oracle脚本优化
Ⅰ 如何设置使oracle10g性能最优 性能调优 步骤
一、 磁盘方面调优
1. 规范磁盘阵列
RAID 10比RAID5更适用于OLTP系统，RAID10先镜像磁盘，再对其进行分段，由于对数据的小规模访问会比较频繁，所以对OLTP适用。而RAID5,优势在于能够充分利用磁盘空间，并且减少阵列的总成本。但是由于阵列发出一个写入请求时，必须改变磁盘上已修改的块，需要从磁盘上读取“奇偶校验”块，并且使用已修改的块计算新的奇偶校验块，然后把数据写入磁盘，且会限制吞吐量。对性能有所影响，RAID5适用于OLAP系统。
2. 数据文件分布
分离下面的东西,避免磁盘竞争
Ø SYSTEM表空间
Ø TEMPORARY表空间
Ø UNDO表空间
Ø 联机重做日志（放在最快的磁盘上）
Ø 操作系统磁盘
Ø ORACLE安装目录
Ø 经常被访问的数据文件
Ø 索引表空间
Ø 归档区域（应该总是与将要恢复的数据分离）
例：
² /: System
² /u01: Oracle Software
² /u02: Temporary tablespace, Control file1
² /u03: Undo Segments, Control file2
² /u04: Redo logs, Archive logs, Control file4
² /u05: System, SYSAUX tablespaces
² /u06: Data1 ,control file3
² /u07: Index tablespace
² /u08: Data2
通过下列语句查询确定IO问题
select name ,phyrds,phywrts,readtim,writetim
from v$filestat a,v$datafile b
where a.file#=b.file# order by readtim desc;
3. 增大日志文件
u 增大日志文件的大小，从而增加处理大型INSERT,DELETE,UPDATE操作的比例
查询日志文件状态
select a.member,b.* from v$logfile a,v$log b where a.GROUP#=b.GROUP#
查询日志切换时间
select b.RECID,to_char(b.FIRST_TIME,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') start_time,a.RECID,to_char(a.FIRST_TIME,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') end_time,round(((a.FIRST_TIME-b.FIRST_TIME)*25)*60,2) minutes
from v$log_history a ,v$log_history b
where a.RECID=b.RECID+1
order by a.FIRST_TIME desc
增大日志文件大小，以及对每组增加日志文件（一个主文件、一个多路利用文件）
u 增大LOG_CHECKPOINT_INTERVAL参数，现已不提倡使用它
如果低于每半小时切换一次日志，就增大联机重做日志大小。如果处理大型批处理任务时频繁进行切换，就增大联机重做日志数目。
alter database add logfile member ‘/log.ora’ to group 1;
alter database drop logfile member ‘/log.ora’;
4. UNDO表空间
修改三个初始参数：
UNDO_MANAGEMENT=AUTO
UNDO_TABLESPACE=CLOUDSEA_UNDO
UNDO_RETENTION=<#of minutes>
5. 不要在系统表空间中执行排序
二、 初始化参数调优
32位的寻址最大支持应该是2的32次方，就是4G大小。但实际中32位系统（XP，windows2003等MS32位系统, ubuntu等linux32 位系统）要能利用4G内存，都是采用内存重映射技术。需要主板及系统的支持。如果关闭主板BIOS的重映射功能，系统将不能利用4G内存，可能只达3.5G.而在windows下看到的一般为3.25G。所以SGA设置为内存的40%，但不能超过3.25G
1. 重要初始化参数
l SGA_MAX_SIZE
l SGA_TARGET
l PGA_AGGREGATE_TARGET
l DB_CACHE_SIZE
l SHARED_POOL_SIZE
2. 调整DB_CACHE_SIZE来提高性能
它设定了用来存储和处理内存中数据的SGA区域大小，从内存中取数据比磁盘快10000倍以上
根据以下查询出数据缓存命中率
select sum(decode(name,'physical reads',value,0)) phys,
sum(decode(name,'db block gets',value,0)) gets,
sum(decode(name,'consistent gets',value,0)) con_gets,
(1- (sum(decode(name,'physical reads',value,0))/(sum(decode(name,'db block gets',value,0))+sum(decode(name,'consistent gets',value,0)) ) ))*100 Hitratio
from v$sysstat;
一个事务处理程序应该保证得到95%以上的命中率，命中率从90%提高到98%可能会提高500%的性能，ORACLE正在通过CPU或服务时间与等待时间来分析系统性能，不太重视命中率，不过现在的库缓存和字典缓存仍将命中率作为基本的调整方法。
在调整DB_CACHE_SIZE时使用V$DB_CACHE_ADVICE
select size_for_estimate, estd_physical_read_factor, estd_physical_reads
from v$db_cache_advice
where name = 'DEFAULT';
如果查询的命中率过低，说明缺少索引或者索引受到限制，通过V$sqlAREA视图查询执行缓慢的SQL
3. 设定DB_BLOCK_SIZE来反映数据读取量大小
OLTP一般8K
OLAP一般16K或者32K
4. 调整SHARED_POOL_SIZE以优化性能
