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oracle数据库的性能优化有哪些方法？
你最好买一本专门讲ORACLE性能优化的书，好好看看
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1、调整数据库服务器的性能
Oracle数据库服务器是整个系统的核心，它的性能高低直接影响整个系统的性能，为了调整Oracle数据库服务器的性能，主要从以下几个方面考虑：
1.1、调整操作系统以适合Oracle数据库服务器运行
Oracle数据库服务器很大程度上依赖于运行服务器的操作系统，如果操作系统不能提供最好性能，那么无论如何调整，Oracle数据库服务器也无法发挥其应有的性能。
1.1.1、为Oracle数据库服务器规划系统资源
据已有计算机可用资源, 规划分配给Oracle服务器资源原则是：尽可能使Oracle服务器使用资源最大化,特别在Client/Server中尽量让服务器上所有资源都来运行Oracle服务。
1.1.2、调整计算机系统中的内存配置
多数操作系统都用虚存来模拟计算机上更大的内存，它实际上是硬盘上的一定的磁盘空间。当实际的内存空间不能满足应用软件的要求时，操作系统就将用这部分的磁盘空间对内存中的信息进行页面替换，这将引起大量的磁盘I/O操作，使整个服务器的性能下降。为了避免过多地使用虚存，应加大计算机的内存。
1.1.3、为Oracle数据库服务器设置操作系统进程优先级
不要在操作系统中调整Oracle进程的优先级，因为在Oracle数据库系统中，所有的后台和前台数据库服务器进程执行的是同等重要的工作，需要同等的优先级。所以在安装时，让所有的数据库服务器进程都使用缺省的优先级运行。
1.2、调整内存分配
Oracle数据库服务器保留3个基本的内存高速缓存，分别对应3种不同类型的数据：库高速缓存，字典高速缓存和缓冲区高速缓存。库高速缓存和字典高速缓存一起构成共享池，共享池再加上缓冲区高速缓存便构成了系统全程区(SGA)。SGA是对数据库数据进行快速访问的一个系统全程区，若SGA本身需要频繁地进行释放、分配，则不能达到快速访问数据的目的，因此应把SGA放在主存中，不要放在虚拟内存中。内存的调整主要是指调整组成SGA的内存结构的大小来提高系统性能，由于Oracle数据库服务器的内存结构需求与应用密切相关，所以内存结构的调整应在磁盘I/O调整之前进行。
1.2.1、库缓冲区的调整
库缓冲区中包含私用和共享SQL和PL/SQL区，通过比较库缓冲区的命中率决定它的大小。要调整库缓冲区，必须首先了解该库缓冲区的活动情况，库缓冲区的活动统计信息保留在动态性能表v$librarycache数据字典中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。
Select sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache;
Pins列给出SQL语句，PL/SQL块及被访问对象定义的总次数；Reloads列给出SQL 和PL/SQL块的隐式分析或对象定义重装载时在库程序缓冲区中发生的错误。如果sum(pins)/sum(reloads) ≈0，则库缓冲区的命中率合适；若sum(pins)/sum(reloads)1, 则需调整初始化参数 shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。
1.2.2、数据字典缓冲区的调整
数据字典缓冲区包含了有关数据库的结构、用户、实体信息。数据字典的命中率，对系统性能影响极大。数据字典缓冲区的使用情况记录在动态性能表v$librarycache中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。
Select sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache;
Gets列是对相应项请求次数的统计；Getmisses 列是引起缓冲区出错的数据的请求次数。对于频繁访问的数据字典缓冲区，sum(getmisses)/sum(gets)10%～15%。若大于此百分数，则应考虑增加数据字典缓冲区的容量，即需调整初始化参数shared_pool_size来重新调整分配给共享池的内存量。
1.2.3、缓冲区高速缓存的调整
用户进程所存取的所有数据都是经过缓冲区高速缓存来存取，所以该部分的命中率，对性能至关重要。缓冲区高速缓存的使用情况记录在动态性能表v$sysstat中，可通过查询该表来了解其活动情况，以决定如何调整。
Select name,value from v$sysstat where name in ('dbblock gets','consistent gets','physical reads');
dbblock gets和consistent gets的值是请求数据缓冲区中读的总次数。physical reads的值是请求数据时引起从盘中读文件的次数。从缓冲区高速缓存中读的可能性的高低称为缓冲区的命中率，计算公式：
Hit Ratio=1-(physical reds/(dbblock gets+consistent gets))
如果Hit Ratio60%～70%，则应增大db_block_buffers的参数值。db_block_buffers可以调整分配给缓冲区高速缓存的内存量，即db_block_buffers可设置分配缓冲区高速缓存的数据块的个数。缓冲区高速缓存的总字节数=db_block_buffers的值*db_block_size的值。db_block_size 的值表示数据块大小的字节数，可查询 v$parameter 表：
select name,value from v$parameter where name='db_block_size';
在修改了上述数据库的初始化参数以后，必须先关闭数据库，在重新启动数据库后才能使新的设置起作用。
oracle 数据库变慢怎么分析
1、1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。
2、2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。
3、3、调整数据库SQL语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。
4、4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。
5、5、调整硬盘I/O，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。
6、6、调整操作系统参数，例如：运行在UNIX操作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。
实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。
ORACLE数据库性能优化工具
常用的数据库性能优化工具有：
1、1、ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。
