本文档详细介绍DM数据库SQL语句优化的方法和技巧，包括SQL优化概念、执行计划分析、优化原则、优化工具、优化策略、实施方案等内容，风哥教程参考DM官方文档《DM8 SQL语言使用手册》，适合DBA人员和开发人员进行DM数据库SQL语句的优化。
Part01-基础概念与理论知识
1.1 DM数据库SQL语句优化概念
DM数据库SQL语句优化是指通过分析和调整SQL语句的结构、执行计划等，提高SQL语句的执行效率，减少资源消耗，提高数据库性能。
DM数据库SQL语句优化的目的：
- 提高执行速度：减少SQL语句的执行时间
- 减少资源消耗：减少CPU、内存、IO等资源的消耗
- 提高并发性能：减少锁竞争，提高并发处理能力
- 优化执行计划：选择最优的执行计划
- 提高系统稳定性：减少性能波动，提高系统稳定性
1.2 DM数据库SQL执行计划
DM数据库SQL执行计划是指数据库优化器为SQL语句生成的执行步骤，包括表访问方式、连接方式、索引使用等。
# 查看SQL执行计划
#
# 使用explain命令
SQL> explain select * from fgedu.t_test where id > 1000000;
#
# 执行计划输出
1 #NSET2: [0, 1000000, 44]
2 #PRJT2: [0, 1000000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 1000000, 44]; t_test.id > 1000000
4 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_TEST
#
# 执行计划说明
– #NSET2: 结果集节点
– #PRJT2: 投影节点
– #SLCT2: 选择节点
– #CSCN2: 全表扫描
– #SSEK2: 索引扫描
– #BLKUP2: 回表操作
– #JOIN: 连接操作
#
# 使用explain命令
SQL> explain select * from fgedu.t_test where id > 1000000;
#
# 执行计划输出
1 #NSET2: [0, 1000000, 44]
2 #PRJT2: [0, 1000000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 1000000, 44]; t_test.id > 1000000
4 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_TEST
#
# 执行计划说明
– #NSET2: 结果集节点
– #PRJT2: 投影节点
– #SLCT2: 选择节点
– #CSCN2: 全表扫描
– #SSEK2: 索引扫描
– #BLKUP2: 回表操作
– #JOIN: 连接操作
1.3 DM数据库SQL语句优化原则
DM数据库SQL语句优化原则：
- 尽量使用索引：使用索引列进行过滤和排序
- 减少数据扫描：只查询需要的列，避免全表扫描
- 优化连接操作：选择合适的连接方式和连接顺序
- 减少子查询：尽量使用连接替代子查询
- 避免复杂函数：减少在WHERE子句中使用复杂函数
- 合理使用聚合函数：避免在WHERE子句中使用聚合函数
- 使用绑定变量：减少硬解析，提高缓存命中率
- 优化排序操作：尽量使用索引排序
风哥提示：SQL语句优化是数据库性能优化的重要组成部分，需要从SQL语句的结构、执行计划、索引使用等多个方面进行优化。
风哥提示：
Part02-生产环境规划与建议
2.1 DM数据库SQL语句优化工具
DM数据库SQL语句优化工具：
常用优化工具：
- disql：执行SQL语句，分析执行计划
- explain：分析SQL执行计划
- v$sqlstats：查询SQL执行统计信息
- DM管理工具：提供图形化的SQL分析功能
- DM性能监控工具：监控SQL执行情况
- 第三方工具：如SQL tuning工具
2.2 DM数据库SQL语句优化策略
DM数据库SQL语句优化策略：
- 识别慢SQL：通过监控工具识别执行时间长的SQL语句
- 分析执行计划：分析SQL语句的执行计划，识别性能瓶颈
- 优化SQL结构：调整SQL语句的结构，提高执行效率
- 优化索引：创建和调整索引，提高查询性能
- 调整参数：调整数据库参数，优化SQL执行环境
- 监控效果：监控优化后的SQL执行情况，评估优化效果
2.3 DM数据库SQL语句性能指标
DM数据库SQL语句性能指标：
# SQL语句性能指标
#
# 执行时间
– 响应时间：SQL语句从开始执行到完成的时间 学习交流加群风哥微信: itpux-com
– CPU时间：SQL语句执行消耗的CPU时间
– 等待时间：SQL语句执行过程中的等待时间
#
# 资源消耗
– 逻辑读：从缓存中读取的数据块数量
– 物理读：从磁盘中读取的数据块数量
– 排序操作：排序操作的次数和数据量
– 连接操作：连接操作的次数和数据量
#
# 执行统计
– 执行次数：SQL语句的执行次数
– 平均执行时间：SQL语句的平均执行时间
– 总执行时间：SQL语句的总执行时间
– 缓存命中率：SQL语句的缓存命中情况
#
# 执行时间
– 响应时间：SQL语句从开始执行到完成的时间 学习交流加群风哥微信: itpux-com
– CPU时间：SQL语句执行消耗的CPU时间
– 等待时间：SQL语句执行过程中的等待时间
#
# 资源消耗
– 逻辑读：从缓存中读取的数据块数量
– 物理读：从磁盘中读取的数据块数量
– 排序操作：排序操作的次数和数据量
– 连接操作：连接操作的次数和数据量
#
# 执行统计
– 执行次数：SQL语句的执行次数
– 平均执行时间：SQL语句的平均执行时间
– 总执行时间：SQL语句的总执行时间
– 缓存命中率：SQL语句的缓存命中情况
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 DM数据库SQL语句优化实施方案
3.1.1 慢SQL识别与分析
# 慢SQL识别与分析
#
# 步骤1：识别慢SQL
# 查询执行时间长的SQL语句
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where elapsed_time > 1000000 order by elapsed_time desc;
#
# 步骤2：分析执行计划
# 分析SQL执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_test where id > 1000000;
#
# 步骤3：分析索引使用情况
# 查看表索引
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_TEST’;
