优化Oracle性能避免在WHERE子句中使用前置通配符

在WHERE子句中，避免使用前置通配符。如果索引列对应的值以通配符（WILDCARD）开头，索引将不会被采用。例如： SELECT USER_NO, USER_NAME, ADDRESS FROM USER_FILES WHERE USER_NO LIKE '9204421'; 在这种情况下，ORACLE将执行全表扫描，这会严重影响性能。

在WHERE子句中，如果索引列的值以通配符（WILDCARD）开始，如 '9204421'，ORACLE将不会使用索引而采用全表扫描。为了提升性能，应避免这种情况的发生。

ORACLE在处理WHERE子句时，采用自下而上的解析顺序。为了提升查询效率，应将具有过滤条件的表放在WHERE子句的末尾，以最小化返回行数可能最少的表。例如，当查询涉及多个表时，应优先放置选择性高的条件，如：select * from emp e,dept d where e.deptno =30 and d.deptno > 10;

ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，在WHERE子句中有多个表联接时，应将可能返回行数最少的表排在最后。有过滤条件的子句应放在WHERE子句的最后。例如，假设从emp表中检索的数据较少或该表的过滤条件较确定，能大大缩小查询范围，则将最具选择性的部分放在WHERE子句的最后位置：select * from emp e, dept d where d.deptno > 10 and e.deptno = 30；这样可以提升查询效率。如果dept表返回的记录较多，则调整查询顺序能显著加快响应速度。

在 Oracle SQL 中，HAVING 子句用于对分组后的结果进行过滤，它会在检索出所有记录并完成分组操作后才进行过滤，这可能导致额外的排序和聚合操作开销。 为了提高查询性能，建议尽可能使用 WHERE 子句替代 HAVING 子句。WHERE 子句在查询的早期阶段就对数据进行过滤，可以有效减少参与分组和排序操作的数据量，从而提高查询效率。 如果过滤条件依赖于聚合函数的结果，则必须使用 HAVING 子句。但在其他情况下，应该优先考虑使用 WHERE 子句来限制结果集。

ORACLE中，为了提升性能，应采用自下而上的顺序解析WHERE子句。当存在多个表联接时，应将可能返回行数较少的表放在WHERE子句的最后；具有过滤条件的子句也应排在最后。例如，当从emp表检索少量数据或该表的过滤条件确定时，将最具选择性的部分放在WHERE子句末尾，可以显著缩小查询范围。示例：select * from emp e,dept d where d.deptno > 10 and e.deptno = 30；若dept表返回记录较多，则这种方式比反向顺序的查询更高效。

在某些SELECT语句中，需要特别注意WHERE子句的设计，以避免未能使用索引。以下是一些例子：在以下示例中，“!=”操作符会导致索引未被使用。需要牢记，索引只能确定表中存在的数据，而不能确认不存在的数据。未使用索引的示例包括：SELECT ACCOUNT_NAME FROM TRANSACTION WHERE AMOUNT != 0; 而使用索引的示例则包括：SELECT ACCOUNT_NAME FROM TRANSACTION WHERE AMOUNT > 0;

避免使用HAVING子句，因为它只在检索所有记录之后才进行结果集过滤，需要排序和总计等操作。通过WHERE子句限制记录数目可以减少这些开销。例如：非效率的写法如下：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’；而效率更高的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGION。

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。这一处理需要排序和总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目，便能减少这方面的开销。低效示例:SELECT REGION, AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATIONGROUP BY REGIONHAVING REGION != 'SYDNEY' AND REGION != 'PERTH'高效示例:SELECT REGION, AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATIONWHERE REGION != 'SYDNEY' AND REGION != 'PERTH'GROUP BY REGION