在Oracle中，SQL优化在写法上有哪些常用的方法？
♣ 答案部分
一般在书写SQL时需要注意哪些问题，如何书写可以提高查询的效率呢？可以从以下几个方面去考虑：
（1）减少对数据库的访问次数。
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。充分利用表索引，避免进行全表扫描；充分利用共享缓存机制，提高SQL工作效率；充分利用结构化编程方式，提高查询的复用能力。常用的方法为把对数据库的操作写成存储过程，然后应用程序通过调用存储过程，而不是直接使用SQL。
（2）减少对大表的扫描次数。可以利用WITH对SQL中多次扫描的表来进行修改。采用各种手段来避免全表扫描。
（3）SELECT子句中避免使用“*”，应该写出需要查询的字段。
当想在SELECT子句中列出所有的列时，可以使用“*”来返回所有的列，但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。不需要的字段尽量少查，多查的字段可能有行迁移或行链接（timesten还有行外存储问题）。少查LOB类型的字段可以减少I/O。
（4）尽量使用表的别名（ALIAS）。
当在SQL语句中连接多个表时，请使用表的别名，并把别名前缀于每个列上。此时就可以减少解析的时间并减少那些由列歧义引起的语法错误。
（5）对于数据量较少、又有主键索引的情况，可以考虑将关联子查询或外连接的SQL修改为标量子查询。
（6）避免隐式类型转换（Implicit Type Conversion）。如果进行比较的两个值的数据类型不同，那么Oracle必须将其中一个值进行类型转换使其能够比较。这就是所谓的隐式类型转换。通常当开发人员将数字存储在字符列时会导致这种问题的产生。Oracle在运行时会在索引字符列使用TO_NUMBER函数强制转化字符类型为数值类型。由于添加函数到索引列所以导致索引不被使用。实际上，Oracle也只能这么做，类型转换是一个应用程序设计因素。由于转换是在每行都进行的，这会导致性能问题。一般情况下，当比较不同数据类型的数据时，Oracle自动地从复杂向简单的数据类型转换，该规则和MySQL中的隐式类型转换是一致的。所以，字符类型的字段值应该加上引号。例如，假设USER_NO是一个字符类型的索引列，则：
1SELECT USER_NO,USER_NAME,ADDRESS FROM USER_FILES WHERE USER_NO = 109204421;
2
3--这个语句在执行的时候被Oracle在内部自动的转换为：
4SELECT USER_NO,USER_NAME,ADDRESS FROM USER_FILES WHERE TO_NUMBER(USER_NO) = 109204421;
5
6--因为内部发生的类型转换，这个索引将不会被使用，所以正确的写法应该是：
7SELECT USER_NO,USER_NAME,ADDRESS FROM USER_FILES WHERE USER_NO = '109204421';
8
9--但是，在下面的SQL语句中，Oracle隐式地将字符串“03-MAR-97”转化为默认日期类型为“DD-MON-YY”的日期：
10SELECT LAST_NAME FROM EMPLOYEES WHERE HIRE_DATE = '03-MAR-97';
11
12Execution Plan
13----------------------------------------------------------
14Plan hash value: 1445457117
15
16-------------------------------------------------------------------------------
17| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
18-------------------------------------------------------------------------------
19| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 69 | 3 (0)| 00:00:01 |
20|* 1 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 1 | 69 | 3 (0)| 00:00:01 |
21-------------------------------------------------------------------------------
22
23Predicate Information (identified by operation id):
24---------------------------------------------------
25
26 1 - filter("HIRE_DATE"='24-APR-06')
（7）避免使用耗费资源的操作，包括DISTINCT、UNION、MINUS、INTERSECT、ORDER BY、GROUP BY等。能用DISTINCT的就不用GROUP BY。能用UNION ALL就不要用UNION。
（8）用TRUNCATE替代DELETE。若要删除表中所有的数据，则可以用TRUNCATE替代DELETE。
（9）根据查询条件建立合适的索引，利用索引可以避免大表全表扫描（FULL TABLE SCAN）。
（10）合理使用临时表。
（11）避免写过于复杂的SQL，不一定非要一个SQL解决问题。将一个大的SQL改写为多个小的SQL来实现功能。条件允许的情况下可以使用批处理来完成。
（12）在不影响业务的前提下尽量减小事务的粒度。
（13）当使用基于规则的优化器（RBO）时，在多表连接查询的时候，记录数少的表应该放在右边。