# 查看索引使用情况
SQL> select * from v$index_usage where table_name=’T_TEST’;
#
# 步骤4：分析统计信息
# 查看表统计信息
SQL> select * from all_tab_statistics where table_name=’T_TEST’;
# 收集统计信息
SQL> analyze table fgedu.t_test compute statistics;
#
# 步骤1：识别慢SQL
# 查询执行时间长的SQL语句
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where elapsed_time > 1000000 order by elapsed_time desc;
#
# 步骤2：分析执行计划
# 分析SQL执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_test where id > 1000000;
#
# 步骤3：分析索引使用情况
# 查看表索引
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_TEST’;
# 查看索引使用情况
SQL> select * from v$index_usage where table_name=’T_TEST’;
#
# 步骤4：分析统计信息
# 查看表统计信息
SQL> select * from all_tab_statistics where table_name=’T_TEST’;
# 收集统计信息
SQL> analyze table fgedu.t_test compute statistics;
3.1.2 SQL语句优化实施
# SQL语句优化实施
#
# 步骤1：优化SQL结构
# 优化前 学习交流加群风哥QQ113257174
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE name LIKE ‘%test%’;
# 优化后
SELECT id, name FROM fgedu.t_test WHERE name LIKE ‘test%’;
#
# 步骤2：创建索引
# 创建索引
SQL> create index idx_t_test_name on fgedu.t_test(name);
#
# 步骤3：调整SQL语句
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id IN (SELECT id FROM fgedu.t_fgedu2 WHERE status = ‘active’);
# 优化后
SELECT t1.id, t1.name FROM fgedu.t_test t1 JOIN fgedu.t_fgedu2 t2 ON t1.id = t2.id WHERE t2.status = ‘active’;
#
# 步骤4：使用绑定变量
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id = 1000;
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id = 2000;
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id = 3000;
# 优化后
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id = :id;
#
# 步骤5：监控优化效果
# 监控SQL执行情况
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_test%’ order by elapsed_time desc;
#
# 步骤1：优化SQL结构
# 优化前 学习交流加群风哥QQ113257174
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE name LIKE ‘%test%’;
# 优化后
SELECT id, name FROM fgedu.t_test WHERE name LIKE ‘test%’;
#
# 步骤2：创建索引
# 创建索引
SQL> create index idx_t_test_name on fgedu.t_test(name);
#
# 步骤3：调整SQL语句
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id IN (SELECT id FROM fgedu.t_fgedu2 WHERE status = ‘active’);
# 优化后
SELECT t1.id, t1.name FROM fgedu.t_test t1 JOIN fgedu.t_fgedu2 t2 ON t1.id = t2.id WHERE t2.status = ‘active’;
#
# 步骤4：使用绑定变量
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id = 1000;
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id = 2000;
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id = 3000;
# 优化后
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id = :id;
#
# 步骤5：监控优化效果
# 监控SQL执行情况
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_test%’ order by elapsed_time desc;
3.2 DM数据库常见SQL语句优化
DM数据库常见SQL语句优化：
# 常见SQL语句优化
#
# SELECT语句优化
##
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test;
##
# 优化后
SELECT id, name, age FROM fgedu.t_test;
##
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id > 1000000;
##
# 优化后
CREATE INDEX idx_t_test_id ON fgedu.t_test(id);
SELECT id, name FROM fgedu.t_test WHERE id > 1000000;
