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

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;

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
      AND DEPT_CAT = 'A' ;

(译者按: 在RBO的情况下,前者的执行路径包括FILTER,后者使用NESTED LOOP)

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
例如:
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);
  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.

22.       识别'低效执行'的SQL语句

下列SQL工具找出低效SQL:
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;
(译者按: 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)

23.       使用TKPROF 工具来查询SQL性能状态
SQL trace 工具收集正在执行的SQL的性能状态数据并记录到一个跟踪文件中. 这个跟踪文件提供了许多有用的信息,例如解析次数.执行次数,CPU使用时间等.这些数据将可以用来优化你的系统.设置SQL TRACE在会话级别: 有效
  ALTER SESSION SET SQL_TRACE TRUE
设置SQL TRACE 在整个数据库有效仿, 你必须将SQL_TRACE参数在init.ora中设为TRUE, USER_DUMP_DEST参数说明了生成跟踪文件的目录
(译者按: 这一节中,作者并没有提到TKPROF的用法, 对SQL TRACE的用法也不够准确, 设置SQL TRACE首先要在init.ora中设定TIMED_STATISTICS, 这样才能得到那些重要的时间状态. 生成的trace文件是不可读的,所以要用TKPROF工具对其进行转换,TKPROF有许多执行参数. 大家可以参考ORACLE手册来了解具体的配置. )

24.       用EXPLAIN PLAN 分析SQL语句

EXPLAIN PLAN 是一个很好的分析SQL语句的工具,它甚至可以在不执行SQL的情况下分析语句. 通过分析,我们就可以知道ORACLE是怎么样连接表,使用什么方式扫描表(索引扫描或全表扫描)以及使用到的索引名称.
你需要按照从里到外,从上到下的次序解读分析的结果. EXPLAIN PLAN分析的结果是用缩进的格式排列的, 最内部的操作将被最先解读, 如果两个操作处于同一层中,带有最小操作号的将被首先执行.
NESTED LOOP是少数不按照上述规则处理的操作, 正确的执行路径是检查对NESTED LOOP提供数据的操作,其中操作号最小的将被最先处理.

译者按:
通过实践, 感到还是用SQLPLUS中的SET TRACE 功能比较方便.
举例:
SQL> list
  1  SELECT *
  2  FROM dept, emp
  3* WHERE emp.deptno = dept.deptno
SQL> set autotrace traceonly /*traceonly 可以不显示执行结果*/
SQL> /
14 rows selected.
Execution Plan
----------------------------------------------------------
   0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
   1    0   NESTED LOOPS
   2    1     TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'
   3    1     TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'
   4    3       INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)

Statistics
----------------------------------------------------------
          0  recursive calls
          2  db block gets
         30  consistent gets
          0  physical reads
          0  redo size
       2598  bytes sent via SQL*Net to client
        503  bytes received via SQL*Net from client
          2  SQL*Net roundtrips to/from client
          0  sorts (memory)
          0  sorts (disk)
         14  rows processed

通过以上分析,可以得出实际的执行步骤是:
1.       TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP'
2.       INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'PK_DEPT' (UNIQUE)
3.       TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'DEPT'
4.       NESTED LOOPS (JOINING 1 AND 3)

注: 目前许多第三方的工具如TOAD和ORACLE本身提供的工具如OMS的SQL Analyze都提供了极其方便的EXPLAIN PLAN工具.也许喜欢图形化界面的朋友们可以选用它们.

 
  Execution Plan下的信息显示ORACLE制定了一个什么样的计划来完成SQL操作的,SQL语言是一种4GL语言, 其特点是告诉系统做什么, 而不提供如何做的信息. 当然, 最终的具体工作总得有人做的, 只是由数据库自动制定而不是程序员人为指定一个具体的操作步骤, 制作这个步骤当然要有所依据, ORACLE有两个基本原则来决定如何优化: cost-based(基于开销的优化)和rule-based(基于规则的优化). 基于开销的优化的工作方式依赖于数据库对SQL语句所操作的数据对象(可简单认为就是表)的数据特征的统计特性进行收集和分析. 收集分析的工作由DBA来定期执行 , 时间间隔依数据变化频率而定, 以保持统计数据一定的准确性, 具体操作请参照 analyze 语句. Oracle准备在将来的版本中取消对基于开销的优化方案的支持, 因为这种方案需要大量的数据收集与分析工作, 且总会有一定的误差, 这造成最终的执行方案往往不是最优的.
　　基于规则的优化则是依据一些数据操作效率的规则进行选择, 优化的核心在于效率, 时间上尽可能短, 空间上尽可能少进行IO 操作. 两种优化方案都绝非十全十美, ORACLE虽将其称为优化方案, 笔者的观察结果表明, ORACLE制定出一个不是最优或错误的执行方案也是完全可能的. 以上为例, Oracle的优化策略是Choose, 所谓Choose就是cost-based或rule-based , 让ORACLE自己选择, 可以通过数据库启动初始化文件initXXX.ora文件中的 optimizer_mode参数来指定.

　　言归正传, 上面的具体策略是Oracle对该表的一个唯一索引进行全扫描, 因为在数据库里一个字段如果可以建立一个UNIQUE类型的索引, 那么它就与表中的记录有一一对应的关系. 所以对该索引进行count(*)可以保证其值等于对表进行count(*)操作. 对索引进行全扫描后的上层操作是一个集合操作, 即对找到的每个索引记录进行计数. 对这些信息的观察主要用来确定ORACLE是否选用了SQL程序员希望ORACLE选用的索引操作.

　　Statistics给出了执行该SQL操作所消耗的资源的统计数据, 信息的表达一目了然, 所有这些值都是越小越好, 以通过SQL*Net的数据吞吐量为例, 在OCI编程中使用以下技术可显著减少网络流量:通过将Commit操作与Execute操作绑定为一个操作.通过对数组进行成批数据的delete, insert, update, 通过对一个SELECT语句指定一个预取记录数. 这些统计数据中, 尤其需要避免的是涉及磁盘存取的操作, 因为多级存储的操作速度是CPU >> Memory >> HD > Disc > network > disk