oracle sql语句怎么写

发布网友 发布时间：2022-04-10 13:06

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懂视网 时间：2022-04-10 17:28

PL/SQL书写规范

一、 Sql&PL/SQL书写规范：
1、 语句中出现的所有表名、字段名全部小写，系统保留字、内置函数名、Sql保留字大写。
2、 连接符or、in、and、以及＝、<=、>=等前后加上一个空格。
3、 对较为复杂的sql语句加上注释，说明算法、功能。
  注释风格：注释单独成行、放在语句前面。
    (1)   应对不易理解的分支条件表达式加注释；
    (2)   对重要的计算应说明其功能；
    (3)   过长的函数实现，应将其语句按实现的功能分段加以概括性说明；
    (4)   每条SQL语句均应有注释说明（表名、字段名）。
    (5)  常量及变量注释时，应注释被保存值的含义(必须)，合法取值的范围(可选)
    (6)  可采用单行/多行注释。（-- 或 /* */ 方式）
4、 SQL语句的缩进风格
(1)  一行有多列，超过80个字符时，基于列对齐原则，采用下行缩进
   (2)  where子句书写时，每个条件占一行，语句令起一行时，以保留字或者连接符开始，连接符右对齐。
5、 多表连接时，使用表的别名来引用列。
6、 供别的文件或函数调用的函数，绝不应使用全局变量交换数据；
7、 变量令名不能超出ORACLE的限制（30个字符），令名要规范，要用英文令名，从变量上能看到变量的作用，如
g名称          全局变量
m名称          局部变量
c名称          光标
p名称          参数
8、 查找数据库表或视图时，只能取出确实需要的那些字段，不要使用*来代替所有列名。要清楚明白地使用列名，而不能使用列的序号。
9、 功能相似的过程和函数，尽量写到同一个包中，加强管理。

如例（1）

二、 书写优化性能建议
 1、避免嵌套连接。例如：A = B and B = C and C = D
 2、where条件中尽量减少使用常量比较，改用主机变量
 3、系统可能选择基于规则的优化器，所以将结果集返回数据量小的表作为驱动表（from后边最后一个表）。
 4、大量的排序操作影响系统性能，所以尽量减少order by和group by排序操作。

如必须使用排序操作，请遵循如下规则：
(1) 排序尽量建立在有索引的列上。
(2) 如结果集不需唯一，使用union all代替union。
5、索引的使用。
(1) 尽量避免对索引列进行计算。如对索引列计算较多，请提请系统管理员建立函数索引。
(2) 尽量注意比较值与索引列数据类型的一致性。
(3) 对于复合索引，SQL语句必须使用主索引列
(4) 索引中，尽量避免使用NULL。
(5) 对于索引的比较，尽量避免使用NOT=（!=）
(6) 查询列和排序列与索引列次序保持一致

 6、尽量避免相同语句由于书写格式的不同，而导致多次语法分析，尽量使用Bind变量。
      7、尽量使用共享的SQL语句。
8、查询的WHERE过滤原则，应使过滤记录数最多的条件放在最前面。
      9、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
10、in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。

三、其他经验性规则
   1、尽量少用嵌套查询。如必须，请用not exist代替not in子句。如例（2）
 2、用多表连接代替EXISTS子句。如例（3）
 3、少用DISTINCT，用EXISTS代替 如例（4）
 4、使用UNION ALL、MINUS、INTERSECT提高性能
 5、使用ROWID提高检索速度。对SELECT得到的单行记录，需进行DELETE、UPDATE操作时，使用ROWID将会使效率大大提高。
 6、使用优化线索机制进行访问路径控制。
 7、使用cursor时，显示光标优于隐式光标

本规范示例：
 例一：
    SELECT aka042 -- 单位缴费划入个人帐户比例
    INTO prm_aaa043
    FROM ka01 --医疗保险单位缴费划入个人帐户比例分段信息
    WHERE akc021 = rec_kc01.akc021 -- 医疗人员类别
    AND aka041 >= rec_kc01.akc023 -- 年龄上限
    AND aka040 <= rec_kc01.akc023 -- 年龄下限
    AND aae030 <= prm_date -- 开始时间
    AND ( aae031 >= prm_date OR aae031 IS NULL ); -- 终止时间
   