#
# JOIN语句优化
##
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test t1, fgedu.t_fgedu2 t2 WHERE t1.id = t2.id;
##
# 优化后 更多视频教程www.fgedu.net.cn
SELECT t1.id, t1.name, t2.status FROM fgedu.t_test t1 JOIN fgedu.t_fgedu2 t2 ON t1.id = t2.id;
#
# 子查询优化
##
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id IN (SELECT id FROM fgedu.t_fgedu2 WHERE status = ‘active’);
##
# 优化后
SELECT t1.id, t1.name FROM fgedu.t_test t1 JOIN fgedu.t_fgedu2 t2 ON t1.id = t2.id WHERE t2.status = ‘active’;
#
# 聚合查询优化
##
# 优化前
SELECT COUNT(*) FROM fgedu.t_test WHERE name LIKE ‘%test%’;
##
# 优化后
CREATE INDEX idx_t_test_name ON fgedu.t_test(name);
SELECT COUNT(*) FROM fgedu.t_test WHERE name LIKE ‘test%’;
#
# 排序优化
##
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test ORDER BY name;
##
# 优化后
CREATE INDEX idx_t_test_name ON fgedu.t_test(name);
SELECT id, name FROM fgedu.t_test ORDER BY name;
#
# SELECT语句优化
##
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test;
##
# 优化后
SELECT id, name, age FROM fgedu.t_test;
##
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id > 1000000;
##
# 优化后
CREATE INDEX idx_t_test_id ON fgedu.t_test(id);
SELECT id, name FROM fgedu.t_test WHERE id > 1000000;
#
# JOIN语句优化
##
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test t1, fgedu.t_fgedu2 t2 WHERE t1.id = t2.id;
##
# 优化后 更多视频教程www.fgedu.net.cn
SELECT t1.id, t1.name, t2.status FROM fgedu.t_test t1 JOIN fgedu.t_fgedu2 t2 ON t1.id = t2.id;
#
# 子查询优化
##
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test WHERE id IN (SELECT id FROM fgedu.t_fgedu2 WHERE status = ‘active’);
##
# 优化后
SELECT t1.id, t1.name FROM fgedu.t_test t1 JOIN fgedu.t_fgedu2 t2 ON t1.id = t2.id WHERE t2.status = ‘active’;
#
# 聚合查询优化
##
# 优化前
SELECT COUNT(*) FROM fgedu.t_test WHERE name LIKE ‘%test%’;
##
# 优化后
CREATE INDEX idx_t_test_name ON fgedu.t_test(name);
SELECT COUNT(*) FROM fgedu.t_test WHERE name LIKE ‘test%’;
#
# 排序优化
##
# 优化前
SELECT * FROM fgedu.t_test ORDER BY name;
##
# 优化后
CREATE INDEX idx_t_test_name ON fgedu.t_test(name);
SELECT id, name FROM fgedu.t_test ORDER BY name;
3.3 DM数据库SQL语句优化最佳实践
DM数据库SQL语句优化最佳实践：
- 使用索引：为经常查询的列创建索引
- 减少查询列：只查询需要的列，避免SELECT *
- 使用绑定变量：减少硬解析，提高缓存命中率
- 优化连接：使用JOIN替代子查询，选择合适的连接方式
- 避免全表扫描：使用索引列进行过滤
- 优化排序：使用索引排序，避免排序操作
- 合理使用聚合函数：避免在WHERE子句中使用聚合函数
- 定期收集统计信息：确保优化器有准确的统计信息
- 监控SQL执行：定期分析慢SQL，及时优化
- 使用EXPLAIN：分析SQL执行计划，识别性能瓶颈
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 DM数据库SELECT语句优化
以下是一个SELECT语句优化的案例：
#
# SELECT语句优化案例
##
# 场景描述
查询用户表中年龄大于30的用户信息，执行速度慢 更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始SQL
SQL> select * from fgedu.t_user where age > 30;
# 2. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 44]
2 #PRJT2: [0, 500000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.age > 30
4 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
# 3. 分析表结构和索引
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_USER’;
# 输出
行号 OWNER INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
———- ——– ——————– ———— ———-
1 FGEDU PK_T_USER T_USER UNIQUE
