知识大全 Oracle语句优化30个规则详解

Posted 2022-07-15 索引

篇首语：明天的希望，让我们忘了今天的痛苦。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了知识大全 Oracle语句优化30个规则详解相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Oracle语句优化30个规则详解 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！

　　 选用适合的Oracle优化器

　　Oracle的优化器共有种

　　a RULE (基于规则)

　　b COST (基于成本)

　　c CHOOSE (选择性)

　　设置缺省的优化器可以通过对init ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明如RULE COST CHOOSE ALL_ROWS FIRST_ROWS 你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆蓋

　　为了使用基于成本的优化器(CBO Cost Based Optimizer) 你必须经常运行analyze 命令以增加数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性

　　如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE) 那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关如果table已经被analyze过优化器模式将自动成为CBO 反之数据库将采用RULE形式的优化器

　　在缺省情况下 ORACLE采用CHOOSE优化器为了避免那些不必要的全表扫描(full table scan) 你必须尽量避免使用CHOOSE优化器而直接采用基于规则或者基于成本的优化器

　　 访问Table的方式Oracle 采用两种访问表中记录的方式

　　a 全表扫描

　　全表扫描就是顺序地访问表中每条记录 ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描

　　b 通过ROWID访问表

　　你可以采用基于ROWID的访问方式情况提高访问表的效率 ROWID包含了表中记录的物理位置信息……ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系通常索引提供了快速访问ROWID的方法因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高

　　 共享SQL语句

　　为了不重复解析相同的SQL语句在第一次解析之后 ORACLE将SQL语句存放在内存中这块位于系统全局区域SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)中的内存可以被所有的数据库用户共享因此当你执行一个SQL语句(有时被称为一个游标)时如果它和之前的执行过的语句完全相同 ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径 ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用

　　可惜的是ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering) 这个功能并不适用于多表连接查询

　　数据库管理员必须在init ora中为这个区域设置合适的参数当这个内存区域越大就可以保留更多的语句当然被共享的可能性也就越大了

　　当你向ORACLE 提交一个SQL语句 ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句

　　这里需要注明的是 ORACLE对两者采取的是一种严格匹配要达成共享 SQL语句必须完全相同(包括空格换行等)

　　共享的语句必须满足三个条件

　　A 字符级的比较

　　当前被执行的语句和共享池中的语句必须完全相同

　　例如

　　　SELECT * FROM EMP;

　　和下列每一个都不同

　　 SELECT * from EMP; 　　Select * From Emp; 　　SELECT * FROM EMP;

　　B 两个语句所指的对象必须完全相同

　　例如

　　用户对象名如何访问

　　　Jack sal_limit private synonym 　　Work_city public synonym 　　Plant_detail public synonym 　　Jill sal_limit private synonym 　　Work_city public synonym 　　Plant_detail table owner

　　考虑一下下列SQL语句能否在这两个用户之间共享

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　　SQL 能否共享原因

　　select max(sal_cap) from sal_limit; 不能每个用户都有一个private synonym sal_limit 它们是不同的对象

　　select count(* from work_city where sdesc like NEW% ; 能两个用户访问相同的对象public synonym work_city

　　select a sdesc b location from work_city a plant_detail b where a city_id = b city_id 不能用户jack 通过private synonym访问plant_detail 而jill 是表的所有者对象不同

　　C 两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables)

　　例如第一组的两个SQL语句是相同的(可以共享) 而第二组中的两个语句是不同的(即使在运行时赋于不同的绑定变量相同的值)

　　 select pin name from people where pin = blk pin; select pin name from people where pin = blk pin;

　　 select pin name from people where pin = blk ot_ind; select pin name from people where pin = blk ov_ind;

　　 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 TAB 条记录

　　选择TAB 作为基础表 (最好的方法)

　　 select count(*) from tab tab 执行时间秒

　　选择TAB 作为基础表 (不佳的方法)　

　　 select count(*) from tab tab 执行时间秒

　　如果有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 BEEEN AND 　　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 BEEEN AND

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　　 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