（14）避免使用复杂的集合函数，像NOT IN等。通常，要避免在索引列上使用NOT，NOT会产生和在索引列上使用函数相同的影响。当Oracle遇到NOT操作符时，它就会停止使用索引转而执行全表扫描。很多时候用EXISTS和NOT EXISTS代替IN和NOT IN语句是一个好的选择。需要注意的是，在Oracle 11g之前，若NOT IN的列没有指定非空的话（注意：是主表和子表的列未同时有NOT NULL约束，或都未加IS NOT NULL限制），则NOT IN选择的是filter操作（如果指定了非空，那么会选择ANTI的反连接），但是从Oracle 11g开始有新的ANTI NA（NULL AWARE）优化，可以对子查询进行UNNEST，NOT IN和NOT EXISTS都选择的是ANTI的反连接，所以效率是一样的。在一般情况下，ANTI的反连接算法比filter更高效。对于未UNNEST的子查询，若选择了filter操作，则至少有两个子节点，执行计划还有个特点就是Predicate谓词部分有“:B1”这种类似绑定变量的内容，内部操作走类似Nested Loops操作。如果在Oracle 11g之前，遇到NOT IN无法UNNEST，那么可以将NOT IN部分的匹配条件均设为NOT NULL约束。若不添加NOT NULL约束，则需要两个条件均增加IS NOT NULL条件。当然也可以将NOT IN修改为NOT EXISTS。关于反连接的更多内容参考【3.2.5.10 什么是半连接、反连接和星型连接？】。
分别在Oracle 10g和Oracle 11g实验：
1SELECT * FROM V$VERSION; 2DROP TABLE EMP PURGE; 3DROP TABLE DEPT PURGE; 4CREATE TABLE EMP AS SELECT * FROM SCOTT.EMP; 5CREATE TABLE DEPT AS SELECT * FROM SCOTT.DEPT; 6SET TIMING ON 7SET LINESIZE 1000 8SET AUTOTRACE TRACEONLY 9--写法1 10SELECT * FROM DEPT WHERE DEPTNO NOT IN (SELECT DEPTNO FROM EMP); 11--写法2 12SELECT * FROM DEPT WHERE NOT EXISTS (SELECT DEPTNO FROM EMP WHERE EMP.DEPTNO=DEPT.DEPTNO); 13--写法3 14SELECT * FROM DEPT WHERE DEPTNO NOT IN (SELECT DEPTNO FROM EMP WHERE DEPTNO IS NOT NULL) AND DEPTNO IS NOT NULL; 15--写法4 16SELECT * FROM DEPT WHERE DEPTNO NOT IN (SELECT DEPTNO FROM EMP) AND DEPTNO IS NOT NULL; 17--写法5 18SELECT * FROM DEPT WHERE DEPTNO NOT IN (SELECT DEPTNO FROM EMP WHERE DEPTNO IS NOT NULL);
看一下详细执行计划：
1SELECT * FROM V$VERSION;
2DROP TABLE EMP PURGE;
3DROP TABLE DEPT PURGE;
4CREATE TABLE EMP AS SELECT * FROM SCOTT.EMP;
5CREATE TABLE DEPT AS SELECT * FROM SCOTT.DEPT;
6SET TIMING ON
7SET LINESIZE 1000
8SET AUTOTRACE TRACEONLY
9--写法1
10SELECT /*+optimizer_features_enable('10.2.0.5')*/ * FROM DEPT WHERE DEPTNO NOT IN (SELECT DEPTNO FROM EMP);
11SELECT * FROM DEPT WHERE DEPTNO NOT IN (SELECT DEPTNO FROM EMP);
12
13LHR@orclasm > SELECT /*+optimizer_features_enable('10.2.0.5')*/ * FROM DEPT WHERE DEPTNO NOT IN (SELECT DEPTNO FROM EMP);
14
15 DEPTNO DNAME LOC
16---------- -------------- -------------
17 40 OPERATIONS BOSTON
18
19
20Execution Plan
21----------------------------------------------------------
22Plan hash value: 3547749009
23
24---------------------------------------------------------------------------
25| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
26---------------------------------------------------------------------------
27| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 30 | 5 (0)| 00:00:01 |
28|* 1 | FILTER | | | | | |
29| 2 | TABLE ACCESS FULL| DEPT | 4 | 120 | 3 (0)| 00:00:01 |
30|* 3 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 13 | 169 | 2 (0)| 00:00:01 |
31---------------------------------------------------------------------------
32
33Predicate Information (identified by operation id):
34---------------------------------------------------
35
36 1 - filter( NOT EXISTS (SELECT 0 FROM "EMP" "EMP" WHERE
37 LNNVL("DEPTNO"<>:B1)))
38 3 - filter(LNNVL("DEPTNO"<>:B1))
39
40Note
41-----
42 - dynamic sampling used for this statement (level=2)
43
44
45Statistics
46----------------------------------------------------------
47 15 recursive calls
48 0 db block gets
49 31 consistent gets
