oracle中如何优化sql语句的，用什么方法？

2. 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)

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ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此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.当ORACLE处理多个表时, 会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并.

例如: 表 TAB1 16,384 条记录

表 TAB2 1 条记录

选择TAB2作为基础表 (最好的方法)

select count(*) from tab1,tab2 执行时间0.96秒

选择TAB2作为基础表 (不佳的方法)

select count(*) from tab2,tab1 执行时间26.09秒

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.

例如: EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集.

SELECT *

FROM LOCATION L ,

CATEGORY C,

EMP E

WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000

AND E.CAT_NO = C.CAT_NO

AND E.LOCN = L.LOCN

将比下列SQL更有效率

SELECT *

FROM EMP E ,

LOCATION L ,

CATEGORY C

WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO

AND E.LOCN = L.LOCN

AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000

3. 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.

例如:

(低效,执行时间156.3秒)

SELECT …

FROM EMP E

WHERE SAL 50000

AND JOB = ‘MANAGER’

AND 25 (SELECT COUNT(*) FROM EMP

WHERE MGR=E.EMPNO);

(高效,执行时间10.6秒)

SELECT …

FROM EMP E

WHERE 25 (SELECT COUNT(*) FROM EMP

WHERE MGR=E.EMPNO)

AND SAL 50000

AND JOB = ‘MANAGER’;

4. SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘

当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法. 实际上,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.

5. 减少访问数据库的次数

当执行每条SQL语句时, 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 , 读数据块等等. 由此可见, 减少访问数据库的次数 , 就能实际上减少ORACLE的工作量.

例如,

以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员.

方法1 (最低效)

SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE

FROM EMP

WHERE EMP_NO = 342;

SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE

FROM EMP

WHERE EMP_NO = 291;

方法2 (次低效)

DECLARE

CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS

SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE

FROM EMP

WHERE EMP_NO = E_NO;

BEGIN

OPEN C1(342);

FETCH C1 INTO …,..,.. ;

OPEN C1(291);

FETCH C1 INTO …,..,.. ;

CLOSE C1;

END;

方法3 (高效)

SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,

B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE

FROM EMP A,EMP B

WHERE A.EMP_NO = 342

AND B.EMP_NO = 291;

注意:

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.

例如:

SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)

FROM EMP

WHERE DEPT_NO = 0020

AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;

SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)

FROM EMP

WHERE DEPT_NO = 0030

AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;

你可以用DECODE函数高效地得到相同结果

SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT,

COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COUNT,

SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL,

SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SAL

FROM EMP WHERE ENAME LIKE ‘SMITH%’;

类似的,DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中.

7. 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.

TRUNCATE只在删除全表或分区适用,TRUNCATE是DDL不是DML

8. 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.

例如:

低效:

SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)

FROM LOCATION

GROUP BY REGION

HAVING REGION REGION != ‘SYDNEY’

AND REGION != ‘PERTH’

高效

SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)

FROM LOCATION

WHERE REGION REGION != ‘SYDNEY’

AND REGION != ‘PERTH’

GROUP BY REGION

HAVING 中的条件一般用于对一些集合函数的比较,如COUNT() 等等. 除此而外,一般的条件应该写在WHERE子句中

9. 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.

例如:

低效

SELECT TAB_NAME

FROM TABLES

WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME

FROM TAB_COLUMNS

WHERE VERSION = 604)

AND DB_VER= ( SELECT DB_VER

FROM TAB_COLUMNS

WHERE VERSION = 604)

高效

SELECT TAB_NAME

FROM TABLES

WHERE (TAB_NAME,DB_VER)

= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)

FROM TAB_COLUMNS

WHERE VERSION = 604)

Update 多个Column 例子:

低效:

UPDATE EMP

SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),

SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)

WHERE EMP_DEPT = 0020;

高效:

UPDATE EMP

SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)

= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)

FROM EMP_CATEGORIES)

WHERE EMP_DEPT = 0020;

10. 通过内部函数提高SQL效率.

SELECT H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*)

FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY H

WHERE H.EMPNO = E.EMPNO

AND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPE

GROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC;

通过调用下面的函数可以提高效率.

