优化Matlab运行效率的技巧

学会如何优化SQL语句，从而显著提升执行效率。

索引是表中提高数据检索效率的重要组成部分，Oracle采用复杂的自平衡B-tree结构来实现。通常情况下，通过索引查询数据比全表扫描更加高效。Oracle优化器在执行查询和更新语句时会选择最佳路径，并在表联结时也能有效提升效率。此外，索引还提供了主键的唯一性验证。尽管索引能显著提高查询效率，但也需要额外的存储空间和定期维护，每当表中记录增加、删除或索引列修改时，索引也需相应调整，这可能导致额外的磁盘I/O。因此，合理使用索引是提升Oracle性能的关键。

访问Table的方式涵盖了多种策略，其中全表扫描是顺序访问每条记录的方式。在ORACLE中，通过一次读取多个数据块的方式优化了全表扫描的效率。此外，ORACLE利用索引来快速访问数据的物理位置（ROWID），从而提高了基于索引列的查询性能。

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)。

随着技术的进步，Oracle系统中，当通配符（%）出现在搜索词首部时，如在'cliton%'的查询中，不会使用last_name的索引，可能导致查询速度下降。然而，如果通配符出现在字符串的其他位置，优化器能够有效利用索引，例如在'c%'的查询中。因此，在实际应用中，需要谨慎使用通配符，以确保查询效率。

SQL语法优化是数据库管理中的关键环节，其目的是提高查询速度并减少资源消耗。将详细介绍一系列T-SQL编程中的优化策略。首先，遵循两个基本原则。第一，最具限制性的条件应置于WHERE子句的最前面。这样可以更快地过滤数据，减少需要扫描的行数。例如，如果有条件field1=0，当数据都大于等于0时，将前者放前会更高效，因为这能更快地定位到满足条件的行。第二，WHERE子句中的字段顺序应与索引字段顺序一致。如果存在索引index(a,b,c)，那么a=... AND b=... AND c=...这样的条件会更好地利用索引。其次，避免在WHERE子句中进行数据类型转换，因为这可能导致无法使用索引。同样，尽量使用EXISTS代替NOT EXISTS，IN代替NOT IN，以优化查询。对于判断数据存在性，EXISTS通常比COUNT(*)更高效。此外，UNION操作通常优于OR，尤其是在表连接中，因为它能让数据库引擎进行更有效的优化。在选择字段时，选择特定字段而非SELECT *可以减少数据传输量，提高性能。例如，SELECT field3, field4 FROM tb WHERE field1='sdf'比SELECT * FROM tb WHERE field1='sdf'更快，因为前者仅检索所需字段。同时，使用索引范围查询（如field1>='sdf'）通常比边界查询（如field1>'sdf'）更有效，因为前者可以利用索引。对于LIKE操作符，当模式匹配符%位于字符串开头时，索引通常无法使用。例如，SELECT ... WHERE field2 LIKE 'R%'会比SELECT ... WHERE field2 LIKE '%R'更快，因为后者不使用索引。避免在查询条件中使用函数，如UPPER(field2)='RMN'，因为这会导致无法使用索引。同样，空值IS [NOT] NULL的比较也不使用索引。不等式操作符如!=和`以及NOT IN也不能利用索引。为了最大化索引效益，确保查询中的首列被用作条件。对于聚合函数如MAX和MIN`，在适当列上建立索引可以提高效率。然而，多个聚集函数不应在同一查询中并行使用，而应分开执行。

随着技术的不断进步，Oracle数据库的性能优化已成为提高应用程序效率的关键。这对初学者来说尤为重要。

为何需要进行多表关联查询？这是在图书表中检索信息的常见需求。当需要长时间保留作者编号1、4、11、12的记忆时，更好的做法是直接显示作者姓名。而作者姓名存储在作者表中，如何高效地从这两个表中获取数据呢？

索引作为表中重要的组成部分，能显著提高数据检索效率。ORACLE采用复杂的自平衡B-tree结构来优化索引查询和更新操作的路径选择。联结多表查询同样可通过索引大幅提升效率，此外还确保了主键的唯一性验证。在处理大型表或小表时，合理使用索引都能有效减少查询时间。然而，索引也需消耗额外存储空间并定期维护，每次数据变更都会增加磁盘I/O次数。因此，需谨慎评估索引的使用，以避免不必要的性能损耗。定期重构索引则显得尤为重要。