# 4. 创建索引
SQL> create index idx_t_user_age on fgedu.t_user(age);
# 5. 分析优化后的执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 44]
2 #PRJT2: [0, 500000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.age > 30
4 #SSEK2: [0, 500000, 44]; INDEX33555456(FGEDU.T_USER), scan_type(ASC)
# 6. 优化SQL语句
SQL> select id, name, age from fgedu.t_user where age > 30;
# 7. 验证优化效果
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出 from DB视频:www.itpux.com
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 select * from fgedu.t_user where age > 30 1000000 10
2 0987654321 select id, name, age from fgedu.t_user where age > 30 100000 10
# SELECT语句优化案例
##
# 场景描述
查询用户表中年龄大于30的用户信息，执行速度慢 更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始SQL
SQL> select * from fgedu.t_user where age > 30;
# 2. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 44]
2 #PRJT2: [0, 500000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.age > 30
4 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
# 3. 分析表结构和索引
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_USER’;
# 输出
行号 OWNER INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
———- ——– ——————– ———— ———-
1 FGEDU PK_T_USER T_USER UNIQUE
# 4. 创建索引
SQL> create index idx_t_user_age on fgedu.t_user(age);
# 5. 分析优化后的执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 44]
2 #PRJT2: [0, 500000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.age > 30
4 #SSEK2: [0, 500000, 44]; INDEX33555456(FGEDU.T_USER), scan_type(ASC)
# 6. 优化SQL语句
SQL> select id, name, age from fgedu.t_user where age > 30;
# 7. 验证优化效果
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出 from DB视频:www.itpux.com
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 select * from fgedu.t_user where age > 30 1000000 10
2 0987654321 select id, name, age from fgedu.t_user where age > 30 100000 10
4.2 DM数据库JOIN语句优化
以下是一个JOIN语句优化的案例：
#
# JOIN语句优化案例
##
# 场景描述
查询用户表和订单表的关联数据，执行速度慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始SQL
SQL> select * from fgedu.t_user t1, fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id;
# 2. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user t1, fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 1000000, 88]
2 #PRJT2: [0, 1000000, 88]; exp_num(20), is_atom(FALSE)
3 #HASH2: [0, 1000000, 88]; HASH_ON t1.id = t2.user_id
4 #CSCN2: [0, 100000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
5 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_ORDER
# 3. 分析表结构和索引
SQL> select * from all_indexes where table_name in (‘T_USER’, ‘T_ORDER’);
# 输出
行号 OWNER INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
———- ——– ——————– ———— ———-
1 FGEDU PK_T_USER T_USER UNIQUE
2 FGEDU PK_T_ORDER T_ORDER UNIQUE
# 4. 创建索引
SQL> create index idx_t_order_user_id on fgedu.t_order(user_id);
# 5. 分析优化后的执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user t1, fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 1000000, 88]
2 #PRJT2: [0, 1000000, 88]; exp_num(20), is_atom(FALSE)