2、2、操作系统工具，例如UNIX操作系统的vmstat，iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况，这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。
3、3、SQL语言跟踪工具（SQL TRACE FACILITY），SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况，管理员可以使用虚拟表来调整实例，使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个操作系统的文件，管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。
4、4、ORACLE Enterprise Manager（OEM），这是一个图形的用户管理界面，用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。
5、5、EXPLAIN PLAN——SQL语言优化命令，使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。
ORACLE数据库的系统性能评估
信息系统的类型不同，需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。
1、1、在线事务处理信息系统（OLTP），这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update操作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数：
l l 数据库回滚段是否足够？
l l 是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列？
l l 系统全局区（SGA）大小是否足够？
l l SQL语句是否高效？
2、2、数据仓库系统（Data Warehousing），这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询，得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数：
l l 是否采用B*-索引或者bitmap索引？
l l 是否采用并行SQL查询以提高查询效率？
l l 是否采用PL/SQL函数编写存储过程？
l l 有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率
SQL语句的调整原则
SQL语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAIN PLAN语句来比较各种实现方案，并选出最优的实现方案。总得来讲，程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则：
1、1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句：
语句A：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE deptno NOT IN
(SELECT deptno FROM emp);
语句B：SELECT dname, deptno FROM dept WHERE NOT EXISTS
(SELECT deptno FROM emp WHERE dept.deptno = emp.deptno);
这两条查询语句实现的结果是相同的，但是执行语句A的时候，ORACLE会对整个emp表进行扫描，没有使用建立在emp表上的deptno索引，执行语句B的时候，由于在子查询中使用了联合查询，ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描，并利用了deptno列的索引，所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。
2、2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子：
SELECT stuff FROM taba a, tabb b, tabc c
WHERE a.acol between :alow and :ahigh
AND b.bcol between :blow and :bhigh
AND c.ccol between :clow and :chigh
AND a.key1 = b.key1
AMD a.key2 = c.key2;
这个SQL例子中，程序员首先需要选择要查询的主表，因为主表要进行整个表数据的扫描，所以主表应该数据量最小，所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。
3、3、在子查询中慎重使用IN或者NOT IN语句，使用where (NOT) exists的效果要好的多。
4、4、慎重使用视图的联合查询，尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。
5、5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数，这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间，连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。
6、6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存，程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。
CPU参数的调整
CPU是服务器的一项重要资源，服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90％以上。如果空闲时间CPU使用率就在90％以上，说明服务器缺乏CPU资源，如果工作高峰时CPU使用率仍然很低，说明服务器CPU资源还比较富余。
使用操作相同命令可以看到CPU的使用情况，一般UNIX操作系统的服务器，可以使用sar –u命令查看CPU的使用率，NT操作系统的服务器，可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。
数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPU used by this session”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间，查看“OS User level CPU time”统计项得知操作系统用户态下的CPU时间，查看“OS System call CPU time”统计项得知操作系统系统态下的CPU时间，操作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和，如果ORACLE数据库使用的CPU时间占操作系统总的CPU时间90％以上，说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着，这是合理，反之，说明服务器CPU被其它程序占用过多，ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。