　　（低效执行时间秒）

　　　SELECT … 　　FROM EMP E 　　WHERE SAL > 　　AND JOB = MANAGER 　　AND < (SELECT COUNT(*) FROM EMP 　　WHERE MGR=E EMPNO);

　　(高效执行时间秒)

　　 SELECT … 　　FROM EMP E 　　WHERE < (SELECT COUNT(*) FROM EMP 　　WHERE MGR=E EMPNO) 　　AND SAL > 　　AND JOB = MANAGER ;

　　 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

　　 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或的职员

　　方法 (最低效)

　　 SELECT EMP_NAME SALARY GRADE 　　FROM EMP 　　WHERE EMP_NO = ; 　　SELECT EMP_NAME SALARY GRADE 　　FROM EMP 　　WHERE EMP_NO = ;

　　方法 (次低效)

　　DECLARE 　　CURSOR C (E_NO NUMBER) IS 　　SELECT EMP_NAME SALARY GRADE 　　FROM EMP 　　WHERE EMP_NO = E_NO; 　 BEGIN 　　OPEN C ( ); 　　FETCH C INTO … ; 　　OPEN C ( ); 　　FETCH C INTO … ; 　　CLOSE C ; END;

　　方法 (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 = 　　AND B EMP_NO = ;

　　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

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　　 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 = 　　AND ENAME LIKE　 SMITH% ; 　　SELECT COUNT(*) SUM(SAL) 　　FROM　EMP 　　WHERE DEPT_NO = 　　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 X NULL)) D _COUNT 　　COUNT(DECODE(DEPT_NO X NULL)) D _COUNT 　　SUM(DECODE(DEPT_NO SAL NULL)) D _SAL 　　SUM(DECODE(DEPT_NO SAL NULL)) D _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

　　 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)

　　例如

　　 SELECT NAME 　　FROM EMP 　　WHERE EMP_NO = ; 　　SELECT NAME 　　FROM DPT 　　WHERE DPT_NO = ; 　　SELECT NAME 　　FROM CAT 　　WHERE CAT_TYPE = RD ;

　　上面的个查询可以被合并成一个

　　 SELECT E NAME D NAME C NAME 　　FROM CAT C DPT D EMP E DUAL X 　　WHERE NVL( X X DUMMY) = NVL( X E ROWID(+)) 　　AND NVL( X X DUMMY) = NVL( X D ROWID(+)) 　　AND NVL( X X DUMMY) = NVL( X C ROWID(+)) 　　AND E EMP_NO(+) = 　　AND D DEPT_NO(+) = 　　AND C CAT_TYPE(+) = RD ;

　　(译者按虽然采取这种方法效率得到提高但是程序的可读性大大降低所以读者还是要权衡之间的利弊)

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　　 删除重复记录

　　最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)

　　　DELETE FROM EMP E 　　WHERE E ROWID > (SELECT MIN(X ROWID) 　　FROM EMP X 　　WHERE X EMP_NO = E EMP_NO);

　　 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MIT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)

　　 尽量多使用MIT

　　只要有可能在程序中尽量多使用MIT 这样程序的性能得到提高需求也会因为MIT所释放的资源而减少 MIT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为管理上述种资源中的内部花费

　　(译者按在使用MIT时必须要注意到事务的完整性现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼)

　　 计算记录条数

　　和一般的观点相反 count(*) 比count( )稍快当然如果可以通过索引检索对索引列的计数仍旧是最快的例如 COUNT(EMPNO)

　　(译者按在CSDN论坛中曾经对此有过相当热烈的讨论作者的观点并不十分准确通过实际的测试上述三种方法并没有显著的性能差别)

　　 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

　　(译者按 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)

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　　 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 = ) 　　AND　DB_VER= ( SELECT DB_VER 　　FROM TAB_COLUMNS 　　WHERE VERSION = )

　　高效

　　 SELECT TAB_NAME 　　FROM TABLES 　　WHERE (TAB_NAME DB_VER) 　　= ( SELECT TAB_NAME DB_VER) 　　FROM TAB_COLUMNS 　　WHERE VERSION = ) 　　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 = ;