 例二：  
   X SELECT ......
    FROM emp
    WHERE dept_no NOT IN ( SELECT dept_no
    FROM dept
    WHERE dept_cat=‘A‘);
   
   O SELECT ......
    FROM emp e
    WHERE NOT EXISTS ( SELECT ‘X‘
    FROM dept
    WHERE dept_no=e.dept_no
    AND dept_cat=‘A‘);

 例三：
   X SELECT ......
           FROM emp
    WHERE EXISTS ( SELECT ‘X‘
    FROM dept
    WHERE dept_no=e.dept_no
    AND dept_cat=‘A‘);
   
   O SELECT ......
    FROM emp e,dept d
    WHERE e.dept_no=d.dept_no
    AND dept_cat=‘A‘;
 
 例四：
   X SELECT DISTINCT d.dept_code,d.dept_name
    FROM dept d ,emp e
    WHERE e.dept_code=d.dept_code;
   
   O SELECT dept_code,dept_name
    FROM dept d
    WHERE EXISTS ( SELECT ‘X‘
    FROM emp e
    WHERE e.dept_code=d.dept_code);

注释范例
过程注释：
过程都以sp_开头，注意过程名称要符合令名要求
/**************************************************************************
name:sp_Write_log
parameter:p_textContext in varchar2 参数描述
create date:2003-04-1
creater:chen jiping
desc:过程总功能描述
****************************************************************************/
函数注释
函数以f开头，令名符合令名标准
/**************************************************************************
name:f_Get_JobId
parameter:p_Name in varchar2 参数描述
return number:返回值描述
create date:2003-04-1
creater:chen jiping
desc:函数总功能描述
****************************************************************************/

Oracle SQL 性能优化技巧

1.选用适合的ORACLE优化器

ORACLE的优化器共有3种

A、RULE (基于规则) b、COST (基于成本) c、CHOOSE (选择性)

设置缺省的优化器，可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明，如RULE，COST，CHOOSE，ALL_ROWS，FIRST_ROWS 。 你当然也在SQL句级或是会话(session)级对其进行覆盖。

为了使用基于成本的优化器(CBO， Cost-Based Optimizer) ， 你必须经常运行analyze 命令，以增加数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性。

如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE)，那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关。 如果table已经被analyze过， 优化器模式将自动成为CBO ， 反之，数据库将采用RULE形式的优化器。

在缺省情况下，ORACLE采用CHOOSE优化器， 为了避免那些不必要的全表扫描(full table scan) ， 你必须尽量避免使用CHOOSE优化器，而直接采用基于规则或者基于成本的优化器。

2.访问Table的方式

ORACLE 采用两种访问表中记录的方式：

A、 全表扫描

全表扫描就是顺序地访问表中每条记录。ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描。

B、 通过ROWID访问表

你可以采用基于ROWID的访问方式情况，提高访问表的效率， ROWID包含了表中记录的物理位置信息。ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系。通常索引提供了快速访问ROWID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。

3.共享SQL语句

为了不重复解析相同的SQL语句，在第一次解析之后，ORACLE将SQL语句存放在内存中。这块位于系统全局区域SGA(system global area)的共享池(shared buffer pool)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SQL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， ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径。ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用。

可惜的是ORACLE只对简单的表提供高速缓冲(cache buffering)，这个功能并不适用于多表连接查询。

数据库管理员必须在init.ora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ORACLE提交一个SQL语句，ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句。这里需要注明的是，ORACLE对两者采取的是一种严格匹配，要达成共享，SQL语句必须完全相同(包括空格，换行等)。

数据库管理员必须在init.ora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。

共享的语句必须满足三个条件：

A、 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。

B、 两个语句所指的对象必须完全相同：

C、 两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量(bind variables)。

4.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)

ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理。在FROM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ORACLE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(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序，然后扫描第二个表(FROM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。

如果有3个以上的表连接查询， 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表， 交叉表是指那个被其他表所引用的表。

5.WHERE子句中的连接顺序

ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前， 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。

6.SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘

当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时，使用动态SQL列引用 ‘*‘ 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，ORACLE在解析的过程中， 会将‘*‘ 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。