数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间，从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。
出现CPU资源不足的情况是很多的：SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。
1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况：
SELECT * FROM V$SYSSTAT
WHERE NAME IN
('parse time cpu', 'parse time elapsed', 'parse count (hard)');
这里parse time cpu是系统服务时间，parse time elapsed是响应时间，用户等待时间
waite time = parse time elapsed – parse time cpu
由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间＝waite time / parse count。这个平均等待时间应该接近于0，如果平均解析等待时间过长，数据库管理员可以通过下述语句
SELECT SQL_TEXT, PARSE_CALLS, EXECUTIONS FROM V$SQLAREA
ORDER BY PARSE_CALLS;
来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句，或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。
2、数据库管理员还可以通过下述语句：
SELECT BUFFER_GETS, EXECUTIONS, SQL_TEXT FROM V$SQLAREA;
查看低效率的SQL语句，优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。
3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latch free”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况，如果没有冲突的话，latch free查询出来没有结果。如果冲突太大的话，数据库管理员可以降低spin_count参数值，来消除高的CPU使用率。
内存参数的调整
内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区（SGA）的调整。SGA主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。
1、 1、 共享池由两部分构成：共享SQL区和数据字典缓冲区，共享SQL区是存放用户SQL命令的区域，数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句：
select (sum(pins - reloads)) / sum(pins) "Lib Cache" from v$librarycache;
来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句：
select (sum(gets - getmisses - usage - fixed)) / sum(gets) "Row Cache" from v$rowcache;
查看数据字典缓冲区的使用率，这个使用率也应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。
2、 2、 数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句：
SELECT name, value FROM v$sysstat WHERE name IN ('db block gets', 'consistent gets','physical reads');
来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率＝1 - ( physical reads / (db block gets + consistent gets) )。
这个命中率应该在90％以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。
3、 3、 日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句：
select name,value from v$sysstat where name in ('redo entries','redo log space requests');查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率：
申请失败率＝requests/entries，申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区开设太小，需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。
如何提高oracle模糊查询的性能？
1、使用两边加‘%’号的查询，Oracle是不通过索引的，所以查询效率很低。
例如：select count(*) from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%';
2、like '...%'和 like'%...'虽然走了索引，但是效率依然很低。
3、有人说使用如下sql，他的效率提高了10倍，但是数据量小的时候
select count(*) from lui_user_base where rowid in (select rowid from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%')
我拿100w跳数据做了测试，效果一般，依然很慢，原因：
select rowid from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%' 这条sql执行很快，那是相当的快，但是放到select count(*) from lui_user_base where rowid in（）里后，效率就会变的很慢了。
4、select count(*) from lui_user_base t where instr(t.user_name,'cs') 0
这种查询效果很好，速度很快，推荐使用这种。因为我对oracle内部机制不是很懂，只是对结果做了一个说明。
