ORACLE优化SQL语句,提高效率(2)
以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。
因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。
SQL语句优化分析 1SQL语句优化的目的 对于一个数据库而言，在确保设计无误的前提下，要想避免出现性能问题必须确保其拥有合理的SQL语句结构。
限制表格合并评估的数量 提高SQL剖析性能的最后一种方法是强制取代Oracle的一个参数，这个参数控制着在评估一个查询的时候，基于消耗的优化器所评估的可能合并数量。
在SQL查询中，为了提高查询的效率，我们常常采取一些措施对查询语句进行SQL性能优化。本文我们总结了一些优化措施，接下来我们就一一介绍。
oracle给表加索引怎么判断查询效率吗
set timing on --开启执行时间显示 在你的实验表中差上几十万的数据 然后select * from tableName where columName=xxx；注意columnName必须是你建索引的列，否则就无意义了。--这句是引用索引的，查询后看时间。
RBO 不管，看见索引就用，那么，首先9千条索引访问，取得9千条记录的物理地址，然后再根据9千条的物理地址，去取得9千条记录。
如何查看查询语句是否使用到了索引 在查询语句前加上set autotrace on可以看到Execution Plan，可以从中分析使用使用到了索引。还可以用 set autotrace traceonly set timing on 还可以额外的查看执行语句所花费的时间。
rac架构能够提升oracle数据库查询效率对吗
1、Oracle RAC 指的是 Oracle Real Application Clusters（实时应用集群），是基于共享内存和磁盘的高可用性解决方案，它提供了可扩展的节点架构，多个节点可以同时访问数据库资源，从而实现高可用、高并发的数据库服务。
2、RAC ：实例冗余，而且还可以做到数据库的loadbalance。DG ：多份数据，所以能做到数据冗余，但是只有主节点提供服务。热备：与RAC最大的差异可能就是RAC有多个实例，一个数据库。而热备只是一个实例，一个数据库。
3、而Oracle RAC是一种集群技术，多个数据库实例共享同一个数据库，实现并行处理能力，以提高数据库的性能、可伸缩性和可用性。
4、使用缓存：Oracle数据库支持缓存机制，可以将经常查询的数据存储在内存中以提高访问速度。这通常被称为缓存命中率（Cache Hit Ratio）。优化查询：查询语句的效率也会影响访问速度。
5、OracleRACRAC提供的优缺点优点OracleRAC主要支持Oracle9i、10g、11g版本，可以支持24x7有效的数据库应用系统，在低成本服务器上构建高可用性数据库系统，并且自由部署应用，无需修改代码。
ORACLE索引提高效率
1、通俗的来讲，索引在表中的作用，相当于书的目录对书的作用。索引与表一样，也属于段的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。
2、如何某表的某个字段有主键约束和唯一性约束，则Oracle 则会自动在相应的约束列上建议唯一索引。数据库索引主要进行提高访问速度。建设原则：索引应该经常建在Where 子句经常用到的列上。
3、这对于提高应用程序的查询性能具有很大的帮助。在Oracle数据库中一个表中最大可以支持30个位图索引。当然实际工作中往往用不了这么多。因为通常情况下只有在基数值比较小的列上利用这个位图索引才能够起到比较好的效果。
4、应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器(Oracle Optimizer)和行锁管理器(row-level manager)来调整优化SQL语句。
oracle查询效率最好的表
因此，在实际查询过程中，需要根据具体的场景和数据量大小，综合考虑left join表和left join结果集的效率差异，选择最合适的方式。
使用分区：Oracle支持分区表（Partitioned Table），这意味着数据被分成多个部分存储在不同的物理存储介质上。当查询特定部分的数据时，数据库只需要访问这部分的数据，而不需要扫描整个表。
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，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。
因此对于这个语句，Oracle最内层返回给中间层的是所有满足条件的数据，而中间层返回给最外层的也是所有数据。数据的过滤在最外层完成，显然这个效率要比第一个查询低得多。
使用索引、优化表结构。确保涉及关联的字段上有适当的索引。索引可以显著提高查询速度，特别是对于大型表，索引并非越多越好，需要根据实际查询的需求进行选择。确保表结构合理，避免冗余数据。
具体情况具体分析 如果in里面的第一个命中率高，显然in要高 一般来说，exists要高于in...超过1亿的数据优化，不应该在in exists上面了。
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