50 0 physical reads
51 0 redo size
52 674 bytes sent via SQL*Net to client
53 519 bytes received via SQL*Net from client
54 2 SQL*Net roundtrips to/from client
55 0 sorts (memory)
56 0 sorts (disk)
57 1 rows processed
58
59LHR@orclasm > SELECT * FROM DEPT WHERE DEPTNO NOT IN (SELECT DEPTNO FROM EMP);
60
61 DEPTNO DNAME LOC
62---------- -------------- -------------
63 40 OPERATIONS BOSTON
64
65
66Execution Plan
67----------------------------------------------------------
68Plan hash value: 2100826622
69
70---------------------------------------------------------------------------
71| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
72---------------------------------------------------------------------------
73| 0 | SELECT STATEMENT | | 4 | 172 | 7 (15)| 00:00:01 |
74|* 1 | HASH JOIN ANTI NA | | 4 | 172 | 7 (15)| 00:00:01 |
75| 2 | TABLE ACCESS FULL| DEPT | 4 | 120 | 3 (0)| 00:00:01 |
76| 3 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 14 | 182 | 3 (0)| 00:00:01 |
77---------------------------------------------------------------------------
78
79Predicate Information (identified by operation id):
80---------------------------------------------------
81
82 1 - access("DEPTNO"="DEPTNO")
83
84Note
85-----
86 - dynamic sampling used for this statement (level=2)
87
88
89Statistics
90----------------------------------------------------------
91 7 recursive calls
92 0 db block gets
93 14 consistent gets
94 0 physical reads
95 0 redo size
96 674 bytes sent via SQL*Net to client
97 519 bytes received via SQL*Net from client
98 2 SQL*Net roundtrips to/from client
99 0 sorts (memory)
100 0 sorts (disk)
101 1 rows processed
针对上面的NOT IN子查询，如果子查询中的DEPTNO有NULL存在，那么整个查询都不会有结果，在Oracle 11g之前，如果主表和子表的DEPTNO未同时有NOT NULL约束，或都未加IS NOT NULL限制，那么Oracle会选择filter。从Oracle 11g开始有新的ANTI NA（NULL AWARE）优化，可以对子查询进行UNNEST，从而提高效率。对于未UNNEST的子查询，若选择了FILTER操作，则至少有两个子节点，执行计划还有个特点就是Predicate谓词部分有“:B1”这种类似绑定变量的内容，内部操作走类似Nested Loops操作。
如下所示：
1LHR@orclasm > SELECT /*+rule gather_plan_statistics*/ *
2 2 FROM SCOTT.EMP
3 3 WHERE NOT EXISTS (SELECT 0
4 4 FROM SCOTT.DEPT
5 5 WHERE DEPT.DNAME = 'SALES'
6 6 AND DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO)
7 7 AND NOT EXISTS
8 8 (SELECT 0 FROM SCOTT.BONUS WHERE BONUS.ENAME = EMP.ENAME);
9
10 EMPNO ENAME JOB MGR HIREDATE SAL COMM DEPTNO
11---------- ---------- --------- ---------- ------------------- ---------- ---------- ----------
12 7369 SMITH CLERK 7902 1980-12-17 00:00:00 800 20
13 7566 JONES MANAGER 7839 1981-04-02 00:00:00 2975 20
14 7782 CLARK MANAGER 7839 1981-06-09 00:00:00 2450 10
15 7788 SCOTT ANALYST 7566 1987-04-19 00:00:00 3000 20
16 7839 KING PRESIDENT 1981-11-17 00:00:00 5000 10
17 7876 ADAMS CLERK 7788 1987-05-23 00:00:00 1100 20
18 7902 FORD ANALYST 7566 1981-12-03 00:00:00 3000 20
19 7934 MILLER CLERK 7782 1982-01-23 00:00:00 1300 10
20
218 rows selected.
