sql 优化教程

1）选择最有效的表名顺序

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。

2)where子句的连接顺序

oracle采用自下而上的顺序解析where子句

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。

3）select 中避免使用*号

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

4）减少数据库的访问次数

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。

5）用Where子句替换HAVING子句

避免使用HAVING子句, 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,那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里

6）sql语句用大写的；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