3 #NLJOIN2: [0, 1000000, 88]; JOIN ON t1.id = t2.user_id
4 #CSCN2: [0, 100000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
5 #SSEK2: [0, 10, 44]; INDEX33555457(FGEDU.T_ORDER), scan_type(ASC)
# 6. 优化SQL语句
SQL> select t1.id, t1.name, t2.order_id, t2.amount from fgedu.t_user t1 join fgedu.t_order t2 on t1.id = t2.user_id;
# 7. 验证优化效果
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 select * from fgedu.t_user t1, fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id 2000000 10
2 0987654321 select t1.id, t1.name, t2.order_id, t2.amount from fgedu.t_user t1 join fgedu.t_order t2 on t1.id = t2.user_id 200000 10
# JOIN语句优化案例
##
# 场景描述
查询用户表和订单表的关联数据，执行速度慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始SQL
SQL> select * from fgedu.t_user t1, fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id;
# 2. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user t1, fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 1000000, 88]
2 #PRJT2: [0, 1000000, 88]; exp_num(20), is_atom(FALSE)
3 #HASH2: [0, 1000000, 88]; HASH_ON t1.id = t2.user_id
4 #CSCN2: [0, 100000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
5 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_ORDER
# 3. 分析表结构和索引
SQL> select * from all_indexes where table_name in (‘T_USER’, ‘T_ORDER’);
# 输出
行号 OWNER INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
———- ——– ——————– ———— ———-
1 FGEDU PK_T_USER T_USER UNIQUE
2 FGEDU PK_T_ORDER T_ORDER UNIQUE
# 4. 创建索引
SQL> create index idx_t_order_user_id on fgedu.t_order(user_id);
# 5. 分析优化后的执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user t1, fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 1000000, 88]
2 #PRJT2: [0, 1000000, 88]; exp_num(20), is_atom(FALSE)
3 #NLJOIN2: [0, 1000000, 88]; JOIN ON t1.id = t2.user_id
4 #CSCN2: [0, 100000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
5 #SSEK2: [0, 10, 44]; INDEX33555457(FGEDU.T_ORDER), scan_type(ASC)
# 6. 优化SQL语句
SQL> select t1.id, t1.name, t2.order_id, t2.amount from fgedu.t_user t1 join fgedu.t_order t2 on t1.id = t2.user_id;
# 7. 验证优化效果
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 select * from fgedu.t_user t1, fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id 2000000 10
2 0987654321 select t1.id, t1.name, t2.order_id, t2.amount from fgedu.t_user t1 join fgedu.t_order t2 on t1.id = t2.user_id 200000 10
4.3 DM数据库子查询优化
以下是一个子查询优化的案例：
#
# 子查询优化案例
##
# 场景描述
查询有订单的用户信息，使用子查询，执行速度慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始SQL
SQL> select * from fgedu.t_user where id in (select user_id from fgedu.t_order);
# 2. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where id in (select user_id from fgedu.t_order);
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 100000, 44]
2 #PRJT2: [0, 100000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 100000, 44]; t_user.id IN (SELECT user_id FROM fgedu.t_order)
4 #CSCN2: [0, 100000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
5 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_ORDER