FUNCTION LOOKUP_HIST_TYPE(TYP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2

AS

TDESC VARCHAR2(30);

CURSOR C1 IS

SELECT TYPE_DESC

FROM HISTORY_TYPE

WHERE HIST_TYPE = TYP;

BEGIN

OPEN C1;

FETCH C1 INTO TDESC;

CLOSE C1;

RETURN (NVL(TDESC,’?’));

END;

FUNCTION LOOKUP_EMP(EMP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2

AS

ENAME VARCHAR2(30);

CURSOR C1 IS

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE EMPNO=EMP;

BEGIN

OPEN C1;

FETCH C1 INTO ENAME;

CLOSE C1;

RETURN (NVL(ENAME,’?’));

END;

SELECT H.EMPNO,LOOKUP_EMP(H.EMPNO),

H.HIST_TYPE,LOOKUP_HIST_TYPE(H.HIST_TYPE),COUNT(*)

FROM EMP_HISTORY H

GROUP BY H.EMPNO , H.HIST_TYPE;

经常在论坛中看到如 ’能不能用一个SQL写出….’ 的贴子, 殊不知复杂的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

11. 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.

Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名,当SQL语句中出现这个Column时,SQL解析器无法判断这个Column的归属

12. 用EXISTS替代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.

低效:

SELECT *

FROM EMP (基础表)

WHERE EMPNO 0

AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO

FROM DEPT

WHERE LOC = ‘MELB’)

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’)

相对来说,用NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提高效率,下一节中将指出

13. 用NOT EXISTS替代NOT IN

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.

例如:

SELECT …

FROM EMP

WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO

FROM DEPT

WHERE DEPT_CAT=’A’);

为了提高效率.改写为:

(方法一: 高效)

SELECT ….

FROM EMP A,DEPT B

WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)

AND B.DEPT_NO IS NULL

AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’

(方法二: 最高效)

SELECT ….

FROM EMP E

WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’

FROM DEPT D

WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO

AND DEPT_CAT = ‘A’);

14. 用表连接替换EXISTS

通常来说 , 采用表连接的方式比EXISTS更有效率

SELECT ENAME

FROM EMP E

WHERE EXISTS (SELECT ‘X’

FROM DEPT

WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO

AND DEPT_CAT = ‘A’);

(更高效)

SELECT ENAME

FROM DEPT D,EMP E

WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO

AND DEPT_CAT = ‘A’ ;

在RBO的情况下,前者的执行路径包括FILTER,后者使用NESTED LOOP

15. 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

例如:

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);

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.

16. 基础表的选择

基础表(Driving Table)是指被最先访问的表(通常以全表扫描的方式被访问). 根据优化器的不同, SQL语句中基础表的选择是不一样的.

如果你使用的是CBO (COST BASED OPTIMIZER),优化器会检查SQL语句中的每个表的物理大小,索引的状态,然后选用花费最低的执行路径.

如果你用RBO (RULE BASED OPTIMIZER) , 并且所有的连接条件都有索引对应, 在这种情况下, 基础表就是FROM 子句中列在最后的那个表.

举例:

SELECT A.NAME , B.MANAGER

FROM WORKER A,

LODGING B

WHERE A.LODGING = B.LODING;

由于LODGING表的LODING列上有一个索引, 而且WORKER表中没有相比较的索引, WORKER表将被作为查询中的基础表.

17. 多个平等的索引

当SQL语句的执行路径可以使用分布在多个表上的多个索引时, ORACLE会同时使用多个索引并在运行时对它们的记录进行合并, 检索出仅对全部索引有效的记录.

在ORACLE选择执行路径时,唯一性索引的等级高于非唯一性索引. 然而这个规则只有

当WHERE子句中索引列和常量比较才有效.如果索引列和其他表的索引类相比较. 这种子句在优化器中的等级是非常低的.

如果不同表中两个想同等级的索引将被引用, FROM子句中表的顺序将决定哪个会被率先使用. FROM子句中最后的表的索引将有最高的优先级.

如果相同表中两个想同等级的索引将被引用, WHERE子句中最先被引用的索引将有最高的优先级.

举例:

DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.

