专题资料（2021-2022年）PLSQL程序优化和性能分析方法要点.doc

【PLSQL程序优化和性能分析方法要点】 PLSQL程序优化主要关注如何提高代码效率，减少系统资源的消耗，特别是CPU、内存和IO的利用率。性能问题是程序设计不合理、不规范的结果，性能测试包括压力测试和性能测试两部分。本文档专注于PLSQL编写的优化问题，不涉及ORACLE数据库本身的内存管理、系统参数、表空间优化，也不涵盖操作系统和硬件层面的性能问题。 **2.1 导致性能问题的内在原因** - **CPU占用率过高**：系统解析SQL语句和运算过程可能导致CPU使用率上升。 - **内存使用率过高**：大量数据读写可能导致内存不足，进而使用磁盘作为虚拟内存，降低性能。 - **IO占用率过高**：频繁的磁盘读写造成等待，这是性能瓶颈的主要来源。 **2.2 PLSQL优化的核心思想** - **减少SQL解析**：避免复杂的SQL脚本，以降低CPU解析成本。 - **控制计算量**：避免无用计算，比如死循环，减少CPU消耗。 - **合理使用内存**：避免内存浪费，确保内存高效利用。 - **减少IO操作**：尽量减少对磁盘的访问次数和数据量，因为磁盘IO速度相对较慢。 **2.3 ORACLE优化器** ORACLE提供三种优化器模式：RULE（基于规则），COST（基于成本）和CHOOSE（选择性）。COST优化器依赖于统计信息，通常更准确，但在缺乏统计信息时可能选择不佳。建议使用COST优化器，定期运行ANALYZE命令更新统计信息。默认优化器模式在不同ORACLE版本中有所不同，如10g之前的CHOOSE和10g之后的ALL_ROWS。 **2.4 PLSQL优化实践** - **选择高效的表名顺序**：虽然在现代ORACLE版本中已不重要，但编程时仍应遵循良好的表连接顺序，以减少全表扫描的可能性。 - **减少数据访问**：通过索引、分区、子查询优化等手段，减少数据的读取和写入。 - **避免临时表和显式游标**：使用临时表和游标可能导致额外的内存使用和IO操作，尽量用集合操作替代。 - **批量处理**：通过BULK COLLECT和FORALL操作，批量插入、更新或删除数据，减少数据库调用次数。 - **绑定变量**：使用绑定变量代替硬编码值，避免每次执行时的解析开销。 - **代码重构**：简化逻辑，消除冗余，提高代码可读性和执行效率。 此外，性能监控和分析也是优化的关键步骤。使用ORACLE的动态性能视图（如V$SESSION_LONGOPS、V$SQL）来识别性能瓶颈，通过EXPLAIN PLAN分析查询执行计划，以及使用PROFILER进行程序性能剖析，都是有效的诊断和优化手段。 PLSQL程序优化需要综合考虑多个因素，从代码编写到执行环境，每个环节都可能影响性能。通过遵循最佳实践，结合适当的工具和策略，可以显著提升PLSQL程序的运行效率。