# 3. 优化SQL语句
SQL> select t1.* from fgedu.t_user t1 join (select distinct user_id from fgedu.t_order) t2 on t1.id = t2.user_id;
# 4. 分析优化后的执行计划
SQL> explain select t1.* from fgedu.t_user t1 join (select distinct user_id from fgedu.t_order) t2 on t1.id = t2.user_id;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 100000, 44]
2 #PRJT2: [0, 100000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #NLJOIN2: [0, 100000, 44]; JOIN ON t1.id = t2.user_id
4 #CSCN2: [0, 100000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
5 #HASH2: [0, 100000, 44]; HASH_ON user_id
6 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_ORDER
# 5. 进一步优化
SQL> select t1.id, t1.name from fgedu.t_user t1 where exists (select 1 from fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id);
# 6. 分析进一步优化后的执行计划
SQL> explain select t1.id, t1.name from fgedu.t_user t1 where exists (select 1 from fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id);
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 100000, 16]
2 #PRJT2: [0, 100000, 16]; exp_num(2), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 100000, 16]; EXISTS (SELECT 1 FROM fgedu.t_order t2 WHERE t1.id = t2.user_id)
4 #CSCN2: [0, 100000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
5 #SSEK2: [0, 1, 44]; INDEX33555457(FGEDU.T_ORDER), scan_type(ASC)
# 7. 验证优化效果
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 select * from fgedu.t_user where id in (select user_id from fgedu.t_order) 1500000 10
2 0987654321 select t1.* from fgedu.t_user t1 join (select distinct user_id from fgedu.t_order) t2 on t1.id = t2.user_id 500000 10
3 9876543210 select t1.id, t1.name from fgedu.t_user t1 where exists (select 1 from fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id) 150000 10
# 子查询优化案例
##
# 场景描述
查询有订单的用户信息，使用子查询，执行速度慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始SQL
SQL> select * from fgedu.t_user where id in (select user_id from fgedu.t_order);
# 2. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where id in (select user_id from fgedu.t_order);
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 100000, 44]
2 #PRJT2: [0, 100000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 100000, 44]; t_user.id IN (SELECT user_id FROM fgedu.t_order)
4 #CSCN2: [0, 100000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
5 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_ORDER
# 3. 优化SQL语句
SQL> select t1.* from fgedu.t_user t1 join (select distinct user_id from fgedu.t_order) t2 on t1.id = t2.user_id;
# 4. 分析优化后的执行计划
SQL> explain select t1.* from fgedu.t_user t1 join (select distinct user_id from fgedu.t_order) t2 on t1.id = t2.user_id;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 100000, 44]
2 #PRJT2: [0, 100000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #NLJOIN2: [0, 100000, 44]; JOIN ON t1.id = t2.user_id
4 #CSCN2: [0, 100000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
5 #HASH2: [0, 100000, 44]; HASH_ON user_id
