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表设计可以采取拆分表的方式
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纵向拆分表：根据字段拆分为多个表，每个表都有关联字段，可以将他们关联起来
（例如：订单表，几个根据字段拆分的表中都有1个订单号字段）
横向拆分表：不知道你具体什么数据，假定其中有时间字段，根据时间来拆分
（例如：1年有12个月，1个月的数据放入一个表中）
要看数据多到何种程度。
比如一个表的笔数只是几百，如果不需要和其他
大表
关联查询数据，连
索引
都不用建。
如果是几十万级别的表，一般正确建索引就可以。
如果是千万级别的表，不但要正确建索引，而且要定时手工进行收集
统计信息
维护，不建议系统自动维护，以免影响
使用性能
。
如果是亿以上级别的表，则可考虑按一定条件拆分表
资料
，将旧资料归档，这样可改善生成表的使用。
数据库优化的同时，
程序
也要进行相应优化，程序和
数据科学
搭配，才能使性能达到最佳。
原则一：注意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.
尤其是“主键ID=？”这样的条件。
原则二： SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：
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 。
简单地讲，语句执行的时间越短越好（尤其对于系统的终端用户来说）。而对于查询语句，由于全表扫描读取的数据多，尤其是对于大型表不仅查询速度慢，而且对磁盘IO造成大的压力，通常都要避免，而避免的方式通常是使用索引Index。
使用索引的优势与代价。
优势：
1）索引是表的一个概念部 分,用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率.
2） 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率.
代价： 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会 使查询反应时间变慢.。而且表越大，影响越严重。
使用索引需要注意的地方：
1、避免在索引列上使用NOT ，
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.
2、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;
3、避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避 免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE性能上将无法使用该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录. 如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引.
低效:(索引失效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
高效:(索引有效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE =0;
4、注意通配符%的影响
使用通配符的情况下Oracle可能会停用该索引。如 :
SELECT…FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE like ‘%123456%'（无效）。
SELECT…FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE = ‘123456'（有效）
5、避免改变索引列的类型.:
当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换.
假 设 EMPNO是一个数值类型的索引列. SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = ‘123' 实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为: SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER(‘123') 幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变. 现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列. SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123 这个语句被ORACLE转换为: SELECT … FROM EMP WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123 因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型
6、索引的一些“脾气”
a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高.
b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!
除了使用索引，我们还有其他能减少资源消耗的方法：
1、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, 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.
例子:
(低效): SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
And E.sex =man
(高效): SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D
WHERE EXISTS
( SELECT ‘X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
And E.sex =man
);
2、用(UNION)UNION ALL替换OR (适用于索引列)
通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描.
注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.
如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.
高效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 UNION ALL
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效: SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
3、用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：
当 SQL语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的.
4、Order By语句加在索引列，最好是主键PK上。
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE（低效）
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_CODE （高效）
5、避免使用耗费资源的操作:
带 有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT的SQL语句会启动SQL引擎 执行耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强
6、使用Where替代Having（如果可以的话）
优化GROUP BY:
提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.
低效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP GROUP JOB HAVING JOB = ‘PRESIDENT'AND AVG(SAL)XXX
高效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT'
OR JOB = ‘MANAGER' GROUP JOB Having AND AVG(SAL)XXX
7、通常来说，如果语句能够避免子查询的 使用，就尽量不用子查询。因为子查询的开销是相当昂贵的。具体的例子在后面的案例“一条SQL的优化过程”中。
给您提供建议如下：
（1）如果表空间的数据没存满，可以考虑执行表空间收缩操作。
（2）如果表空间的数据存满了，可以考虑建多个表空间文件。
（3）从业务的角度考虑，是否可以考虑将部分数据进行剥离，存放在历史库。
（4）从业务角度进行分析，该表空间中最大的几张表中的数据都是必须、有用的吗？是否可以将部分无用数据备份后执行清理操作。
（5）如果是undo表空间，可以执行undo表空间收缩操作。
（6）如果是temp表空间，可以将原表空间文件drop掉后重建表空间文件。
Oracle的分区可以分为：列表分区、范围分区、散列分区、复合分区。
1、增强可用性：如果表的一个分区由于系统故障而不能使用，表的其余好的分区仍可以使用；
2、减少关闭时间：如果系统故障只影响表的一部分分区，那么只有这部分分区需要修复，可能比整个大表修复花的时间更少；
3、维护轻松：如果需要建表，独自管理每个公区比管理单个大表要轻松得多；
4、均衡I/O：可以把表的不同分区分配到不同的磁盘来平衡I/O改善性能；
5、改善性能：对大表的查询、增加、修改等操作可以分解到表的不同分区来并行执行，可使运行速度更快；
6、分区对用户透明：最终用户感觉不到分区的存在。
