资源描述：
《优化_sql_视图_索引_plsql总结.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、一、sql优化1、SELECT子句中避免使用*，尽量应该根据业务需求按字段进行查询2、尽量多使用COMMIT如对大数据量的分段批量提交释放了资源，减轻了服务器压力3、在写sql语句的话，尽量保持每次查询的sql语句字段用大写，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4、用UNION-ALL替换UNION，因为UNION-ALL不会过滤重复数据，所执行效率要快于UNION,并且UNION可以自动排序，而UNION-ALL不会5、避免在索引列上使用计算和函数,这样索引就不
2、能使用Sql优化精简版：1.(重点)(必须说)SELECT语句中避免使用*，尽量应该根据业务需求按字段进行查询举例：如果表中有个字段用的是clob或者是blob这种大数据字段的话，他们的查询应该根据业务需要来进行指定字段的查询，切记勿直接用*2.(重点)删除重复记录(oracle)：最高效的删除重复记录方法(因为使用了ROWID)例子：DELETEFROMEMPEWHEREE.ROWID>(SELECTMIN(X.ROWID)FROMEMPXWHEREX.EMP_NO=E.EMP_NO);3.用
3、>=替换>如一个表有100万记录，一个数值型字段A，A=0时，有30万条；A=1时，有30万条；A=2时，有39万条；A=3时，有1万记录。那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2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。4.(重点)尽量多使用COMMIT如对大数据量的分段批量提交5.(重点)用NOTEXISTS或（外连接+判断为空）方案替换NOTIN操作符此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。推荐方案：用N
4、OTEXISTS或（外连接+判断为空）方案代替6.(重点必须说)LIKE操作符(大数据的全文检索使用luncene)(solr)因为使用like不当，会导致性能问题，原因是like在左右两边都有%的时候，不会使用索引。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：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
5、行两个范围的查询，性能肯定大大提高。7.(重点,必须说)避免在索引列上使用计算和函数,这样索引就不能使用举例:低效：SELECT…FROMDEPTWHERESAL*12>25000;高效:SELECT…FROMDEPTWHERESAL>25000/12;8.(重点必须说)用UNION-ALL替换UNION，因为UNION-ALL不会过滤重复数据而且不会自动排序，所执行效率要快于UNION。9.（优化,重点,3个方面a.缓存b.分段批量c.存储过程）减少访问数据库的次数举例:如果批量删除多条数据，
6、可以用deletefromtableNamewhereidin(1,2,3)而不要用多条delete语句进行删除10.（重点必须说）用TRUNCATE替代DELETETRUNCATE不记录日志，DELETE记录日志，所以TRUNCATE要快于DELETE但是一旦用TRUNCATE进行删除就不能进行恢复,TRUNCATE是删除整张表的数据不能加where条件。=========================================mysql,sqlserver中如果id为自增类型，那么如
7、果用TRUNCATE删除，则id字段再插入数据时从1开始，如果delete删除的话，则从删除之前的id的值继续增长。一、视图优化1.为视图建立索引:视图太复杂建不起索引2.重写视图优化逻辑:出错的风险太大,现在的逻辑是经过复杂验证,保证数据是正常的,如果重写逻辑出错的风险太大3.把视图数据写入表(以表替换视图),对表查询:对表查询性能会明显提高,但会带来数据不同步问题,数据的实时性要求很高,为了保证表与视图同步,太频繁同步操作性能反倒慢了,同步一次很费时间二、Plsql优化1.去掉不必要的大型表
8、的全表扫描2.缓存小型表的全表扫描3.检验优化索引的使用4.检验优化的连接技术5.尽可能减少执行计划的Cost四、索引优化（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 drivingtable)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(intersectiontable)作为基
