印刻数据库

外观

DM SQL优化技巧 ​

SQL优化的重要性 ​

  • 提高查询效率：优化SQL语句可以减少查询执行时间
  • 降低资源消耗：减少CPU、内存、IO等资源的占用
  • 提高系统吞吐量：相同硬件资源下处理更多的并发请求
  • 改善用户体验：缩短应用响应时间
  • 降低系统维护成本：减少系统故障和性能问题

SQL优化的基本原则 ​

  • 减少数据访问：减少需要访问的数据量
  • 优化查询路径：选择最优的执行路径
  • 提高资源利用率：充分利用系统资源
  • 避免不必要的操作：减少排序、连接、聚合等操作
  • 优化数据存储：合理设计表结构和索引

基础查询优化 ​

1. 优化WHERE子句 ​

避免全表扫描 ​

  • 添加合适的索引：为WHERE条件中的列添加索引
  • 优化条件表达式：使用更高效的条件表达式
  • 避免使用否定条件：如NOT IN、NOT LIKE、!=等
  • 避免在索引列上使用函数：函数会导致索引失效

示例优化 ​

sql
-- 优化前：全表扫描
SELECT * FROM emp WHERE sal > 2000;

-- 优化后：使用索引
CREATE INDEX idx_emp_sal ON emp(sal);
SELECT * FROM emp WHERE sal > 2000;

避免在索引列上使用函数 ​

sql
-- 优化前：索引失效
SELECT * FROM emp WHERE UPPER(ename) = 'SCOTT';

-- 优化后：索引生效
CREATE INDEX idx_emp_ename ON emp(ename);
SELECT * FROM emp WHERE ename = 'SCOTT';

避免使用OR条件 ​

sql
-- 优化前：OR条件可能导致索引失效
SELECT * FROM emp WHERE deptno = 10 OR deptno = 20;

-- 优化后：使用IN条件或UNION
SELECT * FROM emp WHERE deptno IN (10, 20);
-- 或
SELECT * FROM emp WHERE deptno = 10
UNION
SELECT * FROM emp WHERE deptno = 20;

2. 优化SELECT子句 ​

只选择需要的列 ​

sql
-- 优化前：选择所有列
SELECT * FROM emp;

-- 优化后：只选择需要的列
SELECT empno, ename, sal FROM emp;

避免SELECT DISTINCT ​

sql
-- 优化前：使用DISTINCT
SELECT DISTINCT deptno FROM emp;

-- 优化后：使用GROUP BY或索引
SELECT deptno FROM emp GROUP BY deptno;

3. 优化ORDER BY子句 ​

使用索引避免排序 ​

sql
-- 优化前：需要排序
SELECT * FROM emp ORDER BY sal;

-- 优化后：使用索引避免排序
CREATE INDEX idx_emp_sal ON emp(sal);
SELECT empno, ename, sal FROM emp ORDER BY sal;

避免在ORDER BY中使用函数 ​

sql
-- 优化前：需要排序
SELECT * FROM emp ORDER BY UPPER(ename);

-- 优化后：使用索引避免排序
CREATE INDEX idx_emp_ename ON emp(ename);
SELECT * FROM emp ORDER BY ename;

连接查询优化 ​

1. 选择合适的连接方式 ​

DM数据库支持多种连接方式，包括嵌套循环连接、哈希连接和排序合并连接，优化器会根据实际情况选择合适的连接方式。

嵌套循环连接（NESTED LOOPS） ​

  • 适用场景：小表连接，或有合适索引的连接
  • 优化方法：确保内层表的连接列有索引

哈希连接（HASH JOIN） ​

  • 适用场景：大表连接，没有合适索引
  • 优化方法：确保哈希区大小足够

排序合并连接（SORT MERGE JOIN） ​

  • 适用场景：两个表都已排序，或需要排序输出
  • 优化方法：确保连接列有索引，避免不必要的排序

2. 优化连接顺序 ​

  • 将小表作为驱动表：减少内层循环的次数
  • 为连接列添加索引：提高连接效率
  • 避免笛卡尔积：确保连接条件完整

3. 示例优化 ​

sql
-- 优化前：可能产生笛卡尔积
SELECT e.*, d.* FROM emp e, dept d;

