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（1） 選擇最有效率的表名順序 (只在基于規(guī)則的優(yōu)化器 (Oracle 有兩種優(yōu)化器：RBO 基于規(guī)則的優(yōu)化器和 CBO 基于成本的優(yōu)化器) 中有效)： 

ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理 FROM 子句中的表名，F(xiàn)ROM 子句中寫在***的表 (基礎(chǔ)表 driving table) 將被***處理，在 FROM 子句中包含多個表的情況下， 你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎(chǔ)表。如果有 3 個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表 (intersection table) 作為基礎(chǔ)表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表。

（2） WHERE 子句中的連接順序．： 

ORACLE 采用自下而上的順序解析 WHERE 子句，根據(jù)這個原理，表之間的連接必須寫在其他 WHERE 條件之前，那些可以過濾掉***數(shù)量記錄的條件必須寫在 WHERE 子句的末尾。

（3） SELECT 子句中避免使用 ‘ * ‘： 

ORACLE 在解析的過程中， 會將’*’ 依次轉(zhuǎn)換成所有的列名， 這個工作是通過查詢數(shù)據(jù)字典完成的，這意味著將耗費更多的時間。

（4） 減少訪問數(shù)據(jù)庫的次數(shù)： 

ORACLE 在內(nèi)部執(zhí)行了許多工作： 解析 SQL 語句，估算索引的利用率，綁定變量，讀數(shù)據(jù)塊等； 

（5） 在 SQL*Plus ， SQL*Forms 和 Pro*C 中重新設(shè)置 ARRAYSIZE 參數(shù)，可以增加每次數(shù)據(jù)庫訪問的檢索數(shù)據(jù)量， 建議值為 200。

（6） 使用 DECODE 函數(shù)來減少處理時間： 

使用 DECODE 函數(shù)可以避免重復(fù)掃描相同記錄或重復(fù)連接相同的表。

（7） 整合簡單， 無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫訪問： 

如果你有幾個簡單的數(shù)據(jù)庫查詢語句， 你可以把它們整合到一個查詢中 (即使它們之間沒有關(guān)系) 

（8） 刪除重復(fù)記錄： 

***效的刪除重復(fù)記錄方法 (因為使用了 ROWID) 例子： 

DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) 

FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO); 

（9） 用 TRUNCATE 替代 DELETE： 

當(dāng)刪除表中的記錄時，在通常情況下，回滾段 (rollback segments) 用來存放可以被恢復(fù)的信息。 如果你沒有 COMMIT 事務(wù)， ORACLE 會將數(shù)據(jù)恢復(fù)到刪除之前的狀態(tài) (準(zhǔn)確地說是恢復(fù)到執(zhí)行刪除命令之前的狀況) 而當(dāng)運用 TRUNCATE 時， 回滾段不再存放任何可被恢復(fù)的信息。 當(dāng)命令運行后，數(shù)據(jù)不能被恢復(fù)。 因此很少的資源被調(diào)用，執(zhí)行時間也會很短. (譯者按： TRUNCATE 只在刪除全表適用， TRUNCATE 是 DDL 不是 DML) 

