❶ 《資料庫查詢優化器的藝術原理解析與sql性能優化》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
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書名：資料庫查詢優化器的藝術
作者：李海翔
豆瓣評分：8.4
出版社：機械工業出版社
出版年份：2014-1-1
頁數：532
內容簡介：
《資料庫技術叢書·資料庫查詢優化器的藝術：原理解析與SQL性能優化》是資料庫查詢優化領域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球開發團隊、資深專家撰寫，作者有10餘年資料庫內核和查詢優化器研究經驗。資料庫領域泰斗王珊教授親自作序推薦，PostgreSQL中國社區和中國用戶會發起人以及來自Oracle、新浪、網易、華為等企業的數位資深資料庫專家聯袂推薦。從原理角度深度解讀和展示資料庫查詢優化器的技術細節和全貌；從源碼實現角度全方位深入分析MySQL和PostgreSQL兩大主流開源資料庫查詢優化器的實現原理；從工程實踐的角度對比了兩大資料庫的查詢優化器的功能異同和實現異同。它是所有數據開發工程師、內核工程師、DBA以及其他資料庫相關工作人員值得反復研讀的一本書。
《資料庫技術叢書·資料庫查詢優化器的藝術：原理解析與SQL性能優化》共19章，分為四個部分：第一篇（第1～4章）對資料庫查詢優化技術的范圍、邏輯查詢優化、物理查詢優化，以及查詢優化器與其他模塊的關系做了非常細致、深入的講解；第二篇（第5～10章）首先從源碼角度對PostgreSQL查詢優化器的架構、層次、設計思想、相關數據結構和實現原理進行了深入、系統的分析，然後從功能角度對PostgreSQL的邏輯查詢優化、物理查詢優化、查詢優化器的關鍵演算法，以及PostgreSQL查詢優化器與其他模塊的關系做了深入的講解；第三篇（第11～16章）首先從源碼角度對MySQL查詢優化器的架構、層次、設計思想、相關數據結構和實現原理進行了深入、系統的分析，然後從功能角度對MySQL的邏輯查詢優化、物理查詢優化、查詢優化器的關鍵演算法，以及MySQL查詢優化器與其他模塊的關系做了深入的講解；第四篇（第17～19章）對PostgreSQL與MySQL的邏輯查詢優化技術、物理查詢優化技術、設計思想和編碼規范等各方面進行了深度的比較。
作者簡介：
李海翔，網名「那海藍藍」，資深資料庫專家，從事資料庫研發、資料庫測試與技術管理等工作10餘年，對資料庫的內核有深入的研究，長於PostgreSQL和MySQL等開源資料庫的內核與架構。現任職於Oracle公司MySQL全球開發團隊，從事查詢優化技術的研究和MySQL查詢優化器的開發工作。曾參與了863、核高基、工信部、科技部、發改委、北京市科委等多個重大科技項目。2005年獲得北京市科學技術進步獎一等獎，2006年獲高級工程師（系統分析師）。
❷ 資料庫 查詢優化 完全壓縮器是什麼東西
MRR 是 MySQL 針對特定查詢的一種優化手段。假設一個查詢有二級索引可用，讀完二級索引後要回表才能查到那些不在當前二級索引上的列值，由於二級索引上引用的主鍵值不一定是有序的，因此就有可能造成大量的隨機 IO，如果回表前把主鍵值給它排一下序，那麼在回表的時候就可以用順序 IO 取代原本的隨機 IO。
如果想關閉 MRR 優化的話，就要把優化器開關 mrr 設置為 off。
默認只有在優化器認為 MRR 可以帶來優化的情況下才會走 MRR，如果你想不管什麼時候能走 MRR 的都走 MRR 的話，你要把 mrr_cost_based 設置為 off，不過最好不要這么干，因為這確實是一個坑，MRR 不一定什麼時候都好，全表掃描有時候會更加快，如果在這種場景下走 MRR 就完成了。
MRR 要把主鍵排個序，這樣之後對磁碟的操作就是由順序讀代替之前的隨機讀。從資源的使用情況上來看就是讓 CPU 和內存多做點事，來換磁碟的順序讀。然而排序是需要內存的，這塊內存的大小就由參數 read_rnd_buffer_size 來控制。
❸ 我的程序，查詢資料庫很慢。請問怎麼提高查詢速度
SQL提高查詢效率
1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
7.如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--『2005-11-30』生成的id
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(...)
