我们要做到不但会写 SQL, 还要做到写出性能优良的 SQL
（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：
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