7.减少访问数据库的次数

当执行每条SQL语句时，ORACLE在内部执行了许多工作：解析SQL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ORACLE的工作量。

8.使用DECODE函数来减少处理时间

使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表。

9.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)

10.删除重复记录

11.用TRUNCATE替代DELETE

当删除表中的记录时，在通常情况下， 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息。 如果你没有COMMIT事务，ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况)。

而当运用TRUNCATE时， 回滚段不再存放任何可被恢复的信息。当命令运行后，数据不能被恢复。因此很少的资源被调用，执行时间也会很短。

12.尽量多使用COMMIT

只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT，这样程序的性能得到提高，需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少

COMMIT所释放的资源：

A、 回滚段上用于恢复数据的信息。

B、被程序语句获得的锁。

C、 redo log buffer 中的空间。

D、ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费。

13.计算记录条数

和一般的观点相反，count(*) 比count(1)稍快，当然如果可以通过索引检索，对索引列的计数仍旧是最快的。例如 COUNT(EMPNO)

14.用Where子句替换HAVING子句

避免使用HAVING子句，HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。 这个处理需要排序，总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。

15.减少对表的查询

在含有子查询的SQL语句中，要特别注意减少对表的查询。

16.通过内部函数提高SQL效率。

17.使用表的别名(Alias)

当在SQL语句中连接多个表时， 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。这样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。

18.用EXISTS替代IN

在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接。在这种情况下，使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率。

19.用NOT EXISTS替代NOT IN

在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。 无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历)。为了避免使用NOT IN ，我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS。

20.用表连接替换EXISTS

通常来说 ， 采用表连接的方式比EXISTS更有效率

21.用EXISTS替换DISTINCT

当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时，避免在SELECT子句中使用DISTINCT。 一般可以考虑用EXIST替换

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我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！

（1）     选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：

ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM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。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.

（2）     WHERE子句中的连接顺序．：

ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.

（3）     SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：

ORACLE在解析的过程中, 会将‘*‘ 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

（4）     减少访问数据库的次数：

ORACLE在内部执行了许多工作: 解析SQL语句, 估算索引的利用率, 绑定变量 , 读数据块等；

（5）     在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数, 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200

（6）     使用DECODE函数来减少处理时间：

使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表.

（7）     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)

（8）     删除重复记录：

最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：

DELETE  FROM  EMP E  WHERE  E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM  EMP X  WHERE  X.EMP_NO = E.EMP_NO);

（9）     用TRUNCATE替代DELETE：

当删除表中的记录时,在通常情况下, 回滚段(rollback segments ) 用来存放可以被恢复的信息. 如果你没有COMMIT事务,ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态(准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况) 而当运用TRUNCATE时, 回滚段不再存放任何可被恢复的信息.当命令运行后,数据不能被恢复.因此很少的资源被调用,执行时间也会很短. (译者按: TRUNCATE只在删除全表适用,TRUNCATE是DDL不是DML)

（10） 尽量多使用COMMIT：

只要有可能,在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高,需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少:
COMMIT所释放的资源:
a. 回滚段上用于恢复数据的信息.
b. 被程序语句获得的锁
c. redo log buffer 中的空间
d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费

（11） 用Where子句替换HAVING子句：

避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤. 这个处理需要排序,总计等操作. 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销. (非oracle中)on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum，在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里

（12） 减少对表的查询：

在含有子查询的SQL语句中,要特别注意减少对表的查询.例子：

     SELECT  TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT

TAB_NAME,DB_VER FROM  TAB_COLUMNS  WHERE  VERSION = 604)

（13） 通过内部函数提高SQL效率.：

复杂的SQL往往牺牲了执行效率. 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的

（14） 使用表的别名(Alias)：

当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误.

（15） 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：

在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.

