数据库怎么优化

指高并发量概少几点需要注意：尽量使用缓存包括用户缓存信息缓存等花点内存做缓存量减少与数据库交互提高性能用jprofiler等工具找性能瓶颈减少额外销优化数据库查询语句减少直接使用hibernate等工具直接语句（仅耗较查询做优化）优化数据库结构做索引提高查询效率统计功能尽量做缓存或按每统计或定统计相关报表避免需要进行统计功能能使用静态页面尽量使用减少容器解析（尽量态内容静态html显示）解决问题使用服务器集群解决单台瓶颈问题基本述问题解决达系统优至于楼提别用JAVA做除非低层连接数（量端口占用需求）种情况考虑直接C写其用JAVA做

慢的原因在：【DELETE_FLAG IN ('R', 'X', 'U', 'D')】，查询中出现【in】的话数据库会解析成下面这个样子去执行。【DELETE_FLAG='R' OR DELETE_FLAG='X' OR DELETE_FLAG='U' OR DELETE_FLAG='D'】而数据库一旦使用了【OR】条件做查询的话，索引就不会用到了，因此就会造成查询过慢。建议：SELECT 。。。。。 WHERE DELETE_FLAG='R'UNIONSELECT 。。。。。 WHERE DELETE_FLAG='X'UNIONSELECT 。。。。。 WHERE DELETE_FLAG='U'UNIONSELECT 。。。。。 WHERE DELETE_FLAG='D'另外补充一点，视图本身就会造成效率低，因为视图存的是sql定义，当执行查询的时候 数据库会先上磁盘上查询视图定义 再利用视图定义查询数据，这样就产生了至少两次磁盘i/o，oracle中有物化视图的概念，SqlServer中应该也有，如果我的改善计划还不能达到你的要求的话，建议考虑一下。---以上，希望对你有所帮助。

Java数据库连接（JDBC）API是一系列能够让Java编程人员访问数据库的接口，各个开发商的接口并不完全相同。在使用多年的Oracle公司的JDBC后，我积累了许多技巧，这些技巧能够使我们更好地发挥系统的性能和实现的功能。1、在客户端软件开发中使用Thin驱动程序在开发Java软件方面，Oracle的数据库提供了四种类型的驱动程序，二种用于应用软件、applets、servlets等客户端软件，另外二种用于数据库中的Java存储过程等服务器端软件。在客户机端软件的开发中，我们可以选择OCI驱动程序或Thin驱动程序。OCI驱动程序利用Java本地化接口（JNI），通过Oracle客户端软件与数据库进行通讯。Thin驱动程序是纯Java驱动程序，它直接与数据库进行通讯。为了获得最高的性能，Oracle建议在客户端软件的开发中使用OCI驱动程序，这似乎是正确的。但我建议使用Thin驱动程序，因为通过多次测试发现，在通常情况下，Thin驱动程序的性能都超过了OCI驱动程序。2、关闭自动提交功能，提高系统性能在第一次建立与数据库的连接时，在缺省情况下，连接是在自动提交模式下的。为了获得更好的性能，可以通过调用带布尔值false参数的Connection类的setAutoCommit()方法关闭自动提交功能，如下所示：conn。setAutoCommit(false)；值得注意的是，一旦关闭了自动提交功能，我们就需要通过调用Connection类的commit()和rollback()方法来人工的方式对事务进行管理。3、在动态SQL或有时间限制的命令中使用Statement对象在执行SQL命令时，我们有二种选择：可以使用PreparedStatement对象，也可以使用Statement对象。无论多少次地使用同一个SQL命令，PreparedStatement都只对它解析和编译一次。当使用Statement对象时，每次执行一个SQL命令时，都会对它进行解析和编译。这可能会使你认为，使用PreparedStatement对象比使用Statement对象的速度更快。然而，我进行的测试表明，在客户端软件中，情况并非如此。因此，在有时间限制的SQL操作中，除非成批地处理SQL命令，我们应当考虑使用Statement对象。此外，使用Statement对象也使得编写动态SQL命令更加简单，因为我们可以将字符串连接在一起，建立一个有效的SQL命令。因此，我认为，Statement对象可以使动态SQL命令的创建和执行变得更加简单。4、利用helper函数对动态SQL命令进行格式化在创建使用Statement对象执行的动态SQL命令时，我们需要处理一些格式化方面的问题。例如，如果我们想创建一个将名字O'Reilly插入表中的SQL命令，则必须使用二个相连的“''”号替换O'Reilly中的“'”号。完成这些工作的最好的方法是创建一个完成替换操作的helper方法，然后在连接字符串心服用公式表达一个SQL命令时，使用创建的helper方法。与此类似的是，我们可以让helper方法接受一个Date型的值，然后让它输出基于Oracle的to_date()函数的字符串表达式。5、利用PreparedStatement对象提高数据库的总体效率在使用PreparedStatement对象执行SQL命令时，命令被数据库进行解析和编译，然后被放到命令缓冲区。然后，每当执行同一个PreparedStatement对象时，它就会被再解析一次，但不会被再次编译。在缓冲区中可以发现预编译的命令，并且可以重新使用。在有大量用户的企业级应用软件中，经常会重复执行相同的SQL命令，使用PreparedStatement对象带来的编译次数的减少能够提高数据库的总体性能。如果不是在客户端创建、预备、执行PreparedStatement任务需要的时间长于Statement任务，我会建议在除动态SQL命令之外的所有情况下使用PreparedStatement对象。