-- 优化后：添加连接条件
SELECT e.*, d.* FROM emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno;

子查询优化 ​

1. 优化IN子查询 ​

sql
-- 优化前：IN子查询
SELECT * FROM emp WHERE deptno IN (SELECT deptno FROM dept WHERE loc = 'NEW YORK');

-- 优化后：使用连接
SELECT e.* FROM emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno WHERE d.loc = 'NEW YORK';

2. 优化EXISTS子查询 ​

sql
-- 优化前：EXISTS子查询
SELECT * FROM emp e WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM dept d WHERE e.deptno = d.deptno);

-- 优化后：使用连接
SELECT e.* FROM emp e JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno;

3. 避免多层嵌套子查询 ​

sql
-- 优化前：多层嵌套子查询
SELECT * FROM emp WHERE deptno IN (
    SELECT deptno FROM dept WHERE loc IN (
        SELECT loc FROM loc WHERE country = 'USA'
    )
);

-- 优化后：使用连接或物化视图
SELECT e.* FROM emp e 
JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno 
JOIN loc l ON d.loc = l.loc 
WHERE l.country = 'USA';

聚合查询优化 ​

1. 优化GROUP BY子句 ​

使用索引避免排序 ​

sql
-- 优化前：需要排序
SELECT deptno, COUNT(*) FROM emp GROUP BY deptno;

-- 优化后：使用索引避免排序
CREATE INDEX idx_emp_deptno ON emp(deptno);
SELECT deptno, COUNT(*) FROM emp GROUP BY deptno;

避免在GROUP BY中使用函数 ​

sql
-- 优化前：需要排序
SELECT TO_CHAR(hire_date, 'YYYY') year, COUNT(*) FROM emp GROUP BY TO_CHAR(hire_date, 'YYYY');

-- 优化后：使用计算列或索引
ALTER TABLE emp ADD hire_year VARCHAR(4) AS (TO_CHAR(hire_date, 'YYYY'));
CREATE INDEX idx_emp_hire_year ON emp(hire_year);
SELECT hire_year, COUNT(*) FROM emp GROUP BY hire_year;

2. 优化聚合函数 ​

避免不必要的聚合 ​

sql
-- 优化前：不必要的聚合
SELECT deptno, COUNT(*) total, SUM(sal) sum_sal FROM emp GROUP BY deptno;

-- 优化后：只选择需要的聚合
SELECT deptno, SUM(sal) sum_sal FROM emp GROUP BY deptno;

使用近似聚合函数 ​

对于大数据量的统计查询，可以考虑使用近似聚合函数，如APPROX_COUNT_DISTINCT。

索引优化 ​

1. 选择合适的索引类型 ​

DM数据库支持多种索引类型，包括B树索引、位图索引、函数索引等，根据实际情况选择合适的索引类型。

B树索引 ​

  • 适用场景：高基数列，等值查询、范围查询
  • 示例：主键、唯一键、经常用于查询条件的列

位图索引 ​

  • 适用场景：低基数列，如性别、状态等
  • 示例：性别、婚姻状况、部门类型等

函数索引 ​

  • 适用场景：需要在索引列上使用函数的情况
  • 示例：UPPER(ename)、TO_CHAR(hire_date, 'YYYY')等

2. 优化索引列顺序 ​

  • 将选择性高的列放在前面：提高索引的选择性
  • 将常用查询的列放在前面：提高索引的利用率
  • 考虑索引覆盖：包含查询所需的所有列

3. 示例优化 ​

sql
-- 优化前：索引列顺序不合理
CREATE INDEX idx_emp_deptno_job ON emp(deptno, job);

-- 优化后：将选择性高的列放在前面
CREATE INDEX idx_emp_job_deptno ON emp(job, deptno);