例子：

（高效）SELECT * FROM  EMP (基础表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  EXISTS (SELECT ‘X‘  FROM DEPT  WHERE  DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO  AND  LOC = ‘MELB‘)

(低效)SELECT  * FROM  EMP (基础表)  WHERE  EMPNO > 0  AND  DEPTNO IN(SELECT DEPTNO  FROM  DEPT  WHERE  LOC = ‘MELB‘)

（16） 识别‘低效执行‘的SQL语句：

虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷,但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法：

SELECT  EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND((BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio,
ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2) Reads_per_run,
SQL_TEXT
FROM  V$SQLAREA
WHERE  EXECUTIONS>0
AND  BUFFER_GETS > 0
AND  (BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY  4 DESC;

（17） 用索引提高效率：

索引是表的一个概念部分,用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快. 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使用索引. 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率. 另一个使用索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯一性验证.。那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引几乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描小表时,使用索引同样能提高效率. 虽然使用索引能得到查询效率的提高,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.。定期的重构索引是有必要的.：

ALTER  INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>

（18） 用EXISTS替换DISTINCT：

当提交一个包含一对多表信息(比如部门表和雇员表)的查询时,避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换, EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果. 例子：

       (低效):
SELECT  DISTINCT  DEPT_NO,DEPT_NAME  FROM  DEPT D , EMP E

WHERE  D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效):
SELECT  DEPT_NO,DEPT_NAME  FROM  DEPT D  WHERE  EXISTS ( SELECT ‘X‘
FROM  EMP E  WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO);

（19） sql语句用大写的；因为oracle总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行

（20） 在java代码中尽量少用连接符“＋”连接字符串！

（21） 避免在索引列上使用NOT 通常，　

我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描.

（22） 避免在索引列上使用计算．
WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分．优化器将不使用索引而使用全表扫描．
举例:
低效：
SELECT … FROM  DEPT  WHERE SAL * 12 > 25000;
高效:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;

（23） 用>=替代>

高效:
SELECT * FROM  EMP  WHERE  DEPTNO >=4
低效:
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录.

（24） 用UNION替换OR (适用于索引列)

通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.
高效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
UNION
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE REGION = “MELBOURNE”
低效:
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = “MELBOURNE”
如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.

（25） 用IN来替换OR  

这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的．　

低效:
SELECT…. FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30
高效
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN  IN (10,20,30);

（26） 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

避免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE将无法使用该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录.　如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上, 并且表中存在一条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录(插入). 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空. 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引.

低效: (索引失效)
SELECT … FROM  DEPARTMENT  WHERE  DEPT_CODE IS NOT NULL;
高效: (索引有效)
SELECT … FROM  DEPARTMENT  WHERE  DEPT_CODE >=0;

（27） 总是使用索引的第一个列：

如果索引是建立在多个列上, 只有在它的第一个列(leading column)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引. 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引

（28） 用UNION-ALL 替换UNION ( 如果有可能的话)：

当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时,这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并, 然后在输出最终结果前进行排序. 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了. 效率就会因此得到提高. 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录. 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性. UNION 将对结果集合排序,这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存. 对于这块内存的优化也是相当重要的. 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量

低效：
SELECT  ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM  DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95‘
UNION
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95‘
高效:
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95‘
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = ‘31-DEC-95‘

（29） 用WHERE替代ORDER BY：

ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引.
ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序.
ORDER BY中所有的列必须定义为非空.
WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列.

例如:
表DEPT包含以下列:
DEPT_CODE PK NOT NULL
DEPT_DESC NOT NULL
DEPT_TYPE NULL

低效: (索引不被使用)
SELECT DEPT_CODE FROM  DEPT  ORDER BY  DEPT_TYPE
高效: (使用索引)
SELECT DEPT_CODE  FROM  DEPT  WHERE  DEPT_TYPE > 0

（30） 避免改变索引列的类型.:

当比较不同数据类型的数据时, ORACLE自动对列进行简单的类型转换.

假设 EMPNO是一个数值类型的索引列.
SELECT …  FROM EMP  WHERE  EMPNO = ‘123‘
实际上,经过ORACLE类型转换, 语句转化为:
SELECT …  FROM EMP  WHERE  EMPNO = TO_NUMBER(‘123‘)
幸运的是,类型转换没有发生在索引列上,索引的用途没有被改变.
现在,假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列.
SELECT …  FROM EMP  WHERE EMP_TYPE = 123
这个语句被ORACLE转换为:
SELECT …  FROM EMP  WHERETO_NUMBER(EMP_TYPE)=123
因为内部发生的类型转换, 这个索引将不会被用到! 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换, 最好把类型转换用显式表现出来. 注意当字符和数值比较时, ORACLE会优先转换数值类型到字符类型

（31） 需要当心的WHERE子句:

某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引. 这里有一些例子.
在下面的例子里, (1)‘!=‘ 将不使用索引. 记住, 索引只能告诉你什么存在于表中, 而不能告诉你什么不存在于表中. (2) ‘||‘是字符连接函数. 就象其他函数那样, 停用了索引. (3) ‘+‘是数学函数. 就象其他数学函数那样, 停用了索引. (4)相同的索引列不能互相比较,这将会启用全表扫描.