正确地调整此参数可以同等可能地共享SQL语句，使得在内存中便能找到使用过的SQL语句。为了减少硬解析次数，优化对共享SQL区域的使用，需尽量使用存储过程、使用绑定变量
保证数据字典缓存命中率在95%以上
select ((1- sum(getmisses)/(sum(gets)+sum(getmisses)))*100) hitratio
from v$rowcache
where gets+getmisses <>0;
如果命中率小于 99％，就可以考虑增加shared pool 以提高library cache 的命中率
SELECT SUM(PINS) "EXECUTIONS",SUM(RELOADS) "CACHE MISSES WHILE EXECUTING",1 - SUM(RELOADS)/SUM(PINS)
FROM V$LIBRARYCACHE;
通常规则是把它定为DB_CACHE_SIZE大小的50%－150%，在使用了大量存储过程或程序包，但只有有限内存的系统里，最后分配为150%。在没有使用存储过程但大量分配内存给DB_CACHE_SIZE的系统里，这个参数应该为10%－20%
5. 调整PGA_AGGREGATE_TARGET以优化对内存的应用
u OLTP ：totalmemory*80%*20%
u DSS: totalmemory*80%*50%
6. 25个重要初始化参数
² DB_CACHE_SIZE：分配给数据缓存的初始化内存
² SGA_TARGET：使用了自动内存管理，则设置此参数。设置为0可禁用它
² PGA_AGGREGATE_TARGET：所有用户PGA软内存最大值
² SHARED_POOL_SIZE：分配给数据字典、SQL和PL／SQL的内存
² SGA_MAX_SIZE：SGA可动态增长的最大内存
² OPTIMIZER_MODE：
² CURSOR_SHARING：把字面SQL转换成带绑定变更的SQL，可减少硬解析开销
² OPTIMIZER_INDEX_COST_ADJ：索引扫描成本和全表扫描成本进行调整，设定在1－10间会强制频繁地使用索引，保证索引可用性
² QUERY_REWRITE_ENABLED：用于启用具体化视图和基于函数的索引功能
² DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUNT：对于全表扫描，为了更有效执行IO，此参数可在一次IO中读取多个块
² LOG_BUFFER：为内存中没有提交的事务分配缓冲区（非动态参数）
² DB_KEEP_CACHE_SIZE：分配给KEEP池或者额外数据缓存的内存
² DB_RECYCLE_CACHE_SIZE：
² DBWR_IO_SLAVES：如果没有异步IO，参数等同于DB_WRITER_PROCESSES模拟异步IO而分配的从SGA到磁盘的写入器数。如果有异步IO，则使用DB_WRITER_PROCESSES设置多个写程序，在DBWR期间更快地写出脏块
² LARGE_POOL_SIZE：分配给大型PLSQL或其他一些很少使用的ORACLE选项LARGET池的总块数
² STATISTICS_LEVEL：启用顾问信息，并可选择提供更多OS统计信息来改进优化器决策。默认：TYPICAL
² JAVA_POOL_SIZE：为JVM使用的JAVA存储过程所分配的内存
² JAVA_MAX_SESSIONSPACE_SIZE：跟踪JAVA类的用户会话状态所用内存上限
² MAX_SHARED_SERVERS：当使用共享服务器时的共享服务器上限
² WORKAREA_SIZE_POLICY：启用PGA大小自动管理
² FAST_START_MTTR_TARGET：完成一次崩溃恢复的大概时间／S
² LOG_CHECKPOINT_INTERVAL：检查点频率
² OPEN_CURSORS：指定了保存用户语句的专用区域大小，如此设置过高会导致ORA-4031
² DB_BLOCK_SIZE：数据库默认块大小
² OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING：控制动态抽样查询读取的块数量，对正在使用全局临时表的系统非常有用
三、 SQL调优1. 使用提示
1.1 改变执行路径
通过OPTIMIZER_MODE参数指定优化器使用方法，默认ALL_ROWS
Ø ALL_ROWS 可得最佳吞吐量执行查询所有行
Ø FIRST_ROWS(n) 可使优化器最快检索出第一行:
select /*+ FIRST_ROWS(1) */ store_id,… from tbl_store
1.2 使用访问方法提示
允许开发人员改变访问的实际查询方式，经常使用INDEX提示
Ø CLUSTER 强制使用集群
Ø FULL
Ø HASH
Ø INDEX 语法：/*+ INDEX (TABLE INDEX1,INDEX2….) */ COLUMN 1,….
当不指定任何INDEX时，优化器会选择最佳的索引
SELECT /*+ INDEX */ STORE_ID FROM TBL_STORE
Ø INDEX_ASC 8I开始默认是升序，所以与INDEX同效
Ø INDEX_DESC
Ø INDEX_COMBINE 用来指定多个位图索引，而不是选择其中最好的索引
Ø INDEX_JOIN 只需访问这些索引，节省了重新检索表的时间
Ø INDEX_FFS 执行一次索引的快速全局扫描，只处理索引，不访问具体表
Ø INDEX_SS
Ø INDEX_SSX_ASC
Ø INDEX_SS_DESC
Ø NO_INDEX
Ø NO_INDEX_FFS
Ø NO_INDEX_SS
1.3 使用查询转换提示
对于数据仓库非常有帮助
Ø FACT
Ø MERGE
Ø NO_EXPAND 语法：/*+ NO_EXPAND */ column1,…
保证OR组合起的IN列表不会陷入困境，/*+ FIRST_ROWS NO_EXPAND */
Ø NO_FACT
Ø NO_MERGE
Ø NO_QUERY_TRANSFORMATION
Ø NO_REWRITE
Ø NO_STAR_TRANSFORMATION
Ø NO_UNSET
Ø REWRITE
Ø STAR_TRANSFORMATION
Ø UNSET
Ø USE_CONCAT
1.4 使用连接操作提示
显示如何将连接表中的数据合并在一起，可用两提示直接影响连接顺序。LEADING指定连接顺序首先使用的表，ORDERED告诉优化器基于FROM子句中的表顺序连接这些表，并使用第一个表作为驱动表（最行访问的表）
ORDERED语法：/*+ ORDERED */ column 1,….