SELECT ENAME,

FROM EMP

WHERE DEPT_NO = 20

AND EMP_CAT = ‘A’;

这里,DEPTNO索引将被最先检索,然后同EMP_CAT索引检索出的记录进行合并. 执行路径如下:

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

AND-EQUAL

INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX

INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX

18. 等式比较和范围比较

当WHERE子句中有索引列, ORACLE不能合并它们,ORACLE将用范围比较.

举例:

DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE DEPTNO 20

AND EMP_CAT = ‘A’;

这里只有EMP_CAT索引被用到,然后所有的记录将逐条与DEPTNO条件进行比较. 执行路径如下:

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX

19. 不明确的索引等级

当ORACLE无法判断索引的等级高低差别,优化器将只使用一个索引,它就是在WHERE子句中被列在最前面的.

举例:

DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE DEPTNO 20

AND EMP_CAT ‘A’;

这里, ORACLE只用到了DEPT_NO索引. 执行路径如下:

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX

我们来试一下以下这种情况:

SQL select index_name, uniqueness from user_indexes where table_name = 'EMP';

INDEX_NAME UNIQUENES

------------------------------ ---------

EMPNO UNIQUE

EMPTYPE NONUNIQUE

SQL select * from emp where empno = 2 and emp_type = 'A' ;

no rows selected

Execution Plan

----------------------------------------------------------

0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE

1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'

2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPTYPE' (NON-UNIQUE)

虽然EMPNO是唯一性索引,但是由于它所做的是范围比较, 等级要比非唯一性索引的等式比较低!

20. 强制索引失效

如果两个或以上索引具有相同的等级,你可以强制命令ORACLE优化器使用其中的一个(通过它,检索出的记录数量少) .

举例:

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE EMPNO = 7935

AND DEPTNO + 0 = 10 /*DEPTNO上的索引将失效*/

AND EMP_TYPE || ‘’ = ‘A’ /*EMP_TYPE上的索引将失效*/

这是一种相当直接的提高查询效率的办法. 但是你必须谨慎考虑这种策略,一般来说,只有在你希望单独优化几个SQL时才能采用它.

这里有一个例子关于何时采用这种策略,

假设在EMP表的EMP_TYPE列上有一个非唯一性的索引而EMP_CLASS上没有索引.

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE EMP_TYPE = ‘A’

AND EMP_CLASS = ‘X’;

优化器会注意到EMP_TYPE上的索引并使用它. 这是目前唯一的选择. 如果,一段时间以后, 另一个非唯一性建立在EMP_CLASS上,优化器必须对两个索引进行选择,在通常情况下,优化器将使用两个索引并在他们的结果集合上执行排序及合并. 然而,如果其中一个索引（EMP_TYPE）接近于唯一性而另一个索引（EMP_CLASS）上有几千个重复的值. 排序及合并就会成为一种不必要的负担. 在这种情况下,你希望使优化器屏蔽掉EMP_CLASS索引.

用下面的方案就可以解决问题.

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE EMP_TYPE = ‘A’

AND EMP_CLASS||’’ = ‘X’;

21. 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;

这是一个非常实用的规则，请务必牢记

22. 自动选择索引

如果表中有两个以上（包括两个）索引，其中有一个唯一性索引，而其他是非唯一性．

在这种情况下，ORACLE将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引．

举例:

SELECT ENAME

FROM EMP

WHERE EMPNO = 2326

AND DEPTNO = 20 ;

这里，只有EMPNO上的索引是唯一性的，所以EMPNO索引将用来检索记录．

TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP

INDEX UNIQUE SCAN ON EMP_NO_IDX

23. 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.

举例:

低效: (这里,不使用索引)

SELECT …

FROM DEPT

WHERE DEPT_CODE != 0;

高效: (这里,使用了索引)

SELECT …

FROM DEPT

知道的基本就这么多了，要加分啊~~O(∩_∩)O~

Oracle游标sql语句代码块的优化

游标操作的优化：

-- 有一个表格，存储的是用户的名字，将 emp 表中所有的用户名转换成小写，再写入这个表格

create table ename_emp(

ename varchar2(50)

);

-- 下面这个游标的操作，需要 43s时间才能完成

declare

begin

for i in (select ename from emp_liebiao) loop

insert into ename_emp values(lower(i.ename));

commit;

end loop;

end;