（32） a. 如果检索数据量超过30%的表中记录数.使用索引将没有显著的效率提高.
b. 在特定情况下, 使用索引也许会比全表扫描慢, 但这是同一个数量级上的区别. 而通常情况下,使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍!

（33） 避免使用耗费资源的操作:

带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎
执行耗费资源的排序(SORT)功能. DISTINCT需要一次排序操作, 而其他的至少需要执行两次排序. 通常, 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写. 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好, 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的, 毕竟它们的可读性很强

（34） 优化GROUP BY:

提高GROUP BY 语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多.

低效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
GROUP JOB
HAVING JOB = ‘PRESIDENT‘
OR JOB = ‘MANAGER‘
高效:
SELECT JOB , AVG(SAL)
FROM EMP
WHERE JOB = ‘PRESIDENT‘
OR JOB = ‘MANAGER‘
GROUP JOB

Oracle语句优化53个规则详解

1. 选用适合的ORACLE优化器
        ORACLE的优化器共有3种：

a. RULE （基于规则）  
b. COST （基于成本）
c. CHOOSE （选择性）

    设置缺省的优化器，可以通过对init.ora文件中OPTIMIZER_MODE参数的各种声明，如RULE，COST，CHOOSE，ALL_ROWS，FIRST_ROWS . 你当然也在SQL句级或是会话（session）级对其进行覆盖。

    为了使用基于成本的优化器（CBO， Cost-Based Optimizer） ， 你必须经常运行analyze 命令，以增加数据库中的对象统计信息（object statistics）的准确性。

    如果数据库的优化器模式设置为选择性（CHOOSE），那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关。 如果table已经被analyze过， 优化器模式将自动成为CBO ， 反之，数据库将采用RULE形式的优化器。

    在缺省情况下，ORACLE采用CHOOSE优化器，为了避免那些不必要的全表扫描（full table scan） ， 你必须尽量避免使用CHOOSE优化器，而直接采用基于规则或者基于成本的优化器。

    2.       访问Table的方式ORACLE 采用两种访问表中记录的方式：

    a.       全表扫描
        全表扫描就是顺序地访问表中每条记录。 ORACLE采用一次读入多个数据块（database block）的方式优化全表扫描。

    b.       通过ROWID访问表
        你可以采用基于ROWID的访问方式情况，提高访问表的效率， ROWID包含了表中记录的物理位置信息……ORACLE采用索引（INDEX）实现了数据和存放数据的物理位置（ROWID）之间的联系。 通常索引提供了快速访问ROWID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。

    3.       共享SQL语句

    为了不重复解析相同的SQL语句，在第一次解析之后， ORACLE将SQL语句存放在内存中。这块位于系统全局区域SGA（system global area）的共享池（shared buffer pool）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SQL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， ORACLE就能很快获得已经被解析的语句以及最好的执行路径。 ORACLE的这个功能大大地提高了SQL的执行性能并节省了内存的使用。

    可惜的是ORACLE只对简单的表提供高速缓冲（cache buffering） ，这个功能并不适用于多表连接查询。

    数据库管理员必须在init.ora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ORACLE 提交一个SQL语句，ORACLE会首先在这块内存中查找相同的语句。

    这里需要注明的是，ORACLE对两者采取的是一种严格匹配，要达成共享，SQL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：

    A.      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：

    SELECT * FROM EMP；

    和下列每一个都不同

    SELECT * from EMP；
    Select * From Emp；
    SELECT      *     FROM EMP；

    B.      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
    Jack       sal_limit          private synonym
　　　　Work_city      public synonym
　　　　Plant_detail     public synonym
　Jill         sal_limit          private synonym
　　　　Work_city      public synonym
　　　　Plant_detail     table owner

　考虑一下下列SQL语句能否在这两个用户之间共享。

SQL 能否共享 原因
select max(sal_cap) from sal_limit; 不能 每个用户都有一个private synonym - sal_limit , 它们是不同的对象
select count(*0 from work_city where sdesc like ‘NEW%‘; 能 两个用户访问相同的对象public synonym - work_city 
select a.sdesc,b.location from work_city a , plant_detail b where a.city_id = b.city_id 不能 用户jack 通过private synonym访问plant_detail 而jill 是表的所有者,对象不同.

