数据库优化方案

数据库优化方案1.高效地进行SQL语句设计：通常情况下，可以采用下面的方法优化SQL对数据操作的表现：（1）减少对数据库的查询次数，即减少对系统资源的请求，使用快照和显形图等分布式数据库对象可以减少对数据库的查询次数。（2）尽量使用相同的或非常类似的SQL语句进行查询，这样不仅充分利用SQL共享池中的已经分析的语法树，要查询的数据在SGA中命中的可能性也会大大增加。（3）避免不带任何条件的SQL语句的执行。没有任何条件的SQL语句在执行时，通常要进行FTS，数据库先定位一个数据块，然后按顺序依次查找其它数据，对于大型表这将是一个漫长的过程。（4）如果对有些表中的数据有约束，最好在建表的SQL语句用描述完整性来实现，而不是用SQL程序中实现。一、操作符优化：1、IN操作符用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。但是用IN的SQL性能总是比较低的，从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别：ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符。优化sql时，经常碰到使用in的语句，一定要用exists把它给换掉，因为Oracle在处理In时是按Or的方式做的，即使使用了索引也会很慢。2、NOTIN操作符强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。用NOTEXISTS或（外连接+判断为空）方案代替3、ISNULL或ISNOTNULL操作判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为B树索引是不索引空值的。用其它相同功能的操作运算代替，aisnotnull改为a0或a’’等。不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如业扩申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。避免在索引列上使用ISNULL和ISNOTNULL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…FROMDEPARTMENTWHEREDEPT_CODEISNOTNULL;高效:(索引有效)SELECT…FROMDEPARTMENTWHEREDEPT_CODE=0;4、及操作符（大于或小于操作符）大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A，30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。那么执行A2与A=3的效果就有很大的区别了，因为A2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。用=替代高效:SELECT…FROMDEPARTMENTWHEREDEPT_CODE=0;低效:SELECT*FROMEMPWHEREDEPTNO3两者的区别在于,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.5、LIKE操作符：LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE‘%5400%’这种查询不会引用索引，而LIKE‘X5400%’则会引用范围索引。一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号YY_BHLIKE‘%5400%’这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BHLIKE’X5400%’ORYY_BHLIKE’B5400%’则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。6、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):SELECTDISTINCTDEPT_NO,DEPT_NAMEFROMDEPTD,EMPEWHERED.DEPT_NO=E.DEPT_NO(高效):SELECTDEPT_NO,DEPT_NAMEFROMDEPTDWHEREEXISTS(SELECT'X'FROMEMPEWHEREE.DEPT_NO=D.DEPT_NO);如：用EXISTS替代IN、用NOTEXISTS替代NOTIN：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NOTEXISTS)通常将提高查询的效率.在子查询中,NOTIN子句将执行一个内部的排序和合并.无论在哪种情况下,NOTIN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NOTIN,我们可以把它改写成外连接(OuterJoins)或NOTEXISTS.例子：(高效):SELECT*FROMEMP(基础表)WHEREEMPNO0ANDEXISTS(SELECT'X'FROMDEPTWHEREDEPT.DEPTNO=EMP.DEPTNOANDLOC='MELB')(低效):SELECT*FROMEMP(基础表)WHEREEMPNO0ANDDEPTNOIN(SELECTDEPTNOFROMDEPTWHERELOC='MELB')7、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):SELECTLOC_ID,LOC_DESC,REGIONFROMLOCATIONWHERELOC_ID=10UNIONSELECTLOC_ID,LOC_DESC,REGIONFROMLOCATIONWHEREREGION='MELBOURNE'(低效):SELECTLOC_ID,LOC_DESC,REGIONFROMLOCATIONWHERELOC_ID=10ORREGION='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.8、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….FROMLOCATIONWHERELOC_ID=10ORLOC_ID=20ORLOC_ID=30高效:SELECT…FROMLOCATIONWHERELOC_ININ(10,20,30);二、SQL语句结构优化1、SELECT子句中避免使用‘*‘：2、用TRUNCATE替代DELETE：用TRUNCATE替代DELETE删除全表记录：（大数据量的表用次方法）当删除表中的记录时,在通常情况下,回滚段(rollbacksegments)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.3、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4、sql语句用大写因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行。5、在Java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串！6、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…FROMEMPWHEREEMPNO=‘123'实际上,经过ORACLE类型转换,语句转化为:SELECT…FROMEMPWHEREEMPNO=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…FROMEMPWHEREEMP_TYPE=123这个语句被ORACLE转换为:SELECT…FROMEMPWHERETO_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7、优化GROUPBY:提高GROUPBY语句的效率,可以通过将不需要的记录在GROUPBY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:1SELECTJOB,AVG(SAL)FROMEMPGROUPbyJOBHAVINGJOB='PRESIDENT'ORJOB='MANAGER'高效:1SELECTJOB,AVG(SAL)FROMEMPWHEREJOB='PRESIDENT'ORJOB='MANAGER'GROUPbyJOB数据库优化方案1.利用表分区分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。对数据量大的时时表可采取此方法。可按月自动建表分区。2.别名的使用别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。3.索引Index的优化设计索引可以大大加快数据库的查询速度，索引把表中的逻辑值映射到安全的RowID，因此索引能进行快速定位数据的物理地址。对一个建有索引的大型表的查询时，索引数据可能会用完所有的数据块缓存空间，ORACLE不得不频繁地进行磁盘读写来获取数据，因此在对一个大型表进行分区之后，可以根据相应的分区建立分区索引。但是个人觉得不是所有的表都需要建立索引，只针对大数据量的表建立索引。缺点：第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。索引需要维护：为了维护系统性能，索引在创建之后，由于频繁地对数据进行增加、删除、修改等操作使得索引页发生碎块，因此，必须对索引进行维护。4.调整硬盘I/O这一步是