sql语句优化SQL Server

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MS   SQL   Server查询优化方法
查询速度慢的原因很多，常见如下几种  

        1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)  
        2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。  
        3、没有创建计算列导致查询不优化。  
        4、内存不足  
        5、网络速度慢  
        6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）  
        7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)  
        8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。  
        9、返回了不必要的行和列  
        10、查询语句不好，没有优化  

        可以通过如下方法来优化查询  

        1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要.  
        2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse)  
        3、升级硬件  
        4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段  
        5、提高网速;  
        6、扩大服务器的内存,Windows   2000和SQL   server   2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行   Microsoft   SQL   Server?   2000   时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的   1.5   倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行   Microsoft   搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的   3   倍。将   SQL   Server   max   server   memory   服务器配置选项配置为物理内存的   1.5   倍（虚拟内存大小设置的一半）。  
        7、增加服务器CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP   BY字句同时执行，SQL   SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE还不能并行处理。  
        8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。   like   ‘‘a%‘‘   使用索引   like   ‘‘%a‘‘   不使用索引用   like   ‘‘%a%‘‘   查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。  
        9、DB   Server   和APPLication   Server   分离；OLTP和OLAP分离  
        10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。联合体是一组分开管理的服务器，但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器，以支持大型的多层   Web   站点的处理需要。有关更多信息，参见设计联合数据库服务器。（参照SQL帮助文件‘‘分区视图‘‘）  

          a、在实现分区视图之前，必须先水平分区表  
        b、在创建成员表后，在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图，并且每个视图具有相同的名称。这样，引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样，但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。  

      11、重建索引   DBCC   REINDEX   ,DBCC   INDEXDEFRAG,收缩数据和日志   DBCC   SHRINKDB,DBCC   SHRINKFILE.   设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。   在T-sql的写法上有很大的讲究，下面列出常见的要点：首先，DBMS处理查询计划的过程是这样的：  

        1、   查询语句的词法、语法检查          
        2、   将语句提交给DBMS的查询优化器  
        3、   优化器做代数优化和存取路径的优化  
        4、   由预编译模块生成查询规划  
        5、   然后在合适的时间提交给系统处理执行  
        6、   最后将执行结果返回给用户其次，看一下SQL   SERVER的数据存放的结构：一个页面的大小为8K(8060)字节，8个页面为一个盘区，按照B树存放。  

        12、Commit和rollback的区别   Rollback:回滚所有的事物。   Commit:提交当前的事物.   没有必要在动态SQL里写事物，如果要写请写在外面如：   begin   tran   exec(@s)   commit   trans   或者将动态SQL   写成函数或者存储过程。  

        13、在查询Select语句中用Where字句限制返回的行数,避免表扫描,如果返回不必要的数据，浪费了服务器的I/O资源，加重了网络的负担降低性能。如果表很大，在表扫描的期间将表锁住，禁止其他的联接访问表,后果严重。  

        14、SQL的注释申明对执行没有任何影响  

        15、尽可能不使用光标，它占用大量的资源。如果需要row-by-row地执行，尽量采用非光标技术,如：在客户端循环，用临时表，Table变量，用子查询，用Case语句等等。游标可以按照它所支持的提取选项进行分类：   只进   必须按照从第一行到最后一行的顺序提取行。FETCH   NEXT   是唯一允许的提取操作,也是默认方式。可滚动性   可以在游标中任何地方随机提取任意行。游标的技术在SQL2000下变得功能很强大，他的目的是支持循环。  