    C.      两个SQL语句中必须使用相同的名字的绑定变量（bind variables）

    例如：第一组的两个SQL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）

    a.

　 select pin ， name from people where pin = ：blk1.pin；
　 select pin ， name from people where pin = ：blk1.pin；

　b.
　select pin ， name from people where pin = ：blk1.ot_ind；
　select pin ， name from people where pin = ：blk1.ov_ind；

　4. 选择最有效率的表名顺序（只在基于规则的优化器中有效）

    ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中写在最后的表（基础表 driving table）将被最先处理。 在FROM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ORACLE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（FROM子句中最后的那个表）并对记录进行派序，然后扫描第二个表（FROM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 TAB1 16，384 条记录
      表 TAB2 1      条记录

      选择TAB2作为基础表 （最好的方法）

    select count（*） from tab1，tab2   执行时间0.96秒

      选择TAB2作为基础表 （不佳的方法）

    select count（*） from tab2，tab1   执行时间26.09秒

      如果有3个以上的表连接查询， 那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表， 交叉表是指那个被其他表所引用的表。

    例如：   EMP表描述了LOCATION表和CATEGORY表的交集。

SELECT *
FROM LOCATION L ,
      CATEGORY C,
      EMP E
WHERE E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
AND E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
 将比下列SQL更有效率
SELECT *
FROM EMP E ,
LOCATION L ,
      CATEGORY C
WHERE E.CAT_NO = C.CAT_NO
AND E.LOCN = L.LOCN
AND E.EMP_NO BETWEEN 1000 AND 2000
5.       WHERE子句中的连接顺序。
    ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前， 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。

    例如：

　（低效，执行时间156.3秒）

SELECT …
FROM EMP E
WHERE SAL > 50000
AND    JOB = ‘MANAGER’
AND    25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
             WHERE MGR=E.EMPNO);
 (高效,执行时间10.6秒)
SELECT …
FROM EMP E
WHERE 25 < (SELECT COUNT(*) FROM EMP
             WHERE MGR=E.EMPNO)
AND    SAL > 50000
AND    JOB = ‘MANAGER’;
　6.     SELECT子句中避免使用 ‘ * ’

　当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时，使用动态SQL列引用 ‘*’ 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，ORACLE在解析的过程中， 会将‘*’ 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。

    7.     减少访问数据库的次数

　当执行每条SQL语句时， ORACLE在内部执行了许多工作： 解析SQL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ORACLE的工作量。

    例如，以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员。

    方法1 （最低效）

    SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
    FROM EMP
    WHERE EMP_NO = 342;
     SELECT EMP_NAME , SALARY , GRADE
    FROM EMP
    WHERE EMP_NO = 291;
方法2 （次低效）

       DECLARE
        CURSOR C1 (E_NO NUMBER) IS
        SELECT EMP_NAME,SALARY,GRADE
        FROM EMP
        WHERE EMP_NO = E_NO;
    BEGIN
        OPEN C1(342);
        FETCH C1 INTO …,..,.. ;
                OPEN C1(291);
       FETCH C1 INTO …,..,.. ;
         CLOSE C1;
      END;
方法3 （高效）

    SELECT A.EMP_NAME , A.SALARY , A.GRADE,
            B.EMP_NAME , B.SALARY , B.GRADE
    FROM EMP A,EMP B
    WHERE A.EMP_NO = 342
    AND   B.EMP_NO = 291;
　注意：

　在SQL*Plus ， SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数， 可以增加每次数据库访问的检索数据量 ，建议值为200.

