oracle查询优化
Oracle 查询慢的原因总结
Oracle查询慢的原因总结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。
配臵虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配臵。
运行 Microsoft SQL Server？ 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设臵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：将虚拟内存大小配臵为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。
将 SQL Server max server memory 服务器配臵选项配臵为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存大小设臵的一半）。
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。
oracle优化方法总结
千里之行，始于足下。
oracle优化方法总结Oracle优化是提高数据库性能和响应能力的重要步骤。
本文总结了一些常见的Oracle优化方法。
1. 使用索引：索引是提高查询性能的主要方法。
通过在表中创建适当的索引，可以加快查询速度，并减少数据访问的开销。
但是要注意不要过度使用索引，因为过多的索引会增加写操作的开销。
2. 优化查询语句：查询语句的效率直接影响数据库的性能。
可以通过合理地编写查询语句来提高性能。
例如，使用JOIN来替代子查询，尽量避免使用通配符查询，使用LIMIT来限制结果集的大小等。
3. 优化表结构：表的设计和结构对数据库的性能也有很大的影响。
合理的表设计可以减少数据冗余和不必要的数据存储，提高查询速度。
例如，适当地使用主键、外键和约束，避免过多的数据类型和字段等。
4. 优化数据库参数设置：Oracle有很多参数可以用来调整数据库的性能。
根据具体的应用场景和需求，可以根据情况调整参数的值。
例如，调整SGA和PGA的大小，设置合适的缓冲区大小，调整日志写入方式等。
5. 使用分区表：当表的数据量很大时，可以考虑将表分成多个分区。
分区表可以加速查询和维护操作，提高数据库的性能。
可以按照时间、地域、业务等来进行分区。
6. 优化存储管理：Oracle提供了多种存储管理选项，如表空间和数据文件管理。
合理地分配存储空间和管理数据文件可以提高数据库的性能。
例如，定期清理无用的数据文件，使用自动扩展表空间等。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
7. 数据压缩：对于大量重复数据或者冷数据，可以考虑使用Oracle的数据压缩功能。
数据压缩可以减少磁盘空间的使用，提高IO性能。
8. 使用并行处理：对于大型计算或者批处理任务，可以考虑使用Oracle的并行处理功能。
并行处理可以将任务分成多个子任务，并行执行，提高处理能力和效率。
9. 数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据库分成多个独立的分区。
数据库分区可以提高数据的并行处理能力，减少锁竞争和冲突，提高数据库的性能。
oracle优化方案
千里之行，始于足下。
oracle优化方案Oracle优化方案Oracle数据库是当今企业界最受欢迎的关系型数据库管理系统之一。
但是，随着数据量的不断增加和业务需求的不断增长，数据库的性能问题也会渐渐变得突出。
因此，对Oracle数据库进行优化是提高系统性能和运行效率的关键。
本文将介绍几个常见的Oracle数据库优化方案，挂念您更好地管理和优化您的数据库环境。
1. 索引优化索引是提高查询性能的关键。
可以通过以下几个方面对索引进行优化：（1）合理选择索引类型：依据查询的特点和数据分布选择合适的索引类型，如B-tree索引、位图索引等。
（2）避开过多的索引：过多的索引会增加数据插入、更新和删除的成本，并降低查询性能。
只保留必要的索引，可以有效提高性能。
（3）定期重建和重新组织索引：定期重建和重新组织索引可以提高索引的查询效率，削减碎片和冗余。
2. SQL优化SQL语句是Oracle数据库的核心，对SQL进行优化可以显著提高数据库的性能。
以下是一些SQL优化的建议：第1页/共3页锲而不舍，金石可镂。
（1）优化查询语句：避开使用不必要的子查询，尽量使用连接查询代替子查询，削减查询次数。
同时，避开使用全表扫描，可以通过创建合适的索引来提高查询效率。
（2）避开使用不必要的OR运算符：OR运算符的查询效率较低，应尽量避开使用。
可以通过使用UNION或UNION ALL运算符代替OR运算符来提高性能。
（3）避开使用ORDER BY和GROUP BY子句：ORDER BY和GROUP BY子句会造成排序和分组操作，对于大数据集来说是格外耗时的。
假如可能，可以考虑使用其他方式来实现相同的功能。
3. 系统资源优化合理配置和管理系统资源是确保数据库运行稳定和高效的重要因素。
以下是一些建议：（1）合理安排内存：依据系统和数据库的实际需求，合理安排内存资源。