访问表顺序根据FROM后的表顺序来
LEADING语法：/*+ LEADING(TABLE1) */ column 1,….
类似于ORDER，指定驱动表
Ø NO_USE_HASH
Ø NO_USE_MERGE
Ø NO_USE_NL
Ø USE_HASH前提足够的HASH_AREA_SIZE或PGA_AGGREGATE_TARGET
通常可以为较大的结果集提供最佳的响应时间
Ø USE_MERGE
Ø USE_NL 通常可以以最快速度返回一个行
Ø USE_NL_WITH_INDEX
1.5 使用并行执行
Ø NO_PARALLEL
Ø NO_PARALLEL_INDEX
Ø PARALLEL
Ø PARALLEL_INDEX
Ø PQ_DISTRIBUTE
1.6 其他提示
Ø APPEND 不会检查当前所用块中是否有剩余空间，而直接插入到表中，会直接将数据添加到新的块中。
Ø CACHE 会将全表扫描全部缓存到内存中，这样可直接在内存中找到数据，不用在磁盘上查询
Ø CURSOR_SHARING_EXACT
Ø DRIVING_SITE
Ø DYNAMIC_SAMPLING
Ø MODEL_MIN_ANALYSIS
Ø NOAPPEND
Ø NOCACHE
Ø NO_PUSH_PRED
Ø NO_PUSH_SUBQ
Ø NO_PX_JOIN_FILTER
Ø PUSH_PRED
Ø PUSH_SUBQ 强制先执行子查询，当子查询很快返回少量行时，这些行可以用于限制外部查询返回行数，可极大地提高性能
例：select /*+PUSH_SUBQ */ emp.empno,emp.ename
From emp,orders
where emp.deptno=(select deptno from dept where loc=’1’)
Ø PX_JOIN_FILTER
Ø QB_NAME
2. 调整查询
2.1 在V$SQLAREA中选出最占用资源的查询
HASH_VALUE：SQL语句的Hash值。
ADDRESS：SQL语句在SGA中的地址。
PARSING_USER_ID：为语句解析第一条CURSOR的用户
VERSION_COUNT：语句cursor的数量
KEPT_VERSIONS：
SHARABLE_MEMORY：cursor使用的共享内存总数
PERSISTENT_MEMORY：cursor使用的常驻内存总数
RUNTIME_MEMORY：cursor使用的运行时内存总数。
SQL_TEXT：SQL语句的文本（最大只能保存该语句的前1000个字符）。
MODULE,ACTION：用了DBMS_APPLICATION_INFO时session解析第一条cursor时信息
SORTS: 语句的排序数
CPU_TIME: 语句被解析和执行的CPU时间
ELAPSED_TIME: 语句被解析和执行的共用时间
PARSE_CALLS: 语句的解析调用(软、硬)次数
EXECUTIONS: 语句的执行次数
INVALIDATIONS: 语句的cursor失效次数
LOADS: 语句载入(载出)数量
ROWS_PROCESSED: 语句返回的列总数
select b.username,a.DISK_READS,a.EXECUTIONS,a.DISK_READS/decode(a.EXECUTIONS,0,1,a.EXECUTIONS) rds_exec_ratio,a.SQL_TEXT
from v$sqlarea a ,dba_users b
where a.PARSING_USER_ID=b.user_id and a.DISK_READS>100 order by a.DISK_READS desc;
2.2 在V$SQL中选出最占用资源的查询
与V$SQLAREA类似
select * from
(select sql_text,rank() over (order by buffer_gets desc) as rank_buffers,to_char(100*ratio_to_report(buffer_gets) over (),'999.99') pct_bufgets from v$sql)
where rank_buffers <11
2.3 确定何时使用索引
² 当查询条件只需要返回很少的行（受限列）时，则需要建立索引，不同的版本中这个返回要求不同
V5:20% V7:7% V8i,V9i:4% V10g: 5%
查看表上的索引
select a.table_name,a.index_name,a.column_name,a.column_position,a.table_owner
from dba_ind_columns a
where a.table_owner='CLOUDSEA'
² 修正差的索引，可使用提示来限制很差的索引，如INDEX，FULL提示
² 在SELECT 和WHERE中的列使用索引
如: select name from tbl where no=?
建立索引：create index test on tbl(name,no) tablespace cloudsea_index storage(….)