几个简单的步骤大幅提高Oracle性能--我优化数据库的三板斧。 数据库优化的讨论可以说是一个永恒的主题。资深的Oracle优化人员通常会要求提出性能问题的人对数据库做一个statspack，贴出数据库配置等等。还有的人认为要抓出执行最慢的语句来进行优化。但实际情况是，提出疑问的人很可能根本不懂执行计划，更不要说statspack了。而我认为，数据库优化，应该首先从大的方面考虑：网络、服务器硬件配置、操作系统配置、Oracle服务器配置、数据结构组织、然后才是具体的调整。实际上网络、硬件等往往无法决定更换，应用程序一般也无法修改，因此应该着重从数据库配置、数据结构上来下手，首先让数据库有一个良好的配置，然后再考虑具体优化某些过慢的语句。我在给我的用户系统进行优化的过程中，总结了一些基本的，简单易行的办法来优化数据库，算是我的三板斧，呵呵。不过请注意，这些不一定普遍使用，甚至有的会有副作用，但是对OLTP系统、基于成本的数据库往往行之有效，不妨试试。（注：附件是Burleson写的用来报告数据库性能等信息的脚本，本文用到） 一．设置合适的SGA 常常有人抱怨服务器硬件很好，但是Oracle就是很慢。很可能是内存分配不合理造成的。(1)假设内存有512M，这通常是小型应用。建议Oracle的SGA大约240M，其中：共享池（SHARED_POOL_SIZE）可以设置60M到80M，根据实际的用户数、查询等来定。数据块缓冲区可以大致分配120M-150M，8i下需要设置DB_BLOCK_BUFFERS，DB_BLOCK_BUFFER*DB_BLOCK_SIZE等于数据块缓冲区大小。9i 下的数据缓冲区可以用db_cache_size来直接分配。 (2)假设内存有1G，Oracle 的SGA可以考虑分配500M：共享池分配100M到150M，数据缓冲区分配300M到400M。 (3)内存2G，SGA可以考虑分配1.2G，共享池300M到500M，剩下的给数据块缓冲区。 (4)内存2G以上：共享池300M到500M就足够啦，再多也没有太大帮助；(Biti_rainy有专述)数据缓冲区是尽可能的大，但是一定要注意两个问题：一是要给操作系统和其他应用留够内存，二是对于32位的操作系统，Oracle的SGA有1.75G的限制。有的32位操作系统上可以突破这个限制，方法还请看Biti的大作吧。 二．分析表和索引，更改优化模式 Oracle默认优化模式是CHOOSE，在这种情况下，如果表没有经过分析，经常导致查询使用全表扫描，而不使用索引。这通常导致磁盘I/O太多，而导致查询很慢。如果没有使用执行计划稳定性，则应该把表和索引都分析一下，这样可能直接会使查询速度大幅提升。分析表命令可以用ANALYZE TABLE 分析索引可以用ANALYZE INDEX命令。对于少于100万的表，可以考虑分析整个表，对于很大的表，可以按百分比来分析，但是百分比不能过低，否则生成的统计信息可能不准确。可以通过DBA_TABLES的LAST_ANALYZED列来查看表是否经过分析或分析时间，索引可以通过DBA_INDEXES的LAST_ANALYZED列。 下面通过例子来说明分析前后的速度对比。（表CASE_GA_AJZLZ大约有35万数据，有主键）首先在SQLPLUS中打开自动查询执行计划功能。(第一次要执行\RDBMS\ADMIN\utlxplan.sql来创建PLAN_TABLE这个表) 　　SQL> SET AUTOTRACE ON　　SQL>SET TIMING ON通过SET AUTOTRACE ON 来查看语句的执行计划，通过SET TIMING ON 来查看语句运行时间。 　　SQL> seleCT count(*) from CASE_GA_AJZLZ;　　COUNT(*)　　----------　　346639　　已用时间: 00: 00: 21.38　　Execution Plan　　　　0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE　　1 0 SORT (AGGREGATE)　　2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CASE_GA_AJZLZ'　　……………………请注意上面分析中的TABLE ACCESS(FULL)，这说明该语句执行了全表扫描。而且查询使用了21.38秒。这时表还没有经过分析。下面我们来对该表进行分析： 　　SQL> analyze table CASE_GA_AJZLZ compute statistics;表已分析。已用时间: 00: 05: 357.63。然后再来查询： 　　SQL> select count(*) from CASE_GA_AJZLZ;　　COUNT(*)　　----------　　346639　　已用时间: 00: 00: 00.71　　Execution Plan　　0 SELECT STATEMENT Optimizer=FIRST_ROWS (Cost=351 Card=1)　　1 0 SORT (AGGREGATE)　　2 1 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'PK_AJZLZ' (UNIQUE) (Cost=351　　Card=346351)　　…………………………请注意，这次时间仅仅用了0.71秒！这要归功于INDEX(FAST FULL SCAN)。