5个让DBA爱上你的SQL技巧
一、不要在索引列上调用Function
这样做将会阻止数据库使用这个索引,这个问题甚至可以影响这个分区表,因为这样做的话将不会从指定的分区中读取数据,而是扫描整一个表空间。对于大数据量的数据表,这将是性能上的一场大灾难。
不要这样做:
WHERE TIME_ID+14 > to_number(to_char(sysdate,'J'))
应该这样做:
WHERE TIME_ID > to_number(to_char(sysdate-14,'J'))
二、使用Analyze对复杂SQL的优化
如果你不这样做,将意味着:你拒绝使用数据库的查询优化器,也失去了使用优化连接的机会。假设你创建了一张拥有100万条记录的临时表,如果不对其进行分析,那么优化器将无法从现有的线索中获取表中真正的内容,于是它只能决定使用嵌套循环连接来一行行地扫描数据表,如果数据量不大,可能我们感觉不到性能的损失,但是随着数据集的增长,你的数据库性能会越来越差。
建议这样做:
ANALYZE TABLE <TABLE_NAME> COMPUTE STATISTICS
三、将复杂的SQL分成几步执行
把SQL想象成披萨,我想你应该不会一下子将整个披萨吞到嘴里嚼烂它吧。
对于创建一个复杂的SQL查询,我们最好将其分成3-4个步骤,SQL越简单,优化器的效果就越好,另外,对每一张数据表中的数据也越容易调试。
四、只有在必要的时候才使用Distinct
这是一个非常好的经验法则,Distinct经常被用在返回2条或2条以上重复记录的SQL查询中,使用Distinct,将会过滤掉重复的数据记录。但是使用Distinct的目的一定要明确,当你确定返回的记录一定是唯一的时候才能使用,比如用户id。滥用Distinct将会出现不可预知的错误,比如多表连接查询的情况。
五、合理创建索引
最后一点就是合理创建表索引,简单来说,假如有一张10万条记录的数据表,你可能经常会查询这样的信息:“我的某个客户信息在这张表中吗?”。如果使用了索引,那么检索这条客户信息将非常迅速,否则数据库优化器将会选择全表扫描,这在大数据量的情况下简直就是噩梦。
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