视图和物化视图优化 ​

1. 优化视图查询 ​

  • 避免嵌套视图：减少视图的嵌套层次
  • 使用物化视图：对于复杂查询，考虑使用物化视图
  • 优化视图定义：确保视图定义中的SQL语句高效

2. 物化视图优化 ​

  • 定期刷新：确保物化视图数据的准确性
  • 选择合适的刷新方式：根据实际情况选择完全刷新、快速刷新或按需刷新
  • 使用物化视图日志：提高快速刷新的效率

分区表优化 ​

1. 选择合适的分区类型 ​

DM数据库支持多种分区类型，包括范围分区、列表分区、哈希分区等，根据实际情况选择合适的分区类型。

范围分区 ​

  • 适用场景：按时间、数值范围等分区
  • 示例：按日期分区、按ID范围分区等

列表分区 ​

  • 适用场景：按离散值分区，如地区、部门等
  • 示例：按地区分区、按部门分区等

哈希分区 ​

  • 适用场景：数据分布均匀，无明显分区键
  • 示例：按ID哈希分区、按用户ID哈希分区等

2. 优化分区查询 ​

  • 使用分区键进行查询：减少需要扫描的分区
  • 避免跨分区查询：尽量只查询单个或少数几个分区
  • 使用分区裁剪：确保优化器能够正确裁剪分区

3. 示例优化 ​

sql
-- 优化前：扫描所有分区
SELECT * FROM sales WHERE sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

-- 优化后：使用分区键进行查询，只扫描相关分区
CREATE TABLE sales (
    sale_id NUMBER,
    sale_date DATE,
    amount NUMBER
) PARTITION BY RANGE (sale_date) (
    PARTITION p202301 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'),
    PARTITION p202302 VALUES LESS THAN ('2023-03-01'),
    ...
    PARTITION p202312 VALUES LESS THAN ('2024-01-01')
);

SELECT * FROM sales WHERE sale_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

并行查询优化 ​

1. 使用并行查询 ​

对于大数据量的查询，可以考虑使用并行查询，提高查询效率。

sql
-- 使用并行查询
SELECT /*+ PARALLEL(emp, 4) */ * FROM emp;

-- 使用并行聚合
SELECT /*+ PARALLEL(emp, 4) */ deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno;

2. 优化并行度 ​

  • 根据CPU核心数设置并行度：通常设置为CPU核心数的1-2倍
  • 避免过度并行：过度并行会导致系统资源竞争
  • 监控并行查询性能：根据实际情况调整并行度

绑定变量优化 ​

1. 使用绑定变量 ​

使用绑定变量可以提高执行计划的重用率，避免硬解析，提高SQL执行效率。

sql
-- 优化前：每次执行都需要硬解析
SELECT * FROM emp WHERE empno = 7839;
SELECT * FROM emp WHERE empno = 7698;
SELECT * FROM emp WHERE empno = 7782;

-- 优化后：使用绑定变量，只需要硬解析一次
SELECT * FROM emp WHERE empno = :empno;

2. 避免使用动态SQL ​

  • 使用绑定变量替代动态SQL：减少硬解析
  • 使用存储过程：将动态SQL封装到存储过程中
  • 使用预处理语句：使用JDBC、ODBC等的预处理语句

性能视图和工具优化 ​

1. 使用性能视图 ​

DM数据库提供了丰富的性能视图，可以用于分析SQL性能：

  • V$SQL：存储已执行SQL语句的信息
  • V$SQL_STATISTICS：存储SQL语句的执行统计信息
  • V$SQL_PLAN：存储已执行SQL语句的执行计划
  • V$SQL_PLAN_STATISTICS_ALL：提供执行计划的实际执行统计信息
  • V$SESSION_WAIT：存储会话等待事件信息

2. 使用性能诊断工具 ​

  • AWR报告：分析系统整体性能，识别TOP SQL
  • DM性能监控工具：实时监控SQL执行情况
  • EXPLAIN PLAN：分析SQL执行计划
  • SQL Trace：跟踪SQL执行过程

常见SQL优化案例 ​

1. 优化全表扫描 ​

问题：SQL语句执行全表扫描，性能低下

解决方案：

sql
-- 问题SQL
SELECT * FROM emp WHERE sal > 2000;

-- 优化方案：添加索引
CREATE INDEX idx_emp_sal ON emp(sal);

-- 优化后SQL
SELECT * FROM emp WHERE sal > 2000;