-- 因为游标是以行为单位进行数据的操作的，所有游标的效率是比较慢的，而且游标需要消耗的内存也是比较多的，我们需要将游标以行进行操作的方式，修改成一次性操作所有数据的批量的方式。

批量操作在游标里面 叫做 bulk collect

第一步，创建一个表类型

type 表类型的名字 is table of 表名.列名 %type;

变量名 表类型的名字;

第三步，创建一个游标，读取某个查询的结果

cursor 游标名字 is select 查询语句 ;

第四步，打开游标

open 游标名字;

第五步，捕获游标的数据，将内容给到表类型的变量进行保存

fetch 游标名字 bulk collect into 变量名字 ;

第六步，使用 forall 语句，对数据进行批量的操作

forall i in 变量 .first .. 变量 .last DML 语句操作 ;

第七步，关闭游标

close 游标名字 ;

declare

-- 创建表类型

type biao is table of emp_liebiao.ename%type;

b biao;

-- 创建游标

cursor m is select ename from emp_liebiao;

begin

-- 打开游标

open m;

-- 将游标的内容批量的给到变量

fetch m bulk collect into b;

-- 使用forall批量修改数据

forall i in b.first .. b.last insert into ename_emp values(lower(b(i)));

commit;

-- 关闭游标

close m;

end;

练习：批量修改用户的编号，让编号+工资等级+部门，形成一个新的编号，存入下面的表格中，使用 bulk collect 来实现。

2000以下是 C ，2000-3000是 B ，3000以上是 A ，

例如 SMITH ， 新编号应该是 7369_C_20

create table empno_emp(

empno varchar2(50)

);

declare

type biao is table of emp_liebiao%rowtype;

b biao;

cursor m is select * from emp_liebiao;

begin

open m;

fetch m bulk collect into b;

forall i in b.first..b.last

insert into empno_emp values(

b(i).empno||'_'||decode(sign(b(i).sal-2000)+sign(b(i).sal-3000),-2,'C',2,'A','B')||'_'||b(i).deptno

);

commit;

close m;

end;

