Oracle教程FG084-SQL重写技巧

Part02-生产环境规划与建议

2.1 SQL重写策略

SQL重写的策略：

子查询优化：将子查询转换为连接操作，提高查询性能
连接顺序优化：调整表的连接顺序，减少中间结果集大小
条件优化：优化WHERE子句中的条件，提高过滤效率
聚合函数优化：优化聚合函数的使用，减少计算开销
索引利用：重写SQL语句，使其能够更好地利用索引
分区利用：重写SQL语句，使其能够利用分区特性
并行执行：重写SQL语句，使其能够利用并行执行特性

风哥提示：在生产环境中，应根据具体的查询场景选择合适的重写策略。

2.2 SQL重写方法

SQL重写的常用方法：

子查询转换：将子查询转换为连接操作
视图重写：将视图展开为原始SQL语句
条件重写：优化WHERE子句中的条件
聚合函数重写：优化聚合函数的使用
索引提示：使用提示引导优化器使用合适的索引
分区提示：使用提示引导优化器使用合适的分区
并行提示：使用提示引导优化器使用并行执行

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2.3 SQL重写注意事项

SQL重写的注意事项：

语义保持：确保重写后的SQL语句与原语句产生相同的结果
性能测试：在重写后进行性能测试，确保性能得到提升
兼容性：确保重写后的SQL语句在不同版本的Oracle数据库中都能正常执行
可维护性：保持SQL语句的可读性和可维护性
索引利用：确保重写后的SQL语句能够充分利用索引
统计信息：确保统计信息的准确性，以便优化器能够选择合适的执行计划
监控执行计划：监控重写前后的执行计划，确保执行计划得到改善

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Part03-生产环境项目实施方案

在生产环境中实施SQL重写的实施方案：

性能分析：分析SQL语句的执行性能，识别性能瓶颈。
执行计划分析：分析SQL语句的执行计划，识别执行计划中的问题。
重写策略选择：根据性能分析和执行计划分析结果，选择合适的重写策略。
SQL重写：根据选择的重写策略，对SQL语句进行重写。
性能测试：对重写后的SQL语句进行性能测试，确保性能得到提升。
验证结果：验证重写后的SQL语句与原语句产生相同的结果。
部署实施：在生产环境中部署重写后的SQL语句。
监控维护：监控重写后的SQL语句的执行性能，及时发现和解决问题。

Part04-生产案例与实战讲解

4.1 子查询重写

示例：子查询重写

— 原SQL语句：使用子查询
SELECT *
FROM employees
WHERE department_id IN (
SELECT department_id
FROM departments
WHERE location_id = 1700
);– 重写后：使用连接操作
SELECT e.*
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
WHERE d.location_id = 1700;– 原SQL语句：使用相关子查询
SELECT e.employee_id, e.last_name, e.salary,
(SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id) avg_salary
FROM employees e;– 重写后：使用分析函数
SELECT employee_id, last_name, salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) avg_salary
FROM employees;– 原SQL语句：使用子查询过滤
SELECT *
FROM employees
WHERE salary > (
SELECT AVG(salary)
FROM employees
);– 重写后：使用WITH子句
WITH avg_salary AS (
SELECT AVG(salary) avg_sal
FROM employees
)
SELECT *
FROM employees,
avg_salary
WHERE salary > avg_sal;

— 原SQL语句执行计划
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 107 | 7169 | 27 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | FILTER | | | | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 107 | 7169 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS| 1 | 10 | 3 (0)| 00:00:01 |
——————————————————————————-

— 重写后执行计划
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 14 | 952 | 6 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN | | 14 | 952 | 6 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS| 1 | 10 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 107 | 7169 | 3 (0)| 00:00:01 |
——————————————————————————-

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4.2 连接操作重写

示例：连接操作重写

— 原SQL语句：使用笛卡尔积
SELECT e.employee_id, e.last_name, d.department_name
FROM employees e, departments d
WHERE e.department_id = d.department_id;– 重写后：使用显式连接
SELECT e.employee_id, e.last_name, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;– 原SQL语句：使用外连接
SELECT e.employee_id, e.last_name, d.department_name
FROM employees e,
departments d
WHERE e.department_id = d.department_id(+);– 重写后：使用显式外连接
SELECT e.employee_id, e.last_name, d.department_name
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;– 原SQL语句：多表连接
SELECT e.employee_id, e.last_name, d.department_name, l.city
FROM employees e,
departments d,
locations l
WHERE e.department_id = d.department_id
AND d.location_id = l.location_id;– 重写后：使用显式连接
SELECT e.employee_id, e.last_name, d.department_name, l.city
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id
JOIN locations l ON d.location_id = l.location_id;

— 原SQL语句执行计划
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 106 | 8586 | 6 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN | | 106 | 8586 | 6 (0)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS| 27 | 864 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 107 | 5350 | 3 (0)| 00:00:01 |
——————————————————————————-

