oracle使用leftjoin多表关联查询速度慢,怎么优化
（1）如果视图并不是需要实时刷新，也就是说可以存在一定的滞后；或者视图基表刷新并不频繁，那么可以考虑物化视图，这样的话，是在后台操作的，当然物化视图一样慢，但是查询的时候感觉不到，除非正好赶上物化视图刷新。
如果已经存在索引，建议你先重建索引先，因为大数据表的索引维护到了一个阶段就是乱的，一般建议重建。建立好的一般可以获得几十倍的速度提升。最大数据量的表放在最前，最小的表放在最后面。
创建存储过程，将第一次left join关联查询出来的数据存储到临时表，再次进行关联查询试试。若依然很慢，之后可以对作出的两次单纯的表关联查询进行检查，检查单条SQL语句的查询速度，找到慢的问题，再去优化。
--3）增加外关联符号（+）最后，关于多表关联，表关联条件必须使用AND关键字，否则无效。用你做成的SQL文检索，哪怕5个表都只有10条数据也会检索出1万件结果，如果各个表数据超过100件，你的检索结果集会是天文数字。
如果数据量比较大，而且对数据的实时性要求不高，那么建议用oracle的物化视图来做。物化视图是介于普通视图和表之间的一种oracle专有对象，物化视图会将查询的数据缓存起来，同时可以对物化视图进行修改、查询、删除和添加操作。
如何分析为什么oracle速度慢
1、数据量大：如果系统中有大量的数据，包括物料清单、库存信息等，会导致MRP运行变慢。可以考虑对数据进行优化，例如通过索引、分区等方式提高查询性能。
2、查看操作系统资源管理器磁盘活动，确定排名靠前的磁盘IO，定位具体进程，确认是否有异常或不必要的IO进程，此处定位并暂停OGG进程(谨慎停止)，观察一整天数据库性能、排除系统自动备份任务造成的IO性能资源堵塞，此处排除。
3、ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。
Oracle数据库查询优化方案(处理上百万级记录如何提高处理查询速度)
1、ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器(OracleOptimizer)和行锁管理器(row-levelmanager)来调整优化SQL语句。
2、因此理论上Direct-Path插入会比常规插入速度更快，因为Direct-Path直接使用新数据块，而常规插入要遍历freelist获取可用空闲数据块，如果同 nologging 配合，这种速度优势会更加明显。
3、数据表百万级的数据量，其实还是不是很大的，建立合理的索引就可以解决了。
4、创建分区表，使查询时的大表尽量分割成小表。Oracle提供范围分区、列表分区、Hash分区以及复合分区，具体选择哪种分区最优，需要根据你的业务数据来确定。创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。
5、。创建物理视图。在试图中固化排序。2。你的数据是百万级别，测试一下你的时间是耗费在排序上，还是数据提取上。甚至显示上。3。你的id是数字型的吧，要是字符型，那肯定慢啊。4。使用存储过程中的pipeline来提取数据。
如何提高oracle视图的查询速度?
1、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。
2、那个连接条件可以过滤掉不符合条件的数据那个字段连接条件应该在最后。如果数据量比较大，而且对数据的实时性要求不高，那么建议用oracle的物化视图来做。
3、另外，第一次执行同一个SQL的时候，都会比较慢一些，再次执行的时候，由于数据等还在内存内，会速度快很多。
4、创建分区表，使查询时的大表尽量分割成小表。Oracle提供范围分区、列表分区、Hash分区以及复合分区，具体选择哪种分区最优，需要根据你的业务数据来确定。创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。
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