1、ORACLE数据库查询优化方法分析

ORACLE数据库查询优化方法分析
王继伟
(1.中国联通牡丹江分公司,黑龙江牡丹江,157000;
2. 中国联通黑龙江省分公司,黑龙江哈尔滨 150001;
3. 中国联通黑龙江省分公司,黑龙江哈尔滨 150001)
摘要ORACLE数据库以其支持大数据库、多用户的高性能事务处理, 对业界各项工业标准的支持,完整的安全和完整性控制,支持分布式数据库利分布处理具有可移植性、可兼容性和可连接性等突出优点倍受用户喜爱,应用非常广泛。

但如何提高ORACLE系统性能尤其是提高数据库查询的性能是现在用户非常关注的问题,本文通过分析ORACLE数据库处理查询语句过程及优化的工作原理,结合ORACLE数据库的应用经验,从影响SQL性能的原因、ORACLE数据库查询语句处理过程分析、查询语句优化目标和查询优化方法等四个方面阐述了如何提高数据库查询效率的经验和方法。

关键词ORACLE;SQL;优化;
1 影响数据库查询性能的原因
影响数据库查询性能的因素很多,如初始化参数设置不合理、导入了不准确的系统及模式统计数据从而影响优化程序(CBO)的正确判断等,这些往往和DBA 密切相关。

纯粹从数据库查询语句出发,不外乎以下几个重要原因:
(1)未能高效的共享查询语句,在解析语句上花费了过多的时间。

(2)过多的I/O操作(含物理I/O与逻辑I/O),最典型的就是未能恰当建立和使用索引,导致对查询表进行全表扫描。

(3)处理了太多的无用记录。

2 ORACLE数据库查询语句的处理过程
一般来说,数据库处理sql都会经过三个过程:分析、执行、返回结果。

2.1分析
是处理sql语句的第一步,它是sql语句处理过程较为重要的一步,它又包含几个方面:
(1)语法分析,oracel是采用数据库常用的自底向上的分析方法
(2)语义分析。

ORACLE主要是分析sql语句格式是否正确,各个对象是否存在,以及它是否有足够的权限执行;
(3)视图转换。

它会将涉及的视图的查询语句转换为较为简单的等效连接表达式;
(4)表达式转换。

将复杂的sql表达式转换为相应的对基表的查询语句。

写sql的标准;
(5)选择优化器。

根据批量的sql自己编一个特定的优化器。

(6)选择连接方式。

看是否使用索引的问题;
(7)选择连接顺序。

多表连接,ORACLE选择那一个对表先连接,并选择源数据表。

2.2 执行
若被选择行所在的数据块已经被读取到数据缓冲区的话,则服务器进程会直接把这个数据传递给客户端,而不是从数据库文件中去查询数据。

若数据不在缓冲区中,则服务器进程将从数据库文件中查询相关数据,并把这些数据放入到数据缓冲区中。

2.3 返回结果
当语句执行完成之后,查询到的数据还是在服务器进程中,还没有被传送到客户端的用户进程。

所以,在服务器端的进程中,有一个专门负责数据提取的一段代码,作用就是把查询到的数据结果返回给用户端进程,从而完成整个查询动作。

3 SQL优化目标
一般来说,ORACLE的应用分为两种类型:联机事务处理(OLTP),决策支持系统(DSS)。

根据应用类型的不同,性能优化的目标有所不同:
(1)在线事务处理(OLTP=OnlineTransactionProcessing)
该类型的应用是高吞吐量,插入、更新、删除操作比较多的系统,这些系统以不断增长的大容量数据为特征,它们提供给成百用户同时存取。

OTLP的主要目标是可用性、速度、并发性和可恢复性。

此种类型的应用程序把吞吐量定义为性能指标。

(2)决策支持系统(DSS=DecisionSupportSystem)
该类型的应用将大量信息进行提取形成报告,协助决策者作出正确的判断。

典型的情况是:决策支持系统将OLTP应用收集的大量数据进行查询。

典型的应用
为客户行为分析系统。

决策支持的关键目标是速度、精确性和可用性。

此种类型的应用程序把响应时间定义为性能指标。

4 查询优化方法
4.1 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,当执行一个SQL语句时,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。