22
23LHR@orclasm > SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR(NULL,NULL,'ADVANCED ALLSTATS LAST PEEKED_BINDS'));
24
25
26PLAN_TABLE_OUTPUT
27------------------------------------------------------------------------------------------
28SQL_ID b8w1s38hqtjkj, child number 0
29-------------------------------------
30SELECT /*+rule gather_plan_statistics*/ * FROM SCOTT.EMP WHERE NOT
31EXISTS (SELECT 0 FROM SCOTT.DEPT WHERE DEPT.DNAME =
32'SALES' AND DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO) AND NOT EXISTS
33(SELECT 0 FROM SCOTT.BONUS WHERE BONUS.ENAME = EMP.ENAME)
34
35Plan hash value: 1445856646
36
37-----------------------------------------------------------------------------------------
38| Id | Operation | Name | Starts | A-Rows | A-Time | Buffers |
39-----------------------------------------------------------------------------------------
40| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 8 |00:00:00.01 | 14 |
41|* 1 | FILTER | | 1 | 8 |00:00:00.01 | 14 |
42| 2 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 1 | 14 |00:00:00.01 | 8 |
43|* 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT | 3 | 1 |00:00:00.01 | 6 |
44|* 4 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_DEPT | 3 | 3 |00:00:00.01 | 3 |
45|* 5 | TABLE ACCESS FULL | BONUS | 8 | 0 |00:00:00.01 | 0 |
46-----------------------------------------------------------------------------------------
47
48Query Block Name / Object Alias (identified by operation id):
49-------------------------------------------------------------
50
51 1 - SEL$1
52 2 - SEL$1 / EMP@SEL$1
53 3 - SEL$2 / DEPT@SEL$2
54 4 - SEL$2 / DEPT@SEL$2
55 5 - SEL$3 / BONUS@SEL$3
56
57Outline Data
58-------------
59
60 /*+
61 BEGIN_OUTLINE_DATA
62 IGNORE_OPTIM_EMBEDDED_HINTS
63 OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE('11.2.0.3')
64 DB_VERSION('11.2.0.3')
65 RBO_OUTLINE
66 OUTLINE_LEAF(@"SEL$2")
67 OUTLINE_LEAF(@"SEL$3")
68 OUTLINE_LEAF(@"SEL$1")
69 FULL(@"SEL$1" "EMP"@"SEL$1")
70 FULL(@"SEL$3" "BONUS"@"SEL$3")
71 INDEX_RS_ASC(@"SEL$2" "DEPT"@"SEL$2" ("DEPT"."DEPTNO"))
72 END_OUTLINE_DATA
73 */
74
75Predicate Information (identified by operation id):
76---------------------------------------------------
77
78 1 - filter(( IS NULL AND IS NULL))
79 3 - filter("DEPT"."DNAME"='SALES')
80 4 - access("DEPT"."DEPTNO"=:B1)
81 5 - filter("BONUS"."ENAME"=:B1)
82
83Column Projection Information (identified by operation id):
84-----------------------------------------------------------
85
86 1 - "EMP"."EMPNO"[NUMBER,22], "EMP"."ENAME"[VARCHAR2,10],
87 "EMP"."JOB"[VARCHAR2,9], "EMP"."MGR"[NUMBER,22], "EMP"."HIREDATE"[DATE,7],
88 "EMP"."SAL"[NUMBER,22], "EMP"."COMM"[NUMBER,22], "EMP"."DEPTNO"[NUMBER,22]
89 2 - "EMP"."EMPNO"[NUMBER,22], "EMP"."ENAME"[VARCHAR2,10],
90 "EMP"."JOB"[VARCHAR2,9], "EMP"."MGR"[NUMBER,22], "EMP"."HIREDATE"[DATE,7],
91 "EMP"."SAL"[NUMBER,22], "EMP"."COMM"[NUMBER,22], "EMP"."DEPTNO"[NUMBER,22]
92 4 - "DEPT".ROWID[ROWID,10]
93
94Note
95-----
96 - rule based optimizer used (consider using cbo)
97
98
9970 rows selected.