对于系统中很关键的查询，可以考虑建立此类连接索引
² 在一个表中有多个索引时可能出现麻烦，使用提示INDEX指定使用索引
² 使用索引合并，使用提示INDEX_JOIN
² 基于函数索引，由于使用了函数造成查询很慢.必须基于成本的优化模式,参数：
QUERY_REWRITE_ENALED=TRUE
QUERY_REWRITE_INTEGRITY=TRUSTED (OR ENFORCED)
create index test on sum(test);
2.4 在内存中缓存表
将常用的相对小的表缓存到内存中，但注意会影响到嵌套循环连接上的驱动表
alter table tablename cache;
2.5 使用EXISTS 与嵌套子查询 代替IN
SELECT …FROM EMP WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO FROM DEPT WHERE DEPT_CAT=’A’);
(方法一: 高效)
SELECT ….FROM EMP A,DEPT B WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+) AND B.DEPT_NO IS NULL AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’
(方法二: 最高效)
SELECT ….FROM EMP E WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT D WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO AND DEPT_CAT = ‘A’);
四、 使用STATSPACK和AWR报表调整等待和闩锁
1. 10GR2里的脚本
在$ORACLE_HOME/RDBMS/ADMIN下
Spcreate.sql 通过调用spcusr.sql spctab.sql 和spcpkg.sql创建STATSPACK环境，使用SYSDBA运行它
Spdrop.sql 调用sptab.sql和spsr.sql删除整个STATSPACK环境，使用SYSDBA运行它
Spreport.sql 这是生成报表的主要脚本，由PERFSTAT用户运行
Sprepins.sql 为指定的数据库和实例生成实例报表
Sprepsql.sql 为指定的SQL散列值生成SQL报表
Sprsqins.sql 为指定的数据库和实例生成SQL报表
Spauto.sql 使用DBMS_JOB自动进行统计数据收集（照相）
Sprepcon.sql 配置SQLPLUS变量来设置像阈值这样的内容的配置文件
Spurge.sql 删除给定数据库实例一定范围内的快照ID，不删除基线快照
Sptrunc.sql 截短STATSPACK表里所有性能数据
五、 执行快速系统检查1. 缓冲区命中率
查询缓冲区命中率
select (1 - (sum(decode(name, 'physical reads',value,0)) /
(sum(decode(name, 'db block gets',value,0)) +
sum(decode(name, 'consistent gets',value,0))))) * 100 "Hit Ratio"
from v$sysstat;
Ⅱ 有大神没，oracle表更新优化问题，下边的这个sql怎么优化好呢
不要用 or 这样效率会非常差，你可以用 in试一下效果会好很多。
---脚本 多个or 替换 in实现
UPDATE TS_VEHICLE
SET VEH_STATUS = 2, ONLINED = 1
WHERE 1 != 1
or UUID in( '40e6cd8a-d09d-345f-a09c-169ef4a23854', 'd35h101e-500d-4b1b-b853-f91043098439', '55f4d234-7285-48d3-b124-272b1e3fa0db',
'', '40e6cd8a-d09d-345f-a09c-169ef4a23854', 'd35h101e-500d-4b1b-b853-f91043098439',
'55f4d234-7285-48d3-b124-272b1e3fa0db', '', '40e6cd8a-d09d-345f-a09c-169ef4a23854', 'd35h101e-500d-4b1b-b853-f91043098439',
'55f4d234-7285-48d3-b124-272b1e3fa0db', '', '40e6cd8a-d09d-345f-a09c-169ef4a23854', 'd35h101e-500d-4b1b-b853-f91043098439',
'55f4d234-7285-48d3-b124-272b1e3fa0db', '', '40e6cd8a-d09d-345f-a09c-169ef4a23854', 'd35h101e-500d-4b1b-b853-f91043098439',
'55f4d234-7285-48d3-b124-272b1e3fa0db', '', '40e6cd8a-d09d-345f-a09c-169ef4a23854', 'd35h101e-500d-4b1b-b853-f91043098439',
'55f4d234-7285-48d3-b124-272b1e3fa0db', '')
--创建TS_VEHICLE索引提升 in效率
create index I_TS_VEHICLE on TS_VEHICLE (UUID)
--tablespace RAS_INDEX
pctfree 10
initrans 2
maxtrans 255
storage
(
initial 64K
next 1M
minextents 1
maxextents unlimited
);
Ⅲ oracle有没有脚本优化的工具
尽量减少使用select * 来进行查询,当你查询使用*,数据库会进行解析并将*转换为全部列。
select count(si.student_id)
from Student_info
si(student_id为索引)
与select count(*) from Student_info
si
执行时.上面的语句明显会比下面没有用索引统计的语句要快！
Ⅳ 经验之谈：Oracle sql语句优化请举例
请看以下查询，找出 Dallas 身为副总裁或工资超过 100000 的所有员工。
SELECT * FROM EMP, DEPT WHERE (EMP.DEPTNO = DEPT.DEPTNO AND LOC = 'DALLAS' AND SAL > 100000) OR (EMP.DEPTNO = DEPT.DEPTNO AND LOC = 'DALLAS' AND JOB_TITLE ='VICE PRESIDENT')
优化程序明白如果转换成如下语句时，该查询将更为高效：
SELECT * FROM EMP, DEPT WHERE EMP.DEPTNO = DEPT.DEPTNO AND LOC = ‘DALLAS’ AND (SAL > 100000 OR JOB_TITLE = 'VICE PRESIDENT');
使用此转换后的查询，联接谓词和 LOC 的谓词对 DEPT 的每行仅评估一次，而不是两次。
Ⅳ oracle中如何优化sql语句的，用什么方法
2. 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)
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 TAB1 16,384 条记录
表 TAB2 1 条记录
选择TAB2作为基础表 (最好的方法)
select count(*) from tab1,tab2 执行时间0.96秒
选择TAB2作为基础表 (不佳的方法)
select count(*) from tab2,tab1 执行时间26.09秒
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
将比下列SQL更有效率
SELECT *
FROM EMP E ,
LOCATION L ,
CATEGORY C
WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
3. WHERE子句中的连接顺序．
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.