13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17.盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。
20.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
30.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理
1、避免將欄位設為「允許為空」
2、數據表設計要規范
3、深入分析數據操作所要對資料庫進行的操作
4、盡量不要使用臨時表
5、多多使用事務
6、盡量不要使用游標
7、避免死鎖
8、要注意讀寫鎖的使用
9、不要打開大的數據集
10、不要使用伺服器端游標
11、在程序編碼時使用大數據量的資料庫
12、不要給「性別」列創建索引
13、注意超時問題
14、不要使用Select *
15、在細節表中插入紀錄時，不要在主表執行Select MAX(ID)
16、盡量不要使用TEXT數據類型
17、使用參數查詢
18、不要使用Insert導入大批的數據
19、學會分析查詢
20、使用參照完整性
21、用INNER JOIN 和LEFT JOIN代替Where
提高SQL查詢效率（要點與技巧）：
· 技巧一：
問題類型：ACCESS資料庫欄位中含有日文片假名或其它不明字元時查詢會提示內存溢出。
解決方法：修改查詢語句
sql="select * from tablename where column like '%"&word&"%'"
改為
sql="select * from tablename"
rs.filter = " column like '%"&word&"%'"
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技巧二：
問題類型：如何用簡易的辦法實現類似網路的多關鍵詞查詢（多關鍵詞用空格或其它符號間隔）。
解決方法：
'//用空格分割查詢字元串
ck=split(word," ")
'//得到分割後的數量
sck=UBound(ck)
sql="select * tablename where"
在一個欄位中查詢
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
在二個欄位中同時查詢
For i = 0 To sck
SQL = SQL & tempJoinWord & "(" & _
"column like '"&ck(i)&"%' or " & _
"column1 like '"&ck(i)&"%')"
tempJoinWord = " and "
Next
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技巧三：大大提高查詢效率的幾種技巧
1. 盡量不要使用 or，使用or會引起全表掃描，將大大降低查詢效率。
2. 經過實踐驗證，charindex()並不比前面加%的like更能提高查詢效率，並且charindex()會使索引失去作用（指sqlserver資料庫）
3. column like '%"&word&"%' 會使索引不起作用
column like '"&word&"%' 會使索引起作用（去掉前面的%符號）
（指sqlserver資料庫）
4. '%"&word&"%' 與'"&word&"%' 在查詢時的區別：
比如你的欄位內容為 一個容易受傷的女人
'%"&word&"%' ：會通配所有字元串，不論查「受傷」還是查「一個」，都會顯示結果。
'"&word&"%' ：只通配前面的字元串，例如查「受傷」是沒有結果的，只有查「一個」，才會顯示結果。
5. 欄位提取要按照「需多少、提多少」的原則，避免「select *」，盡量使用「select 欄位1,欄位2,欄位3........」。實踐證明：每少提取一個欄位，數據的提取速度就會有相應的提升。提升的速度還要看您舍棄的欄位的大小來判斷。
6. order by按聚集索引列排序效率最高。一個sqlserver數據表只能建立一個聚集索引，一般默認為ID，也可以改為其它的欄位。
7. 為你的表建立適當的索引，建立索引可以使你的查詢速度提高幾十幾百倍。（指sqlserver資料庫）
· 以下是建立索引與不建立索引的一個查詢效率分析：
Sqlserver索引與查詢效率分析。
表 News
欄位
Id：自動編號
Title：文章標題
Author：作者
Content：內容
Star：優先順序
Addtime：時間
記錄：100萬條
測試機器：P4 2.8/1G內存/IDE硬碟
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方案1：
主鍵Id，默認為聚集索引，不建立其它非聚集索引
select * from News where Title like '%"&word&"%' or Author like '%"&word&"%' order by Id desc
從欄位Title和Author中模糊檢索，按Id排序
查詢時間：50秒
=======================================================
方案2：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Id desc
從欄位Title和Author中模糊檢索，按Id排序
查詢時間：2 - 2.5秒
=======================================================
方案3：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%' order by Star desc
從欄位Title和Author中模糊檢索，按Star排序
查詢時間：2 秒
=======================================================
方案4：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%' or Author like '"&word&"%'
從欄位Title和Author中模糊檢索，不排序
查詢時間：1.8 - 2 秒
=======================================================
方案5：
主鍵Id，默認為聚集索引
在Title、Author、Star上建立非聚集索引
select * from News where Title like '"&word&"%'
或
select * from News where Author like '"&word&"%'
從欄位Title 或 Author中檢索，不排序
查詢時間：1秒
· 如何提高SQL語言的查詢效率?