　8.       使用DECODE函数来减少处理时间

　使用DECODE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：

   SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
   FROM　EMP
   WHERE DEPT_NO = 0020
   AND ENAME LIKE　‘SMITH%’;
   SELECT COUNT(*)，SUM(SAL)
   FROM　EMP
   WHERE DEPT_NO = 0030
   AND ENAME LIKE　‘SMITH%’;
　你可以用DECODE函数高效地得到相同结果

SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,’X’,NULL)) D0020_COUNT,
        COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,’X’,NULL)) D0030_COUNT,
        SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL,
        SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SAL
FROM EMP WHERE ENAME LIKE ‘SMITH%’;
　类似的，DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中。

    9.       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：

 SELECT NAME
FROM EMP
WHERE EMP_NO = 1234;
 SELECT NAME
FROM DPT
WHERE DPT_NO = 10 ;
SELECT NAME
FROM CAT
WHERE CAT_TYPE = ‘RD’;
　上面的3个查询可以被合并成一个：

SELECT E.NAME , D.NAME , C.NAME

FROM CAT C , DPT D , EMP E,DUAL X
WHERE NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,E.ROWID(+))
AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,D.ROWID(+))
AND NVL(‘X’,X.DUMMY) = NVL(‘X’,C.ROWID(+))
AND E.EMP_NO(+) = 1234
AND D.DEPT_NO(+) = 10
AND C.CAT_TYPE(+) = ‘RD’;
（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）

10.       删除重复记录

　最高效的删除重复记录方法 （ 因为使用了ROWID）

DELETE FROM EMP E
WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
                   FROM EMP X
                   WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
　11.       用TRUNCATE替代DELETE

　当删除表中的记录时，在通常情况下， 回滚段（rollback segments ） 用来存放可以被恢复的信息。 如果你没有COMMIT事务，ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态（准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况）

    而当运用TRUNCATE时， 回滚段不再存放任何可被恢复的信息。当命令运行后，数据不能被恢复。因此很少的资源被调用，执行时间也会很短。

    （译者按： TRUNCATE只在删除全表适用，TRUNCATE是DDL不是DML）

    12.       尽量多使用COMMIT

　只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT， 这样程序的性能得到提高，需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少：COMMIT所释放的资源：

　a.       回滚段上用于恢复数据的信息。
    b.       被程序语句获得的锁
　c.       redo log buffer 中的空间
　d.       ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费

　（译者按： 在使用COMMIT时必须要注意到事务的完整性，现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼）

    13.       计算记录条数

　和一般的观点相反， count（*） 比count（1）稍快 ， 当然如果可以通过索引检索，对索引列的计数仍旧是最快的。 例如 COUNT（EMPNO）

    （译者按： 在CSDN论坛中，曾经对此有过相当热烈的讨论， 作者的观点并不十分准确，通过实际的测试，上述三种方法并没有显著的性能差别）

    14.       用Where子句替换HAVING子句

　避免使用HAVING子句， HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。 这个处理需要排序，总计等操作。 如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。

    例如：

　低效：

     SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)
     FROM LOCATION
     GROUP BY REGION
     HAVING REGION REGION != ‘SYDNEY’
     AND REGION != ‘PERTH’
　高效

     SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE)
     FROM LOCATION
     WHERE REGION REGION != ‘SYDNEY’
     AND REGION != ‘PERTH’
     GROUP BY REGION
（译者按： HAVING 中的条件一般用于对一些集合函数的比较，如COUNT（） 等等。 除此而外，一般的条件应该写在WHERE子句中）

    15.       减少对表的查询

　在含有子查询的SQL语句中，要特别注意减少对表的查询。

    例如：

　低效

          SELECT TAB_NAME
          FROM TABLES
          WHERE TAB_NAME = ( SELECT TAB_NAME
                                FROM TAB_COLUMNS
                                WHERE VERSION = 604)
          AND　DB_VER= ( SELECT DB_VER
                           FROM TAB_COLUMNS
                           WHERE VERSION = 604)
    高效

          SELECT TAB_NAME
          FROM TABLES
          WHERE (TAB_NAME,DB_VER)
 = ( SELECT TAB_NAME,DB_VER)
                   FROM TAB_COLUMNS
                   WHERE VERSION = 604)
    Update 多个Column 例子：

　低效：

           UPDATE EMP
           SET EMP_CAT = (SELECT MAX(CATEGORY) FROM EMP_CATEGORIES),
              SAL_RANGE = (SELECT MAX(SAL_RANGE) FROM EMP_CATEGORIES)
           WHERE EMP_DEPT = 0020;
　高效：

          UPDATE EMP
          SET (EMP_CAT, SAL_RANGE)
          = (SELECT MAX(CATEGORY) , MAX(SAL_RANGE)
          FROM EMP_CATEGORIES)
           WHERE EMP_DEPT = 0020;

　16.      通过内部函数提高SQL效率。

      SELECT H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC,COUNT(*)
     FROM HISTORY_TYPE T,EMP E,EMP_HISTORY H
     WHERE H.EMPNO = E.EMPNO
AND H.HIST_TYPE = T.HIST_TYPE
GROUP BY H.EMPNO,E.ENAME,H.HIST_TYPE,T.TYPE_DESC;
　通过调用下面的函数可以提高效率。

FUNCTION LOOKUP_HIST_TYPE(TYP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2
AS
    TDESC VARCHAR2(30);
    CURSOR C1 IS
        SELECT TYPE_DESC
        FROM HISTORY_TYPE
        WHERE HIST_TYPE = TYP;
BEGIN
    OPEN C1;
    FETCH C1 INTO TDESC;
    CLOSE C1;
    RETURN (NVL(TDESC,’?’));
END;
FUNCTION LOOKUP_EMP(EMP IN NUMBER) RETURN VARCHAR2
AS
    ENAME VARCHAR2(30);
    CURSOR C1 IS
        SELECT ENAME
        FROM EMP
        WHERE EMPNO=EMP;
BEGIN
    OPEN C1;
    FETCH C1 INTO ENAME;
    CLOSE C1;
    RETURN (NVL(ENAME,’?’));
END;
SELECT H.EMPNO,LOOKUP_EMP(H.EMPNO),
H.HIST_TYPE,LOOKUP_HIST_TYPE(H.HIST_TYPE),COUNT(*)
FROM EMP_HISTORY H
GROUP BY H.EMPNO , H.HIST_TYPE;
（译者按： 经常在论坛中看到如 ‘能不能用一个SQL写出…。’ 的贴子， 殊不知复杂的SQL往往牺牲了执行效率。 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的）

17.       使用表的别名（Alias）

    当在SQL语句中连接多个表时， 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。这样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。

    （译者注： Column歧义指的是由于SQL中不同的表具有相同的Column名，当SQL语句中出现这个Column时，SQL解析器无法判断这个Column的归属）

    18.       用EXISTS替代IN

　在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接。在这种情况下， 使用EXISTS（或NOT EXISTS）通常将提高查询的效率。

    低效：

SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO
FROM DEPT
WHERE LOC = ‘MELB’)
    高效：

SELECT *
FROM EMP (基础表)
WHERE EMPNO > 0
AND EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
AND LOC = ‘MELB’)
    （译者按： 相对来说，用NOT EXISTS替换NOT IN 将更显著地提高效率，下一节中将指出）

    19.       用NOT EXISTS替代NOT IN

　在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。 无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的 （因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历）。  为了避免使用NOT IN ，我们可以把它改写成外连接（Outer Joins）或NOT EXISTS.

　例如：

SELECT …
FROM EMP
WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO
                         FROM DEPT
                         WHERE DEPT_CAT=’A’);
　为了提高效率。改写为：

　（方法一： 高效）

SELECT ….
FROM EMP A,DEPT B
WHERE A.DEPT_NO = B.DEPT(+)
AND B.DEPT_NO IS NULL
AND B.DEPT_CAT(+) = ‘A’
　（方法二： 最高效）

SELECT ….
FROM EMP E
WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’
                    FROM DEPT D
                    WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
                    AND DEPT_CAT = ‘A’);
　20.       用表连接替换EXISTS

　通常来说 ， 采用表连接的方式比EXISTS更有效率

      SELECT ENAME
      FROM EMP E
      WHERE EXISTS (SELECT ‘X’
                      FROM DEPT
                      WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO
                      AND DEPT_CAT = ‘A’);
　（更高效）

      SELECT ENAME
      FROM DEPT D,EMP E
      WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
   

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