2. 优化慢查询 ​

问题：SQL语句执行时间过长

解决方案：

  1. 分析执行计划，识别性能瓶颈
  2. 添加合适的索引
  3. 优化SQL语句结构
  4. 调整系统参数

3. 优化高并发查询 ​

问题：高并发情况下，SQL语句执行缓慢

解决方案：

  1. 使用绑定变量，提高执行计划重用率
  2. 优化索引设计，减少锁竞争
  3. 考虑使用缓存，减少数据库访问
  4. 调整连接池参数

SQL优化最佳实践 ​

1. 定期分析SQL性能 ​

  • 定期生成AWR报告，分析TOP SQL
  • 监控SQL执行计划变化
  • 分析慢查询日志

2. 优化开发规范 ​

  • 制定SQL开发规范
  • 使用绑定变量
  • 避免使用SELECT *
  • 为查询条件添加索引

3. 测试SQL性能 ​

  • 在上线前测试SQL性能
  • 模拟高并发场景测试
  • 使用压力测试工具测试

4. 持续优化 ​

  • 根据业务变化调整优化策略
  • 定期重新收集统计信息
  • 调整索引设计
  • 优化系统参数

版本差异说明 ​

版本主要变化
DM 7支持基本的SQL优化功能
DM 8增强了优化器功能，支持更多优化策略
DM 8.1优化了并行查询性能，支持更多索引类型

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何识别慢SQL？ ​

A1: 识别慢SQL的方法：

  • 查看V$SQL视图的EXECUTIONS和ELAPSED_TIME列
  • 分析AWR报告中的TOP SQL
  • 启用慢查询日志
  • 使用DM性能监控工具

Q2: 为什么添加索引后性能没有提升？ ​

A2: 添加索引后性能没有提升的原因：

  • 索引选择性不高
  • 统计信息不准确
  • SQL语句没有使用索引列
  • 索引列上使用了函数
  • 索引碎片过多

Q3: 如何优化OR条件？ ​

A3: 优化OR条件的方法：

  • 使用IN条件替代OR条件
  • 使用UNION替代OR条件
  • 为OR条件中的每个列添加索引

Q4: 如何优化ORDER BY和GROUP BY？ ​

A4: 优化ORDER BY和GROUP BY的方法：

  • 使用索引避免排序
  • 避免在ORDER BY和GROUP BY中使用函数
  • 优化索引列顺序
  • 考虑增加排序区大小

Q5: 如何优化连接查询？ ​

A5: 优化连接查询的方法：

  • 选择合适的连接方式
  • 优化连接顺序
  • 为连接列添加索引
  • 避免笛卡尔积

Q6: 如何优化子查询？ ​

A6: 优化子查询的方法：

  • 使用连接替代子查询
  • 优化子查询的WHERE条件
  • 考虑使用物化视图
  • 避免多层嵌套子查询

Q7: 如何优化聚合查询？ ​

A7: 优化聚合查询的方法：

  • 为聚合列添加索引
  • 考虑使用分区表
  • 优化GROUP BY子句
  • 避免不必要的聚合

Q8: 如何使用绑定变量？ ​

A8: 使用绑定变量的方法：

  • 在SQL语句中使用占位符（如:empno）
  • 使用JDBC、ODBC等的预处理语句
  • 在存储过程中使用绑定变量

Q9: 如何分析SQL执行计划？ ​

A9: 分析SQL执行计划的方法：

  • 使用EXPLAIN语句查看执行计划
  • 分析V$SQL_PLAN视图
  • 使用DM管理工具查看执行计划
  • 结合实际执行统计信息分析

Q10: 如何优化高并发场景下的SQL？ ​

A10: 优化高并发场景下SQL的方法：

  • 使用绑定变量，提高执行计划重用率
  • 优化索引设计，减少锁竞争
  • 考虑使用缓存，减少数据库访问
  • 调整连接池参数
  • 优化事务设计，减少事务持有时间

在实际工作中，DBA应该结合性能视图和工具，定期分析SQL性能，识别性能瓶颈，并采取相应的优化措施。同时，需要制定SQL开发规范，指导开发人员编写高效的SQL语句，从源头上避免性能问题。

通过持续的SQL优化，可以显著提高DM数据库的性能，降低系统资源消耗，为业务提供高效、稳定的数据服务。