调整SGA（System Global Area）区域的大小，确保适当的内存安排给缓冲池和共享池。
oracle 表信息收集作用及原理
oracle 表信息收集作用及原理在 Oracle 数据库中，表信息的收集涉及收集数据库表的统计信息，这些统计信息对于查询优化器决定最佳执行计划非常重要。
表信息收集包括收集表的大小、行数、索引信息、分区信息以及列的数据分布情况等。
这些统计信息对于数据库的性能优化和查询性能的提升至关重要。
以下是收集表信息的作用和一些原理：1. 查询优化： 统计信息收集对于查询优化器选择最佳执行计划非常重要。
根据表的大小、行数、列的数据分布情况以及索引信息等统计数据，优化器可以更好地选择执行计划，从而提高查询性能。
2. 索引优化： 统计信息能够告诉优化器哪些索引是最有效的，帮助数据库管理系统决定是否使用索引，以及如何使用索引。
3. 成本估算： 收集到的统计信息用于估算不同执行计划的成本，并选择代价最小的执行计划。
4. 自动数据库优化： 在Oracle数据库中，自动数据库优化功能 Automatic Database Optimization）会自动收集表的统计信息，并且在需要时自动执行优化。
收集表信息的原理：收集表信息通常使用Oracle提供的统计信息收集工具，比如`DBMS_STATS`包。
这些工具可以使用以下方法收集表信息：- 收集表的行数和大小信息： 通过扫描表来统计行数和存储空间信息。
- 收集列的数据分布信息： 分析列中数据的分布情况，例如，最小值、最大值、平均值等。
- 收集索引信息： 收集索引的统计信息，如B树索引的高度、键值分布等。
- 收集分区表的分区信息： 对于分区表，收集每个分区的统计信息，包括行数、大小等。
- 收集表的使用情况： Oracle还会记录表的使用情况，比如最近一次访问时间、更新时间等。
在收集表信息时，需要注意统计信息的准确性和更新频率。
定期收集统计信息可以确保优化器有最新的信息来做出最优的执行计划选择。
然而，收集统计信息也需要消耗系统资源，因此需要权衡收集频率和系统开销之间的关系。
Oracle数据库参数优化
千里之行，始于足下。
Oracle数据库参数优化Oracle数据库参数优化是指通过调整数据库的配置参数，提高数据库的性能和稳定性。
下面是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧：1. SGA参数优化：- 调整sga_target参数以控制SGA的大小。
SGA包括数据库缓冲区、共享池、重做日志缓冲区等，适当调整SGA的大小可以减少IO操作，提高数据库性能。
- 调整db_cache_size参数以增大数据库缓冲区的大小，提高数据块的访问速度。
- 调整shared_pool_size参数以增大共享池的大小，提高SQL语句的解析和执行效率。
2. PGA参数优化：- 调整pga_aggregate_target参数以控制PGA的大小。
PGA是用于处理SQL查询和排序的内存区域，适当调整PGA的大小可以减少磁盘IO操作，提高查询和排序的性能。
3. Redo日志参数优化：- 调整log_buffer参数以增大重做日志缓冲区的大小，减少频繁的重做日志刷新操作，提高数据库的写入性能。
- 调整log_checkpoint_timeout参数以控制重做日志刷新的频率，避免过于频繁的刷新。
4. 并行处理参数优化：- 调整parallel_max_servers参数以增大并行处理的资源限制，提高并行查询和并行DML操作的性能。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
- 调整parallel_min_servers参数以设置最小的并行处理资源数，避免并行操作的启动延迟。
5. SQL优化：- 使用合适的索引和优化的SQL语句，优化查询的执行计划。
- 使用绑定变量而不是直接将参数传递到SQL语句中，避免SQL重解析，提高性能。
6. 服务器参数优化：- 调整processes参数以增加数据库的并发连接数。
- 调整sessions参数以控制数据库的最大会话数。
- 调整open_cursors参数以增大打开游标的数量，避免游标溢出。
以上是一些常见的Oracle数据库参数优化技巧，但具体的优化策略需要根据实际情况进行调整，可以参考Oracle官方文档和专业的DBA建议。
oracle 查询慢的原因总结
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。
oracle 递归查询优化的方法
oracle 递归查询优化的方法Oracle数据库是一种常用的关系型数据库管理系统，具有强大的查询功能。
在实际开发中，我们经常会遇到需要递归查询的情况，即查询某个节点的所有子节点或祖先节点。
然而，递归查询往往会涉及到大量的数据和复杂的逻辑，导致查询效率低下。
因此，本文将介绍一些优化递归查询的方法，以提高查询效率。
1. 使用CONNECT BY子句进行递归查询Oracle提供了CONNECT BY子句来支持递归查询。
通过使用CONNECT BY子句，我们可以轻松地实现递归查询，例如查询某个员工及其所有下属员工的信息。