        有四个并发选项  

READ_ONLY：不允许通过游标定位更新(Update)，且在组成结果集的行中没有锁。  

        OPTIMISTIC   WITH   valueS:乐观并发控制是事务控制理论的一个标准部分。乐观并发控制用于这样的情形，即在打开游标及更新行的间隔中，只有很小的机会让第二个用户更新某一行。当某个游标以此选项打开时，没有锁控制其中的行，这将有助于最大化其处理能力。如果用户试图修改某一行，则此行的当前值会与最后一次提取此行时获取的值进行比较。如果任何值发生改变，则服务器就会知道其他人已更新了此行，并会返回一个错误。如果值是一样的，服务器就执行修改。   选择这个并发选项OPTIMISTIC   WITH   ROW   VERSIONING:此乐观并发控制选项基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必须具有某种版本标识符，服务器可用它来确定该行在读入游标后是否有所更改。  
        在   SQL   Server   中，这个性能由   timestamp   数据类型提供，它是一个二进制数字，表示数据库中更改的相对顺序。每个数据库都有一个全局当前时间戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改带有   timestamp   列的行时，SQL   Server   先在时间戳列中存储当前的   @@DBTS   值，然后增加   @@DBTS   的值。如果某   个表具有   timestamp   列，则时间戳会被记到行级。服务器就可以比较某行的当前时间戳值和上次提取时所存储的时间戳值，从而确定该行是否已更新。服务器不必比较所有列的值，只需比较   timestamp   列即可。如果应用程序对没有   timestamp   列的表要求基于行版本控制的乐观并发，则游标默认为基于数值的乐观并发控制。  
        SCROLL   LOCKS   这个选项实现悲观并发控制。在悲观并发控制中，在把数据库的行读入游标结果集时，应用程序将试图锁定数据库行。在使用服务器游标时，将行读入游标时会在其上放置一个更新锁。如果在事务内打开游标，则该事务更新锁将一直保持到事务被提交或回滚；当提取下一行时，将除去游标锁。如果在事务外打开游标，则提取下一行时，锁就被丢弃。因此，每当用户需要完全的悲观并发控制时，游标都应在事务内打开。更新锁将阻止任何其它任务获取更新锁或排它锁，从而阻止其它任务更新该行。  
        然而，更新锁并不阻止共享锁，所以它不会阻止其它任务读取行，除非第二个任务也在要求带更新锁的读取。滚动锁根据在游标定义的   SELECT   语句中指定的锁提示，这些游标并发选项可以生成滚动锁。滚动锁在提取时在每行上获取，并保持到下次提取或者游标关闭，以先发生者为准。下次提取时，服务器为新提取中的行获取滚动锁，并释放上次提取中行的滚动锁。滚动锁独立于事务锁，并可以保持到一个提交或回滚操作之后。如果提交时关闭游标的选项为关，则   COMMIT   语句并不关闭任何打开的游标，而且滚动锁被保留到提交之后，以维护对所提取数据的隔离。所获取滚动锁的类型取决于游标并发选项和游标   SELECT   语句中的锁提示。  
        锁提示   只读   乐观数值   乐观行版本控制   锁定无提示   未锁定   未锁定   未锁定   更新   NOLOCK   未锁定   未锁定   未锁定   未锁定   HOLDLOCK   共享   共享   共享   更新   UPDLOCK   错误   更新   更新   更新   TABLOCKX   错误   未锁定   未锁定   更新其它   未锁定   未锁定   未锁定   更新   *指定   NOLOCK   提示将使指定了该提示的表在游标内是只读的。  

        16、用Profiler来跟踪查询，得到查询所需的时间，找出SQL的问题所在;用索引优化器优化索引  

        17、注意UNion和UNion   all   的区别。UNION   all好  

        18、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同UNION一样会使查询变慢。重复的记录在查询里是没有问题的  

        19、查询时不要返回不需要的行、列  

        20、用sp_configure   ‘‘query   governor   cost   limit‘‘或者SET   QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT来限制查询消耗的资源。当评估查询消耗的资源超出限制时，服务器自动取消查询,在查询之前就扼杀掉。 SET   LOCKTIME设置锁的时间  
21、用select   top   100   /   10   Percent   来限制用户返回的行数或者SET   ROWCOUNT来限制操作的行  

        22、在SQL2000以前，一般不要用如下的字句:   "IS   NULL",   " <> ",   "!=",   "!> ",   "! <",   "NOT",   "NOT   EXISTS",   "NOT   IN",   "NOT   LIKE",   and   "LIKE   ‘‘%500‘‘"，因为他们不走索引全是表扫描。也不要在WHere字句中的列名加函数，如Convert，substring等,如果必须用函数的时候，创建计算列再创建索引来替代.还可以变通写法：WHERE   SUBSTRING(firstname,1,1)   =   ‘‘m‘‘改为WHERE   firstname   like   ‘‘m%‘‘（索引扫描），一定要将函数和列名分开。并且索引不能建得太多和太大。NOT   IN会多次扫描表，使用EXISTS、NOT   EXISTS   ，IN   ,   LEFT   OUTER   JOIN   来替代，特别是左连接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，现在2000的优化器能够处理了。相同的是IS   NULL，“NOT",   "NOT   EXISTS",   "NOT   IN"能优化她，而” <> ”等还是不能优化，用不到索引。  

        23、使用Query   Analyzer，查看SQL语句的查询计划和评估分析是否是优化的SQL。一般的20%的代码占据了80%的资源，我们优化的重点是这些慢的地方。  

        24、如果使用了IN或者OR等时发现查询没有走索引，使用显示申明指定索引：   SELECT   *   FROM   PersonMember   (INDEX  =   IX_Title)   WHERE   processid   IN   (‘男’，‘女’)  

          25、将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再SELECT。这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算。  

        26、MIN()   和   MAX()能使用到合适的索引  

        27、数据库有一个原则是代码离数据越近越好，所以优先选择Default,依次为Rules,Triggers,   Constraint（约束如外健主健CheckUNIQUE……,数据类型的最大长度等等都是约束）,Procedure.这样不仅维护工作小，编写程序质量高，并且执行的速度快。  