100
101
102-----------------------------------------------------------------------------------------
103| Id | Operation | Name | Starts | A-Rows | A-Time | Buffers |
104-----------------------------------------------------------------------------------------
105| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 8 |00:00:00.01 | 14 |
106|* 1 | FILTER | | 1 | 8 |00:00:00.01 | 14 |
107| 2 | TABLE ACCESS FULL | EMP | 1 | 14 |00:00:00.01 | 8 |
108|* 3 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| DEPT | 3 | 1 |00:00:00.01 | 6 |
109|* 4 | INDEX UNIQUE SCAN | PK_DEPT | 3 | 3 |00:00:00.01 | 3 |
110|* 5 | TABLE ACCESS FULL | BONUS | 8 | 0 |00:00:00.01 | 0 |
111-----------------------------------------------------------------------------------------
112
113Predicate Information (identified by operation id):
114---------------------------------------------------
1151 - filter(( IS NULL AND IS NULL))
1163 - filter("DEPT"."DNAME"='SALES')
1174 - access("DEPT"."DEPTNO"=:B1)
1185 - filter("BONUS"."ENAME"=:B1)
该执行计划的执行顺序为：
① ID1有3个子节点ID2、ID3、ID5，由于ID2最小，故先执行ID2；
② ID2对EMP表进行全表扫描，将返回14行给ID1；
③ 在相关组合中ID2应当控制ID3和ID5的执行，由于Oracle此处对Distinct Value做了优化，所以ID3只执行了3次。
④ ID4执行3次，并返回3个RWOID到ID3；
⑤ ID3使用ID4返回的3个ROWID来访问数据表块，过滤“filter("DEPT"."DNAME"='SALES')”的数据，由于是NOT EXISTS，所以这导致ID1原来获得的14行排除6行的“"DEPT"."DNAME"='SALES'”，只剩下8行，这8行数据影响了ID5的执行次数，将执行8次，其中“filter("BONUS"."ENAME"=:B1)”过滤条件的“:B1”由ID1的8行数据提供，ID5没有返回数据，所以那8行没有减少ID1将8行彻底过滤的数据返回给客户端。
（15）尽量避免使用UNION关键词，可以根据情况修改为UNION ALL。
（16）在Oracle数据库里，IN和OR是等价的，优化器在处理带IN的目标SQL时会将其转换为带OR的等价SQL。例如，“DEPTNO IN (10,20)”和“DEPTNO=10 OR DEPTNO=20”是等价的。
（17）选择合适的谓词进行过滤。
（18）避免使用前置通配符（%）。在WHERE子句中，如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符（WILDCARD）开始，索引将不被采用。在很多情况下可能无法避免这种情况，但是一定要心中有底，通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其它位置时，优化器就能利用索引。若前置通配符实在无法取消，则可以从2个方面去考虑。①去重和去空。应该把表中的重复记录或者为空的记录全部去掉，这样可以大大减少结果集，因而提升性能，这里也体现了大表变小表的思想；②考虑建立文本索引。③做相关的转换，请参考【3.2.5.3 模糊查询可以使用索引吗？】。
（19）应尽量避免在WHERE子句中对索引字段进行函数、算术运算或其他表达式等操作，因为这样可能会使索引失效，查询时要尽可能将操作移至等号右边。见如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTR(NAME,2,1)='L';
在以上SQL中，即使NAME字段建有唯一索引，该SQL语句也无法利用索引进行检索数据，而是走全表扫描的方式。一些常见的改写如下表所示：
原SQL语句 |
优化后SQL语句 |
SELECT * FROM T1 WHERE COL/2=100; |
SELECT * FROM T1 WHERE COL=200; |
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTR(CARD_NO,1,4)='5378'; |
SELECT * FROM T1 WHERE CARD_NO LIKE '5378%'; |
SELECT * FROM T1 WHERE TO_CHAR(CREATED,'YYYY') = '2011'; |
SELECT * FROM T1 WHERE CREATED >= TO_DATE('20110101','YYYYMMDD') AND CREATED < TO_DATE('20120101','YYYYMMDD'); |
SELECT * FROM T1 WHERE TRUNC(CREATED)=TRUNC(SYSDATE); |
SELECT * FROM T1 WHERE CREATED >= TRUNC(SYSDATE) AND CREATED < TRUNC(SYSDATE+1); |
SELECT * FROM T1 WHERE 'X'||COL2>'X5400021452'; |
