oracle性能优化方法
oracle数据库性能调优
oracle数据库性能调优⼀：注意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.尤其是“主键ID=？”这样的条件。
⼆： 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。
简单地讲，语句执⾏的时间越短越好（尤其对于系统的终端⽤户来说）。
⽽对于查询语句，由于全表扫描读取的数据多，尤其是对于⼤型表不仅查询速度慢，⽽且对磁盘IO造成⼤的压⼒，通常都要避免，⽽避免的⽅式通常是使⽤索引Index。
三：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, 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.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。
使⽤索引需要注意的地⽅：1、避免在索引列上使⽤NOT ， 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.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．举例:代码如下: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.代码如下: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、注意通配符%的影响使⽤通配符的情况下Oracle可能会停⽤该索引。
数据库性能优化
索引可以提高数据查询的效率， 并不仅仅在于数据库会自动按照 顺序进行搜寻。另一重要的方面 是索引的按块维护策略。一本字 典的目录，不仅仅将汉字按照字 母表顺序进行排列，而且对其进 行了分块处理。
18.2.4 索引的 使用场景
通过以上对索引的描述 可知，索引并非多多益 善。因此，在以下场景 下，不宜为表创建索引。
可以自行动手来提高数据库性能。
18.1 在物理层面 上提高Oracle性
能
在物理层面上提高Oracle的性能，基于这样一个众所周知 的原理——从内存中获取数据要快于从磁盘中获取。对于 内存来说，两个重要因素会影响性能（不止Oracle数据库， 其他应用系统也是如此），一是可用内存大小；二是如何 管理、分配和使用这些内存。对于用户来说，后者可操作 性较差，所幸，Oracle 10g提供了自动内存管理机制， 因此，用户只需手动分配内存即可。
利用with子句重用查询
SQL> with employee_avg_salar y as (
select employee_id, avg(salary) avg_salary from salary
group by employee_id)
select * from employee_avg_salary t
where t.avg_salary>(select avg(avg_salary) from employee_avg_salary)
/
本章简要分析了提高Oracle性能的几种途径。
Oracle优化是一个很大的话题和研究方向。开发者 需要在日常开发中不断分析学习，但无论何种优化， 都应该以执行计划作为检验标准。另外，避免索引
select * from tmp_user_objects;
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。
expdpimpdp常用性能优化方法
KUPW:02:03:30.332: 1: In function GATHER_PARSE_ITEMS
KUPW:02:03:30.332: 1: In function CHECK_FOR_REMAP_NETWORK
[oracle@localhost dpdump]$ expdp frank/frank dumpfile=abc.dmp tables=t1 compression=all
[oracle@localhost dpdump]$ ls -l abc.dmp
-rw-r----- 1 oracle oinstall 197234688 Jan 20 04:29 abc.dmp
real 0m22.928s
user 0m0.017s
sys 0m0.008s
一般建议parall设置不要超过cpu*2.
2,transport_tablespace方法，直接复制表空间文件的方式。使用expdp和impdp只导出了数据字典信息.表空间
要是自包含的
SQL> exec dbms_tts.transport_set_check('USERS',true);
任务来完成.
7,利用强大的过滤功能，主要的选项有tables,include,exclude和query。tables定义只导出某些需要的表,
include表示只导出某些对像，exclude表示排除某些对像.query可以对表中数据进行过滤,只导出我们需要的
ORACLE 性能优化
ORACLE 数据库性能优化参考书目：《ORACLE 9i Database Performance Tuning Guide and Reference》《ORACLE 9i Database Reference》《ORACLE 9i SQL Reference》《ORACLE 9i Database Administrator’s Guide》一、数据库实例创建过程参数确定在创建数据库实例过程中，需要确定以下几个参数：1. 数据块大小（DB_BLOCK_SIZE）该参数指明了ORACLE所处理的数据存贮于数据文档以及SGA内存中的数据块大小。
该参数的可选择的范围为:4k,8k,16k,32k,64k。
对于OLTP系统而言，取值可以为4K或8K，对于DSS系统而言，则可以取较大的数据，如32K或64K 建议统一取8K（即8192）说明DB_BLOCK_SIZE的大小将影响创建表时的EXTENT的大小。
例如指定db_block_size=16K,某表空间的EXTENT MANAGEMENT 为local autoallocate，则其系统将extent的大小最小指定为1M.所以将可能导致空间的浪费。
2. 字符集(Character set)该参数确定数据库以何种字符集来存贮CHAR以及V ARCHAR、V ARCHAR2等字符类型的值。
对于ORACLE数据字典中的字符（如表及字段的COMMENT 内容）具有同样的作用。