6 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_ORDER
# 5. 进一步优化
SQL> select t1.id, t1.name from fgedu.t_user t1 where exists (select 1 from fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id);
# 6. 分析进一步优化后的执行计划
SQL> explain select t1.id, t1.name from fgedu.t_user t1 where exists (select 1 from fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id);
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 100000, 16]
2 #PRJT2: [0, 100000, 16]; exp_num(2), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 100000, 16]; EXISTS (SELECT 1 FROM fgedu.t_order t2 WHERE t1.id = t2.user_id)
4 #CSCN2: [0, 100000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
5 #SSEK2: [0, 1, 44]; INDEX33555457(FGEDU.T_ORDER), scan_type(ASC)
# 7. 验证优化效果
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 select * from fgedu.t_user where id in (select user_id from fgedu.t_order) 1500000 10
2 0987654321 select t1.* from fgedu.t_user t1 join (select distinct user_id from fgedu.t_order) t2 on t1.id = t2.user_id 500000 10
3 9876543210 select t1.id, t1.name from fgedu.t_user t1 where exists (select 1 from fgedu.t_order t2 where t1.id = t2.user_id) 150000 10
4.4 DM数据库UPDATE/DELETE语句优化
以下是一个UPDATE/DELETE语句优化的案例：
#
# UPDATE/DELETE语句优化案例
##
# 场景描述
更新用户表中年龄大于30的用户信息，执行速度慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始SQL
SQL> update fgedu.t_user set status = ‘active’ where age > 30;
# 2. 分析执行计划
SQL> explain update fgedu.t_user set status = ‘active’ where age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 0]
2 #UPDT2: [0, 500000, 0]; TABLE: FGEDU.T_USER
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.age > 30
4 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
# 3. 创建索引
SQL> create index idx_t_user_age on fgedu.t_user(age);
# 4. 分析优化后的执行计划
SQL> explain update fgedu.t_user set status = ‘active’ where age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 0]
2 #UPDT2: [0, 500000, 0]; TABLE: FGEDU.T_USER
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.age > 30
4 #SSEK2: [0, 500000, 44]; INDEX33555456(FGEDU.T_USER), scan_type(ASC)
# 5. 优化DELETE语句
# 原始SQL
SQL> delete from fgedu.t_user where age > 60;
# 优化后
SQL> delete from fgedu.t_user where id in (select id from fgedu.t_user where age > 60 and rownum <= 1000); # 6. 验证优化效果 SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%update fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 update fgedu.t_user set status = ‘active’ where age > 30 2000000 1
2 0987654321 update fgedu.t_user set status = ‘active’ where age > 30 500000 1
# UPDATE/DELETE语句优化案例
##
# 场景描述
更新用户表中年龄大于30的用户信息，执行速度慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始SQL
SQL> update fgedu.t_user set status = ‘active’ where age > 30;
# 2. 分析执行计划
SQL> explain update fgedu.t_user set status = ‘active’ where age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 0]
2 #UPDT2: [0, 500000, 0]; TABLE: FGEDU.T_USER
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.age > 30
