优化SQL编写以提高性能的方法

通过采用不同的调整方法，可以显著提升SQL优化的性能表现。

为提高性能，建议将 DISTINCT 子句替换为 EXISTS 子句。 示例：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);

尽量多使用COMMITCOMMIT 所释放的资源:- 回滚段 上用于恢复数据的信息。- 被程序语句获得的 锁。- Redo Log Buffer 中的空间。- ORACLE 为管理上述资源的内部开销。在程序中，尽量多使用 COMMIT，这样可以提升程序性能，并减少对系统资源的需求。通过 COMMIT，系统释放了不再需要的资源，使得程序执行更高效，资源利用更优化。

假设有一个名为LARGE_TABLE的大表，且其username列缺乏索引。针对这种情况，执行以下SQL语句可显著提高效率：SQL> SELECT * FROM LARGE_TABLE WHERE USERNAME = ‘TEST’; 查询计划 ----- SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14) TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE [:Q65001] [ANALYZED]在这个例子中，TABLE ACCESS FULL LARGE_TABLE是第一个操作，表示对LARGE_TABLE进行全表扫描。完成全表扫描后，数据通过row source传递给下一步骤处理。SELECT STATEMENT操作标志着查询语句的末尾。 Optimizer=CHOOSE指明了查询的optimizer_mode，即优化器模式的初始化参数，而实际使用的优化器模式需根据后续cost部分来决定。如果cost如下所示，则表明使用了CBO优化器，该cost代表优化器估计的执行计划代价：SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=1234 Card=1 Bytes=14)。

描述：执行二分搜索算法以查找指定值在预排序数据向量中的位置。默认情况下，算法返回指定值的第一个实例的索引，或者如果未找到，则返回最近项的索引。注意：算法不检查输入数据是否已排序，以避免违背其O(N)复杂度。Matlab调用语法： pos = binarySearchMatlab（数据，项目，[dirIfFound]，[dirIfNotFound]，[checkIfSorted_flag]）。Matlab编译命令： mex binarySearch.c。输入：预排序数据向量“数据”和要搜索的项目“项目”。

在进行SQL语句性能评估时，我们通常会关注以下几个关键点： 执行计划：查看SQL语句的执行计划可以帮助我们分析查询操作的步骤，从而优化效率。常见的工具有EXPLAIN命令，能够显示查询计划的各个阶段。 执行时间：衡量SQL语句执行的时间，通常使用查询时间或响应时间来判断性能。执行时间较长的查询需要重点优化。 SQL执行效率：通过分析CPU、内存使用情况等系统资源，进一步评估SQL执行的效率，避免资源浪费。 通过以上方法，可以发现潜在的性能瓶颈，并针对性地优化SQL语句。"

索引是表中用来提高数据检索效率的重要工具，特别是在大型数据库中更为有效。Oracle采用复杂的自平衡B-tree结构来实现索引，优化器会在查询和更新操作中选择最佳路径以提升性能。此外，联结多个表时也能通过索引显著提高效率，并且提供主键唯一性验证功能。然而，索引的使用需要权衡空间占用和维护成本，包括定期的重构工作，避免不必要的索引影响查询响应速度。

数据结构优化 数据索引优化 数据查询语句优化

本书由Oracle公司授权，向读者详尽阐述如何调整SQL语句，查看内部执行计划和更改执行计划，以提高语句性能。本书内容丰富、分析透彻，可供Oracle数据库管理员、技术开发人员参考。