例如:
(低效,执行时间156.3秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’
AND 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO);
(高效,执行时间10.6秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
WHERE MGR=E.EMPNO)
AND SAL > 50000
AND JOB = ‘MANAGER’;
4. SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘
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.
5. 减少访问数据库的次数
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.
例如,
以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员.
方法1 (最低效)
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 342;
SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 291;
方法2 (次低效)
DECLARE
CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS
SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE
FROM EMP
WHERE EMP_NO = E_NO;
BEGIN
OPEN C1(342);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
OPEN C1(291);
FETCH C1 INTO …,..,.. ;
CLOSE C1;
END;
方法3 (高效)
SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,
B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE
FROM EMP A,EMP B
WHERE A.EMP_NO = 342
AND B.EMP_NO = 291;
注意:
在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200.
6. 使用DECODE函数来减少处理时间
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.
例如:
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0020
AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;
SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 0030
AND ENAME LIKE ‘SMITH%’;
你可以用DECODE函数高效地得到相同结果
SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT,
COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COUNT,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL,
SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SAL
FROM EMP WHERE ENAME LIKE ‘SMITH%’;
类似的,DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中.
7. 用TRUNCATE替代DELETE
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.
TRUNCATE只在删除全表或分区适用,TRUNCATE是DDL不是DML
8. 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.
例如:
低效:
SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)
FROM LOCATION
GROUP BY REGION
HAVING REGION REGION != ‘SYDNEY’
AND REGION != ‘PERTH’
高效
SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)
FROM LOCATION
WHERE REGION REGION != ‘SYDNEY’
AND REGION != ‘PERTH’
GROUP BY REGION
HAVING 中的条件一般用于对一些集合函数的比较,如COUNT() 等等. 除此而外,一般的条件应该写在WHERE子句中
9. 减少对表的查询
在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.
例如:
低效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
AND DB_VER= ( SELECT DB_VER
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
高效
SELECT TAB_NAME
FROM TABLES
WHERE (TAB_NAME,DB_VER)
= ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)
FROM TAB_COLUMNS
WHERE VERSION = 604)
Update 多个Column 例子:
低效:
UPDATE EMP
SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),
SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;
高效:
UPDATE EMP
SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
= (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)
FROM EMP_CATEGORIES)
WHERE EMP_DEPT = 0020;
10. 通过内部函数提高SQL效率.
SELECT H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*)
FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY H
WHERE H.EMPNO = E.EMPNO
AND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPE
GROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC;
通过调用下面的函数可以提高效率.
FUNCTION LOOKUP_HIST_TYPE(TYP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2
AS
TDESC VARCHAR2(30);
CURSOR C1 IS
SELECT TYPE_DESC
FROM HISTORY_TYPE
WHERE HIST_TYPE = TYP;
BEGIN
OPEN C1;
FETCH C1 INTO TDESC;
CLOSE C1;
RETURN (NVL(TDESC,’?’));
END;
FUNCTION LOOKUP_EMP(EMP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2
AS
ENAME VARCHAR2(30);
CURSOR C1 IS
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMPNO=EMP;
BEGIN
OPEN C1;
FETCH C1 INTO ENAME;
CLOSE C1;
RETURN (NVL(ENAME,’?’));
END;
SELECT H.EMPNO,LOOKUP_EMP(H.EMPNO),
H.HIST_TYPE,LOOKUP_HIST_TYPE(H.HIST_TYPE),COUNT(*)
FROM EMP_HISTORY H
GROUP BY H.EMPNO , H.HIST_TYPE;
经常在论坛中看到如 ’能不能用一个SQL写出….’ 的贴子, 殊不知复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的
11. 使用表的别名(Alias)
当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.
Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名,当SQL语句中出现这个Column时,SQL解析器无法判断这个Column的归属
12. 用EXISTS替代IN
在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率.
低效:
SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO
FROM DEPT
WHERE LOC = ‘MELB’)
高效:
SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0
AND EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
AND LOC = ‘MELB’)
相对来说,用NOT EXISTS替换NOT IN 将更显着地提高效率,下一节中将指出
13. 用NOT EXISTS替代NOT IN
在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
例如:
SELECT …
FROM EMP
WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO
FROM DEPT
WHERE DEPT_CAT=’A’);
为了提高效率.改写为:
(方法一: 高效)
SELECT ….
FROM EMP A,DEPT B
WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)
AND B.DEPT_NO IS NULL
AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’
(方法二: 最高效)
SELECT ….
FROM EMP E
WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT D
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
14. 用表连接替换EXISTS
通常来说 , 采用表连接的方式比EXISTS更有效率
SELECT ENAME
FROM EMP E
WHERE EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
(更高效)
SELECT ENAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’ ;
在RBO的情况下,前者的执行路径包括FILTER,后者使用NESTED LOOP
15. 用EXISTS替换DISTINCT
当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换
例如:
低效:
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
高效:
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME
FROM DEPT D
WHERE EXISTS ( SELECT ‘X’
FROM EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果.
16. 基础表的选择
基础表(Driving Table)是指被最先访问的表(通常以全表扫描的方式被访问). 根据优化器的不同, SQL语句中基础表的选择是不一样的.