4.2 合理创建和使用索引
4.2.1使用索引的必要性
索引方便用户对数据的访问。

在应用系统中,为数据库中的表建立正确、合理的索引,可以极大地提高应用系统的性能:
(1)在存取数据时,避免进行表扫描。

(2)在点查询中,定位到包含特定值的特定数据项。

(3)在域查询中,建立读取数据的上限和下限。

(4)在索引覆盖一个查询时,完全避免对表的存取。

(5)使用有序数据,避免排序操作。

(6)在表连接时,选择更合理的连接顺序和连接方式。

优化器会根据表上是否存在索引,选择表的连接顺序和连接方式。

4.2.2 建立索引的通用原则
索引查询是数据库中重要的记录查询方法,要不要建立索引以及在那些字段上建立索引都要和实际数据库系统的查询要求结合来考虑,下面是一些通用的原则:
(1)在经常用作过滤器的字段上建立索引;
(2)在SQL语句中经常进行GROUP BY、ORDER BY的字段上建立索引;
(3)在不同值较少的字段上不必要建立索引,如性别字段;
(4)对于经常存取的列避免建立索引;
(5)用于联接的列(主健/外健)上建立索引;
(6)在经常存取的多个列上建立复合索引,但要注意复合索引的建立顺序要按照使用的频度来确定;
(7)缺省情况下建立的是非簇集索引,但在以下情况下最好考虑簇集索引,如:含有有限数目(不是很少)唯一的列;进行大范围的查询;充分的利用索引可以减少表扫描I/0的次数,有效的避免对整表的搜索。

当然合理的索引要建立在对各种查询的分析和预测中,也取决于DBA的所设计的数据库结构。

4.2.3 使用索引时应注意的问题
(1)避免使用不兼容的数据类型:
(2)不能用NULL做索引:
(3)对索引主列的行有限定条件,但条件在表达式里使用:
4.3其他优化手段
4.3.1 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。

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。

4.3.2用exists,not exists替代in,not in
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。

4.3.3大表查询的优化
数据库中有些表是增长非常快的,记录量很大,对这种表进行访问时,索引的好处就微乎其微了,通常采用两种办法来进行大表访问的优化。

将一个大表分开放置在几个逻辑分区中或者是将一个大表分成了几张小表,即可以单独对这些小表进行查询,也可以union all一起查询。

这样在查询某段时间内的数据时只访问小表就可以了,需要时也可进行联合查询。

5结束语
ORACLE系统的数据查询优化需要定期维护,定期观察,在发现性能瓶颈时及时进行调整,尤其对于大型数据库,优化前后的效率可能相差甚远。

本文通过
对ORACLE数据库处理查询语句过程及优化的工作原理,结合实践中积累的ORACLE数据库的应用经验,提出了ORACLE数据库查询优化的若干种有效方法,有效的提升了ORACLE的查询效率。

参考文献:
[1]Thomas Kyte.Effective Oracle by Design:Design and Build High-performance Oracle Application[M],The McGral- Hill Companies,Inc,2003
[2]Michael J.Corey Oracle8优化技术.机械工业出版社
[3]盖国强.冯春培.等.ORACLE数据库性能优化[M].北京:人民邮电出版社,2005
作者简介
王继伟、男、1975年2月出生、1997年7月毕业于南开大学电子科学系、学士、中国联通牡丹江市分公司信息化支撑中心副经理;
汪煜、男、1975年3月出生、1997年7月毕业于哈尔滨工程大学计算机系、硕士、中国联通黑龙江省公司计费帐务中心业务主管。

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oracle数据库性能调优

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。

oracle优化方法总结

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 sql 优化技巧

oracle sql 优化技巧

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数据库参数优化

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。

oracleexplain数据库的用法

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。

oracle数据库级别优化分析工具介绍

oracle数据库级别优化分析工具介绍

oracle数据库级别优化分析工具介绍当我们对数据库优化诊断时,需要收集相应的信息以供参考,从个人的使用经验来说,这种统计数据分为两大类一类是数据库级别的统计信息二类是os级别的统计信息下面就分别介绍在不一致的级别下,常用什么工具来收集信息帮助优化诊断首先是oracle数据库级别优化分析工具介绍目录:1.statspack2.ASH3.AWR4.ORACLE EXPLAIN PLAN的总结(查询sql的执行计划)a.autotraceb.explain的使用1.statspacka。

安装sql> sqlplus "/ as sysdba"SQL> select file_name from dba_data_files;SQL> create tablespace perfstat datafile 'e:\oracle\oradata\skate\perfstat.d bf' size 2000m;sql> @ORACLE_HOME\rdbms\admin\spcreate.sqlb。

使用SQL> conn perfstat/passwd收集统计信息sql> execute statspack.snap或者SQL> exec statspack.SNAP(i_snap_level =>5);生成报告sql> @ORACLE_HOME\rdbms\admin\spreport.sql定时收集信息有两种方式,一种是oracle job,一种是os的crontab,我比较习惯用o s级别的crontab设定其每个小时自动收集一次采样的jobdeclareVariable job number ;begindbms_job.submit(:job, "statspack.snap;" ,trunc( sysdate + 1/24 , 'hh24' ), "trunc(sysdate+1/24,'hh24')" );commit ;end ;/查看job使用情况SQL> select job,schema_user,next_date,interval,what from user_jobs自动停止采样jobdeclareVariable job number ;begindbms_job.submit(:job, "dbms_job.broken(44,true);" ,trunc( sysdate + 1 ), "null" );commit ;end ;/清空所有stats统计信息表里的数据sql> @ORACLE_HOME\rdbms\admin\sptrunc.sqlsnapshot的level,这能够通过EXEC STATSPACK.MODIFY_STATSPACK_PARAME TER(i_snap_level=N)来修改,N能够为0,5,6,7,10,缺省为5。

