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性能优化调整

选用适合的  优化器

 的优化器共有  种

基于规则

基于成本

选择性

   设置缺省的优化器  可以通过对  文件中   参数的各种声明  如

!"!你当然也在 # 句级或是会话$%$$级对其进

行覆盖

为了使用基于成本的优化器&$'&$%()*+%你必须经常运行 ,-+%命令以增加数

据库中的对象统计信息.%$$$的准确性

如果数据库的优化器模式设置为选择性那么实际的优化器模式将和是否运行过 ,-+% 命

令有关如果 ,% 已经被 ,-+% 过优化器模式将自动成为 &反之数据库将采用  形式的优

化器

在缺省情况下 采用  优化器为了避免那些不必要的全表扫描/0,,,%$你

必须尽量避免使用  优化器而直接采用基于规则或者基于成本的优化器

访问  的方式

采用两种访问表中记录的方式

全表扫描

全表扫描就是顺序地访问表中每条记录 采用一次读入多个数据块($%,1的方式

优化全表扫描

通过 ! 访问表

你可以采用基于 ! 的访问方式情况提高访问表的效率! 包含了表中记录的物理位置信息

 采用索引2 3实现了数据和存放数据的物理位置! 之间的联系通常索引提供了快速

访问 ! 的方法因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高

共享  语句

为了不重复解析相同的 # 语句在第一次解析之后 将 # 语句存放在内存中这块位于

系统全局区域 4$-$%*5,,%的共享池$6%(07%),中的内存可以被所有的数据库

用户共享因此当你执行一个 # 语句有时被称为一个游标时如果它和之前的执行过的语句完全相同

 就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径 的这个功能大大地提高了 #

的执行性能并节省了内存的使用

可惜的是  只对简单的表提供高速缓冲6%07%5这个功能并不适用于多表连接查询

数据库管理员必须在  中为这个区域设置合适的参数当这个内存区域越大就可以保留更多的语句

当然被共享的可能性也就越大了

当你向 提交一个 # 语句 会首先在这块内存中查找相同的语句这里需要注明的

是 对两者采取的是一种严格匹配要达成共享# 语句必须完全相同包括空格换行等

共享的语句必须满足三个条件

 字符级的比较

当前被执行的语句和共享池中的语句必须完全相同

例如

8"9

和下列每一个都不同

8/*9

%,%8"**)9

8"9

& 两个语句所指的对象必须完全相同

例如

用户  对象名 如何访问

:1  $,,* );%$--*

!1- )0, $--*

,(%, )0, $--*

:,, $,,* );%$--*

!1- )0, $--*

,(%, ,% <%

考虑一下下列 # 语句能否在这两个用户之间共享



能否共享原因

$%,%*=$,)/*$,,*9

不能

每个用户都有一个 );%$--*'

$,,*它们是不同的对象

$%,%08 /*<1-<6%%$(%$,1%

>2!?>9

能

两个用户访问相同的对象 )0,

$--*'<1-

$%,%  $(%$,  /*  <1-  

),(%,<6%%-(@-(

不能

用户 .1  通过 );%$--* 访问

),(%,而 .,,是表的所有者对象不

同

 两个 # 语句中必须使用相同的名字的绑定变量(;,%$

例如：第一组的两个 # 语句是相同的可以共享而第二组中的两个语句是不同的即使在运行时

赋于不同的绑定变量相同的值



$%,%)*%/*)%),%<6%%)@,1A)9



$%,%)*%/*)%),%<6%%)@9

$%,%)*%/*)%),%<6%%)@9

选择最有效率的表名顺序!只在基于规则的优化器中有效"

 的解析器按照从右到左的顺序处理 #$ 子句中的表名因此 " 子句中写在最后的

表基础表 (;5,%将被最先处理在 " 子句中包含多个表的情况下你必须选择记录条数最少

的表作为基础表当  处理多个表时会运用排序及合并的方式连接它们 首先扫描第一个表

" 子句中最后的那个表并对记录进行排序然后扫描第二个表" 子句中最后第二个表最后将

所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并

例如表 &AABCD条记录

表 &EA条记录

选择 &E 作为基础表 最好的方法

$%,%08/*AE执行时间 FGB 秒

选择 &E 作为基础表 不佳的方法

$%,%08/*EA执行时间 EBFG 秒

如果有  个以上的表连接查询那就需要选择交叉表%$%,%作为基础表交叉表是指那个被

其他表所引用的表

例如 表描述了 2 表和 4H 表的交集

8

"2

4H

$%

!2&!2AFFF2 EFFF

2 2@2

2 2@2

将比下列 # 更有效率

8

"$%&

'(

)*

!2@2

2 2@2

2 2&!2AFFF2 EFFF

+,- 子句中的连接顺序．

. 采用自下而上的顺序解析 ,- 子句根据这个原理表之间的连接必须写在其他 !

条件之前那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在 ! 子句的末尾

例如

低效执行时间 AIB 秒

J

"

!/+0000

(12345$()6

2 EIK28"

!4@29

高效执行时间 AFB 秒

J

"

!EIK28"

!4@2

(1/+0000

(12345$()67

B 子句中避免使用 ‘ 8L

当你想在  子句中列出所有的 2 时使用动态 # 列引用 ‘8M是一个方便的方法不幸的是

这是一个非常低效的方法实际上 在解析的过程中会将’8M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

N减少访问数据库的次数

当执行每条 # 语句时 在内部执行了许多工作解析 # 语句估算索引的利用率绑定变量 

读数据块等等由此可见减少访问数据库的次数 就能实际上减少  的工作量

例如

以下有三种方法可以检索出雇员号等于 FDE 或 FEGA 的职员

方法 A最低效

2H4 

#$$%

!2@DE9

2H4 

#$$%

!2@EGA9

方法 E次低效

 

A22&

2H4 

"

!2@29

&42

2ADE9

#-'(8&&7

2AEGA9

#-'(8&&7

A9

2 9

方法 高效

2H4 

&2&H&4 

#$$%&$%3

!2@DE

2 &2@EGA9

注意

在 #8,0$#8"*$ 和 8 中重新设置 H 参数可以增加每次数据库访问的检索数据

量 建议值为 EFF

C使用   函数来减少处理时间

使用   函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表

例如

28，

"　

! 2@FFEF

2 2O　‘?M9

28，

"　

! 2@FFF

2 2O　‘?M9

你可以用   函数高效地得到相同结果

2   2FFEFM3M2 FFEF2

2   2FFFM3M2 FFF2

   2FFEF2 FFEF

   2FFF2 FFF

"!2OL?M9

类似的   函数也可以运用于 4&H和  &H 子句中

G整合简单无关联的数据库访问

如果你有几个简单的数据库查询语句你可以把它们整合到一个查询中即使它们之间没有关系

例如

2

"

!2@AED9

2

" 

! 2@AF9

2

"

!H@L M9

上面的  个查询可以被合并成一个

2 22

"   3

!2PL3M3 H@2PL3M! Q

2 2PL3M3 H@2PL3M ! Q

2 2PL3M3 H@2PL3M! Q

2 2Q@AED

2   2Q@AF

2 HQ@L M9

!译者按虽然采取这种方法&效率得到提高&但是程序的可读性大大降低&所以读者还是要权衡之间的利

弊"

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