通过分析表，查询使用了PK_AJZLZ索引，磁盘I/O大幅减少，速度也大幅提升！下面的实用语句可以用来生成分析某个用户的所有表和索引，假设用户是GAXZUSR： 　　SQL> set pagesize 0　　SQL> spool d:\analyze_tables.sql;　　SQL> select 'analyze table '||owner||'.'||table_name||' compute statistics;' from dba_tables where owner='GAXZUSR';　　SQL> spool off　　SQL> spool spool d:\analyze_indexes.sql;　　SQL> select 'analyze index '||owner||'.'||index_name||' compute statistics;' from dba_indexes where owner='GAXZUSR';　　SQL> spool off　　SQL> @d:\analyze_tables.sql　　SQL> @d:\analyze_indexes.sql解释：上面的语句生成了两个sql文件，分别分析全部的GAXZUSR的表和索引。如果需要按照百分比来分析表，可以修改一下脚本。通过上面的步骤，我们就完成了对表和索引的分析，可以测试一下速度的改进啦。建议定期运行上面的语句，尤其是数据经过大量更新。 当然，也可以通过dbms_stats来分析表和索引，更方便一些。但是我仍然习惯上面的方法，因为成功与否会直接提示出来。 另外，我们可以将优化模式进行修改。optimizer_mode值可以是RULE、CHOOSE、FIRST_ROWS和ALL_ROWS。对于OLTP系统，可以改成FIRST_ROWS，来要求查询尽快返回结果。这样即使不用分析，在一般情况下也可以提高查询性能。但是表和索引经过分析后有助于找到最合适的执行计划。 三．设置cursor_sharing=FORCE 或SIMILAR 这种方法是8i才开始有的，oracle805不支持。通过设置该参数，可以强制共享只有文字不同的语句解释计划。例如下面两条语句可以共享： 　　SQL> SELECT * FROM MYTABLE WHERE NAME='tom'　　SQL> SELECT * FROM MYTABLE WHERE NAME='turner'这个方法可以大幅降低缓冲区利用率低的问题，避免语句重新解释。通过这个功能，可以很大程度上解决硬解析带来的性能下降的问题。个人感觉可根据系统的实际情况，决定是否将该参数改成FORCE。该参数默认是exact。不过一定要注意，修改之前，必须先给ORACLE打补丁，否则改之后oracle会占用100%的CPU,无法使用。对于ORACLE9i，可以设置成SIMILAR，这个设置综合了FORCE和EXACT的优点。不过请慎用这个功能，这个参数也可能带来很大的负面影响！ 四．将常用的小表、索引钉在数据缓存KEEP池中 内存上数据读取速度远远比硬盘中读取要快，据称，内存中数据读的速度是硬盘的14000倍！如果资源比较丰富，把常用的小的、而且经常进行全表扫描的表给钉内存中，当然是在好不过了。可以简单的通过ALTER TABLE tablename CACHE来实现，在ORACLE8i之后可以使用ALTER TABLE table STORAGE(BUFFER_POOL KEEP)。一般来说，可以考虑把200数据块之内的表放在keep池中，当然要根据内存大小等因素来定。关于如何查出那些表或索引符合条件，可以使用本文提供的access.sql和access_report.sql。这两个脚本是著名的Oracle专家 Burleson写的，你也可以在读懂了情况下根据实际情况调整一下脚本。对于索引，可以通过ALTER INDEX indexname STORAGE(BUFFER_POOL KEEP)来钉在KEEP池中。 将表定在KEEP池中需要做一些准备工作。对于ORACLE9i 需要设置DB_KEEP_CACHE_SIZE，对于8i，需要设置buffer_pool_keep。在8i中，还要修改db_block_lru_latches，该参数默认是1，无法使用buffer_pool_keep。该参数应该比2*3*CPU数量少，但是要大于1，才能设置DB_KEEP_CACHE_BUFFER。buffer_pool_keep从db_block_buffers中分配，因此也要小于db_block_buffers。设置好这些参数后，就可以把常用对象永久钉在内存里。 五．设置optimizer_max_permutations 对于多表连接查询，如果采用基于成本优化(CBO)，ORACLE会计算出很多种运行方案，从中选择出最优方案。这个参数就是设置oracle究竟从多少种方案来选择最优。如果设置太大，那么计算最优方案过程也是时间比较长的。Oracle805和8i默认是80000，8建议改成2000。对于9i，已经默认是2000了。 六．调整排序参数 (1) SORT_AREA_SIZE:默认的用来排序的SORT_AREA_SIZE大小是32K，通常显得有点小，一般可以考虑设置成1M（1048576）。这个参数不能设置过大，因为每个连接都要分配同样的排序内存。 (2) SORT_MULTIBLOCK_READ_COUNT:增大这个参数可以提高临时表空间排序性能，该参数默认是2，可以改成32来对比一下排序查询时间变化。注意，这个参数的最大值与平台有关系。

