SQL语句优化WHERE子句中连接顺序的最佳实践

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在处理WHERE子句时采用自下而上的连接顺序解析，这意味着在多表联接时，应将最可能返回少量行的表放在WHERE子句的最后。例如，如果某个表的过滤条件更具确定性或者能够显著减少查询范围，应优先放置在WHERE子句的末尾。比如，以下查询语句会比较高效：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。

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。

示例（1）：从emp表（a）和dept表（b）中选择ename、sal和dname，其中sal大于1000，连接条件为a.deptno=b.deptno；示例（2）：从emp表（a）和dept表（b）中选择ename、sal和dname，连接条件为a.deptno=b.deptno且sal大于1000。问题：哪个查询语句执行速度更快？

ORACLE在解析WHERE子句时采用自下而上的顺序。根据这个原理，表之间的连接应该放在其他WHERE条件之前，而能够过滤掉最大数量记录的条件则应放在WHERE子句的末尾。

以下是WHERE子句连接顺序的Oracle优化示例：（1）select a.ename, a.sal, b.dname from emp a, dept b where a.sal>1000 and a.deptno=b.deptno; （2）select a.ename, a.sal, b.dname from emp a, dept b where a.deptno=b.deptno and a.sal>1000; 问题：哪个语句执行速度更快？

在ORACLE SQL性能优化中，建议尽量避免使用HAVING子句，因为它会在检索所有记录后进行结果集过滤，导致额外的排序和总计操作。相比之下，通过WHERE子句限制记录数目能有效减少这些开销。例如，优化前的语句使用HAVING过滤不包含悉尼和珀斯的地区，而优化后的版本则通过WHERE子句在GROUP BY之前进行筛选。

在ORACLE SQL性能优化中，应当避免使用HAVING子句，因为HAVING只在检索出所有记录后对结果集进行过滤，这会带来额外的排序和总计操作开销。相比之下，通过WHERE子句限制记录数目能有效减少这些开销。例如，原本低效的写法是SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’，而高效的方法则是使用WHERE子句：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGION。