全面整理的Oracel 数据库性能调优方案
性能优化是数据库管理中最重要的一部分，可以提高数据库的响应速度和可用性，减少响应时间和资源消耗。以下是一些常见的Oracle数据库性能优化方法：
Ⅰ、SQL调优：
对查询语句进行分析和优化，优化查询计划和索引，减少查询时间和资源消耗。
以下是一些常见的SQL语句优化的方法：
1.使用表别名
①简化SQL语句：使用表别名可以简化SQL语句，使其更易读、易懂。
②提高可读性：表别名可以让SQL语句更加清晰易读，尤其是在涉及到多个表的查询时，使用别名可以让语句更加简洁明了。
③避免歧义：在多个表连接查询时，可能会出现相同列名的情况，使用表别名可以避免歧义。
④提高性能：使用表别名可以提高查询性能，因为数据库可以更快地识别并解析SQL语句。
⑤方便编写复杂查询：使用表别名可以方便编写复杂的查询语句，例如子查询、联合查询等。
2.注意where子句条件顺序
Oracle解析where子句的原理是从右向左依次解析每个条件，并根据优先级进行计算。在解析过程中，Oracle会先计算括号中的条件，然后按照以下顺序计算：NOT、AND、OR。在计算AND和OR时，会根据优先级进行计算，AND的优先级高于OR。
执行顺序如下：
① 执行括号中的条件；
②执行NOT条件；
③ 执行AND条件；
④ 执行OR条件。
where子句编写条件顺序前后的作用在于影响条件的执行顺序。如果条件之间存在依赖关系，应该先编写先决条件，以确保查询的正确性和效率。例如，如果查询需要使用索引，应该将筛选条件放在前面，以减少查询的数据量，提高查询效率。如果查询中存在多个OR条件，可以将最常见的条件放在前面，以提高查询效率。
表之间的连接可以写在其他WHERE条件之前或之后，没有强制要求。不过，通常建议将表连接条件写在其他WHERE条件之前，以提高查询性能。
那些可以过滤掉最大数量记录的条件应该尽可能写在WHERE子句的末尾，以减少查询的数据量，提高查询效率。这些条件可以是索引列的筛选条件、精确匹配的条件等。
例如，如果查询一个员工表，需要筛选出工资大于10000的员工，且工作地点在北京的员工，应该将工资大于10000的条件放在末尾，以先过滤掉不符合条件的数据，然后再加上工作地点的筛选条件。这样可以减少查询的数据量，提高查询效率。
但是如果WHERE子句中存在多个AND和OR条件，应该根据条件的优先级和依赖关系，合理安排条件的顺序，以保证查询的正确性和效率。
3.尽量避免使用耗费资源的操作
以下SQL语句可能会启动SQL引擎执行耗费资源的排序(SORT)功能：
ORDER BY 子句：用于对查询结果集按照指定的列排序。
GROUP BY 子句：用于将查询结果集按照指定的列分组，并对每组进行聚合操作。
DISTINCT 关键字：用于去重操作，需要对查询结果集进行排序以找到重复的行并将其删除。
UNION 和 UNION ALL 操作符：用于将多个查询结果集合并，需要对各个结果集进行排序以确保合并后的结果集按照指定的顺序排列。
如果查询语句中的表已经按照需要的顺序进行了索引，那么排序操作将会更加高效。此外，如果查询结果集较小，排序操作的影响也会相对较小。
4.使用UNION ALL替换UNION
①UNION ALL比UNION更快：因为UNION ALL不会去除重复的行，而UNION会对结果进行去重操作，所以UNION ALL的执行速度会更快。
②UNION ALL消耗更少的系统资源：因为UNION ALL不需要进行去重操作，所以它的内存消耗和CPU占用率会更低，这对于大型查询来说非常重要。
③UNION ALL保留了原始数据：因为UNION ALL不会去除重复的行，所以它可以保留原始数据，这对于分析数据来说非常有用。
④UNION ALL更灵活：因为UNION ALL不会去除重复的行，所以它可以用于连接任意数量的表，而UNION只能连接两个表。
⑤UNION ALL更易于调试：因为UNION ALL不会去除重复的行，所以它可以让开发人员更容易地调试查询，因为他们可以看到原始数据。
5.用EXISTS替换DISTINCT
当Oracle中的SQL包含一对多表查询时，最好使用EXISTS替换DISTINCT，这样就可以提高查询性能。这是因为DISTINCT需要对查询结果集进行排序和去重，而这个过程会消耗大量的系统资源和时间。而EXISTS则是通过判断子查询是否有结果来返回布尔值，因此可以避免这种排序和去重的操作，从而提高查询性能。
举个例子，假设有两个表A和B，它们之间存在一对多的关系，即表A中的每个记录都对应着表B中的多个记录。现在需要查询表A中的记录，并且要求查询结果中不包含重复的记录。使用DISTINCT的查询语句如下：
而使用EXISTS的查询语句如下：
这两个查询语句的功能是相同的，都可以返回表A中的记录，并且去除重复的记录。但是，使用EXISTS的查询语句是不需要进行排序和去重的操作，因此可以提高查询性能。
6.多使用commit
在Oracle中，需要使用commit语句来提交事务。事务是指一组数据库操作，这些操作要么全部执行成功，要么全部失败回滚。在Oracle中，如果不显式地提交事务，那么事务会自动回滚。因此，需要使用commit语句来提交事务，以确保事务执行成功。
多使用commit最大的好处就是可以提高系统的并发性能。当多个用户同时访问数据库时，如果一个用户的事务长时间没有提交，那么其他用户就无法访问该数据，从而导致系统的并发性能下降。因此，多使用commit可以减少事务的持续时间，从而提高系统的并发性能。
举个例子，假设有一个银行系统，用户在进行转账操作时，需要执行以下两个操作：
这两个操作需要在同一个事务中执行，以确保转账操作的原子性。在执行完这两个操作后，需要使用commit语句来提交事务，以确保操作成功。如果不使用commit语句，那么事务会自动回滚，从而导致转账操作失败。
同时当我们执行commit操作时会释放一些资源空间，比如：
①所有的锁资源：commit会释放在事务期间所获取的所有锁资源，包括行级锁和表级锁。
②数据库缓存：在事务期间，Oracle会将修改的数据存储在数据库缓存中，commit会将这些修改的数据写回到磁盘上的数据文件中，释放数据库缓存。
③ 事务日志：commit会将事务日志写入到磁盘中的归档日志文件中，释放事务日志。
④事务控制信息：commit会将事务控制信息从回滚段中删除，释放事务控制信息。
commit会释放所有在事务期间所占用的资源，确保数据的一致性和持久性。
7.having子句被where子句替换
在Oracle数据库中，HAVING子句用于对GROUP BY子句进行过滤，它允许我们在聚合查询中筛选结果集合计值。HAVING子句通常在以下情况下使用：
①需要使用聚合函数（如SUM，AVG，COUNT等）对数据进行分组计算。
②需要筛选分组后的数据。
③需要使用分组后的数据进行比较。
虽然HAVING子句非常有用，但是多使用它会导致性能问题。因为HAVING子句在数据分组之后进行过滤，这意味着它需要在较大的数据集上进行计算。因此，如果可以使用WHERE子句代替HAVING子句，则应该尽量避免使用HAVING子句。
WHERE子句与HAVING子句的主要区别在于它们的作用范围。WHERE子句用于在数据被分组之前对数据进行筛选，而HAVING子句用于在数据被分组之后对数据进行筛选。因此，WHERE子句可以更早地筛选出不必要的数据，从而提高查询性能。
总结：
如果可以使用WHERE子句代替HAVING子句，则应该尽量避免使用HAVING子句。只有在需要对分组后的数据进行筛选或比较时，才应使用HAVING子句。
8.适时选择truncate
在Oracle数据库中，truncate、delete和drop是三种不同的操作，它们的使用场景和影响范围不同。
①Truncate
Truncate用于删除表中的所有行，但保留表的结构和定义。它是一种快速的清空表的方式，因为它会直接删除表中的数据，而不需要记录删除的操作日志。由于不记录日志，truncate操作会比delete操作更快，但是无法回滚。
Truncate的使用场景：
- 需要清空表中的所有数据，但不需要保留表的结构和定义。
- 需要在清空表的同时，重置表的自增长列。
②Delete
Delete用于删除表中的一些或所有行，但保留表的结构和定义。它会记录删除的操作日志，因此可以进行回滚操作。但是，由于要记录日志，delete操作会比truncate操作慢。
Delete的使用场景：
- 需要删除表中的一些或所有行，但保留表的结构和定义。
- 需要记录删除的操作日志，以便进行回滚操作。
③ Drop
Drop用于删除整个表，包括表的定义和结构。它会完全删除表，因此必须慎重使用。Drop操作不会记录操作日志，因此无法回滚。
Drop的使用场景：
- 需要删除整个表，包括表的定义和结构。
- 需要重新创建一个表，以替换原有的表。
它们之间的区别：
①Truncate和Delete都是删除表中的数据，但是Truncate直接删除，速度快，不记录日志，无法回滚；而Delete记录操作日志，可以回滚，但速度相对较慢。
②Drop会删除整个表，包括表的定义和结构，而Truncate和Delete只是删除表中的数据。
哪个能够提高数据库的性能？
Truncate可以提高数据库的性能，因为它直接删除表中的数据，速度快，不记录日志，因此可以减少IO操作，释放空间。
注意：
truncate操作无法回滚，必须慎重使用，做出合适选择。
9.根据情况使用索引
使用索引可以提高数据库的查询效率和性能。索引是一种数据结构，它可以使数据库系统快速地定位和访问数据行，而不必扫描整个表，从而避免全表扫描。当查询需要访问大量数据时，使用索引可以显著减少查询的时间和资源消耗。此外，索引还可以提高数据的完整性和准确性，因为它们可以强制唯一性和约束条件。索引可以用于加速各种类型的查询，包括简单的SELECT语句、JOIN操作和WHERE子句。因此，使用索引可以提高Oracle数据库的性能和可伸缩性。
解释下全表扫描：
全表扫描是指在没有使用索引的情况下，对整张表的所有数据进行扫描和查询的操作，是一种低效的查询方式，可以通过创建索引、优化查询条件等方式来避免全表扫描。全表扫描有很大的坏处，比如：
1. 效率低下：全表扫描需要读取整张表的数据，而且没有使用索引，所以查询速度较慢，特别是对于大型表来说，查询时间会更长。
2. 资源占用：全表扫描需要占用大量的系统资源，包括CPU、内存和磁盘等，对于高并发的系统来说，可能会导致系统负载过高，甚至崩溃。
3. 数据不一致：由于全表扫描需要读取整张表的数据，如果在扫描过程中有其他用户对表进行了修改操作，可能会导致查询结果不一致，甚至出现错误。
因此，尽量避免使用全表扫描，可以通过优化查询语句、建立索引、使用分区表等方式来提高查询效率和减少资源占用。例如，可以使用WHERE子句、HAVING子句、GROUP BY子句等来优化查询条件。也可以为经常查询的列创建索引，合理使用复合索引等。假设我们有一个名为orders的表，包含以下字段：
我们希望优化查询某个客户的订单总金额的SQL语句：
为了优化这个查询，我们可以为customer_id字段创建索引，这样查询就可以快速定位到对应的记录。以下是创建索引的SQL语句：
如果我们现在再次执行上述查询，就应该会比之前更快。
但是创建索引并不总是能够提高查询性能。如果表的数据量很小，或者查询条件中涉及的字段不是唯一的，那么创建索引可能会降低性能。因此，需要根据具体情况来决定是否创建索引。
10.select语句避免使用*
使用SELECT *语句会返回所有列的数据，包括表中可能不需要的列。这样做有以下坏处：
造成不必要的网络流量和I/O开销，因为返回了大量不需要的数据。
可能会影响查询性能，因为Oracle需要扫描整个表来获取所有列的数据。
可能会导致查询结果集中包含重复的列，因为多个表可能会有相同的列名。
为了避免这些问题，我们应该尽量使用具体的列名而不是*，只查询需要的列。
如果需要查询多个表的数据，可以使用JOIN语句来连接表，并明确指定需要的列。例如：
这样可以只查询需要的列，并且避免了SELECT *可能带来的问题。
11.多用>=替换>
使用>=替换>的主要原因是包含等于的情况。使用>=可以匹配到比较值相等的记录，而不仅仅是大于比较值的记录。这对于像日期和时间戳等数据类型特别有用，因为它们可以包含秒、毫秒和微秒等小数位，因此可能存在相等的情况。此外，使用>=还可以避免一些错误，例如在使用浮点数进行比较时可能会出现精度问题，使用>=可以避免这种情况，所以建议在Oracle中多使用>=而少使用>。
Ⅱ、硬件优化：
通过升级硬件设备，例如增加内存、磁盘等，提高数据库的处理能力和吞吐量。以下几种是硬件优化的方式描述：
- 增加内存：
增加系统内存可以提高数据库性能。内存越大，数据库可以缓存的数据就越多，从而减少了磁盘I/O操作的次数，提高了数据库的响应速度。
- 使用SSD硬盘：
使用SSD硬盘可以提高磁盘I/O操作的速度，从而提高数据库的性能。SSD硬盘的读写速度比传统的机械硬盘更快，可以显著提高数据库的响应速度。
- 分区和分离数据和日志：
将数据和日志分离到不同的磁盘上，可以减少磁盘I/O操作的竞争，提高数据库的性能。
- 使用RAID：
使用RAID可以提高磁盘的可靠性和性能。RAID可以将多个磁盘组合在一起，形成一个逻辑磁盘，可以提高数据的读写速度和可靠性。
- 使用集群：
使用集群可以提高数据库的可用性和性能。集群可以将多个服务器组合在一起，形成一个高可用性和高性能的数据库系统。
举例说明：
如果一个Oracle数据库的性能瓶颈是磁盘I/O操作，可以考虑采用SSD硬盘或者RAID来提高磁盘的读写速度和可靠性。如果数据库的可用性是一个重要的考虑因素，可以考虑使用集群来实现高可用性和高性能。
Ⅲ、数据库参数优化：
调整Oracle数据库的参数设置，例如SGA大小、PGA大小、连接数等，优化数据库的性能。以下是几种数据库参数优化的方式描述：
- 调整SGA和PGA大小：
SGA和PGA是Oracle数据库的重要组成部分，它们的大小对数据库的性能有很大的影响。可以通过调整SGA和PGA的大小来提高数据库的性能。例如，可以通过增加SGA_TARGET参数的值来增加SGA的大小，从而提高数据库的性能。
- 调整DB_BLOCK_SIZE：
DB_BLOCK_SIZE是Oracle数据库的一个重要参数，它决定了数据库块的大小。可以通过调整DB_BLOCK_SIZE的大小来提高数据库的性能。例如，对于大型的OLTP应用程序，可以增加DB_BLOCK_SIZE的大小来提高数据库的性能。
- 调整UNDO_RETENTION：
UNDO_RETENTION是Oracle数据库的一个重要参数，它决定了UNDO表空间中事务的保留时间。可以通过调整UNDO_RETENTION的大小来提高数据库的性能。例如，对于需要长时间运行的事务，可以增加UNDO_RETENTION的大小来保留更多的事务信息。
- 调整SORT_AREA_SIZE：
SORT_AREA_SIZE是Oracle数据库的一个重要参数，它决定了排序操作使用的内存大小。可以通过调整SORT_AREA_SIZE的大小来提高数据库的性能。例如，对于需要执行大量排序操作的应用程序，可以增加SORT_AREA_SIZE的大小来提高排序操作的性能。
- 调整LOG_BUFFER：
LOG_BUFFER是Oracle数据库的一个重要参数，它决定了日志缓冲区的大小。可以通过调整LOG_BUFFER的大小来提高数据库的性能。例如，对于需要频繁写入日志的应用程序，可以增加LOG_BUFFER的大小来提高日志写入的性能。
举例说明：
如果一个Oracle数据库的性能瓶颈是排序操作，可以通过调整SORT_AREA_SIZE的大小来提高排序操作的性能。如果数据库的磁盘I/O操作很频繁，可以通过增加SGA_TARGET的值来增加SGA的大小，从而减少磁盘I/O操作的次数，提高数据库的性能。
Ⅳ、数据库设计优化：
通过合理的表设计、索引设计和分区设计等，减少数据库的I/O操作，提高数据库的性能。以下是几种数据库设计优化的方式描述：
- 合理设计数据表结构：
合理的表结构设计可以提高数据查询和操作的效率，减少数据冗余和重复。例如，将经常使用的字段放在一个表中，避免使用过多的关联表，避免使用过长的字段等。
- 使用索引：
索引可以加快查询速度，提高数据库的性能。但是过多的索引会影响数据库的性能，因此需要根据实际情况选择合适的索引。
- 分区表：
将大表分成多个小表，可以加快查询速度，提高数据库的性能。可以使用分区表工具（如Partitioning Advisor）来评估和建议分区表。
- 优化SQL语句：
通过优化SQL语句，可以减少数据库的负荷，提高数据库的性能。例如，避免使用子查询，避免使用通配符查询等。
- 控制并发访问：
合理控制并发访问可以避免数据库锁定和死锁等问题，提高数据库的性能。例如，使用事务控制，避免长时间的事务等。
- 定期维护数据库：
定期维护数据库可以清理无用数据、优化数据库结构、更新统计信息等，保证数据库的性能和稳定性。
Ⅴ、数据库压力测试：
通过模拟实际负载，测试数据库的性能瓶颈和极限，为优化提供依据。以下是几种数据库压力测试方式描述：
- 负载测试：
模拟实际生产环境下的负载情况，通过对系统的并发用户数、事务数、数据量等进行测试，来评估系统的性能和稳定性。
负载测试有效保证数据库的负载均衡，负载均衡可以将数据库请求分散到多个服务器上，减少单个服务器的负载，提高数据库系统的响应速度和吞吐量。可以通过使用负载均衡软件、分布式数据库等方式来优化负载均衡。
- 压力测试：
通过在短时间内对系统进行大量访问，测试系统在高并发情况下的性能表现，包括响应时间、吞吐量、并发性等指标。
- 稳定性测试：
测试系统在长时间运行过程中是否稳定，包括内存泄漏、死锁、死循环等问题。
- 安全性测试：
测试系统在面对各种攻击方式时的安全性能，包括防火墙、加密、认证等方面的测试。
举例说明：
比如，进行负载测试时可以模拟一定数量的用户并发访问系统，测试系统在此种负载下的响应速度以及吞吐量，来评估系统的性能。
进行压力测试时，可以通过模拟大量的并发访问来测试系统的性能表现，比如同时启动多个线程访问数据库，测试系统在高并发情况下的性能表现。
进行稳定性测试时，可以通过长时间运行系统，并监控系统的运行情况，来测试系统是否稳定。
进行安全性测试时，可以模拟各种攻击方式，比如SQL注入、XSS攻击等，测试系统在面对这些攻击时的安全性能。
Ⅵ、监控和诊断：
使用Oracle提供的监控和诊断工具，例如AWR报告、ASH报告和SQL Trace等，分析数据库的性能问题和瓶颈。以下是一些常见的方式，以及举例说明：
- SQL Trace：
可以跟踪SQL语句的执行情况，包括执行时间、IO操作、锁等信息。
- AWR报告：
可以通过AWR报告查看数据库的性能指标，比如CPU使用率、内存使用率、IO等待时间等。
- ASH报告：
可以通过ASH报告查看数据库的活动会话信息，包括等待事件、执行时间、IO操作等信息。
- 监控工具：
可以使用第三方监控工具来监控数据库的性能指标，比如Oracle Enterprise Manager、Nagios、Zabbix等。
举例说明：
比如，通过SQL Trace可以跟踪某个SQL语句的执行情况，比如执行时间、IO操作、锁等信息，从而分析SQL语句的性能瓶颈。
通过AWR报告可以查看数据库的性能指标，比如CPU使用率、内存使用率、IO等待时间等，从而分析数据库的性能瓶颈。
通过ASH报告可以查看数据库的活动会话信息，包括等待事件、执行时间、IO操作等信息，从而分析数据库的性能瓶颈。
使用第三方监控工具，比如Oracle Enterprise Manager可以监控数据库的性能指标，比如CPU使用率、内存使用率、IO等待时间等，从而实时监控数据库的性能状况。
总结：
Oracle数据库性能优化是一项复杂的任务，需要综合考虑多个因素和因素之间的相互影响。同时，需要根据具体情况选择合适的优化方法和工具，以最大程度地提高数据库的性能和可用性。
三、对于千万级的大表应该怎么优化？
1、制定优化方案
我们可以针对Oracle数据库对于千万级的大表的读、写、计算三个方面的优化，制定合适的优化方案，可以采取以下措施：
Ⅰ、 优化读：
建立合适的索引，使用索引覆盖查询可以避免全表扫描，提高查询效率；
使用分区表，可以将大表分成多个小表，查询时只需要扫描部分数据，提高查询效率；
增加内存，增加数据库缓存区和内存可以减少磁盘IO操作，提高查询效率；
优化SQL语句，避免使用子查询、减少连接操作等方式可以减少数据库的IO操作，提高查询效率。
Ⅱ、优化写：
使用并行写，可以将数据写入多个表或者多个节点，提高写入速度；
使用批量写入，一次性写入多条记录可以减少写入操作；
减少索引的数量，过多的索引会影响写入性能；
避免使用触发器，触发器会增加数据库的IO操作，影响写入性能。
Ⅲ、优化计算：
使用分布式计算，可以将计算任务分散到多个节点上，提高计算速度；
使用并行计算，将计算任务划分成多个子任务并行执行，提高计算速度；
使用合适的数据结构，可以减少计算时间；
优化SQL语句，减少计算操作的数据量，提高计算效率。
2、优化方法汇总
那么就可以对这三个方面的方案总结几种方法，即：
- 建立合适的索引：
索引可以大大提高查询速度，但是过多或者不合适的索引会影响数据库性能，需要根据实际情况建立合适的索引。
- 分区表：
使用分区表可以将大表分成多个小表，可以提高查询速度和维护效率。
3.优化SQL语句：
优化SQL语句可以减少数据库的IO操作，提高查询效率。可以通过使用合适的查询语句、优化查询条件、避免使用子查询等方式来优化SQL语句。
4.增加内存：
增加数据库缓存区和内存可以减少磁盘IO操作，提高查询效率。
5.优化磁盘IO：
使用RAID技术、SSD硬盘等方式可以提高磁盘IO速度，从而提高数据库性能。
6.定期维护数据库：
定期进行数据库的备份、清理、重建索引等操作可以保证数据库的健康运行。