sql索引优化思路
sql优化思路以oracle为例">【开发】SQL优化思路(以oracle为例)
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单表查询的优化思路
单表查询是最简单也是最重要的模块，它是多表等查询的基础。
避免对数据重复扫描
能一次扫描拿到的数据，不要重复扫描，查一次库能解决的问题，最好不要多次查。数据的读取非常消耗资源，减少对数据块的扫描。
例如：
1.SELECT COUNT (*)
FROM employees
WHERE salary < 2000;
2.SELECT COUNT (*)
FROM employees
WHERE salary BETWEEN 2000 AND 4000;
3.SELECT COUNT (*)
FROM employees
WHERE salary>4000;
统计任务经常用的语句。其实每个语句基本都把全表或索引扫了一遍，既然要全扫，就把握机会，能一次搞定的就一次搞定。
改写成
SELECT COUNT (CASE WHEN salary < 2000 THEN 1 ELSE null END) count1,COUNT (CASE WHEN salary BETWEEN 2001 AND 4000 THEN 1 ELSE null END) count2,COUNT (CASE WHEN salary > 4000 THEN 1 ELSE null END) count3 FROM employees;
严格来说，我们不推荐写过度复杂“炫技”的SQL，不要生搬硬套示例，只是为了让大家有个“节省持家”的意识。
例如如下经典写法，通过object_id字段上的索引全扫一遍，拿到了多种类别信息，不要分三次查询。
select max(object_id),min(object_id),sum(object_id),avg(object_id),count(object_id) from t where object_id is not null;
从大表中获取少量数据
从大选小，索引是你的不二选择。
例如：select t.name,t.status from t where t.pay_order_id = 101803309910017574;
索引利用B+树的原理可以快速找到某条数据，所以如果你想在大表中找到某条数据，索引是你必须要使用的技术。如上例所示，通过在pay_order_id上索引快速锁定这条数据的rowid，通过回表找到其他字段 t.name,t.status。这条语句就可以迅速执行，即使是千万级别表。原因还是全表扫描读的块非常多，而索引锁定数据快，读的块非常少，所以时间很快。
如果表记录数很少，使用索引效率反而低。例如，只有几十条记录，所有数据在一个
block 内。则全表扫描只需 1 个 block 的 io，而索引读由于回表等可能需要几个 block。
从大表中获取部分数据
例如：select t.name,t.status from t where t.pay_order_id < 101803309910017574;
上例所示，执行计划可能是全表扫描，也可能走索引。
主要决定因素之一是oracle的代价计算（cost）,如果数据量比较大，走索引读，每条数据都伴随着一次回表操作。而全表扫描可以一次读多个块进内存。两种方式相比之下，哪条路径的代价低，oracle就会选择哪条。
所以，全表扫描的速度不一定慢。如果上述的SQL没有满足你的性能需求，且需求不能变，导致SQL已经不能修改时，我们可以考虑能否消除索引的回表操作。无论表多大，结果集多大，一旦所要的数据在索引块中都能找到，就不需要回表。因为索引全扫的块肯定比全表扫的块少的多的多，oracle肯定走索引全扫。
例如：
create index t_union_uuid_order_id on t(pay_order_id,uuid);
select uuid,pay_order_id from t where t.pay_order_id<101803300910017574;
如上例所示，所要字段数据在组合索引块中都能找到，所以没有回表操作。而索引块的数量远远小于全表数据的块数量，即使索引全扫，性能也非常好。
绝大多数情况下，这条select t.name,t.status from t where t.pay_order_id < 101809910017574语句我们可以控制下结果集，让索引即使回表，代价也远低于全表扫描。
组合索引不推荐三个及以上的字段建立组合索引，如果需要的字段非常多，不方便建立组合索引，建议控制结果集，少量快速多次，索引或两字段组合索引，多手段结合使用。具体使用要具体问题具体分析。宗旨就是控制结果集，使得走索引的代价低于全表扫描，然后利用索引快速，读块少的优点提高效率。这样分批几次拿数据，可能速度比一次全拿还快。事实是结果集控制的好，往往全表扫描的效率都能满足需求，更何况是索引扫描。
从大表中获取大量数据
这种场景首先要反问的就是这个需求是否存在问题,是否真的适合用关系型数据库？如果确实有这种需求。大表的数据量往往是惊人的，只能分页去拿。而ORACLE的三层select分页会越分越慢。
SELECT *
FROM (SELECT TA.*, ROWNUM ROW_NUM
FROM (select UUID, pay_order_id
from t
order by pay_order_id) TA
WHERE ROWNUM <= 100)
WHERE ROW_NUM > 0;