SELECT * FROM T1 WHERE COL2>'5400021452'; |
SELECT * FROM T1 WHERE COL||COL2='5400250000';（在该SQL中，COL和COL2列长度固定） |
SELECT * FROM T1 WHERE COL='5400' AND COL2='250000'; |
SELECT * FROM T1 WHERE TO_CHAR(CREATED,'YYYY') = TO_CHAR(ADD_MONTHS(SYSDATE, -12),'YYYY'); |
SELECT * FROM T1 WHERE CREATED >= TRUNC(ADD_MONTHS(SYSDATE, -12),'YYYY') AND CREATED < TRUNC(SYSDATE,'YYYY');--去年 |
需要注意的是，如果SELECT需要检索的字段只包含索引列且WHERE查询中的索引列含有非空约束的时候，以上规则并不适用。例如，SQL语句“SELECT CREATED FROM T1 WHERE TRUNC(CREATED)=TRUNC(SYSDATE);”，若CREATED列上有非空约束或在WHERE子句中加上“CREATED IS NOT NULL”，则该SQL语句仍然会走索引，如下所示：
1DROP TABLE T PURGE; 2CREATE TABLE T NOLOGGING AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS D ; 3CREATE INDEX IND_OBJECTNAME ON T(OBJECT_NAME); 4 5SELECT T.OBJECT_NAME FROM T WHERE T.OBJECT_NAME ='T'; --走索引 6SELECT T.OBJECT_NAME FROM T WHERE UPPER(T.OBJECT_NAME) ='T'; --不走索引 7SELECT T.OBJECT_NAME FROM T WHERE UPPER(T.OBJECT_NAME) ='T' AND T.OBJECT_NAME IS NOT NULL ; --走索引(INDEX FAST FULL SCAN) 8SELECT T.OBJECT_NAME FROM T WHERE UPPER(T.OBJECT_NAME) ||'AAA' ='T'||'AAA' AND T.OBJECT_NAME IS NOT NULL ; --走索引(INDEX FAST FULL SCAN) 9SELECT T.OBJECT_NAME,T.OWNER FROM T WHERE UPPER(T.OBJECT_NAME) ||'AAA' ='T'||'AAA' AND T.OBJECT_NAME IS NOT NULL ; --不走索引
（20）合理使用分析函数。
（21）应尽量避免在WHERE子句中使用不等操作符（!=或<>），否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
（22）避免不必要和无意义的排序。
（23）尽可能减少关联表的数量，关联表尽量不要超过3张。
（24）在建立复合索引时，尽量把最常用、重复率低的字段放在最前面。在查询的时候，WHERE条件尽量要包含索引的第一列即前导列。
（25）应尽量避免在WHERE子句中对字段进行IS NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。可以通过加伪列创建伪联合索引来使得IS NULL使用索引。例如语句：“SELECT ID FROM T WHERE NUM IS NULL;”可以在NUM上设置默认值0，确保表中NUM列没有NULL值，然后这样查询：“SELECT ID FROM T WHERE NUM=0;”。
（26）IN要慎用，因为IN会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。如：
1SELECT ID FROM T WHERE NUM IN (1,2,3); 2对于连续的数值，能用BETWEEN就不要用IN了： 3SELECT ID FROM T WHERE NUM BETWEEN 1 AND 3;
（27）必要时使用Hint强制查询优化器使用某个索引，如在WHERE子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
（28）在条件允许的情况下，只访问索引，从而可以避免索引回表读（TABLE ACCESS BY INDEX ROWID，通过索引再去读表中的内容）。当索引中包括处理查询所需要的所有数据时，可以执行只扫描索引操作，而不用做索引回表读操作。因为索引回表读开销很大，能避免则避免。避免的方法就是，①根据业务需求只留下索引字段；②建立联合索引。这里的第二点需要注意平衡，如果联合索引的联合列太多，必然导致索引过大，虽然消减了回表动作，但是索引块变多，在索引中的查询可能就要遍历更多的BLOCK了，所以需要全面考虑，联合索引列不宜过多，一般来说超过3个字段组成的联合索引都是不合适的，需要权衡利弊。
（29）选择合适的索引。Oracle在进行一次查询时，一般对一个表只会使用一个索引。例如，某表有索引1（POLICYNO）和索引2（CLASSCODE），如果查询条件为POLICYNO ='XX' AND CLASSCODE ='XX'，那么系统有可能会使用索引2，相较于使用索引1，查询效率明显降低。
（30）优先且尽可能使用分区索引。
（31）在删除（DELETE）、插入（INSERT）、更新（UPDATE）频繁的表中，建议不要使用位图索引。
（32）对于分区表，应该减少需要扫描的分区，避免全分区扫描。对于单分区扫描，在分区表后加上PARTITION(分区名)；对于多分区扫描，使用分区关键字来限制需要扫描的范围，从而可以避免全分区扫描。
（33）使用分批处理、DBMS_PARALLEL_EXECUTE进行处理。
（34）删除重复记录尽量采用ROWID的方法，如下所示：
DELETE FROM SCOTT.EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM SCOTT.EMP X WHERE X.EMPNO = E.EMPNO);