問：請問我如何才能提高SQL語言的查詢效率呢？
答：這得從頭說起：
由於SQL是面向結果而不是面向過程的查詢語言，所以一般支持SQL語言的大型關系型資料庫都使用一個基於查詢成本的優化器，為即時查詢提供一個最佳的執行策略。對於優化器，輸入是一條查詢語句，輸出是一個執行策略。
一條SQL查詢語句可以有多種執行策略，優化器將估計出全部執行方法中所需時間最少的所謂成本最低的那一種方法。所有優化都是基於用記所使用的查詢語句中的where子句，優化器對where子句中的優化主要用搜索參數(Serach Argument)。
搜索參數的核心思想就是資料庫使用表中欄位的索引來查詢數據，而不必直接查詢記錄中的數據。
帶有 =、<、<=、>、>= 等操作符的條件語句可以直接使用索引，如下列是搜索參數：
emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7
而下列則不是搜索參數：
salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7
應當盡可能提供一些冗餘的搜索參數，使優化器有更多的選擇餘地。請看以下3種方法：
第一種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01") and (employee.dep_code="01");
它的搜索分析結果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第二種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code="01");
它的搜索分析結果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals "01"
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第一種方法與第二種運行效率相同，但第一種方法最好，因為它為優化器提供了更多的選擇機會。
第三種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code="01");
這種方法最不好，因為它無法使用索引，也就是無法優化……
使用SQL語句時應注意以下幾點：
1、避免使用不兼容的數據類型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本可以進行的優化操作。例如：
select emp_name form employee where salary > 3000;
在此語句中若salary是Float類型的，則優化器很難對其進行優化，因為3000是個整數，我們應在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進行轉化。
2、盡量不要使用表達式，因它在編繹時是無法得到的，所以SQL只能使用其平均密度來估計將要命中的記錄數。
3、避免對搜索參數使用其他的數學操作符。如：
select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;
應改為：
select emp_name from employee where salary > 250;
4、避免使用 != 或 <> 等這樣的操作符，因為它會使系統無法使用索引，而只能直接搜索表中的數據。
· ORACAL中的應用
一個1600萬數據表－－簡訊上行表TBL_SMS_MO
結構：
CREATE TABLE TBL_SMS_MO
(
SMS_ID NUMBER,
MO_ID VARCHAR2(50),
MOBILE VARCHAR2(11),
SPNUMBER VARCHAR2(20),
MESSAGE VARCHAR2(150),
TRADE_CODE VARCHAR2(20),
LINK_ID VARCHAR2(50),
GATEWAY_ID NUMBER,
GATEWAY_PORT NUMBER,
MO_TIME DATE DEFAULT SYSDATE
);
CREATE INDEX IDX_MO_DATE ON TBL_SMS_MO (MO_TIME)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 1M
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
CREATE INDEX IDX_MO_MOBILE ON TBL_SMS_MO (MOBILE)
PCTFREE 10
INITRANS 2
MAXTRANS 255
STORAGE
(
INITIAL 64K
NEXT 1M
MINEXTENTS 1
MAXEXTENTS UNLIMITED
PCTINCREASE 0
);
問題：從表中查詢某時間段內某手機發送的短消息，如下SQL語句：
SELECT MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
返回結果大約需要10分鍾，應用於網頁查詢，簡直難以忍受。
分析：