主要矛盾就是内层的WHERE ROWNUM <= 100，随着页数增加，结果集越来越大。2.order by的排序非常耗费性能，尤其大结果集的排序。3. 外层的WHERE ROW_NUM > 0随着页数越来越大，需要过滤的结果集也越来越大。
推荐方式：
SELECT t.*
FROM (select uuid, pay_order_id
from t
where t.pay_order_id is not null【*注】如果没有非空约束必须显示标明，否则索引失效
and t.pay_order_id >= "101809020001428452"
order by t.pay_order_id) t
WHERE ROWNUM <= 100;
pay_order_id 字段的需求是只增不减，为了不重不漏必须排序。索引是有序的，我们想用索引抵消掉排序，所以要查看执行计划，必须要走到索引。WHERE ROWNUM <= 100在oracle优化中会被推到内层语句中。所以实际结果集是t.pay_order_id >= "101809020001428452"之后的100条数据。所以结果集控制住了，索引代价肯定低于全表扫描，肯定走索引，索引又抵消了排序，同时 WHERE ROWNUM <= 100;每页都是100，rownum的性能损耗也控制住了。
这样额外的代价是，程序每次要记住最后一条pay_order_id，下次分页的时候将其带入。
推广到其他应用则可以选择表中的create_time字段代替pay_order_id。
多表查询的优化思路
多表连接把握住连接方式
多表查询和单表查询，唯一不同的就是把握住连接方式，只要连接方式把握住，多表查询其实就是多次单表查询。
三种连接方式：
nested loops join拿驱动表的结果集，去连接另外一个表,类似于两重嵌套循环(典型使用：小表驱动大表)。
hash join 拿驱动表的结果集去做hash表，PGA区，结果集大了，会到磁盘里。
merge join 无驱动表的概念，较少用到，对于连接键有序。
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从原理图可以看出，循环嵌套连接和hash连接中驱动表非常关键，准确说驱动表的结果集非常关键。循环嵌套连接的结果集大了，双层循环非常低效，哈希连接结果集大了可能导致排序开销变大，PGA区放不下等问题。
驱动表是oracle自动选择的，默认是加了过滤条件后，结果集小的那个表。如果查看执行计划，驱动表不如你所愿，你需要检查结果集是否相比另一个表结果集来说，明显是小结果集。或者自动收集信息不准确，需要更新。
如果是多表连接查询少量数据，推荐走循环嵌套连接。
create index n_index_order_id on n(order_id);
create index t_index_query_id on t(query_id);
select t.id ,t.name,n.address from n, t where t.pay_order_id=n.order_id and t.query_id="261801163544557068";
在驱动表的过滤条件上建立索引，快速锁定需要的少量数据行，在被驱动表的连接字段上建立索引，方便连接条件迅速匹配。这样的配合，就算两个表都是千万级别的表，只要索引不失效，速度都非常快。
如果是多表连接要查询出一部分数据，推荐走哈希连接
首先过滤条件过滤出小结果集，小结果集是个相对的概念，有时1000条算小结果集，有时10条也算大结果集，这里的小结果集一般在百条量级。
哈希连接的特点就是，无论驱动表的结果集在一定范围内如何变化，理论上，一次查询的时间近似等于扫一遍被驱动表的时间。性能表现相当高效和稳定。
控制驱动表的结果集，在被驱动表的连接字段上建立索引，忽略回表等细节，确认走到索引，这样一次查询的时间近似等于被驱动表的索引全扫时间，而我们知道，索引块相对全表块是非常少的，索引全扫非常高效。
走哪种连接方式，是oracle自动选择的，oracle选择的规则就是基于上述原理，所以我们决定不了走哪种执行计划，但是我们能让oracle”不得不走”哪种执行计划。
控制住结果集
控制结果集，不仅体现在单表查询的索引选择问题，还有体现在多表查询的连接方式和效率上。
除此之外还存在很多误区。结果集的概念并不是简单的数据量，而是一种意识，有控制结果集的意识，而不是教条主义的定义多少数量算大结果集。
结果集经典示例：
把in换成exists就完事了，性能就优化了,这是常犯的误区。
in是判断一个值是否在某个列中，而exists是判断一个值是否存在
Select * from tab where id in ( select id from tabel );
In 是先产生子查询结果集，然后主查询区结果集中寻找符合要求的字段列表，符合要求的输出。
Exists不返回列表值，而是true或者false，运行方式为，先运行主查询一次，在去子查询中查询与之对应的结果，如果子查询返回true则输出，反之不输出，在根据主查询的每一行去子查询中查询。
从原理可以看出，如果in的子查询结果集很大，外层的结果集也很大，相当于两个大结果集在连接运算，很耗性能。
Exists的运算比in优化了，但是就是搜索内层子查询的时候优化了，但是关键点是要把握住内外层的结果集，如果结果集很大，exists同样很慢，结果集控制的好，in操作也能符合要求。
总结：不管你多有把握，请一定要看下执行计划，一定要看下执行计划，一定要看下执行计划。。。。
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