5、有人说了用全文索引，我看了，步骤挺麻烦，但是是个不错的方法，留着备用：
对cmng_custominfo 表中的address字段做全文检索：
1，在oracle9201中需要创建一个分词的东西：
BEGIN
ctx_ddl.create_preference ('SMS_ADDRESS_LEXER', 'CHINESE_LEXER');
--ctx_ddl.create_preference ('my_lexer', 'chinese_vgram_lexer'); 不用
end;
2，创建全文检索：
CREATE INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS ON cmng_custominfo(address) INDEXTYPE IS CTXSYS.CONTEXT PARAMETERS ('LEXER SMS_ADDRESS_LEXER');
3，查询时候，使用：
select * from cmng_custominfo where contains (address, '金色新城')1;
4，需要定期进行同步和优化：
同步：根据新增记录的文本内容更新全文搜索的索引。
begin
ctx_ddl.sync_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS');
end;
优化：根据被删除记录清除全文搜索索引中的垃圾
begin
ctx_ddl.optimize_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS', 'FAST');
end;
5，采用job做步骤4中的工作：
1)该功能需要利用oracle的JOB功能来完成
因为oracle9I默认不启用JOB功能，所以首先需要增加ORACLE数据库实例的JOB配置参数:
job_queue_processes=5
重新启动oracle数据库服务和listener服务。
2)同步 和 优化
--同步 sync:
variable jobno number;
BEGIN
DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.sync_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'');',
SYSDATE, 'SYSDATE + (1/24/4)');
commit;
END;
--优化
variable jobno number;
begin
DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.optimize_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'',''FULL'');', SYSDATE, 'SYSDATE + 1');
commit;
END;
其中， 第一个job的SYSDATE + (1/24/4)是指每隔15分钟同步一次，第二个job的SYSDATE + 1是每隔1天做一次全优化。具体的时间间隔，可以根据应用的需要而定。
6，索引重建
重建索引会删除原来的索引，重新生成索引，需要较长的时间。
重建索引语法如下：
ALTER INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS REBUILD;
据网上一些用家的体会，oracle重建索引的速度也是比较快的，有一用家这样描述：
Oracle 的全文检索建立和维护索引要比ms sql server都要快得多，笔者的65万记录的一个表建立索引只需要20分钟，同步一次只需要1分钟。
因此，也可以考虑用job的办法定期重建索引。
如何检查oracle数据库性能
这种问题要回答好要求知识比较全面。
1 从操作系统层次上看
看CPU 内存 swqp（交换分区）等使用率
2 从磁盘上看
主要看磁盘读写。可以用dd测磁盘读写的速度 也可以在业务高峰期检测磁盘的速率。
3 从数据库本身来看。
先要看数据库各个参数的值 。 如sga的大小，process的大小，redo日志的个数与大小等这些关系到性能的参数是否设置合理。
长期观察的方式就是看各个时期的AWR报告。里面有各种性能指标，以及按执行时间或资源排列的sql ，以及各种等待时间的排名。从这里面可以掌握数据库的长期的性能变化。
即时观察的方式就是利用各种sql 查询 数据库在当前时间的各个性能指标(AWR报告里面的各种指标也都是通过sql查询出来的)
还有对数据库整体的一个检查：
如 表的大小，表是否需要分区而没有分区，索引是否创建，索引是否失效，开发人员写的sql是否正确使用到了索引，频繁使用的sql是否有绑定变量，有频繁大批量增删改的表是否存在高水位。。。
额 总之，这个话题涉及的知识非常多，尽可能多的学习一些东西，祝你好运。
如何分析Oracle
以oracle表分析为例：
drop table test;
select count(*) from test;
--创建测试表
create table test
(
id number(9),
nick varchar2(30)
);
--插入测试数据
begin
for i in 1..100000 loop
insert into test(id) values(i);
end loop;
commit;
end;
select * from test;
--更新nick字段，使数据发生严重倾斜
update test set nick='abc' where rownum99999;
--创建索引
create index idx_test_nick on test(nick);
update test set nick='def' where nick is null;
--只对索引进行分析
analyze index idx_test_nick compute statistics;
select * from user_indexes;
--查看索引名,对应存储的数据块,不同的key数量,记录数（行数）的分析信息
select index_name, LEAF_BLOCKS, DISTINCT_KEYS, NUM_ROWS
from user_indexes
where index_name = 'IDX_TEST_NICK';
--dba_tab_col_statistics
--查看表的统计信息
select COLUMN_NAME, NUM_BUCKETS, num_distinct
from USER_tab_columns
where table_name = 'TEST';
select * from test where nick ='abc';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST'
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE)
select * from test where nick ='def';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST'