在PL/SQL Developer，點擊「Explain Plan」按鈕（或F5鍵），對SQL進行分析，發現預設使用的索引是IDX_MO_DATE。問題可能出在這里，因為相對於總數量1600萬數據來說，都mobile的數據是很少的，如果使用IDX_MO_MOBILE比較容易鎖定數據。
如下優化：
SELECT /*+ index(TBL_SMS_MO IDX_MO_MOBILE) */ MOBILE,MESSAGE,TRADE_CODE,MO_TIME
FROM TBL_SMS_MO
WHERE MOBILE='130XXXXXXXX'
AND MO_TIME BETWEEN TO_DATE('2006-04-01','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2006-04-07','YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
ORDER BY MO_TIME DESC
測試：
按F8運行這個SQL，哇～... ... 2.360s，這就是差別。
http://www.cnblogs.com/ShaYeBlog/archive/2013/07/31/3227244.html
❹ sql 2005 查詢優化器是什麼,如何使用
Microsoft® SQL Server™ 2005收集關於單列的統計信息（單列統計信息），或者一組列的統計信息（多列統計信息）。查詢優化器使用統計信息來評估表達式的選擇性，並由此來評估一個查詢中間結果和最終結果的規模大小。好的統計信息允許優化器精確地判斷不同執行計劃的成本，並選擇一個高質量的執行計劃。一個統計對象的所有相關信息存儲在sysindexes表中一行的多個列中，統計信息中二進制大對象（statblob）保存在一張內部表中。此外，可以在新的元數據視圖sys.stats和sys.indexes中找到關於統計對象的有關信息。
具體操作有一整套的方法，不是幾句話就說完的，你可以讀取Microsoft® SQL Server™ 2005提供的幫助文件。
下面這個網址裡面講的挺詳細的，http://e.codepub.com/2009/1106/17437.php。
❺ 資料庫牛人是如何進行SQL優化的
SQL 查詢優化減少了查詢所需的資源並提高了整體系統性能，在本文中，我們將討論 SQL 查詢優化、它是如何完成的、最佳實踐及其重要性。
SQL 查詢優化是編寫高效的 SQL 查詢，並在執行時間和資料庫表示方面 提高查詢性能 的迭代過程，查詢優化是幾個關系資料庫管理系統 (RDBMS) 的一項重要功能。
查詢是對來自資料庫的數據或信息的問題或請求，需要編寫一組資料庫可以理解的預定義代碼，結構化查詢語言 (SQL) 和其他查詢語言旨在檢索或管理關系資料庫中的數據。
資料庫中的查詢可以用許多不同的結構編寫，並且可以通過不同的演算法執行，寫得不好的查詢會消耗更多的系統資源，執行時間長，並可能導致服務損失，一個完美的查詢可以減少執行時間並帶來最佳的 SQL 性能。
SQL查詢優化的主要目的是：
確保查詢處於最佳路徑和形式非常重要，SQL 查詢過程需要最好的執行計劃和計算資源，因為它們是 CPU 密集型操作，SQL 查詢優化通過三個基本步驟完成：
解析確保查詢在語法和語義上都是正確的，如果查詢語法正確，則將其轉換為表達式並傳遞到下一步。
優化在查詢性能中扮演著重要的角色，並且可能很困難，任何考慮優化的查詢執行計劃都必須返回與之前相同的結果，但優化後的性能應該會有所提高。
SQL 查詢優化包括以下基本任務：
最後，查詢執行涉及將查詢優化步驟生成的計劃轉化為操作，如果沒有發生錯誤，此步驟將返回結果給用戶。
一旦用戶確定某個查詢需要改進以優化 SQL 性能，他們就可以選擇任何優化方法——優化 SQL 查詢性能的方法有很多種，下面介紹了一些最佳實踐。
提高查詢性能的一種簡單方法是將 SELECT * 替換為實際的列名，當開發人員在表中使用 SELECT * 語句時，它會讀取每一列的可用數據。
使用 SELECT 欄位名 FROM 而不是 SELECT * FROM 時，可以縮小查詢期間從表中提取的數據的范圍，這有助於提高查詢速度。
循環中的 SQL 查詢運行不止一次，這會顯著降低運行速度，這些查詢會不必要地消耗內存、CPU 能力和帶寬，這會影響性能，尤其是當 SQL 伺服器不在本地計算機上時，刪除循環內的查詢可提高整體查詢性能。
使用SQL 伺服器索引可以減少運行時間並更快地檢索數據，可以使用聚集和非聚集 SQL 索引來優化 SQL 查詢，非聚集索引單獨存儲，需要更多的磁碟空間，因此，了解何時使用索引很重要。
該OLAP功能「擴展了SQL解析函數的語法。」 SQL 中的 OLAP 功能更快且易於使用，熟悉這些語法的 SQL 開發人員和 DBA 可以很容易地適應和使用它們。
OLAP 函數可以創建所有標准計算度量，例如排名、移動聚合、份額、期初至今、前期和未來期、平行期等。
查詢優化器使用統計信息來確定如何最好地連接表、何時應該使用索引以及如何訪問這些索引等，無論是手動還是自動，SQL 伺服器統計信息都應該保持最新。
過時的 SQL Server 統計信息會影響表、索引或列統計信息，並導致查詢計劃性能不佳。
SQL 查詢優化可以輕松提高系統性能，從而節省成本，優化 SQL 查詢可以提高運營效率並加快性能，從而提高系統上線進度。