        28、如果要插入大的二进制值到Image列，使用存储过程，千万不要用内嵌INsert来插入(不知JAVA是否)。因为这样应用程序首先将二进制值转换成字符串（尺寸是它的两倍），服务器受到字符后又将他转换成二进制值.存储过程就没有这些动作:   方法：Create  procedure   p_insert   as   insert   into   table(Fimage)   values   (@image),   在前台调用这个存储过程传入二进制参数，这样处理速度明显改善。  

            29、Between在某些时候比IN速度更快,Between能够更快地根据索引找到范围。用查询优化器可见到差别。   select   *   from   chineseresume   where   title   in   (‘‘男‘‘,‘‘女‘‘)   Select   *   from   chineseresume   where   between   ‘‘男‘‘   and   ‘‘女‘‘   是一样的。由于in会在比较多次，所以有时会慢些。  

          30、在必要是对全局或者局部临时表创建索引，有时能够提高速度，但不是一定会这样，因为索引也耗费大量的资源。他的创建同是实际表一样。  

        31、不要建没有作用的事物例如产生报表时，浪费资源。只有在必要使用事物时使用它。  
       
        32、用OR的字句可以分解成多个查询，并且通过UNION   连接多个查询。他们的速度只同是否使用索引有关,如果查询需要用到联合索引，用UNION   all执行的效率更高.多个OR的字句没有用到索引，改写成UNION的形式再试图与索引匹配。一个关键的问题是否用到索引。  

        33、尽量少用视图，它的效率低。对视图操作比直接对表操作慢,可以用stored   procedure来代替她。特别的是不要用视图嵌套,嵌套视图增加了寻找原始资料的难度。我们看视图的本质：它是存放在服务器上的被优化好了的已经产生了查询规划的SQL。对单个表检索数据时，不要使用指向多个表的视图，直接从表检索或者仅仅包含这个表的视图上读，否则增加了不必要的开销,查询受到干扰.为了加快视图的查询，MsSQL增加了视图索引的功能。  

        34、没有必要时不要用DISTINCT和ORDER   BY，这些动作可以改在客户端执行。它们增加了额外的开销。这同UNION   和UNION   ALL一样的道理。   SELECT   top   20   ad.companyname,comid,position,ad.referenceid,worklocation,  convert(varchar(10),ad.postDate,120)   as   postDate1,workyear,degreedescription   FROM   jobcn_query.dbo.COMPANYAD_query   ad   where   referenceID  in(‘‘JCNAD00329667‘‘,‘‘JCNAD132168‘‘,‘‘JCNAD00337748‘‘,‘‘JCNAD00338345‘‘,‘‘JCNAD00333138‘‘,‘‘JCNAD00303570‘‘,  ‘‘JCNAD00303569‘‘,‘‘JCNAD00303568‘‘,‘‘JCNAD00306698‘‘,‘‘JCNAD00231935‘‘,‘‘JCNAD00231933‘‘,‘‘JCNAD00254567‘‘,  ‘‘JCNAD00254585‘‘,‘‘JCNAD00254608‘‘,‘‘JCNAD00254607‘‘,‘‘JCNAD00258524‘‘,‘‘JCNAD00332133‘‘,‘‘JCNAD00268618‘‘,  ‘‘JCNAD00279196‘‘,‘‘JCNAD00268613‘‘)   order   by   postdate   desc  

        35、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数  

        36、当用SELECT   INTO时，它会锁住系统表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的连接的存取。创建临时表时用显示申明语句，而不是 select   INTO.   drop   table   t_lxh   begin   tran   select   *   into   t_lxh   from   chineseresume   where   name   =   ‘‘XYZ‘‘   --commit   在另一个连接中SELECT   *   from   sysobjects可以看到   SELECT   INTO   会锁住系统表，Create   table   也会锁系统表(不管是临时表还是系统表)。所以千万不要在事物内使用它！！！这样的话如果是经常要用的临时表请使用实表，或者临时表变量。  

        37、一般在GROUP   BY   个HAVING字句之前就能剔除多余的行，所以尽量不要用它们来做剔除行的工作。他们的执行顺序应该如下最优：select   的Where字句选择所有合适的行，Group   By用来分组个统计行，Having字句用来剔除多余的分组。这样Group   By   个Having的开销小，查询快.对于大的数据行进行分组和Having十分消耗资源。如果Group   BY的目的不包括计算，只是分组，那么用Distinct更快  

        38、一次更新多条记录比分多次更新每次一条快,就是说批处理好  

        39、少用临时表，尽量用结果集和Table类性的变量来代替它,Table   类型的变量比临时表好  

        40、在SQL2000下，计算字段是可以索引的，需要满足的条件如下：  

          a、计算字段的表达是确定的  
          b、不能用在TEXT,Ntext，Image数据类型  
        c、必须配制如下选项   ANSI_NULLS   =   ON,   ANSI_PADDINGS   =   ON,   …….  