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE)
--由上可以看到,对索引分析之后,sql的执行路径都是基于规则的,索引的字段的偏移
--先根据索引找到rowid,然后再根据rowid读取记录,这个过程肯定比全表扫描读取记录要慢
--user_part_col_statistics 分区分析信息
--分析表的第二列nick
analyze table test compute statistics for columns size 2 nick;
select * from test where nick ='abc';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST'
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE)
--根据上面的执行计划，还是按照规则来执行的
--分析表
analyze table test compute statistics for table;
select * from test where nick ='abc';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=49 Card=99998 Bytes=
1499970)
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST' (Cost=49 Card=99998 Bytes=14
99970)
--分析表之后，完全按照成本来执行
--删除所有的统计数据，并只对表与列进行分析，不分析索引，
--ORACLE使用CBO的优化器，并产生了正确的执行计划
analyze table test delete statistics;
--分析列nick
analyze table test compute statistics for table for columns size 2 nick;
select * from test where nick ='abc';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=49 Card=99998 Bytes=
1499970)
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST' (Cost=49 Card=99998 Bytes=14
99970)
--
select * from test where nick ='def';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=2 Bytes=30)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=2 Byt
es=30)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE) (Cost
=1 Card=2)
--创建TEST表ID列上的索引，但不对索引进行分析
create index idx_test_id on test(id);
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1000 Bytes=15
000)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1000
Bytes=15000)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_ID' (NON-UNIQUE) (Cost=1
Card=400)
--当条件中即有id，又有nick时，因为nick上有直方图,ORACLE知道nick='abc'的值特别的多，所以不走IDX_TEST_NICK索引,走IDX_TEST_ID上的索引
select * from test where id=5 and nick='abc';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1000 Bytes=15
000)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1000
Bytes=15000)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_ID' (NON-UNIQUE) (Cost=1
Card=400)
--当条件中即有id，又有nick时，因为nick上有直方图,ORACLE知道nick='def'的值特别的少，所以走IDX_TEST_NICK上的索引,不走IDX_TEST_ID索引
select * from test where id=5 and nick='def';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=15)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1 Byt
es=15)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE) (Cost
=1 Card=2)
select * from test where nick='def' and id=5;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=15)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1 Byt
es=15)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE) (Cost
=1 Card=2)
--在分析ID列后，ORACLE发现ID列的选择度更高，所以不再选择IDX_TEST_NICK索引，而是选择IDX_TEST_ID
analyze table test compute statistics for columns size 1 id;
select * from test where id=5 and nick='def';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=7)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1 Byt
es=7)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_ID' (NON-UNIQUE) (Cost=1
Card=1)
/*
下面来看另外一种情况，我们删除所有的统计数据，然后在ID列上创建唯一索引,在此条件下，
只分析表与分析列nick,我们看到ORACLE走了正确的执行计划，
走了UK_TEST_ID,其实从这里也给我们带来很多的启示：
在主键与唯一键约束的列上是否需要直方图的问题?
如果在这些列上有像这样的查询where id 100 and id 1000,
我们还是需要有直方图的，但除此之外，好像真的没有直方图的必要了!