如果你使用的是CBO (COST BASED OPTIMIZER),优化器会检查SQL语句中的每个表的物理大小,索引的状态,然后选用花费最低的执行路径.
如果你用RBO (RULE BASED OPTIMIZER) , 并且所有的连接条件都有索引对应, 在这种情况下, 基础表就是FROM 子句中列在最后的那个表.
举例:
SELECT A.NAME , B.MANAGER
FROM WORKER A,
LODGING B
WHERE A.LODGING = B.LODING;
由于LODGING表的LODING列上有一个索引, 而且WORKER表中没有相比较的索引, WORKER表将被作为查询中的基础表.
17. 多个平等的索引
当SQL语句的执行路径可以使用分布在多个表上的多个索引时, ORACLE会同时使用多个索引并在运行时对它们的记录进行合并, 检索出仅对全部索引有效的记录.
在ORACLE选择执行路径时,唯一性索引的等级高于非唯一性索引. 然而这个规则只有
当WHERE子句中索引列和常量比较才有效.如果索引列和其他表的索引类相比较. 这种子句在优化器中的等级是非常低的.
如果不同表中两个想同等级的索引将被引用, FROM子句中表的顺序将决定哪个会被率先使用. FROM子句中最后的表的索引将有最高的优先级.
如果相同表中两个想同等级的索引将被引用, WHERE子句中最先被引用的索引将有最高的优先级.
举例:
DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.
SELECT ENAME,
FROM EMP
WHERE DEPT_NO = 20
AND EMP_CAT = ‘A’;
这里,DEPTNO索引将被最先检索,然后同EMP_CAT索引检索出的记录进行合并. 执行路径如下:
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
AND-EQUAL
INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX
INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX
18. 等式比较和范围比较
当WHERE子句中有索引列, ORACLE不能合并它们,ORACLE将用范围比较.
举例:
DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE DEPTNO > 20
AND EMP_CAT = ‘A’;
这里只有EMP_CAT索引被用到,然后所有的记录将逐条与DEPTNO条件进行比较. 执行路径如下:
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
INDEX RANGE SCAN ON CAT_IDX
19. 不明确的索引等级
当ORACLE无法判断索引的等级高低差别,优化器将只使用一个索引,它就是在WHERE子句中被列在最前面的.
举例:
DEPTNO上有一个非唯一性索引,EMP_CAT也有一个非唯一性索引.
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE DEPTNO > 20
AND EMP_CAT > ‘A’;
这里, ORACLE只用到了DEPT_NO索引. 执行路径如下:
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
INDEX RANGE SCAN ON DEPT_IDX
我们来试一下以下这种情况:
SQL> select index_name, uniqueness from user_indexes where table_name = 'EMP';
INDEX_NAME UNIQUENES
------------------------------ ---------
EMPNO UNIQUE
EMPTYPE NONUNIQUE
SQL> select * from emp where empno >= 2 and emp_type = 'A' ;
no rows selected
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMP'
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMPTYPE' (NON-UNIQUE)
虽然EMPNO是唯一性索引,但是由于它所做的是范围比较, 等级要比非唯一性索引的等式比较低!
20. 强制索引失效
如果两个或以上索引具有相同的等级,你可以强制命令ORACLE优化器使用其中的一个(通过它,检索出的记录数量少) .
举例:
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMPNO = 7935
AND DEPTNO + 0 = 10 /*DEPTNO上的索引将失效*/
AND EMP_TYPE || ‘’ = ‘A’ /*EMP_TYPE上的索引将失效*/
这是一种相当直接的提高查询效率的办法. 但是你必须谨慎考虑这种策略,一般来说,只有在你希望单独优化几个SQL时才能采用它.
这里有一个例子关于何时采用这种策略,
假设在EMP表的EMP_TYPE列上有一个非唯一性的索引而EMP_CLASS上没有索引.
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMP_TYPE = ‘A’
AND EMP_CLASS = ‘X’;
优化器会注意到EMP_TYPE上的索引并使用它. 这是目前唯一的选择. 如果,一段时间以后, 另一个非唯一性建立在EMP_CLASS上,优化器必须对两个索引进行选择,在通常情况下,优化器将使用两个索引并在他们的结果集合上执行排序及合并. 然而,如果其中一个索引（EMP_TYPE）接近于唯一性而另一个索引（EMP_CLASS）上有几千个重复的值. 排序及合并就会成为一种不必要的负担. 在这种情况下,你希望使优化器屏蔽掉EMP_CLASS索引.
用下面的方案就可以解决问题.
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMP_TYPE = ‘A’
AND EMP_CLASS||’’ = ‘X’;
21. 避免在索引列上使用计算．
WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分．优化器将不使用索引而使用全表扫描．
举例:
低效：
SELECT …
FROM DEPT
WHERE SAL * 12 > 25000;
高效:
SELECT …
FROM DEPT
WHERE SAL > 25000/12;
这是一个非常实用的规则，请务必牢记
22. 自动选择索引
如果表中有两个以上（包括两个）索引，其中有一个唯一性索引，而其他是非唯一性．
在这种情况下，ORACLE将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引．
举例:
SELECT ENAME
FROM EMP
WHERE EMPNO = 2326
AND DEPTNO = 20 ;
这里，只有EMPNO上的索引是唯一性的，所以EMPNO索引将用来检索记录．
TABLE ACCESS BY ROWID ON EMP
INDEX UNIQUE SCAN ON EMP_NO_IDX
23. 避免在索引列上使用NOT
通常， 我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的
影响. 当ORACLE”遇到”NOT ,!=,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.
