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oracle中Or的sql优化

时间: 2023-08-21 13:07:13 浏览: 185
在 Oracle 中,Or 的 SQL 优化可以采用以下方法: 1. 使用索引:在 Or 语句中,如果每个条件都可以使用索引,则可以使每个条件都使用其自己的索引,然后使用 Union All 来合并结果集。这可以避免使用单个索引或全表扫描,加快查询速度。 2. 重写 SQL 语句:在 Or 语句中,如果每个条件都不会产生重叠结果,则可以将 Or 语句重写为 Union All 语句。这可以避免重复计算和结果集的重叠,提高查询速度。例如: select * from table1 where column1 = 'A' or column2 = 'B' 可以重写为: select * from table1 where column1 = 'A' union all select * from table1 where column2 = 'B' 3. 使用位图索引:如果每个条件都可以使用位图索引,则可以将它们合并到一个位图索引中,然后使用位图操作符来合并结果集。这可以减少 IO 操作和 CPU 开销,提高查询速度。 4. 使用分区表:如果表已分区,则可以将 Or 条件分发到各个分区中查询,然后合并结果集。这可以减少 IO 操作和 CPU 开销,提高查询速度。 需要注意的是,Or 语句的优化需要根据具体情况进行调整和优化,不同的情况可能需要采用不同的方法来优化。
相关问题

Oracle的SQL优化

Oracle的SQL优化可以从以下几个方面入手: 1. 索引优化:可以通过创建合适的索引来加快查询速度,建议使用B-tree索引。 2. SQL语句重构:可以通过修改SQL语句的结构来提高性能,如使用IN代替OR,使用EXISTS代替IN等。 3. 统计信息收集:Oracle需要统计表和索引的信息来优化查询,可以通过使用DBMS_STATS包手动收集信息或者使用自动统计信息功能。 4. 优化SQL执行计划:可以使用Oracle的查询优化器来生成最优的执行计划,可以使用HINTS指示器来指定执行计划。 5. 分区表:可以通过将大表分成多个小表来提高查询性能,可以根据业务需求选择合适的分区策略。 6. 数据库参数优化:可以通过修改数据库参数来优化查询性能,如调整SGA和PGA的大小,修改DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT等参数。 7. 避免全表扫描:应该尽量避免全表扫描,可以通过使用索引或者WHERE子句来限制扫描范围。 总之,SQL优化需要根据具体的业务场景进行分析,综合考虑各种因素来确定最佳的优化方案。

基于oracle的sql优化下载

基于Oracle的SQL优化是指通过改进SQL查询语句的性能来提高数据库的查询效率。以下是一些优化下载的步骤: 1. 分析查询计划:使用Oracle提供的性能分析工具(如Explain Plan)来获取查询语句的执行计划。通过查看执行计划和统计数据,可以确定查询的瓶颈所在。 2. 确定索引:根据查询需求和数据结构,正确地创建索引可以提升查询效率。可以通过分析数据表的列,选择合适的列作为索引,避免使用过多或不必要的索引,以减少索引维护的开销。 3. 编写优化的SQL语句:使用合适的SQL编写技巧,如避免使用通配符查询、使用合适的聚合函数、避免使用OR运算符等。优化SQL语句的目标是尽量减少对数据库的IO操作,提高查询的效率。 4. 优化查询性能:通过使用合适的操作符、减少子查询的数量、使用内联视图等方式来优化查询语句。同时,尽量避免使用Oracle不推荐的功能,如隐式转换等。 5. 监控和优化数据库参数:通过检查数据库的性能指标(如缓冲区命中率、CPU利用率、等待事件等),适时地调整数据库参数来提高数据库的响应速度。 6. 执行SQL性能调优的规范:命名规范、SQL书写规范、索引使用规范等,可以提高可维护性和可读性。 7. 定期收集和分析性能统计信息:收集数据库对象的统计信息(如表、索引、列的统计信息),分析并调整查询计划。 综上所述,通过分析查询计划、确定索引、优化SQL语句、监控数据库参数等步骤可以对基于Oracle的SQL进行优化下载,提高查询效率和数据库性能。
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oracle的sql优化方法 1.全表扫描和索引扫描   大数据量表尽量要避免全表扫描,全部扫描会按顺序每条记录扫描,对于>100万数据表影响很大。   Oracle中通过RowID访问数据是最快的方式   对字段进行函数转换,或者前模糊查询都会导致无法应用索引而进行全表扫描   对Oracle共享池和缓冲区中的Sql必须要大小写都完全用上才能够匹配上 2.顺序问题   Oracle按照从右到左的顺序对数据表进行解析。因此From最后面的表为基础表,一般要选择记录数最少的表作为基础表。   对于Where条件的顺序,过滤到最大查询记录数量的条件必须写在Where条件的结尾处。   Where条件中涉及到使用复杂函数判定的必须注意要写到Where条件的最前面 3.索引方面   记录数少的表保留有主键索引就可以了,不要再去建其它索引,全表扫描也很快   索引最好单独建立表空间,必要时候对索引进行重建   必要时候可以使用函数索引,但不推荐使用   Oracle中的视图也可以增加索引,但一般不推荐使用   *Sql语句中大量使用函数时候会导致很多索引无法使用上,要针对具体问题分析 4.其它   避免使用Select *,因为系统需要去帮你将*转换为所有的列名,这个需要额外去查询数据字典。   Count(1)和Count(*)差别不大。   多使用Decode函数来作简单的代码和名称间的转换,以减少表关联   使用Truncate替代delete来删除记录,但Truncate数据不记录日志,无法进行回滚   对于复杂的存储过程可以多次提交的数据的要多分多次Commit,否则长事务对系统性能影响很大   Distinct和Having子句都是耗时操作,应该尽可能少使用   在不需要考虑重复记录合并时候用Union All来代替Union   使用显性游标而不使用隐性游标,特别是大数据量情况下隐性游标对性能影响很大   是否使用函数的问题   用直接的表关联来代替Exist.用Exist或Not Exists来代理In。In进行子查询效率很差。 5.SQL语句分析   通过SQLPLUS中的SET TRACE 功能对Sql语句的性能进行分析   通过Toad或PL/SQL Developer对语句的性能进行和索引的使用情况进行分析   对Oracle缺省的优化不满意可以强制使用Hint,但一般不推荐使用   对Flag等只存储是或否信息的字段,一般不推荐建立索引。必要可以采用位图索引   *存在递归查询情况如果关联Table太多对性能会造成较大影响,往往推荐采用临时表转为分步骤操作提高性能   *尽量使用表关联查询而不使用函数,但涉及类似于代码表要重复关联多次取数据问题时候又适合使用函数

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