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：我们发现，单表数据的统计⽐多表统计的速度完全是两个概念.单表统计可能只要0.02秒，但是2张表联合统计就可能要⼏⼗表了.这是因为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a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:
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.
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)
a.
select pin , name from people where pin = :blk1.pin;
select pin , name from people where pin = :blk1.pin;
b.
select pin , name from people where pin = :_ind;
select pin , name from people where pin = :blk1.ov_ind;
重点关注1:)重点关注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 TAB1 16,384 条记录
表 TAB2 1 条记录
选择TAB2作为基础表 (最好的⽅法)
select count(*) from tab1,tab2 执⾏时间0.96秒
选择TAB2作为基础表 (不佳的⽅法)
select count(*) from tab2,tab1 执⾏时间26.09秒
如果有3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 BETWEEN 1000 AND 2000
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 BETWEEN 1000 AND 2000
．重点关注
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156.3秒) SELECT …
FROM EMP E
WHERE SAL >; 50000
AND JOB = ‘MANAGER’
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO);
(⾼效，执⾏时间10.6秒) SELECT …
FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO)
AND SAL >; 50000
AND JOB = ‘MANAGER’;
重点关注3:SELECT⼦句中避免使⽤ ‘ * ‘ ．重点关注
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.
7. 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0342或0291的职员.
⽅法1 (最低效) SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 342;
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 291;
⽅法2 (次低效) DECLARE
CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS
SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = E_NO;
BEGIN
OPEN C1(342);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
OPEN C1(291);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
CLOSE C1;
END;
⽅法3 (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 = 342
AND B.EMP_NO = 291;
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200.
重点关注4:.重点关注
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 = 0020
AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0030
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,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT,
COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COUNT,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_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.
.
重点关注
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);
. 重点关注
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COMMIT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)
重点关注7: 尽量多使⽤COMMIT . 重点关注
只要有可能，这样程序的性能得到提⾼，需求也会因为COMMIT所释放的资源⽽减少:
COMMIT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3种资源中的内部花费
(译者按: 在使⽤COMMIT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)
重点关注8：减少对表的查询.重点关注
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 = 604)
AND DB_VER= ( SELECT DB_VER
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
⾼效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE (TAB_NAME,DB_VER)
高速查询= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
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 = 0020;
⾼效:
UPDATE EMP
SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)
FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;
重点关注9:⽤EXISTS替代IN.重点关注
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, 通常将提⾼查询的效率.
低效:
SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO >; 0
AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO
FROM DEPT
WHERE LOC = ‘MELB’)
⾼效:
SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO >; 0
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)
.重点关注
在⼦查询中,NOT IN⼦句将执⾏⼀个内部的排序和合并. (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’);
当然，最⾼效率的⽅法是有表关联.直接两表关系对联的速度是最快的!
.重点关注
⽤下列SQL⼯具出低效SQL:
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS>;0
AND BUFFER_GETS >; 0
AND (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY 4 DESC;
wwwblogs/200911/archive/2012/07/26/2610018.html
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