SQL 查詢優化很重要，原因有很多，包括：
組織可以通過更快的響應時間獲得可靠的數據訪問和高水平的性能，優化 SQL 查詢不僅可以提高整體系統性能，還可以提高組織的聲譽，最終，SQL 查詢優化的最佳實踐幫助用戶獲得准確、快速的資料庫結果。
❻ 怎樣查看oracle的優化器參數
查詢優化器參數
1. optimizer_mode
查詢優化器是為了找一個最高效的執行計劃，這個參數用來定義什麼是「高效」，比如是更快還是佔用資源更少。在oracle10g中只支持兩個參數值：
all_rows：提供全部數據
first_rows(n)：n為大於0的自然數，表示盡快傳輸前面n條數據（比如分頁查詢的時候，我第一次只查詢前面10條數據）
oracle10g默認為all_rows，可以再資料庫級別，會話級別，或者執行SQL的時候修改該參數的值。
資料庫級別：alter system set optimizer_mode=first_rows(10) scope=spfile;
會話級別：ALTER SESSION SET OPTIMIZER_MODE=first_rows(10);
SQL級別：SELECT /*+ first_rows(10) */ id,name from t1 order by id;
其實，默認all_rows是最好的方式，如果確實是只要查詢小部分數據，可以在sql級別加上提示，看是否能提高性能。
2. db_file_multiblock_read_count
在多塊讀的情況下（比如全表掃描），該參數說明一次最多可讀取的數據塊數目。設置得太小的話，效率低。設置得太高也不見得就好（太高，會受I/O最大吞吐量限制。比如設置成一次最多讀取1024塊，但I/O最大吞吐量只允許32塊，那一次最多也只讀取32塊。而且一次讀取很多塊，開銷會偏高。）應該通過測試，才能知道應該把該參數設置成哪一個值。
測試過程：
1. 創建一張大表，比如上千萬行級別的數據
2. 循環設置該參數的值，查看全表掃描的速度。類似於以下語句：
[sql] view plain
<span style="font-size:14px;"> declare
l_count pls_integer;
l_time pls_integer;
l_starting_time pls_integer;
l_ending_time pls_integer;
begin
dbms_output.put_line('dbfmbrc seconds');
for l_dbfmbrc in 1..32
loop
execute immediate 'alter session set db_file_multiblock_read_count='||l_dbfmbrc;
l_starting_time := dbms_utility.get_time();
select /*+ full(t) */ count(*) into l_count from big_table t;
l_ending_time := dbms_utility.get_time();
l_time := round((l_ending_time-l_starting_time)/100);
dbms_output.put_line(l_dbfmbrc||' '||l_time);
end loop;
end;
/</span>
3. optimizer_index_cost_adj
影響走索引掃描的開銷計算。 取值范圍1到10000.默認值為100，超過100後，走索引掃描的開銷越高，從而使得查詢優化器更加傾向於使用全表掃描。相反，小於100，索引掃描的開銷就越低，從而使得查詢優化器更加傾向於使用索引掃描。從下面索引掃描開銷計算公式可以看出：
io_cost=(blevel+(leaf_blocks+culstering_factor)*selectivity) *optimizer_index_cost_adj/100.
一般是默認值不需要修改，但是如果發現本應該走索引掃描結果走了全表掃描，可以適當調低該值，但是，這個值不應該設置過低，因為，過低的話，如果兩個索引掃描的開銷不同，可能通過該公式一算，開銷就變成一樣的了。總之，不建議修改該參數的值。
PGA參數
1. workarea_size_policy
管理工作區域內存（PGA）的方式，
auto：oracle10g默認方式，委託給內存管理器自動管理（建議不需要修改）
manual：oracle9i默認方式，oracle9i沒有自動管理功能。
2. pga_aggregate_target
如果是自動管理PGA，那麼該參數用於指定實例可用的PGA的大小，默認是SGA的20%。即使今後用的內存超過了設置的值，也沒有關系，oracle會自動增大PGA的值。比如該參數設置的是200M，今後某一時刻，需要300M，也是沒問題的，會自動增長。
3. sort_area_size
手動管理PGA，該參數指定分配多大的內存用於排序操作，過小的話，會影響性能，過大的話浪費空間。很難說一個合適的默認值，因為用戶場景變化非常大，實際情況得實際處理。
4. hash_area_size
手動管理PGA，該參數用於指定哈希連接的工作區域大小，同樣建議它的值也很困難。如果過小，那麼查詢優化器就會高估哈希連接的開銷，偏向於合並連接。