Oracle性能优化技巧

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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性能优化学习心得

Oracle性能优化学习心得

Oracle性能优化学习心得一,优化总的原那么1,查看系统的利用情形2,查看SGA分派情形,结合系统具体情形进行分析。

3,表的设计分析4,SQL语句分析实施要那么1,查看系统的利用情形,CPU占用,内存,I/O读取等Oracle10G提供的Oracle Enterprise Manager图形化工具中的ADDM 和 SQL Tuning Advisor等能够方便的查看系统状况2,OPS上负载均衡,不同查询用不同Instance3,提供脚本查看SGA利用情形4,分析SQL执行情形(trace及其他工具)实施细节1,外部调整:咱们应该记住Oracle并非是单独运行的。

因此咱们将查看一下通过调整Oracle效劳器以取得高的性能。

2,Row re-sequencing以减少磁盘I/O:咱们应该知道Oracle调优最重要的目标是减少I/O。

3,Oracle SQL调整。

Oracle SQL调整是Oracle调整中最重要的领域之一,只要通过一些简单的SQL调优规那么就能够够大幅度地提升SQL语句的性能,这是一点都不奇怪的。

4,调整Oracle排序:排序关于Oracle性能也是有专门大阻碍的。

5,调整Oracle的竞争:表和索引的参数设置关于UPDATE和INSERT的性能有专门大的阻碍。

二,调优分类:对Oracle数据库进行性能调整时,应当依照必然的顺序进行,因为系统在前面步骤中进行的调整能够幸免后面的一些没必要要调整或代价专门大的调整。

一样来讲能够从两个时期入手:一、设计时期:对其逻辑结构和物理结构进行优化设计,使之在知足需求条件的情形下,系统性能达到最正确,系统开销达到最小;二、数据库运行时期:采取操作系统级、数据库级的一些优化方法来使系统性能最正确;㈠设计时期:A,数据库设计优化较多修改较少查询的数据和较多查询较少修改的数据别离对待。

a,结构优化1,依照应用程序进行数据库设计。

即应用程序采纳的是传统的C/S两层体系结构,仍是B/W/D三层体系结构。

浅谈Oracle数据库SQL性能优化

浅谈Oracle数据库SQL性能优化

千里之行,始于足下。

浅谈Oracle数据库SQL性能优化
SQL性能优化在Oracle数据库中是非常重要的,并且是一个复杂而繁琐的过程。

下面是一些常见的SQL性能优化技巧。

1. 使用正确的索引:索引是加快查询速度的重要因素。

确保表中的列被正确索引,以便Oracle能够快速定位所需的数据。

2. 优化查询语句:编写高效的查询语句是提高性能的关键,避免使用大量的子查询、联合查询以及不必要的计算。

3. 提高表的设计:优化表的结构和设计,包括拆分表、合并表、垂直分区和水平分区等。

4. 使用合适的数据类型:使用合适的数据类型可以节省存储空间和提高查询效率。

5. 避免使用全表扫描:全表扫描是一种费时的操作,尽量避免使用它,使用索引或其他技术来提高查询效率。

6. 分析并优化执行计划:使用Oracle的性能分析工具来分析查询执行计划,找出慢查询的原因,并优化查询的执行计划。

7. 优化硬件和服务器配置:提高服务器的性能,如增加内存、优化磁盘和网络等。

8. 定期收集统计信息:定期收集表和索引的统计信息,以便Oracle优化查询的执行计划。

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锲而不舍,金石可镂。

9. 使用缓存和预编译:使用数据库缓存和预编译技术来提高查询速度。

10. 并发控制:合理设计并发控制机制,避免不必要的锁和死锁,提高查询和更新的并发性能。

总之,SQL性能优化是一个综合性工作,需要深入了解Oracle数据库的架构和原理,并结合具体的业务场景进行优化。

通过合理的索引设计、优化查询语句、优化表设计以及优化硬件和服务器配置等手段,可以大大提高Oracle数据库的性能。

Oracle数据库参数优化

Oracle数据库参数优化

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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的性能优化

Oracle的性能优化

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Oracle的性能优化Oracle数据库性能优化是提高数据库性能的关键步骤之一。

通过对数据库的优化,可以提高查询速度、降低系统负载、提升系统稳定性,从而提高用户的体验。

下面将介绍一些常见的Oracle数据库性能优化策略。

1. 索引优化:索引是提高查询效率的重要手段,可以极大地减少查询时的磁盘I/O操作。

优化索引包括以下几个方面:- 选择合适的索引类型,如B树索引、位图索引等。

根据具体业务场景选择适当的索引类型。

- 考虑创建复合索引,将多个列放在同一个索引内,可以减少索引的数量,提高查询效率。

- 避免创建过多的索引,过多的索引会增大数据插入和更新的成本。

- 定时对索引进行统计信息收集,使优化器能够更好地选择索引执行计划。

2. 查询优化:- 避免使用SELECT *查询,只查询需要的列,减少数据传输量。

- 使用合理的JOIN语句,避免嵌套循环连接或者全表扫描。

- 使用EXISTS或IN替代NOT EXISTS或NOT IN,后者在数据量大时性能较差。

- 避免使用函数或者表达式作为WHERE条件,这会导致索引失效。

- 使用分页查询时,尽量使用ROWNUM而不是OFFSET/FETCH,后者性能较差。

3. 表结构优化:- 合理设计表结构,尽量避免冗余数据和重复字段。

- 使用正确的数据类型,减少存储空间的浪费。

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- 选择合适的表空间和存储策略,避免表空间的碎片化和数据文件的扩展问题。