*/
analyze table test delete statistics;
drop index idx_test_id;
create unique index uk_test_id on test(id);
--分析表的第二列nick
analyze table test compute statistics for table for columns size 2 nick;
select * from test where id=5 and nick='def';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=15)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1 Byt
es=15)
2 1 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'UK_TEST_ID' (UNIQUE) (Cost=1 Car
d=100000)
从以上一系列的实验可以看出，对ORACLE的优化器CBO来说，表的分析与列的分析才是最重要的，索引的分析次之。还有我们可以考虑我们的哪些列上需要直方图，对于bucket的个数问题,oracle的默认值是75个，所以根据你的应用规则，选择合适的桶数对性能也是有帮助的。因为不必要的桶的个数的大量增加，必然会带来SQL语句硬解析时产生执行计划的复杂度问题。
如何查询oracle 数据库性能，sql资源占用
作为一个开发/测试人员，或多或少都得和数据库打交道，而对数据库的操作归根到底都是SQL语句，所有操作到最后都是操作数据，那么对sql性能的掌控又成了我们工作中一件非常重要的工作。下面简单介绍下一些查看oracle性能的一些实用方法：
1、查询每台机器的连接数
select t.MACHINE,count(*) from v$session t group by t.MACHINE
这里所说的每台机器是指每个连接oracle数据库的服务器，每个服务器都有配置连接数据库的连接数，以websphere为例，在数据源中，每个数据源都有配置其最大/最小连接数。
执行SQL后，可以看到每个服务器连接oracle数据库的连接数，若某个服务器的连接数非常大，或者已经达到其最大连接数，那么这台服务器上的应用可能有问题导致其连接不能正常释放。
2、查询每个连接数的sql_text
v$session表里存在的连接不是一直都在执行操作，如果sql_hash_value为空或者0，则该连接是空闲的，可以查询哪些连接非空闲， web3 是机器名，就是WebSphere Application Server 的主机名。
select t.sql_hash_value,t.* from v$session t where t.MACHINE='web3' and t.sql_hash_value!=0
这个SQL查询出来的结果不能看到具体的SQL语句，需要看具体SQL语句的执行下面的方法。
3、查询每个活动的连接执行什么sql
select sid,username,sql_hash_value,b.sql_text
from v$session a,v$sqltext b
where a.sql_hash_value = b.HASH_VALUE and a.MACHINE='web3'
order by sid,username,sql_hash_value,b.piece
order by这句话的作用在于，sql_text每条记录不是保存一个完整的sql,需要以sql_hash_value为关键id,以piece排序，如图
Username是执行SQL的数据库用户名，一个sql_hash_value下的SQL_TEXT组合成一个完整的SQL语句。这样就可以看到一个连接执行了哪些SQL。
4、.从V$SQLAREA中查询最占用资源的查询
select b.username username,a.disk_reads reads, a.executions exec,
a.disk_reads/decode(a.executions,0,1,a.executions) rds_exec_ratio,
a.sql_text Statement
from v$sqlarea a,dba_users b
where a.parsing_user_id=b.user_id
and a.disk_reads 100000
order by a.disk_reads desc;
用buffer_gets列来替换disk_reads列可以得到占用最多内存的sql语句的相关信息。
V$SQL是内存共享SQL区域中已经解析的SQL语句。
该表在SQL性能查看操作中用的比较频繁的一张表，关于这个表的详细信息大家可以去 上学习，介绍得比较详细。我这里主要就将该表的常用几个操作简单介绍一下：
1、列出使用频率最高的5个查询：
select sql_text,executions
from (select sql_text,executions,
rank() over
(order by executions desc) exec_rank
from v$sql)
where exec_rank =5;
该查询结果列出的是执行最频繁的5个SQL语句。对于这种实用非常频繁的SQL语句，我们需要对其进行持续的优化以达到最佳执行性能。
2、找出需要大量缓冲读取（逻辑读）操作的查询：
select buffer_gets,sql_text
from (select sql_text,buffer_gets,
dense_rank() over
(order by buffer_gets desc) buffer_gets_rank
from v$sql)
where buffer_gets_rank=5;
这种需要大量缓冲读取（逻辑读）操作的SQL基本是大数据量且逻辑复杂的查询中会遇到，对于这样的大数据量查询SQL语句更加需要持续的关注，并进行优化。
3、持续跟踪有性能影响的SQL。
SELECT * FROM (
SELECT PARSING_USER_ID,EXECUTIONS,SORTS,
COMMAND_TYPE,DISK_READS,sql_text FROM v$sqlarea
ORDER BY disk_reads DESC
)
WHERE ROWNUM10
这个语句在SQL性能查看中用的比较多，可以明显的看出哪些SQL会影响到数据库性能。
本文主要介绍了使用SQL查询方式查看oracle数据库SQL性能的部分常用方法。此外还有许多工具也能实现SQL性能监控，大家可以在网上搜索相关知识进行学习。
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新闻名称：oracle如何分析性能,高性能oracle
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