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搴旀敼涓:
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搴旀敼涓:
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15銆佺儲寮曞苟涓嶆槸瓚婂氳秺濂斤紝緔㈠紩鍥虹劧鍙浠ユ彁楂樼浉搴旂殑 select 鐨勬晥鐜囷紝浣嗗悓鏃朵篃闄嶄綆浜 insert 鍙 update 鐨勬晥鐜囷紝鍥犱負 insert 鎴 update 鏃舵湁鍙鑳戒細閲嶅緩緔㈠紩錛屾墍浠ユ庢牱寤虹儲寮曢渶瑕佹厧閲嶈冭檻錛岃嗗叿浣撴儏鍐佃屽畾銆備竴涓琛ㄧ殑緔㈠紩鏁版渶濂戒笉瑕佽秴榪6涓錛岃嫢澶澶氬垯搴旇冭檻涓浜涗笉甯鎬嬌鐢ㄥ埌鐨勫垪涓婂緩鐨勭儲寮曟槸鍚︽湁蹇呰併
16銆佸簲灝藉彲鑳界殑閬垮厤鏇存柊 clustered 緔㈠紩鏁版嵁鍒楋紝鍥犱負 clustered 緔㈠紩鏁版嵁鍒楃殑欏哄簭灝辨槸琛ㄨ板綍鐨勭墿鐞嗗瓨鍌ㄩ『搴忥紝涓鏃﹁ュ垪鍊兼敼鍙樺皢瀵艱嚧鏁翠釜琛ㄨ板綍鐨勯『搴忕殑璋冩暣錛屼細鑰楄垂鐩稿綋澶х殑璧勬簮銆傝嫢搴旂敤緋葷粺闇瑕侀戠箒鏇存柊 clustered 緔㈠紩鏁版嵁鍒楋紝閭ｄ箞闇瑕佽冭檻鏄鍚﹀簲灝嗚ョ儲寮曞緩涓 clustered 緔㈠紩銆
17銆佸敖閲忎嬌鐢ㄦ暟瀛楀瀷瀛楁碉紝鑻ュ彧鍚鏁板間俊鎮鐨勫瓧孌靛敖閲忎笉瑕佽捐′負瀛楃﹀瀷錛岃繖浼氶檷浣庢煡璇㈠拰榪炴帴鐨勬ц兘錛屽苟浼氬炲姞瀛樺偍寮閿銆傝繖鏄鍥犱負寮曟搸鍦ㄥ勭悊鏌ヨ㈠拰榪炴帴鏃朵細閫愪釜姣旇緝瀛楃︿覆涓姣忎竴涓瀛楃︼紝鑰屽逛簬鏁板瓧鍨嬭岃█鍙闇瑕佹瘮杈冧竴嬈″氨澶熶簡銆
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26銆佷嬌鐢ㄥ熀浜庢父鏍囩殑鏂規硶鎴栦復鏃惰〃鏂規硶涔嬪墠錛屽簲鍏堝繪壘鍩轟簬闆嗙殑瑙ｅ喅鏂規堟潵瑙ｅ喅闂棰橈紝鍩轟簬闆嗙殑鏂規硶閫氬父鏇存湁鏁堛
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㈡ 怎麼可以提高資料庫查詢數據的速度
在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引
臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。
㈢ 怎麼測試資料庫的響應速度比如查詢速度
有很多種方法可以用來找出哪些SQL語句需要優化，但是很久以來，最簡單的方法都是分析保存在V$SQL視圖中的緩存的SQL信息。通過V$SQL視圖，可以確定具有高消耗時間、CUP和IO讀取的SQL語句。
1.查看總消耗時間最多的前10條SQL語句
select*
from(selectv.sql_id,
v.child_number,
v.sql_text,
v.elapsed_time,
v.cpu_time,
v.disk_reads,
rank()over(orderbyv.elapsed_timedesc)elapsed_rank
fromv$sqlv)a
whereelapsed_rank<=10;
2.查看CPU消耗時間最多的前10條SQL語句
select*
from(selectv.sql_id,
v.child_number,
v.sql_text,
v.elapsed_time,
v.cpu_time,
v.disk_reads,
rank()over(orderbyv.cpu_timedesc)elapsed_rank
fromv$sqlv)a
whereelapsed_rank<=10;
3.查看消耗磁碟讀取最多的前10條SQL語句
select*
from(selectv.sql_id,
v.child_number,
v.sql_text,
v.elapsed_time,
v.cpu_time,
v.disk_reads,
rank()over(orderbyv.disk_readsdesc)elapsed_rank
fromv$sqlv)a
whereelapsed_rank<=10;