举例:
低效: (这里,不使用索引)
SELECT …
FROM DEPT
WHERE DEPT_CODE != 0;
高效: (这里,使用了索引)
SELECT …
FROM DEPT
知道的基本就这么多了，要加分啊~~O(∩_∩)O~
Ⅵ oracle sql性能优化需注意哪些
1，sql的写法，有很多资料，不一一列举
比如 >= , <= 在一起的时候，直接用between and 等等。。。
2，加index
Ⅶ Oracle数据库一次执行大量的insert语句，怎样优化
1、原来表里有多少数据，考虑是否可以删除或失效索引？插入后重建
2、在业务空闲时，利用APPEND和PARALLEL进行插入
3、也可以设置每1W条记录进行提交
Ⅷ 如何提高oracle的查询速度
几个简单的步骤大幅提高Oracle性能--我优化数据库的三板斧。
数据库优化的讨论可以说是一个永恒的主题。资深的Oracle优化人员通常会要求提出性能问题的人对数据库做一个statspack，贴出数据库配置等等。还有的人认为要抓出执行最慢的语句来进行优化。但实际情况是，提出疑问的人很可能根本不懂执行计划，更不要说statspack了。而我认为，数据库优化，应该首先从大的方面考虑：网络、服务器硬件配置、操作系统配置、Oracle服务器配置、数据结构组织、然后才是具体的调整。实际上网络、硬件等往往无法决定更换，应用程序一般也无法修改，因此应该着重从数据库配置、数据结构上来下手，首先让数据库有一个良好的配置，然后再考虑具体优化某些过慢的语句。我在给我的用户系统进行优化的过程中，总结了一些基本的，简单易行的办法来优化数据库，算是我的三板斧，呵呵。不过请注意，这些不一定普遍使用，甚至有的会有副作用，但是对OLTP系统、基于成本的数据库往往行之有效，不妨试试。（注：附件是Burleson写的用来报告数据库性能等信息的脚本，本文用到）
一．设置合适的SGA
常常有人抱怨服务器硬件很好，但是Oracle就是很慢。很可能是内存分配不合理造成的。(1)假设内存有512M，这通常是小型应用。建议Oracle的SGA大约240M，其中：共享池（SHARED_POOL_SIZE）可以设置60M到80M，根据实际的用户数、查询等来定。数据块缓冲区可以大致分配120M-150M，8i下需要设置DB_BLOCK_BUFFERS，DB_BLOCK_BUFFER*DB_BLOCK_SIZE等于数据块缓冲区大小。9i 下的数据缓冲区可以用db_cache_size来直接分配。
(2)假设内存有1G，Oracle 的SGA可以考虑分配500M：共享池分配100M到150M，数据缓冲区分配300M到400M。
(3)内存2G，SGA可以考虑分配1.2G，共享池300M到500M，剩下的给数据块缓冲区。
(4)内存2G以上：共享池300M到500M就足够啦，再多也没有太大帮助；(Biti_rainy有专述)数据缓冲区是尽可能的大，但是一定要注意两个问题：一是要给操作系统和其他应用留够内存，二是对于32位的操作系统，Oracle的SGA有1.75G的限制。有的32位操作系统上可以突破这个限制，方法还请看Biti的大作吧。
二．分析表和索引，更改优化模式
Oracle默认优化模式是CHOOSE，在这种情况下，如果表没有经过分析，经常导致查询使用全表扫描，而不使用索引。这通常导致磁盘I/O太多，而导致查询很慢。如果没有使用执行计划稳定性，则应该把表和索引都分析一下，这样可能直接会使查询速度大幅提升。分析表命令可以用ANALYZE TABLE 分析索引可以用ANALYZE INDEX命令。对于少于100万的表，可以考虑分析整个表，对于很大的表，可以按百分比来分析，但是百分比不能过低，否则生成的统计信息可能不准确。可以通过DBA_TABLES的LAST_ANALYZED列来查看表是否经过分析或分析时间，索引可以通过DBA_INDEXES的LAST_ANALYZED列。
下面通过例子来说明分析前后的速度对比。（表CASE_GA_AJZLZ大约有35万数据，有主键）首先在SQLPLUS中打开自动查询执行计划功能。(第一次要执行\RDBMS\ADMIN\utlxplan.sql来创建PLAN_TABLE这个表)
SQL> SET AUTOTRACE ON
SQL>SET TIMING ON
通过SET AUTOTRACE ON 来查看语句的执行计划，通过SET TIMING ON 来查看语句运行时间。
SQL> seleCT count(*) from CASE_GA_AJZLZ;
COUNT(*)
----------
346639
已用时间: 00: 00: 21.38
Execution Plan
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CASE_GA_AJZLZ'
……………………
请注意上面分析中的TABLE ACCESS(FULL)，这说明该语句执行了全表扫描。而且查询使用了21.38秒。这时表还没有经过分析。下面我们来对该表进行分析：
SQL> analyze table CASE_GA_AJZLZ compute statistics;
表已分析。已用时间: 00: 05: 357.63。然后再来查询：
SQL> select count(*) from CASE_GA_AJZLZ;
COUNT(*)
----------
346639
已用时间: 00: 00: 00.71
Execution Plan
0 SELECT STATEMENT Optimizer=FIRST_ROWS (Cost=351 Card=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'PK_AJZLZ' (UNIQUE) (Cost=351
Card=346351)