常见Oracle数据库优化策略与方法

常见Oracle数据库优化策略与方法
Oracle数据库优化是提高数据库性能的关键步骤,可以采取多种策略。

以下是一些常见的Oracle数据库优化策略:
1.硬件优化:这是最基本的优化方式。

通过升级硬件,比如增加RAM、使用
更快的磁盘、使用更强大的CPU等,可以极大地提升Oracle数据库的性能。

2.网络优化:通过优化网络连接,减少网络延迟,可以提高远程查询的效率。

3.查询优化:对SQL查询进行优化,使其更快地执行。

这包括使用更有效的
查询计划,减少全表扫描,以及使用索引等。

4.表分区:对大表进行分区可以提高查询效率。

分区可以将一个大表分成多
个小表,每个小表可以单独存储和查询。

5.数据库参数优化:调整Oracle数据库的参数设置,使其适应工作负载,可
以提高性能。

例如,调整内存分配,可以提升缓存性能。

6.数据库设计优化:例如,规范化可以减少数据冗余,而反规范化则可以提
升查询性能。

7.索引优化:创建和维护索引是提高查询性能的重要手段。

但过多的索引可
能会降低写操作的性能,因此需要权衡。

8.并行处理:对于大型查询和批量操作,可以使用并行处理来提高性能。

9.日志文件优化:适当调整日志文件的配置,可以提高恢复速度和性能。

10.监控和调优:使用Oracle提供的工具和技术监控数据库性能,定期进行性
能检查和调优。

请注意,这些策略并非一成不变,需要根据实际情况进行调整。

在进行优化时,务必先备份数据和配置,以防万一。

Oracle数据库性能优化与案例分析

技术创新,变革未来
Oracle数据库性能优化与案例分析
性能优化探讨
• 原因:为什么? • 慢(响应时间) • 慢(吞吐量)
性能优化探讨
• 目的:为了什么? • 快(响应时间) • 快(吞吐量)
性能优化之案例分析
• 案例之方法论 • 案例之登录访问 • 案例之资源 • 案例之锁
性能优化方法论发展
• 登录输入指标测量 • Logons:= EndSnap. logons cumulative– StartSnap. logons
cumulative。 • Logons Per Second:= Logons / TimeInterval
案例之登录访问
登录输出指标测量:
Logon Response Time:= Network Response Time * 10 + Native TCP Logon :=Network Response Time * 10 + Listener Response Time + Native IPC Logon Time 。
案例之登录访问
• 例:

某医院HIS业务系统的账户登录操作异常缓慢,部分情况下
甚至会出现长时间的卡壳情况,业务影响主要发生在每天早上
的上班时刻。
案例之登录访问
优化过程: • 账户登录过程一般涉及到在账户表格以及对应日志表格上的冲
突,比如Buffer busy waits或者TX lock。AWR未体现该特征。 • AWR报告显示connection management call elapsed time时间偏长
成功率:98% 高 失败率:2% 低
失败人数:500*2%=10

oracle sql优化常用的15种方法

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。

oracle优化原则和方法

在oracle数据库管理中,优化是最重要的一项,也是最基础的一项。

oracle优化是为了改善数据库访问性能,使其更加高效。

要进行优化,就需要正确的方法和原则,下面介绍oracle优化的一些原则和方法。

一、优化原则1.应限制数据库大小,减少数据库扩充带来的影响,进而节省存储空间;2.应注重数据库索引结构优化,引起合理分类,改善搜索效率;3.应使用合理的逻辑结构,使得访问表时,扫描表行越少越高;4.应尽量避免使用全表扫描,从而提高数据处理速度;5.应尽量避免在数据库中使用触发器或存储过程,以免增加不必要的开销;6.应注重事务处理,尽量避免使用长事务;7.应尽量减少事务完成时间,避免不必要的资源锁定;8.应使用合理的架构逻辑结构,避免将多个大表同时加载到内存中;9.应限制数据库连接数,减少用户的等待时间和系统的负荷;10.应尽可能用正确的方式和有效的技术来优化系统。

二、优化方法1.创建索引:创建正确的索引对于提高oracle数据库的性能非常重要。

创建索引时,要考虑建立索引应包括的列和索引的类型;2.优化SQL语句:通过修改或优化SQL语句,可以使oracle数据库更加高效;3.改善数据库可用性:通过合理的备份与恢复措施,以及采用定期维护慢查询SQL和检查数据的一致性等技术,可以改善数据库的可用性;4.监控调优:可以通过oracle数据库定期监控功能,监控各种资源消耗情况,并深入分析SQL表达式,进行针对性的优化;5.定期重建表和索引:定期重建表和索引,能够使oracle数据库性能得到改善;6.合理分区:oracle数据库中用到分区表来改进query语句执行速度,减少用户的时间等待;以上是oracle优化的原则和方法,以改善oracle数据库的性能,。

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