如何进行oracle数据库性能优化

你最好买一本专门讲ORACLE性能优化的书，好好看看\x0d\x0a1、调整数据库服务器的性能\x0d\x0aOracle数据库服务器是整个系统的核心，它的性能高低直接影响整个系统的性能，为了调整Oracle数据库服务器的性能，主要从以下几个方面考虑： \x0d\x0a1.1、调整操作系统以适合Oracle数据库服务器运行\x0d\x0aOracle数据库服务器很大程度上依赖于运行服务器的操作系统，如果操作系统不能提供最好性能，那么无论如何调整，Oracle数据库服务器也无法发挥其应有的性能。 \x0d\x0a1.1.1、为Oracle数据库服务器规划系统资源 \x0d\x0a据已有计算机可用资源, 规划分配给Oracle服务器资源原则是：尽可能使Oracle服务器使用资源最大化,特别在Client/Server中尽量让服务器上所有资源都来运行Oracle服务。 \x0d\x0a1.1.2、调整计算机系统中的内存配置 \x0d\x0a多数操作系统都用虚存来模拟计算机上更大的内存，它实际上是硬盘上的一定的磁盘空间。当实际的内存空间不能满足应用软件的要求时，操作系统就将用这部分的磁盘空间对内存中的信息进行页面替换，这将引起大量的磁盘I/O操作，使整个服务器的性能下降。为了避免过多地使用虚存，应加大计算机的内存。 \x0d\x0a1.1.3、为Oracle数据库服务器设置操作系统进程优先级 \x0d\x0a不要在操作系统中调整Oracle进程的优先级，因为在Oracle数据库系统中，所有的后台和前台数据库服务器进程执行的是同等重要的工作，需要同等的优先级。所以在安装时，让所有的数据库服务器进程都使用缺省的优先级运行。 \x0d\x0a1.2、调整内存分配\x0d\x0aOracle数据库服务器保留3个基本的内存高速缓存，分别对应3种不同类型的数据：库高速缓存，字典高速缓存和缓冲区高速缓存。库高速缓存和字典高速缓存一起构成共享池，共享池再加上缓冲区高速缓存便构成了系统全程区(SGA)。SGA是对数据库数据进行快速访问的一个系统全程区，若SGA本身需要频繁地进行释放、分配，则不能达到快速访问数据的目的，因此应把SGA放在主存中，不要放在虚拟内存中。内存的调整主要是指调整组成SGA的内存结构的大小来提高系统性能，由于Oracle数据库服务器的内存结构需求与应用密切相关，所以内存结构的调整应在磁盘I/O调整之前进行。 \x0d\x0a1.2.1、库缓冲区的调整 \x0d\x0a库缓冲区中包含私用和共享SQL和PL/SQL区，通过比较库缓冲区的命中率决定它的大小。要调整库缓冲区，必须首先了解该库缓冲区的活动情况，库缓冲区的活动统计信息保留在动态性能表v$librarycache数据字典中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache; \x0d\x0a \x0d\x0aPins列给出SQL语句，PL/SQL块及被访问对象定义的总次数；Reloads列给出SQL 和PL/SQL块的隐式分析或对象定义重装载时在库程序缓冲区中发生的错误。如果sum(pins)/sum(reloads) ≈0，则库缓冲区的命中率合适；若sum(pins)/sum(reloads)1, 则需调整初始化参数 shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。 \x0d\x0a1.2.2、数据字典缓冲区的调整 \x0d\x0a数据字典缓冲区包含了有关数据库的结构、用户、实体信息。数据字典的命中率，对系统性能影响极大。数据字典缓冲区的使用情况记录在动态性能表v$librarycache中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache; \x0d\x0a \x0d\x0aGets列是对相应项请求次数的统计；Getmisses 列是引起缓冲区出错的数据的请求次数。对于频繁访问的数据字典缓冲区，sum(getmisses)/sum(gets)10%～15%。若大于此百分数，则应考虑增加数据字典缓冲区的容量，即需调整初始化参数shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。 \x0d\x0a1.2.3、缓冲区高速缓存的调整 \x0d\x0a用户进程所存取的所有数据都是经过缓冲区高速缓存来存取，所以该部分的命中率，对性能至关重要。缓冲区高速缓存的使用情况记录在动态性能表v$sysstat中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect name,value from v$sysstat where name in ('dbblock gets','consistent gets','physical reads'); \x0d\x0a \x0d\x0adbblock gets和consistent gets的值是请求数据缓冲区中读的总次数。physical reads的值是请求数据时引起从盘中读文件的次数。从缓冲区高速缓存中读的可能性的高低称为缓冲区的命中率，计算公式： \x0d\x0a \x0d\x0aHit Ratio=1-(physical reds/(dbblock gets+consistent gets)) \x0d\x0a \x0d\x0a如果Hit Ratio60%～70%，则应增大db_block_buffers的参数值。db_block_buffers可以调整分配给缓冲区高速缓存的内存量，即db_block_buffers可设置分配缓冲区高速缓存的数据块的个数。缓冲区高速缓存的总字节数=db_block_buffers的值*db_block_size的值。db_block_size 的值表示数据块大小的字节数，可查询 v$parameter 表： \x0d\x0a \x0d\x0aselect name,value from v$parameter where name='db_block_size'; \x0d\x0a \x0d\x0a在修改了上述数据库的初始化参数以后，必须先关闭数据库，在重新启动数据库后才能使新的设置起作用。

怎样优化oracle数据库

1

调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2

调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3

调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

4

调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5

调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6

调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。 实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的

如何优化oracle查询语句

like '%a%'任何情况下都不会走索引。

写出

substr(SSPCS,1,6) between  '500101' and  '500234'

并且建立函数索引。

PS：网上有说like '500112%'这种能通过索引查询。

oracle怎么优化

1.去掉不必要的大型表的全表扫描

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

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 EMP_NO FROM EMP WHERE (GROUP,NAME) = ( SELECT

COLUMN1,COLUMN2 FROM TEST WHERE TEST_ID = 604)

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);

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

在java代码中用到preparedStatement的时候尽量少用连接符“＋”连接字符串！

当前题目：oracle语句如何优化,oracle数据库的优化
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