…………………………
请注意，这次时间仅仅用了0.71秒！这要归功于INDEX(FAST FULL SCAN)。通过分析表，查询使用了PK_AJZLZ索引，磁盘I/O大幅减少，速度也大幅提升！下面的实用语句可以用来生成分析某个用户的所有表和索引，假设用户是GAXZUSR：
SQL> set pagesize 0
SQL> spool d:\analyze_tables.sql;
SQL> select 'analyze table '||owner||'.'||table_name||'
compute statistics;' from dba_tables where owner='GAXZUSR';
SQL> spool off
SQL> spool spool d:\analyze_indexes.sql;
SQL> select 'analyze index '||owner||'.'||index_name||'
compute statistics;' from dba_indexes where owner='GAXZUSR';
SQL> spool off
SQL> @d:\analyze_tables.sql
SQL> @d:\analyze_indexes.sql
解释：上面的语句生成了两个sql文件，分别分析全部的GAXZUSR的表和索引。如果需要按照百分比来分析表，可以修改一下脚本。通过上面的步骤，我们就完成了对表和索引的分析，可以测试一下速度的改进啦。建议定期运行上面的语句，尤其是数据经过大量更新。
当然，也可以通过dbms_stats来分析表和索引，更方便一些。但是我仍然习惯上面的方法，因为成功与否会直接提示出来。
另外，我们可以将优化模式进行修改。optimizer_mode值可以是RULE、CHOOSE、FIRST_ROWS和ALL_ROWS。对于OLTP系统，可以改成FIRST_ROWS，来要求查询尽快返回结果。这样即使不用分析，在一般情况下也可以提高查询性能。但是表和索引经过分析后有助于找到最合适的执行计划。
三．设置cursor_sharing=FORCE 或SIMILAR
这种方法是8i才开始有的，oracle805不支持。通过设置该参数，可以强制共享只有文字不同的语句解释计划。例如下面两条语句可以共享：
SQL> SELECT * FROM MYTABLE WHERE NAME='tom'
SQL> SELECT * FROM MYTABLE WHERE NAME='turner'
这个方法可以大幅降低缓冲区利用率低的问题，避免语句重新解释。通过这个功能，可以很大程度上解决硬解析带来的性能下降的问题。个人感觉可根据系统的实际情况，决定是否将该参数改成FORCE。该参数默认是exact。不过一定要注意，修改之前，必须先给ORACLE打补丁，否则改之后oracle会占用100%的CPU,无法使用。对于ORACLE9i，可以设置成SIMILAR，这个设置综合了FORCE和EXACT的优点。不过请慎用这个功能，这个参数也可能带来很大的负面影响！
四．将常用的小表、索引钉在数据缓存KEEP池中
内存上数据读取速度远远比硬盘中读取要快，据称，内存中数据读的速度是硬盘的14000倍！如果资源比较丰富，把常用的小的、而且经常进行全表扫描的表给钉内存中，当然是在好不过了。可以简单的通过ALTER TABLE tablename CACHE来实现，在ORACLE8i之后可以使用ALTER TABLE table STORAGE(BUFFER_POOL KEEP)。一般来说，可以考虑把200数据块之内的表放在keep池中，当然要根据内存大小等因素来定。关于如何查出那些表或索引符合条件，可以使用本文提供的access.sql和access_report.sql。这两个脚本是着名的Oracle专家 Burleson写的，你也可以在读懂了情况下根据实际情况调整一下脚本。对于索引，可以通过ALTER INDEX indexname STORAGE(BUFFER_POOL KEEP)来钉在KEEP池中。
将表定在KEEP池中需要做一些准备工作。对于ORACLE9i 需要设置DB_KEEP_CACHE_SIZE，对于8i，需要设置buffer_pool_keep。在8i中，还要修改db_block_lru_latches，该参数默认是1，无法使用buffer_pool_keep。该参数应该比2*3*CPU数量少，但是要大于1，才能设置DB_KEEP_CACHE_BUFFER。buffer_pool_keep从db_block_buffers中分配，因此也要小于db_block_buffers。设置好这些参数后，就可以把常用对象永久钉在内存里。
五．设置optimizer_max_permutations
对于多表连接查询，如果采用基于成本优化(CBO)，ORACLE会计算出很多种运行方案，从中选择出最优方案。这个参数就是设置oracle究竟从多少种方案来选择最优。如果设置太大，那么计算最优方案过程也是时间比较长的。Oracle805和8i默认是80000，8建议改成2000。对于9i，已经默认是2000了。
六．调整排序参数
(1) SORT_AREA_SIZE:默认的用来排序的SORT_AREA_SIZE大小是32K，通常显得有点小，一般可以考虑设置成1M（1048576）。这个参数不能设置过大，因为每个连接都要分配同样的排序内存。
(2) SORT_MULTIBLOCK_READ_COUNT:增大这个参数可以提高临时表空间排序性能，该参数默认是2，可以改成32来对比一下排序查询时间变化。注意，这个参数的最大值与平台有关系。
Ⅸ 为什么要优化数据库 ORACLE数据库为什么要做优化
当数据多到一定程度的时候，数据库的性能就会开始变慢了，适当的优化提高数据库的查询和访问效率