— 重写后执行计划
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 106 | 8586 | 6 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | HASH JOIN | | 106 | 8586 | 6 (0)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| DEPARTMENTS| 27 | 864 | 3 (0)| 00:00:01 |
| 3 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 107 | 5350 | 3 (0)| 00:00:01 |
——————————————————————————-

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4.3 聚合函数重写

示例：聚合函数重写

— 原SQL语句：使用多个聚合函数
SELECT department_id,
COUNT(*) employee_count,
SUM(salary) total_salary,
AVG(salary) avg_salary,
MAX(salary) max_salary,
MIN(salary) min_salary
FROM employees
GROUP BY department_id;– 重写后：使用单个聚合函数（如果只需要部分聚合结果）
SELECT department_id,
COUNT(*) employee_count,
SUM(salary) total_salary
FROM employees
GROUP BY department_id;– 原SQL语句：使用HAVING子句
SELECT department_id,
COUNT(*) employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING COUNT(*) > 5;– 重写后：使用子查询
SELECT department_id, employee_count
FROM (
SELECT department_id,
COUNT(*) employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id
) t
WHERE employee_count > 5;– 原SQL语句：使用嵌套聚合函数
SELECT MAX(AVG(salary)) max_avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id;– 重写后：使用子查询
SELECT MAX(avg_salary) max_avg_salary
FROM (
SELECT AVG(salary) avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id
) t;

— 原SQL语句执行计划
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 27 | 810 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 1 | HASH GROUP BY | | 27 | 810 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 107 | 1605 | 3 (0)| 00:00:01 |
——————————————————————————-

— 重写后执行计划
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 27 | 540 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 1 | HASH GROUP BY | | 27 | 540 | 4 (0)| 00:00:01 |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 107 | 1605 | 3 (0)| 00:00:01 |
——————————————————————————-

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4.4 条件表达式重写

示例：条件表达式重写

— 原SQL语句：使用OR条件
SELECT *
FROM employees
WHERE department_id = 10
OR department_id = 20
OR department_id = 30;– 重写后：使用IN条件
SELECT *
FROM employees
WHERE department_id IN (10, 20, 30);– 原SQL语句：使用NOT IN条件
SELECT *
FROM employees
WHERE department_id NOT IN (10, 20, 30);– 重写后：使用NOT EXISTS条件（避免NULL值问题）
SELECT *
FROM employees e
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM (SELECT 10 dept_id FROM DUAL
UNION ALL SELECT 20 FROM DUAL
UNION ALL SELECT 30 FROM DUAL) d
WHERE e.department_id = d.dept_id
);– 原SQL语句：使用LIKE条件
SELECT *
FROM employees
WHERE last_name LIKE ‘%SMITH%’;– 重写后：使用索引（如果有合适的索引）
— 注意：LIKE ‘%SMITH%’无法使用索引，应尽量使用LIKE ‘SMITH%’
SELECT *
FROM employees
WHERE last_name LIKE ‘SMITH%’;– 原SQL语句：使用函数
SELECT *
FROM employees
WHERE TO_CHAR(hire_date, ‘YYYY’) = ‘2005’;– 重写后：避免在列上使用函数
SELECT *
FROM employees
WHERE hire_date BETWEEN TO_DATE(‘2005-01-01’, ‘YYYY-MM-DD’)
AND TO_DATE(‘2005-12-31’, ‘YYYY-MM-DD’);

— 原SQL语句执行计划
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 6 | 402 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 6 | 402 | 3 (0)| 00:00:01 |
——————————————————————————-

— 重写后执行计划
——————————————————————————-
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
——————————————————————————-
| 0 | SELECT STATEMENT | | 6 | 402 | 3 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| EMPLOYEES | 6 | 402 | 3 (0)| 00:00:01 |
——————————————————————————-

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Part05-风哥经验总结与分享

风哥提示：在进行SQL重写时，应注意以下几点：

分析执行计划：在重写SQL语句前，应先分析原语句的执行计划，识别性能瓶颈。
选择合适的重写策略：根据具体的查询场景选择合适的重写策略，如子查询转换、连接优化等。
保持语义不变：确保重写后的SQL语句与原语句产生相同的结果，避免引入错误。
测试性能：在重写后进行性能测试，确保性能得到提升。
利用索引：重写SQL语句时，应考虑如何更好地利用索引，提高查询性能。
简化SQL结构：尽量简化SQL语句的结构，提高可读性和可维护性。
避免函数在列上使用：尽量避免在WHERE子句的列上使用函数，以免影响索引的使用。
使用绑定变量：使用绑定变量减少硬解析，提高性能。
监控执行计划变化：监控重写前后的执行计划变化，确保执行计划得到改善。
持续优化：SQL优化是一个持续的过程，应定期分析和优化SQL语句。

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风哥提示：请根据实际情况调整配置和参数，确保生产环境的安全性和稳定性。学习交流加群风哥QQ113257174

生产环境建议：请根据实际情况调整配置和参数，确保生产环境的安全性和稳定性。

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