CONNECT BY子句的基本语法如下：```SELECT 列名FROM 表名START WITH 条件CONNECT BY PRIOR 列名 = 列名;```其中，START WITH子句用于指定递归查询的起始节点，CONNECT BY PRIOR子句用于指定递归查询的连接条件。
通过合理设置起始节点和连接条件，我们可以实现不同类型的递归查询。
2. 使用层次查询优化递归查询在递归查询中，我们经常会遇到多层递归查询的情况，即查询某个节点的所有子节点及其子节点的子节点。
这时，可以使用层次查询来优化递归查询。
层次查询是一种特殊的递归查询，通过使用LEVEL伪列可以获取每个节点的层次信息。
例如，我们可以使用以下语句查询某个员工及其所有下属员工的信息及其层次信息：```SELECT 列名, LEVELFROM 表名START WITH 条件CONNECT BY PRIOR 列名 = 列名;```通过使用LEVEL伪列，我们可以方便地获取每个节点的层次信息，从而更好地理解查询结果。
3. 使用递归子查询优化递归查询在某些情况下，使用CONNECT BY子句可能会导致查询效率低下，特别是在处理大量数据时。
这时，可以考虑使用递归子查询来优化递归查询。
递归子查询是一种特殊的子查询，通过使用WITH子句和递归关键字来实现递归查询。
oracleexplain数据库的用法
oracleexplain数据库的用法一、简介Oracle Explain是Oracle数据库中用于分析查询性能的工具，它可以帮助开发人员和数据库管理员了解查询执行计划，优化查询性能，提高数据库的效率。
二、Explain的使用方法1. 查询性能分析：使用Explain可以分析查询性能，确定查询的执行计划是否合理，是否存在性能瓶颈。
通过Explain生成的报告可以提供查询执行过程中的热点数据和执行时间等信息。
2. 查询优化：通过Explain生成的报告，可以了解查询的执行计划，从而优化查询语句，提高查询性能。
例如，可以通过调整索引、优化数据表结构、减少数据访问等手段来优化查询性能。
3. 使用方式：在Oracle数据库中，可以使用Explain来分析查询性能。
在执行查询之前，可以使用EXPLAIN PLAN语句来生成查询的执行计划。
例如：```sqlEXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM table_name WHERE column_name ='value';```执行上述语句后，系统会生成一个执行计划，并将其存储在数据库中。
可以使用以下语句来查看执行计划：```sqlSELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('PLAN_TABLE','PLAN_TABLE_OUTPUT'));```4. 注意事项：在使用Explain分析查询性能时，需要注意以下几点：* Explain只能分析已经执行的查询，无法分析未执行的查询。
* Explain生成的报告是基于当前数据库配置和数据表结构的，可能会随着数据库环境的改变而发生变化。
* Explain生成的报告只能提供一种参考，不能完全依赖它来优化查询性能。
需要结合实际情况进行优化。
三、Explain报告的内容Explain报告提供了关于查询执行计划的信息，包括但不限于以下内容：1. 查询计划：报告中会列出查询的执行计划，包括每个操作的顺序、操作类型、消耗的资源等信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Oracle查询优化
∙使用where过滤行
如果查询数据时禁止用程序过滤数据，尽量在sql中过滤数据。
例如查询性别为男的用户记录，一定要在where条件中过滤记录不能通过查询所有结果后在程序里面过滤
∙使用表连接而不是多个查询
在涉及到查询多个时，尽量使用表之间的连接进行查询，不要单独进行查询，然后再通过程序把结果集合起来。
∙执行连接时使用完全限定的列引用
在查询中包含表的别名，并为查询所引用的每列制定合适的别名，这样查询就不需要去查询表的列。
∙使用CASE表达式而不是多个查询
当要对一个表的相同自行许多计算时，使用CASE表达式而不是用多个查询
Select
Cont(case when price <13 then 1 else null end ) low,
Cont(case when price between 13 and 15 then 1 else null end ) med,
Cont(case when price >13 then 1 else null end ) high
from table
∙增加表索引
1.要对指定的查询条件创建索引，但是在查询中用到like '%name%' 是不走索引的尽量采用like
'%name' or like 'name%' 。
2.创建函数索引
如果查询条件为通过函数查询例如where name =Upper('AaBbCcDd') ,这样要创建Upper（name）索引
3.内容经常重复的字段不能建索引，例如性别之类的字段，里面的数据重复几率太大，不用创建索引。
∙使用WHERE而不用HAVING
Where用于过滤行，having用于过滤组，因为行被分组后，having才能过滤组，所以尽量用where 过滤