        41、尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销，如使用存储过程。存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的 SQL语句，是控制流语言的集合，速度当然快。反复执行的动态SQL,可以使用临时存储过程，该过程（临时表）被放在Tempdb中。以前由于SQL   SERVER对复杂的数学计算不支持，所以不得不将这个工作放在其他的层上而增加网络的开销。SQL2000支持UDFs,现在支持复杂的数学计算，函数的返回值不要太大，这样的开销很大。用户自定义函数象光标一样执行的消耗大量的资源，如果返回大的结果采用存储过程  

        42、不要在一句话里再三的使用相同的函数，浪费资源,将结果放在变量里再调用更快  

        43、SELECT   COUNT(*)的效率教低，尽量变通他的写法，而EXISTS快.同时请注意区别：   select   count(Field   of   null)   from  Table   和   select   count(Field   of   NOT   null)   from   Table   的返回值是不同的。  

        44、当服务器的内存够多时，配制线程数量   =   最大连接数+5，这样能发挥最大的效率；否则使用   配制线程数量 <最大连接数启用SQL   SERVER的线程池来解决,如果还是数量   =   最大连接数+5，严重的损害服务器的性能。  

        45、按照一定的次序来访问你的表。如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。如果你（不经意的）某个存储过程中先锁定表B，再锁定表A，这可能就会导致一个死锁。如果锁定顺序没有被预先详细的设计好，死锁很难被发现  

        46、通过SQL   Server   Performance   Monitor监视相应硬件的负载   Memory:   Page   Faults   /   sec计数器如果该值偶尔走高，表明当时有线程竞争内存。如果持续很高，则内存可能是瓶颈。   Process:  

        1、%   DPC   Time   指在范例间隔期间处理器用在缓延程序调用(DPC)接收和提供服务的百分比。(DPC   正在运行的为比标准间隔优先权低的间隔)。   由于   DPC   是以特权模式执行的，DPC   时间的百分比为特权时间   百分比的一部分。这些时间单独计算并且不属于间隔计算总数的一部   分。这个总数显示了作为实例时间百分比的平均忙时。  
        2、%Processor   Time计数器　如果该参数值持续超过95%，表明瓶颈是CPU。可以考虑增加一个处理器或换一个更快的处理器。 
        3、%   Privileged   Time   指非闲置处理器时间用于特权模式的百分比。(特权模式是为操作系统组件和操纵硬件驱动程序而设计的一种处理模式。它允许直接访问硬件和所有内存。另一种模式为用户模式，它是一种为应用程序、环境分系统和整数分系统设计的一种有限处理模式。操作系统将应用程序线程转换成特权模式以访问操作系统服务)。   特权时间的   %   包括为间断和   DPC   提供服务的时间。特权时间比率高可能是由于失败设备产生的大数量的间隔而引起的。这个计数器将平均忙时作为样本时间的一部分显示。  
        4、%   User   Time表示耗费CPU的数据库操作，如排序，执行aggregate   functions等。如果该值很高，可考虑增加索引，尽量使用简单的表联接，水平分割大表格等方法来降低该值。   Physical   Disk:   Curretn   Disk   Queue   Length计数器该值应不超过磁盘数的1.5~2倍。要提高性能，可增加磁盘。   SQLServer:Cache   Hit   Ratio计数器该值越高越好。如果持续低于80%，应考虑增加内存。   注意该参数值是从SQL   Server启动后，就一直累加记数，所以运行经过一段时间后，该值将不能反映系统当前值。  
        47、分析select   emp_name   form   employee   where   salary   >   3000   在此语句中若salary是Float类型的，则优化器对其进行优化为Convert(float,3000)，因为3000是个整数，我们应在编程时使用3000.0而不要等运行时让DBMS进行转化。同样字符和整型数据的转换。

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我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！
（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。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，根据上篇写的工作流程，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联接条件，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。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里
（12） 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)
（13） 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
（14） 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.
（15） 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. 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.
例子：
（高效）SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X‘‘ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB‘‘)
(低效)SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB‘‘)
（16） 识别‘‘低效执行‘‘的SQL语句：
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：
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_TEXT  
FROM V$SQLAREA  
WHERE EXECUTIONS>0  
AND BUFFER_GETS > 0  
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8  
ORDER BY 4 DESC;

（17） 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，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.。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.。定期的重构索引是有必要的.：
ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>
18） 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);
（19） 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
（20） 在java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串！
（21） 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.
（22） 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;
（23） 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.
（24） 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.
（25） 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);
（26） 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;
（27） 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. 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
28） 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‘‘
（29） 用WHERE替代ORDER BY：
ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引.  
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.  
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
（30） 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 WHERETO_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
（31） 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.
（32） 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!
（33） 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
（34） 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

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