　　高效

　　　UPDATE EMP 　　SET (EMP_CAT SAL_RANGE) 　　= (SELECT MAX(CATEGORY) MAX(SAL_RANGE) 　　FROM EMP_CATEGORIES) 　　WHERE EMP_DEPT = ;

　　 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 VARCHAR 　　AS 　　TDESC VARCHAR ( ); 　　CURSOR C IS 　　SELECT TYPE_DESC 　　FROM HISTORY_TYPE 　　WHERE HIST_TYPE = TYP; 　　BEGIN 　　OPEN C ; 　　FETCH C INTO TDESC; 　　CLOSE C ; 　　RETURN (NVL(TDESC ? )); 　　END; 　　FUNCTION LOOKUP_EMP(EMP IN NUMBER) RETURN VARCHAR 　　AS 　　ENAME VARCHAR ( ); 　　CURSOR C IS 　　SELECT ENAME 　　FROM EMP 　　WHERE EMPNO=EMP; 　　BEGIN 　　OPEN C ; 　　FETCH C INTO ENAME; 　　CLOSE C ; 　　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;

　　(译者按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)

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　　 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

　　(译者注 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)

　　 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 > 　　AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO 　　FROM DEPT 　　WHERE LOC = MELB )

　　高效

　　 SELECT * 　　FROM EMP (基础表) 　　WHERE EMPNO > 　　AND EXISTS (SELECT X 　　FROM DEPT 　　WHERE DEPT DEPTNO = EMP DEPTNO 　　AND LOC = MELB )

　　(译者按相对来说用NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提高效率下一节中将指出)

　　 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 );

　　 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 ;

　　(译者按在RBO的情况下前者的执行路径包括FILTER 后者使用NESTED LOOP)

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　　 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

　　 识别低效执行的SQL语句

　　用下列SQL工具找出低效SQL

　　　SELECT EXECUTIONS DISK_READS BUFFER_GETS 　　ROUND((BUFFER_GETS DISK_READS)/BUFFER_GETS ) Hit_radio 　　ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS ) Reads_per_run 　　SQL_TEXT 　　FROM V$SQLAREA 　　WHERE EXECUTIONS> 　　AND BUFFER_GETS > 　　AND (BUFFER_GETS DISK_READS)/BUFFER_GETS < 　　ORDER BY DESC;

　　(译者按虽然目前各种关于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)

　　 使用TKPROF 工具来查询SQL性能状态

　　SQL trace 工具收集正在执行的SQL的性能状态数据并记录到一个跟踪文件中这个跟踪文件提供了许多有用的信息例如解析次数执行次数 CPU使用时间等这些数据将可以用来优化你的系统

　　设置SQL TRACE在会话级别

　　有效

　　ALTER SESSION SET SQL_TRACE TRUE

　　设置SQL TRACE 在整个数据库有效仿你必须将SQL_TRACE参数在init ora中设为TRUE USER_DUMP_DEST参数说明了生成跟踪文件的目录

　　(译者按这一节中作者并没有提到TKPROF的用法对SQL TRACE的用法也不够准确设置SQL TRACE首先要在init ora中设定TIMED_STATISTICS 这样才能得到那些重要的时间状态生成的trace文件是不可读的所以要用TKPROF工具对其进行转换 TKPROF有许多执行参数大家可以参考ORACLE手册来了解具体的配置 )

　　 用EXPLAIN PLAN 分析SQL语句

　　EXPLAIN PLAN 是一个很好的分析SQL语句的工具它甚至可以在不执行SQL的情况下分析语句通过分析我们就可以知道ORACLE是怎么样连接表使用什么方式扫描表(索引扫描或全表扫描)以及使用到的索引名称

　　你需要按照从里到外从上到下的次序解读分析的结果 EXPLAIN PLAN分析的结果是用缩进的格式排列的最内部的操作将被最先解读如果两个操作处于同一层中带有最小操作号的将被首先执行