∙使用exists而不用IN
因为Exists只检查行的存在，而in检查实际值。
∙使用相同的SQL
如果执行相同，oracle会使用缓存里面的数据，使用的SQL 必须绝对相同
所有字符必须相同
大小写要相同
空格要相同
索引相关
Where子句中有“！=”将不使用索引
select account_name from test where amount != 0 (不使用)
select account_name from test where amount > 0 (使用)
Where条件中对字段增加处理函数将不使用该列的索引
select * from emp where to_char(hire_date,'yyyymmdd')='20080411' (不使用)
select * from emp where hire_date = to_char('20080411','yyyymmdd') (使用)
避免在索引列上使用IS NULL和IS NULL（is not null 使用）
select * from emp where dept_code is null (不使用)
select * from emp where dept_code> 0 (使用)
通配符% 的使用
select * from emp where name like '%A' (不使用索引)
select * from emp where name like 'A%' (使用索引)
IN 操作符
用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。
但是用IN的SQL性能总是比较低的，从ORACLE执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别：
ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。
由此可见用IN的SQL 至少多了一个转换的过程。
一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL 就不能转换了。
推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符。
NOT IN操作符
此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。
推荐方案：用NOT EXISTS 或(外连接+判断为空)方案代替
<> 操作符(不等于)
不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描。
推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如
a<>0 改为 a>0 or a<0
a<>’’改为 a>’’
IS NULL 或IS NOT NULL操作(判断字段是否为空)
判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为B树索引是不索引空值的。
推荐方案：
用其它相同功能的操作运算代替，如
a is not null 改为 a>0 或a>’’等。
不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如业扩申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。
建立位图索引(有分区的表不能建，位图索引比较难控制，如字段值太多索引会使性能下降，多人更新操作会增加数据块锁的现象)
> 及 < 操作符(大于或小于操作符)
大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A，30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。
那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。
LIKE操作符
LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE ‘%5400%’这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。
一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BH LIKE ‘%5400%’这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH
LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。
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 E
WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X
WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO)。