（35）SQL中慎用自定义函数。如果自定义函数的内容，只是针对函数输入参数的运算，而没有访问表这样的代码，那么这样的自定义函数在SQL中直接使用是高效的；否则，如果函数中含有对表的访问的语句，那么在SQL中调用该函数很可能会造成很大的性能问题，需要谨慎！在这种情况下，往往将函数中访问表的代码取出和调用它的SQL整合成新的SQL。
（36）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，这对于大表非常有效，如下所示：
1SELECT COUNT(*), SUM(SAL) FROM SCOTT.EMP WHERE DEPTNO = 20 AND ENAME LIKE 'SMITH%'; 2SELECT COUNT(*), SUM(SAL) FROM SCOTT.EMP WHERE DEPTNO = 30 AND ENAME LIKE 'SMITH%'; 3 4--若使用DECODE函数则对SCOTT.EMP表只访问一次，如下所示： 5SELECT COUNT(DECODE(DEPTNO, 20, '1', NULL)) D20_COUNT, COUNT(DECODE(DEPTNO, 30, '1', NULL)) D30_COUNT, 6 SUM(DECODE(DEPTNO, 20, SAL, NULL)) D20_SAL, SUM(DECODE(DEPTNO, 30, SAL, NULL)) D30_SAL 7 FROM SCOTT.EMP 8 WHERE ENAME LIKE 'SMITH%';
类似的，DECODE函数也可以运用于GROUP BY和ORDER BY子句中。
（37）在计算表的行数时，若表上有主键，则尽量使用COUNT(*)或COUNT(1)。
（38）用WHERE子句替换HAVING子句。避免使用HAVING子句，因为HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。这个处理需要排序、总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那么就能提高SQL的性能。如下所示：
1--低效： 2SELECT T.EMPNO, COUNT(*) FROM SCOTT.EMP T GROUP BY T.EMPNO HAVING EMPNO = 7369; 3 4--高效： 5SELECT T.EMPNO, COUNT(*) FROM SCOTT.EMP T WHERE EMPNO = 7369 GROUP BY T.EMPNO ;
（39）减少对表的查询，尤其是要避免在同一个SQL中多次访问同一张大表。可以考虑如下的改写方法：
① 先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接，即利用WITH进行改写。
② 有的相似的语句可以用MAX+DECODE函数来处理。
③ 在含有子查询的SQL语句中，要特别注意减少对表的查询，例如形如“UPDATE AAA T SET T.A=(....) T.B=(....) WHERE ....;”该更新的SQL语句中小括号中的大表都是一样的，且查询非常相似，这个时候可以修改为：“UPDATE AAA T SET (T.A,T.B)=(.....) WHERE ....;”。
（40）SQL语句统一使用大写。因为Oracle总是先解析SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行。
（41）对于一些固定性的小的查询结果集或统计性的SQL语句（例如，SQL语句非常复杂，但是最终返回的结果集很简单，只包含少数的几行数据）可以使用结果集缓存（Result Cache）。对于一些常用的小表可以使用保留池（Keep Pool）。
（42）如果在一条SQL语句中同时取最大值和最小值，那么需要注意写法上的差异：
1SELECT MAX(OBJECT_ID),MIN(OBJECT_ID) FROM T; --效率差，选择INDEX FAST FULL SCAN 2SELECT MAX_VALUE, MIN_VALUE FROM (SELECT MAX(OBJECT_ID) MAX_VALUE FROM T) A, (SELECT MIN(OBJECT_ID) MIN_VALUE FROM T) B;--效率高，选择INDEX FULL SCAN (MIN/MAX)
示例如下所示：
准备环境：
1DROP TABLE T_20170704_LHR_01 PURGE; 2CREATE TABLE T_20170704_LHR_01 AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS; 3UPDATE T_20170704_LHR_01 SET OBJECT_ID=ROWNUM; 4COMMIT; 5ALTER TABLE T_20170704_LHR_01 ADD CONSTRAINT PK_20170704_OBJECT_ID PRIMARY KEY (OBJECT_ID);
普通写法：
1LHR@orclasm > SET AUTOTRACE ON 2LHR@orclasm > SET LINESIZE 1000 3LHR@orclasm > SELECT MAX(OBJECT_ID),MIN(OBJECT_ID) FROM T_20170704_LHR_01; 4 5MAX(OBJECT_ID) MIN(OBJECT_ID) 6-------------- -------------- 7 79298 1 8 9 10Execution Plan 11---------------------------------------------------------- 12Plan hash value: 2419726051 13 14----------------------------------------------------------------------------------------------- 15| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | 16----------------------------------------------------------------------------------------------- 17| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 13 | 51 (2)| 00:00:01 | 18| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 13 | | | 19| 2 | INDEX FAST FULL SCAN| PK_20170704_OBJECT_ID | 76600 | 972K| 51 (2)| 00:00:01 | 20----------------------------------------------------------------------------------------------- 21 22Note 23----- 24 - dynamic sampling used for this statement (level=2) 25 26 27Statistics 28---------------------------------------------------------- 29 0 recursive calls 30 0 db block gets 31 172 consistent gets 32 0 physical reads 33 0 redo size 34 613 bytes sent via SQL*Net to client 35 519 bytes received via SQL*Net from client 36 2 SQL*Net roundtrips to/from client 37 0 sorts (memory) 38 0 sorts (disk) 39 1 rows processed
优化后的写法：
1LHR@orclasm > SELECT MAX_VALUE, MIN_VALUE FROM (SELECT MAX(OBJECT_ID) MAX_VALUE FROM T_20170704_LHR_01) A, (SELECT MIN(OBJECT_ID) MIN_VALUE FROM T_20170704_LHR_01) B; 2 3 MAX_VALUE MIN_VALUE 4---------- ---------- 5 79298 1 6 7 8Execution Plan 9---------------------------------------------------------- 10Plan hash value: 3965153161 11 12------------------------------------------------------------------------------------------------------ 13| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | 14------------------------------------------------------------------------------------------------------ 15| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 26 | 4 (0)| 00:00:01 | 16| 1 | NESTED LOOPS | | 1 | 26 | 4 (0)| 00:00:01 | 17| 2 | VIEW | | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 | 18| 3 | SORT AGGREGATE | | 1 | 13 | | | 19| 4 | INDEX FULL SCAN (MIN/MAX)| PK_20170704_OBJECT_ID | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 | 20| 5 | VIEW | | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 | 21| 6 | SORT AGGREGATE | | 1 | 13 | | | 22| 7 | INDEX FULL SCAN (MIN/MAX)| PK_20170704_OBJECT_ID | 1 | 13 | 2 (0)| 00:00:01 | 23------------------------------------------------------------------------------------------------------ 24 25Note 26----- 27 - dynamic sampling used for this statement (level=2) 28 29 30Statistics 31---------------------------------------------------------- 32 0 recursive calls 33 0 db block gets 34 4 consistent gets 35 0 physical reads 36 0 redo size 37 603 bytes sent via SQL*Net to client 38 519 bytes received via SQL*Net from client 39 2 SQL*Net roundtrips to/from client 40 0 sorts (memory) 41 0 sorts (disk) 42 1 rows processed
无论是从cost还是逻辑读方面，差异都是非常大的，因为优化后的SQL选择的是“INDEX FULL SCAN (MIN/MAX)”，性能大幅度提升。
（43）在PL/SQL中，在定义变量类型时尽量使用%TYPE和%ROWTYPE，这样可以减少代码的修改，增加程序的可维护性。
以上讲解的每点优化内容希望读者可以通过实验来加深理解。