T-SQL脚本优化技巧：1）对于SELECT/UPDATE语句必须显示的定义所有的列,避免使用星号。 2）在执行SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE语句时,请考虑执行规划的重用,尽量考虑用SP-EXECUTESQL存储过程。 3）优先使用 SELECT...INTO，然后使用 INSERT...SELECT，以避免大量死锁。 4）如果需要删除所有的数据,用TRUNCATE TABLE 代替DELETE 。5）避免使用DISTINCT 语句。 6）如果你需要有限的记录,通过TOP N代替SET ROWCOUNT来控制排序取值。7）避免使用SARGABLE的语句在WHERE子句,比如: OR, <>, !=, !<, >!, IS NULL, NOT, NOT IN, NOT LIKE 和LIKE,因为这些操作很难利用已知的索引。 8）避免使用NOT IN,可以采用IN,EXISTS NOT EXISTS和LEFT JOIN 加空值判断 --NOT EXISTS, 效率最高 SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) --LEFT JOIN SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL --NOT IN ,效率最低 SELECT hdr_key FROM hdr_tbl WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl) 9）使用EXISTS判断记录是否存在。 --不好的写法: IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx') --正确的写法: IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx') 10）避免在GROUP BY中使用HAVING 语句。 11）GROUP BY的语句要尽量简单,不要进行GROUP BY语句的嵌套,避免在GROUP BY中包含多余的列 考虑在GROUP BY的列,进行ORDER BY排序,特别在多用户的环境下。 12）如果需要在一个包含JOIN的SELECT语句进行GROUP BY,请考虑用子查询代替JOIN. 如果必须使用GROUP BY, GROUP BY 的应该列在同一张表。 13）如果WHERE条件语句有多个AND条件,请确保至少有一个列有索引,如果没有可以建立多列复合INDEX。 14）对于SQL 无法执行自动优化的WHERE条件语句,可以通过HINTS显示的制定INDEX来提高查询的效率。 --可能不好的写法: SELECT * FROM tblTaskProcessesWHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) --正确的写法: SELECT * FROM tblTaskProcesses (INDEX = IX_ProcessID)WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 15）尽可能避免在WHERE条件语句中使用函数计算。 --不好的写法: WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = 'm' --正确的写法: WHERE firstname like 'm%' 16）在WHERE条件语句中,避免在函数中包列,如果无法避免,请考虑在该列建立INDEX。 --不好的写法: SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 -- 正确的写法: SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 17）在WHERE条件语句中,避免使用NOT 。 --不好的写法: WHERE NOT column_name > 5 --正确的写法: WHERE column_name <= 5 18）在WHERE条件语句中,推荐使用10位的日期函数。 --正确的写法: SELECT * FROM Northwind.dbo.Orders WHERE OrderDate > '12/31/1997'--不好的写法: SELECT * FROM Northwind.dbo.Orders WHERE OrderDate > '12/31/97' 19）避免使用UNION,而是用UNION ALL 。 20）使用 SQL-92 标准连接句法,为了提高性能，应优先使用连接，然后使用子查询或嵌套查询,表之间的连接使用INNER JOIN,LEFT JOIN 和RIGHT JOIN,不使用CROSS JOIN和多列表方式.。 21）多表关联避免超过5个,可以通过临时表(表变量),简化复杂的关联。存储过程的开发和优化技巧：1）避免使用触发器TRIGGER,考虑用存储过程代替触发器 ——与临时表一样，光标并不是不可使用。对小型数据集使用FAST_FORWARD 光标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用光标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于光标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。2）考虑用UDF代替存储过程 ——使用表值 UDF 时要小心，因为在变量（而不是常量）中传递某个参数时，如果在 WHERE 子句中使用该参数，会导致表扫描。还要避免在一个查询中多次使用相同的表值 UDF。但是，表值 UDF 确实具有某些非常方便的动态编译功能。3）对于频繁调用的存储过程,考虑用SP_RECOMPILE重新编译 4）使用输出语句代替返回整个数据集,输出语句的执行效率会更加高效 5）在存储过程的头部使用SET NOCOUNT ON, 通过@@ROWCOUNT来控制,这样可以减少网络流量和避免潜在的问题, 而在结束时设置 SET NOCOUNT OFF. 6）不使用SP_作为存储过程的名称,建议用USP_,这个会影响数据库的执行时间. 7）尽可能使用临时表而使用表变量,表变量可以减少上锁和重新编译的次数并且表变量不使用TEMPDB的空间,而是全部使用内存来处理数据. 8）先在例程中创建临时表，最后再显式删除临时表。将 DDL 与 DML 语句混合使用有助于处理额外的重新编译活动 9）尽可能不要在流程控制语句中使用临时表,比如:IF .. ELSE, WHILE 10）避免在事务中进行赋值和复杂计算, --不好的写法: Create procedure proc_1 As Begin Begin transaction -- step 1 verify the data -- step 2 perform calculations -- step 3 get default variable values (date, user info) -- update/insert records commit end --不好的写法: Create procedure proc_1 As Begin -- step 1 verify the data -- step 2 make calculations -- step 3 get default variable values (date, user info) Begin transaction -- update/insert records commit end 上面的一些优化规则只是一般原则,在某些特殊情况下可能会有所差别,如果需要分析T-SQL的性能,可以通过查询分析器的CTRL+L 显示执行规划进行分析,也可以通过 SET STATISTICS PROFILE ON进行分析.