- 定期清理无用数据,避免数据库膨胀过快。

4. 系统参数优化:- 调整SGA参数和PGA参数的大小,根据实际情况合理分配内存。

- 调整日志参数,如redo日志大小和checkpoint间隔,减少写入磁盘的次数。

- 调整并发参数,如并行度和数据库连接数,提高系统的并发性能。

5. 存储优化:- 使用合理的存储结构,如表空间、数据文件、表和索引的分布策略。

- 使用合适的存储介质,如固态硬盘(SSD)、闪存阵列等,提高存储性能。

Oracle sql 性能优化调整

Oracle sql 性能优化调整

Oracle sql 性能优化调整一、前言Oracle SQL是众多企业使用较多的关系型数据库之一,因其高效稳定的性能,以及其提供的强大功能,逐渐成为了广大企业进行信息系统开发、实施和数据管理的首选。

然而,在大数据时代,普通的SQL查询已经不能支撑企业的业务需求,尤其是在数据量庞大的情况下,SQL查询的效率和性能将会受到严重的制约。

本文旨在介绍Oracle SQL的性能优化调整方法,以提高企业的数据处理的效率和性能。

二、排查问题SQL性能优化的第一步是排查问题,需要对慢查询做出明确的定位。

首先需要对SQL进行分析,寻找哪个部分影响了SQL性能,包括:1.查询语句的风格是否规范。

2.SQL语句是否能够使用索引优化查询。

3.数据库的表大小是否合适。

4.缓存的大小是否合适。

5.应用响应时间是否过长。

在分析完成后,才能通过性能优化来解决问题。

三、优化处理1.优化SQL查询语句SQL查询最主要的性能瓶颈是IO瓶颈。

当表的大小超过1万条时,应该对查询语句进行合理的检索,即避免全表扫描。

对大于1万条的表,应该创建索引,以便提高SQL的效率。

2.优化SQL查询计划查询计划优化是SQL调优的关键。

因为优化查询计划是确定整个查询需要的资源和查询的优化路径。

优化查询计划意味着查询应该从哪些索引开始,除了哪些索引以外,以及使用哪些操作符等等。

这些优化计划将明显影响查询性能。

3.优化表结构和索引优化表结构和索引也是常用的Oracle SQL优化方法。

表结构的优化主要是考虑数据库表的设计是否符合0NF、1NF、3NF等规范,是否有多列重复,是否存在无用列,是否存在大型BLOB/CLOB列等问题。

对于索引优化,可以使用多个单列索引代替多列复合索引以提高查询更新效率。

此外,还可以考虑使用等值连接或外连接改变查询本身,以便减少查询的数据量。

4.优化服务器硬件和操作系统软件硬件和操作系统软件的优化也很重要,因为数据库运行的效率和性能取决于服务器硬件和操作系统软件是否能够同时支持PMI和CPU等高性能功能。

34种Oracle性能优化的方法

34种Oracle性能优化的方法

34种Oracle性能优化的方法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2006、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。

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1.选用适合的ORACLE优化器
ORACLE的优化器共有3种:
1.RULE(基于规则)
2.COST(基于成本)
3.CHOOSE(选择性)
设置缺省的优化器,可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明,如
RULE,COST,CHOOSE,ALL_ROWS,FIRST_ROWS . 你当然也在SQL 句级或是会话(session)级对其进行覆盖.
为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer) , 你必须经常运行analyze 命令,以增加数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性.
如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE),那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关. 如果table已经被analyze过, 优化器模式将自动成为CBO , 反之,数据库将采用RULE形式的优化器.
在缺省情况下,ORACLE采用CHOOSE优化器, 为了避免那些不必要的全表扫描(full table scan) , 你必须尽量避免使用CHOOSE优化器,而直接采用基于规则或者基于成本的优化器.
2.访问Table的方式
ORACLE 采用两种访问表中记录的方式:
1.全表扫描
全表扫描就是顺序地访问表中每条记录. ORACLE 采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描.
2.通过ROWID访问表
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE 采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
3.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,当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)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.
可惜的是ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) ,这个功能并不适用于多表连接查询.
数据库管理员必须在init.ora中为这个区域设置合适的参数,当这个内存区域越大,就可以保留更多的语句,当然被共享的可能性也就越大了.
当你向ORACLE 提交一个SQL语句,ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句.
这里需要注明的是,ORACLE对两者采取的是一种严格匹配,要达成共享,SQL语句必须完全相同(包括空格,换行等).
共享的语句必须满足三个条件:
A.字符级的比较:
当前被执行的语句和共享池中的语句必须完全相同. 例如:
SELECT * FROM EMP;
和下列每一个都不同
SELECT * from EMP;
Select * From Emp;
SELECT * FROM EMP;
B.两个语句所指的对象必须完全相同,例如:
考虑一下下列SQL语句能否在这两个用户之间共享.
C.两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables) ,例如:
第一组的两个SQL语句是相同的(可以共享),而第二组中的两个语句是不同的(即使在运行时,赋于不同的绑定变量相同的值)
a.
select pin , name from people where pin
= :blk1.pin;
select pin , name from people where pin
= :blk1.pin;
b.
select pin , name from people where pin
= :blk1.ot_ind;
select pin , name from people where pin = :blk1.ov_ind;。

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