（10） 盡量多使用 COMMIT： 

只要有可能，在程序中盡量多使用 COMMIT，這樣程序的性能得到提高，需求也會因為 COMMIT 所釋放的資源而減少：

COMMIT 所釋放的資源： 

a. 回滾段上用于恢復(fù)數(shù)據(jù)的信息

b. 被程序語句獲得的鎖 

c. redo log buffer 中的空間 

d. ORACLE 為管理上述 3 種資源中的內(nèi)部花費 

（11） 用 Where 子句替換 HAVING 子句： 

避免使用 HAVING 子句， HAVING 只會在檢索出所有記錄之后才對結(jié)果集進行過濾。這個處理需要排序，總計等操作。如果能通過 WHERE 子句限制記錄的數(shù)目，那就能減少這方面的開銷。(非 oracle 中)on、where、having 這三個都可以加條件的子句中，on 是***執(zhí)行，where 次之，having ***，因為 on 是先把不符合條件的記錄過濾后才進行統(tǒng)計，它就可以減少中間運算要處理的數(shù)據(jù)，按理說應(yīng)該速度是最快的，where 也應(yīng)該比 having 快點的，因為它過濾數(shù)據(jù)后才進行 sum，在兩個表聯(lián)接時才用 on 的，所以在一個表的時候，就剩下 where 跟 having 比較了。在這單表查詢統(tǒng)計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算字段，那它們的結(jié)果是一樣的，只是 where 可以使用 rushmore 技術(shù)，而 having 就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到計算的字段，就表示在沒計算之前，這個字段的值是不確定的，根據(jù)上篇寫的工作流程，where 的作用時間是在計算之前就完成的，而 having 就是在計算后才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結(jié)果會不同。在多表聯(lián)接查詢時，on 比 where 更早起作用。系統(tǒng)首先根據(jù)各個表之間的聯(lián)接條件，把多個表合成一個臨時表后，再由 where 進行過濾，然后再計算，計算完后再由 having 進行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個條件應(yīng)該在什么時候起作用，然后再決定放在那里 

（12） 減少對表的查詢： 

在含有子查詢的 SQL 語句中， 要特別注意減少對表的查詢。 例子： 

SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT 

TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604) 

（13） 通過內(nèi)部函數(shù)提高 SQL 效率.： 

復(fù)雜的 SQL 往往犧牲了執(zhí)行效率。 能夠掌握上面的運用函數(shù)解決問題的方法在實際工作中是非常有意義的 

（14） 使用表的別名 (Alias)： 

當(dāng)在 SQL 語句中連接多個表時， 請使用表的別名并把別名前綴于每個 Column 上。這樣一來， 就可以減少解析的時間并減少那些由 Column 歧義引起的語法錯誤。

（15） 用 EXISTS 替代 IN、用 NOT EXISTS 替代 NOT IN： 

在許多基于基礎(chǔ)表的查詢中， 為了滿足一個條件，往往需要對另一個表進行聯(lián)接. 在這種情況下，使用 EXISTS(或 NOT EXISTS) 通常將提高查詢的效率。 在子查詢中，NOT IN 子句將執(zhí)行一個內(nèi)部的排序和合并。 無論在哪種情況下，NOT IN 都是***效的 (因為它對子查詢中的表執(zhí)行了一個全表遍歷)。 為了避免使用 NOT IN，我們可以把它改寫成外連接 (Outer Joins) 或 NOT EXISTS. 

例子： 

（高效）SELECT * FROM EMP (基礎(chǔ)表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB’) 

(低效)SELECT * FROM EMP (基礎(chǔ)表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’) 

（16） 識別’低效執(zhí)行’的 SQL 語句： 

雖然目前各種關(guān)于 SQL 優(yōu)化的圖形化工具層出不窮， 但是寫出自己的 SQL 工具來解決問題始終是一個***的方法： 

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;

（17） 用索引提高效率： 

索引是表的一個概念部分， 用來提高檢索數(shù)據(jù)的效率，ORACLE 使用了一個復(fù)雜的自平衡 B-tree 結(jié)構(gòu)。 通常， 通過索引查詢數(shù)據(jù)比全表掃描要快。 當(dāng) ORACLE 找出執(zhí)行查詢和 Update 語句的***路徑時， ORACLE 優(yōu)化器將使用索引。 同樣在聯(lián)結(jié)多個表時使用索引也可以提高效率。 另一個使用索引的好處是，它提供了主鍵 (primary key) 的唯一性驗證。那些 LONG 或 LONG RAW 數(shù)據(jù)類型，你可以索引幾乎所有的列。通常， 在大型表中使用索引特別有效。 當(dāng)然，你也會發(fā)現(xiàn)， 在掃描小表時，使用索引同樣能提高效率。 雖然使用索引能得到查詢效率的提高, 但是我們也必須注意到它的代價。 索引需要空間來存儲， 也需要定期維護，每當(dāng)有記錄在表中增減或索引列被修改時， 索引本身也會被修改， 這意味著每條記錄的 INSERT ， DELETE , UPDATE 將為此多付出 4 ， 5 次的磁盤 I/O 。 因為索引需要額外的存儲空間和處理， 那些不必要的索引反而會使查詢反應(yīng)時間變慢。定期的重構(gòu)索引是有必要的： 

ALTER INDEX REBUILD