因此需要考虑如字符集的使用。
对于国际项目，因为数据库中的comment内容（包括表及字符、存贮过程中的中文字符等内容）可能性需要以中文存贮，而用户业务数据使用的字符可能性是使用本地的语言，基于此，该参数需要选择支持UNICODE的字符编码的字符集。
目前ORACLE9i支持以下二种UNICODE字符集：⏹UTF8⏹AL32UTF8建议统一取AL32UTF83. 扩展段管理(EXTENT MANAGEMENT)该参数指明表空间中的扩展段的管理方式。
Oracle数据库内存优化操作说明
Oracle数据库内存优化操作说明Oracle数据库内存优化是提高数据库性能的重要手段之一。
通过设置合理的内存参数，可以有效地削减IO操作，提高数据访问速度。
本文将介绍一些常见的Oracle数据库内存优化操作。
一、调整PGA参数PGA（Program Global Area）是每个数据库会话独有的内存区域，用于存储排序、哈希操作等临时数据。
调整PGA参数可以提高排序和连接操作的性能。
1. 设置PGA_AGGREGATE_TARGET参数该参数把握PGA内存的总量，一般建议设置为SGA的1/3到1/2。
可以通过以下命令设置：ALTER SYSTEM SET PGA_AGGREGATE_TARGET=XXXM;2. 调整SORT_AREA_SIZE参数该参数把握每个排序操作使用的PGA内存大小，一般建议设置为100MB到200MB。
可以通过以下命令设置：ALTER SESSION SET SORT_AREA_SIZE = XXXM;3. 调整HASH_AREA_SIZE参数第1页/共4页该参数把握每个哈希操作使用的PGA内存大小，一般建议设置为SORT_AREA_SIZE的1/2到1倍。
可以通过以下命令设置：ALTER SESSION SET HASH_AREA_SIZE = XXXM;二、调整SGA参数SGA（System Global Area）是Oracle数据库的全局共享内存区域，用于存储缓存数据、SQL执行方案等。
调整SGA参数可以提高数据访问的速度。
1. 调整SHARED_POOL_SIZE参数该参数把握缓存SQL语句的内存大小，一般建议设置为SGA的1/4到1/3。
可以通过以下命令设置：ALTER SYSTEM SET SHARED_POOL_SIZE=XXXM;2. 调整DB_CACHE_SIZE参数该参数把握数据库缓冲区的内存大小，一般建议设置为SGA的1/2到2/3。
可以通过以下命令设置：ALTER SYSTEM SET DB_CACHE_SIZE=XXXM;3. 调整LOG_BUFFER参数该参数把握数据库日志缓冲区的内存大小，一般建议设置为10MB到100MB。
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。
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- 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数据库性能优化分析
千里之行，始于足下。
Oracle数据库性能优化分析Oracle数据库性能优化分析是指对Oracle数据库进行综合性能分析和优化的过程。
通过分析数据库的运行状况、识别潜在的性能瓶颈、确定解决方案并实施优化措施，可以提高数据库的性能和效率。
以下是Oracle数据库性能优化分析的一般步骤：1. 收集性能数据：通过Oracle的性能监控工具，如AWR报告、统计信息收集等，收集数据库的性能数据，包括CPU利用率、I/O响应时间、锁定情况等。
2. 确定性能瓶颈：通过分析性能数据，确定数据库中存在的性能瓶颈，如高CPU使用率、高IO等待、长时间的锁等待等。
3. 优化SQL语句：分析执行频次较高的SQL语句，通过重写SQL语句、调整索引和统计信息等方式，优化SQL语句的执行计划，减少IO开销和CPU消耗。
4. 优化数据库结构：根据应用的需求和查询模式，调整表结构、分区策略、索引设计等，以提高查询性能和数据访问效率。
5. 优化数据库配置参数：调整数据库的配置参数，包括缓冲区大小、日志大小、并发连接数等，以最大限度地利用硬件资源，提高数据库的吞吐量和响应时间。
6. 确保数据完整性和一致性：通过使用合适的约束和触发器，确保数据的完整性和一致性，防止数据错误和冲突对性能造成负面影响。
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7. 监控和调优：定期监控数据库的性能指标，如响应时间、吞吐量等，及时识别和解决潜在的性能问题，保持数据库的高可用性和性能稳定性。
需要注意的是，性能优化是一个综合性的工作，需要结合具体的应用场景和需求来进行分析和优化，没有一种通用的解决方案，需要根据实际情况进行定制化的优化措施。
同时，性能优化是一个持续改进的过程，需要定期评估数据库的性能状况，并根据需求进行调整和优化。
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轻松34步使你的SQL 语句完全优化我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL语句。
（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：（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。
（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：（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：（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：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：（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：（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:（23）用>=替代>：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。
（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。