　　NESTED LOOP是少数不按照上述规则处理的操作正确的执行路径是检查对NESTED LOOP提供数据的操作其中操作号最小的将被最先处理

　　译者按通过实践感到还是用SQLPLUS中的SET TRACE 功能比较方便

　　举例

　　　SQL> list 　　 SELECT * 　　 FROM dept emp 　　 * WHERE emp deptno = dept deptno 　　SQL> set autotrace traceonly /*traceonly 可以不显示执行结果*/ 　　SQL> / 　　 rows selected 　　Execution Plan 　　　　 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE 　　 NESTED LOOPS 　　 TABLE ACCESS (FULL) OF EMP 　　 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF DEPT 　　 INDEX (UNIQUE SCAN) OF PK_DEPT (UNIQUE) 　　Statistics 　　　　 recursive calls 　　 db block gets 　　 consistent gets 　　 physical reads 　　 redo size 　　 bytes sent via SQL*Net to client 　　 bytes received via SQL*Net from client 　　 SQL*Net roundtrips to/from client 　　 sorts (memory) 　　 sorts (disk) 　　 rows processed

　　通过以上分析可以得出实际的执行步骤是

　　　 TABLE ACCESS (FULL) OF EMP 　　 INDEX (UNIQUE SCAN) OF PK_DEPT (UNIQUE) 　　 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF DEPT 　　 NESTED LOOPS (JOINING AND )

　　注目前许多第三方的工具如TOAD和ORACLE本身提供的工具如OMS的SQL Analyze都提供了极其方便的EXPLAIN PLAN工具也许喜欢图形化界面的朋友们可以选用它们

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　　 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实际上 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

　　除了那些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

　　译者按定期的重构索引是有必要的

　　ALTER INDEX REBUILD

　　 索引的操作

　　ORACLE对索引有两种访问模式

　　索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)

　　大多数情况下优化器通过WHERE子句访问INDEX

　　例如

　　表LODGING有两个索引建立在LODGING列上的唯一性索引LODGING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引LODGING$MANAGER

　　 SELECT * 　　FROM LODGING 　　WHERE LODGING = ROSE HILL ;

　　在内部上述SQL将被分成两步执行首先 LODGING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问获得相对应的ROWID 通过ROWID访问表的方式执行下一步检索

　　如果被检索返回的列包括在INDEX列中 ORACLE将不执行第二步的处理(通过ROWID访问表) 因为检索数据保存在索引中单单访问索引就可以完全满足查询结果

　　下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作

　　 SELECT LODGING 　　FROM LODGING 　　WHERE LODGING = ROSE HILL ;

　　索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)

　　适用于两种情况

　　基于一个范围的检索

　　基于非唯一性索引的检索

　　例

　　 SELECT LODGING FROM LODGING WHERE LODGING LIKE M% ;

　　WHERE子句条件包括一系列值 ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK 由于索引范围查询将返回一组值它的效率就要比索引唯一扫描低一些

　　例　

　　 SELECT LODGING 　　FROM LODGING 　　WHERE MANAGER = BILL GATES ;

　　这个SQL的执行分两步 LODGING$MANAGER的索引范围查询(得到所有符合条件记录的ROWID)和下一步同过ROWID访问表得到LODGING列的值由于LODGING$MANAGER是一个非唯一性的索引数据库不能对它执行索引唯一扫描

　　由于SQL返回LODGING列而它并不存在于LODGING$MANAGER索引中所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的操作

　　WHERE子句中如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符(WILDCARD)开始索引将不被采用在这种情况下 ORACLE将使用全表扫描

　　　SELECT LODGING 　　FROM LODGING 　　WHERE MANAGER LIKE %HANMAN ;

　　 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 blog

　　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

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　　 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 = 　　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

　　 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 > 　　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

　　 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 > 　　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

　　译者按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 >= and emp_type = A ; 　　no rows selected 　　Execution Plan 　　　　 SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE 　　 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF EMP 　　 INDEX (RANGE SCAN) OF EMPTYPE (NON UNIQUE)

cha138/Article/program/Oracle/201311/17830