（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

1、主键就是聚集索引2、只要建立索引就能显著提高查询速度3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度　(四)其他书上没有的索引使用经验总结1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度(五)其他注意事项1. 不要索引常用的小型表2. 不要把社会保障号码(SSN)或身份证号码(ID)选作键3. 不要用用户的键4. 不要索引 memo/notes 字段和不要索引大型文本字段(许多字符)5. 使用系统生成的主键　二、改善SQL语句1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型2、or 会引起全表扫描3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句4、IN 的作用相当与OR5、尽量少用NOT 6、exists 和 in 的执行效率是一样的7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样8、union并不绝对比or的执行效率高9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”10、count(*)不比count(字段)慢11、order by按聚集索引列排序效率最高12、高效的TOP

设计数据库要满足三大范式：第一范式： 1、内容相似的数据列必须消除(消除的办法就是再创建一个数据表来存放他们，建立关联关系) 2、必须为每一组相关数据分别创建一个表 3、每条数据记录必须用一个主键来标示 第二范式： 1、只要数据列里面的内容出现重复，就意味着应该把表拆分为多个表 2、拆分形成的表必须用外键关联起来。 第三范式： 1、与主键没有直接关系的数据列必须消除(消除的办法就是再创建一个表来存放他们)

1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=02.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10union allselect id from t where num=204.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 35.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。 见如下例子： SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’ SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’ SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’ 即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 应改为: SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’ 应改为: SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 应改为: SELECT member_number, first_name, last_name FROM members WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的idselect id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id应改为:select id from t where name like 'abc%'select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。11.很多时候用 exists是一个好的选择：elect num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE( (SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) 两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。