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UNION ALL将重复输出两个结果集合中相同记录。因此要从业务需求使用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很重要。 eg: 低效: SELECT USER_ID,BILL_ID FROM USER_TAB1 WHERE AGE = '20' UNION SELECT USER_ID,BILL_ID FROM USER_TAB2 WHERE AGE = '20'; 高效:   SELECT USER_ID,BILL_ID FROM USER_TAB1 WHERE AGE = '20' UNION ALL SELECT USER_ID,BILL_ID FROM USER_TAB2 WHERE AGE = '20';

10.用EXISTS替换DISTINCT

当SQL包含一对多表查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT,一般用EXIST替换,EXISTS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。 eg: 低效: SELECT DISTINCT USER_ID,BILL_ID FROM USER_TAB1 D,USER_TAB2 E WHERE D.USER_ID= E.USER_ID; 高效:   SELECT USER_ID,BILL_ID FROM USER_TAB1 D WHERE EXISTS(SELECT 1 FROM USER_TAB2 E WHERE E.USER_ID= D.USER_ID);

11.用TRUNCATE替代DELETE(视具体情况)

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。 注:TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML,无法使用ROLLBACK命令。

12.用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代 NOT IN

在基于基础表的查询中经常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。无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的(要对子查询中的表执行了一个全表遍历)。所以尽量将NOT IN改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS。 eg: 高效 SELECT A.* FROM TEMP(基础表) A WHERE AGE > 0 AND EXISTS(SELECT 1 FROM TEMP1 WHERE A.ID= ID AND NAME='TOM'); 低效 SELECT A.* FROM TEMP(基础表) A WHERE AGE > 0 AND A.ID IN(SELECT ID FROM TEMP1 WHERE NAME ='TOM');

13.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。

四、知识拓展

1.查看SQL语句的执行效率:

SELECT SQL_TEXT,EXECUTIONS 总执行次数,ELAPSED_TIME/1000 总耗时(秒), ELAPSED_TIME/nvl(EXECUTIONS,1)/1000 平均耗时(秒),        PARSE_CALLS 硬解析次数,DISK_READS 物理读次数,BUFFER_GETS 读缓存区次数 FROM v$SQL WHERE SQL_TEXT LIKE '%SELECT NAME FROM EMP WHERE EMPNO=1%';

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2.ORACLE函数之递归函数 SYS_CONNECT_BY_PATH函数

在Oracle中,SYS_CONNECT_BY_PATH函数主要作用是可以把一个父节点下的所有子节点通过某个字符进行区分,然后连接在一个列中显示。 SYS_CONNECT_BY_PATH(字段名, 2个字段之间的连接符号), SYS_CONNECT_BY_PATH这个函数是oracle9i才新提出来的,需要和connect by子句合用。

eg:

SELECT T.* ,SUBSTR(SYS_CONNECT_BY_PATH(T.INDUSTRYNAME,'->'),3) FROM DM_INDUSTRY_HYFL T START WITH T.INDUSTRYCODE = '9226' CONNECT BY T.INDUSTRYCODE =  PRIOR PARENTID SELECT T.* ,SUBSTR(SYS_CONNECT_BY_PATH(T.INDUSTRYNAME,'->'),3) FROM DM_INDUSTRY_HYFL T START WITH T.INDUSTRYCODE = '92' CONNECT BY PRIOR T.INDUSTRYCODE =  PARENTID

3.ORACLE函数之WITH AS

With查询语句不是以select开始的,而是以“WITH”关键字开头,可认为在真正进行查询之前预先构造了一个临时表,之后便可多次使用它做进一步的分析和处理 优点: 增加了SQL的易读性,如果构造了多个子查询,结构会更清晰;更重要的是:“一次分析,多次使用”,这也是为什么会提供性能的地方,达到了“少读”的目标。

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