1）查询条件中尽量不要使用不等于操作符（!=），不等于操作符会限制索引，引起全表扫描，尽量把不等于操作符改成or（or语句使用不当会引起全表扫描，例如where子句中比较的两个条件，一个有索引，一个没索引，使用or则会引起全表扫描）
2）在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句，使用where (NOT) exists的效果要好（例如：子查询依然能用到表上的索引）
3）查询条件中尽量不要含有is null或is not null，会引起全表全表扫描。
4）尽量不使用 like查询 ，%开始的会引起全表扫描。
5）select count(*) from table；不要用*号，会引起全表扫描，
为了不重复解析相同的SQL语句,在第一次解析之后, ORACLE将SQL语句存放在内存中.这块位于系统全局区域SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)中的内存可以被所有的数据库用户共享.
SELECT * FROM EMP;
和下列每一个都不同
SELECT * from EMP;
Select * From Emp;
SELECT * FROM EMP;
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 table1 10000 条记录 表 table2 10 条记录 选择TAB2作为基础表 (最好的方法) select count(字段）from table1,table2 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
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.
emp（入职序号（eid），员工名称(ename)。。。）有10000条记录
找出入职序号大于1000，员工名称等于“xxx”
select eid,ename from emp where ename =' xxx' and eid>1000
select eid,ename from emp where eid>1000 and ename =' xxx效率高
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.
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);
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。(注： TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)
只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 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:
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