4 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
# 3. 创建索引
SQL> create index idx_t_user_age on fgedu.t_user(age);
# 4. 分析优化后的执行计划
SQL> explain update fgedu.t_user set status = ‘active’ where age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 0]
2 #UPDT2: [0, 500000, 0]; TABLE: FGEDU.T_USER
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.age > 30
4 #SSEK2: [0, 500000, 44]; INDEX33555456(FGEDU.T_USER), scan_type(ASC)
# 5. 优化DELETE语句
# 原始SQL
SQL> delete from fgedu.t_user where age > 60;
# 优化后
SQL> delete from fgedu.t_user where id in (select id from fgedu.t_user where age > 60 and rownum <= 1000); # 6. 验证优化效果 SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%update fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 update fgedu.t_user set status = ‘active’ where age > 30 2000000 1
2 0987654321 update fgedu.t_user set status = ‘active’ where age > 30 500000 1
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 DM数据库SQL语句优化经验
基于多年DM数据库运维经验，总结以下SQL语句优化经验：
- 分析执行计划：通过执行计划分析SQL语句的性能瓶颈
- 合理使用索引：为经常查询的列创建索引，避免过度索引
- 优化SQL结构：调整SQL语句的结构，提高执行效率
- 使用绑定变量：减少硬解析，提高缓存命中率
- 优化连接操作：选择合适的连接方式和连接顺序
- 避免全表扫描：使用索引列进行过滤和排序
- 定期收集统计信息：确保优化器有准确的统计信息
- 监控SQL执行：定期分析慢SQL，及时优化
- 使用EXPLAIN：分析SQL执行计划，识别性能瓶颈
- 综合优化：从SQL语句、索引、参数等多个方面进行优化
生产环境建议：SQL语句优化是数据库性能优化的重要组成部分，建议建立SQL审核机制，确保开发人员编写高效的SQL语句。
5.2 DM数据库常见SQL语句问题
DM数据库常见SQL语句问题及解决方案：
#
# 问题1：全表扫描
#
# 原因分析
– 没有为查询条件创建索引
– 查询条件使用了函数或表达式
– 查询条件使用了不等于操作符
– 查询条件使用了IS NULL或IS NOT NULL
#
# 解决方案
– 为查询条件创建索引
– 避免在查询条件中使用函数或表达式
– 尽量使用等于操作符
– 考虑使用位图索引处理NULL值
#
# 问题2：索引失效
#
# 原因分析
– 查询条件使用了函数或表达式
– 查询条件使用了不等于操作符
– 查询条件使用了OR操作符
– 索引列上有NULL值
– 统计信息过时
#
# 解决方案
– 避免在查询条件中使用函数或表达式
– 尽量使用等于操作符
– 考虑使用UNION替代OR
– 避免在索引列上存储NULL值
– 定期收集统计信息
#
# 问题3：连接操作效率低
#
# 原因分析
– 连接列没有索引
– 连接顺序不合理
– 连接方式选择不当
– 连接数据量过大
#
# 解决方案
– 为连接列创建索引
– 优化连接顺序，小表驱动大表
– 选择合适的连接方式
– 考虑使用分区表减少连接数据量
#
# 问题4：子查询效率低
#
# 原因分析
– 子查询执行多次
– 子查询返回数据量过大
– 子查询没有使用索引
– 可以使用连接替代子查询
#
# 解决方案
– 使用连接替代子查询
– 为子查询中的条件创建索引
– 限制子查询返回的数据量
– 考虑使用物化视图
# 问题1：全表扫描
#
# 原因分析
– 没有为查询条件创建索引
– 查询条件使用了函数或表达式
– 查询条件使用了不等于操作符
– 查询条件使用了IS NULL或IS NOT NULL
#
# 解决方案
– 为查询条件创建索引
– 避免在查询条件中使用函数或表达式
– 尽量使用等于操作符
– 考虑使用位图索引处理NULL值
#
# 问题2：索引失效
#
# 原因分析
– 查询条件使用了函数或表达式
– 查询条件使用了不等于操作符
– 查询条件使用了OR操作符
– 索引列上有NULL值
– 统计信息过时
#
# 解决方案
– 避免在查询条件中使用函数或表达式
– 尽量使用等于操作符
– 考虑使用UNION替代OR
– 避免在索引列上存储NULL值
– 定期收集统计信息
#
# 问题3：连接操作效率低
#
# 原因分析
– 连接列没有索引
– 连接顺序不合理
– 连接方式选择不当
– 连接数据量过大
#
# 解决方案
– 为连接列创建索引
– 优化连接顺序，小表驱动大表
– 选择合适的连接方式
– 考虑使用分区表减少连接数据量
#
# 问题4：子查询效率低
#
# 原因分析
– 子查询执行多次
– 子查询返回数据量过大
– 子查询没有使用索引
– 可以使用连接替代子查询
#
# 解决方案
– 使用连接替代子查询
– 为子查询中的条件创建索引
– 限制子查询返回的数据量
– 考虑使用物化视图
5.3 DM数据库SQL语句优化建议
DM数据库SQL语句优化建议：
- 编写高效SQL：遵循SQL优化原则，编写高效的SQL语句
- 使用索引：为经常查询的列创建索引，避免过度索引
- 分析执行计划：通过执行计划分析SQL语句的性能瓶颈
- 定期收集统计信息：确保优化器有准确的统计信息
- 监控SQL执行：定期分析慢SQL，及时优化
- 使用绑定变量：减少硬解析，提高缓存命中率
- 优化连接操作：选择合适的连接方式和连接顺序
- 避免全表扫描：使用索引列进行过滤和排序
- 合理使用分区表：对于大表，考虑使用分区表
- 定期优化：定期分析和优化SQL语句，持续提高性能
风哥提示：SQL语句优化是数据库性能优化的重要组成部分，DBA人员和开发人员必须掌握SQL优化的方法和技巧，编写高效的SQL语句，提高数据库性能。
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