sql优化

--本文摘自klyuan

 

 

 

在压力测试时发现，如果原来的查询在0.1秒之内，那么在40个并发时，平均速度是3秒。目标要求是所有的查询必须要在7秒之内。有好几条SQL都是在7秒左右，肯定不能通过压力测试，必须要优化到2秒之内才有希望通过压力测试。

（注：主要数据表的记录数都会超过60W条），所以只能是在项目组内进行SQL优化。

（因为某些原因，案例所使用的SQL都是经过笔者处理过的，已经不是最原始的SQL了。所以不便于贴出详细的执行计划）

1、索引很重要

  当查询的记录数小于表记录总数的10%时，索引的效果是非常明显的。

优化前要看执行计划，去掉不必要的全表扫描，找出花费时间的SQL。然后加上适当的索引。

 

2.注意复合索引失效

  

create index n1 on ht(code,status,ht) ;

create index n1 on ht(code,status,ht) ;

 

   在ht表上的ht,code,status三列上已经存在复合索引n1

 

select * from ht ,qt where ht.ht= qt.ht

select * from ht ,qt where ht.ht= qt.ht

   发现这个查询需要20秒左右。

  查看执行计划时发现，n1这个索引并没有被使用。

  于时，使用提示 index

 

select index h(n1) from ht h , qt   q where h.ht = q.ht

select index h(n1) from ht h , qt   q where h.ht = q.ht

   使用提示后，查询只需要0.01秒了。

 

   为什么n1这个索引没有被使用呢？

  原因就是复合索引的问题。

对于复合索引，复合索引的第一列必须出现在WHERE条件中，复合索引才会被使用。

其实按照ORACEL的说法，“复合索引只有索引的所有列都作为查询条件时，索引才会被使用”。看来并非如此。

因为当时系统还没有上线，所以结合实际情况。因为ht列都会出现在查询的WHERE条件中。所以可以重新建立索引，调整索引列的顺序。

create index n1 on ht(hth,code,status)

create index n1 on ht(hth,code,status)

 这样，查询只需要0.01秒了。

 

3.not exists并不是最快的

   有一些SQL优化经验的程序员都知道。总是该用not exists来代替not in.好像not exists就应该是最快的了。其实不尽然。

  使用not exists时一定是要进行关联子查询。如果是非关联子查询，not exists是没有意义的。

select * from ht a where not exists ( select id from bills where ht = a.ht and bill_type =1)

select * from ht a where not exists ( select id from bills where ht = a.ht and bill_type =1)

 

因为ht表的数据量非常大。运行执行计划时发现对ht表的开销非常大。同时还发现ht表的索引失效了。

考虑如果用外关联来代替可能会获得一个更好的性能

select * from ht a, bills b where a.ht = b.ht(+)
          and b.ht is null
           and b.type = 1

select * from ht a, bills b where a.ht = b.ht(+)
          and b.ht is null
           and b.type = 1

 

再次执行执行计划时，发现两个表是通过 hash join outer方式进行访问。

原来的SQL需要20秒，优化后的SQL只需要0.02秒。

 

4.合理使用提示

  有时使用提示，可以使查询效率提升。

 h表和q表的记录数都是60w以上。

 

select h.a ,h.b,q.a,q.b, q.c from q, h where h.a = q.a and h.b = '' and h.c = ''

select h.a ,h.b,q.a,q.b, q.c from q, h where h.a = q.a and h.b = '' and h.c = ''

 

在h表的a表有索引。

执行计划发现对h表的a列上的索引进行了index fast full scan访问

对q表进行index range scan 和table access by index rowid访问。

然后进行hash join连接

因为h表都非常大，索引也非常大。就算是对索引进行完全访问，开销也很大。

这两个表的连接方式是比较慢的。

因为在h表是有其它的条件限制，可以过滤掉大部分数据，得到一个小的结果集，再与q表进行nested loop访问。这样性能就会有显著的提升。

所以可以加上提示，要求SQL按照指定的顺序访问，并且使用nested loop进行连接。

select /* + ordered use_nl(h)/  h.a, h.b, q.a, q.b, q.c from q,h where h.a = q.a
and h.b = ''
and h.c = ''

select /* + ordered use_nl(h)/  h.a, h.b, q.a, q.b, q.c from q,h where h.a = q.a
and h.b = ''
and h.c = ''

 

原来的SQL需要7秒，优化后的SQL只需要0.7秒。

性能提升10倍

 

 

总结：

  SQL优化是个技术活，也是个体力活。需要耐心，不断的试验。

首先要会看执行计划，迅速的定位性能慢的SQL片段。

其次就是对建立适当的索引，尽量减少全表扫描

再次就是要对SQL进行优化，对优化前和优化后进行对比

最后就是可以使用提示试试

如果不行就需要对环境进行调优化了。如sort_area等。

 

(因为商业的原因不能把真实的SQL语句和执行计划分析贴出来)

 

 

-----------------------拷你的文章，纪念你，一路走好

评论

1 楼 yongyuan93139 2011-12-05  

好贴，值得学习借鉴