Oracle数据库作为目前功能最强大的数据库类型之一，其应用非常广泛。在云储存还没有成熟而大数据的应用需要数据库承担海量数据的存储重任的情况下，数据库的优化也成为了目前最可行的办法。中培伟业《Oracle数据库管理与性能调优》培训专家袁老师在这里介绍了一些很实用但却不是很常见的Oracle数据库的优化策略，包括批量FETCH、SQL预解析等，希望能够为广大Oracle数据库应用人才提供参考。

为了提高查询效率，我们常常做一些优化策略。本文主要介绍一些Oracle数据库的一些不常见却是非常有用的优化策略，希望能对您有所帮助。

SQL语句优化

这个好办，抓到挪借CPU高的SQL语句，依据索引、SQL技巧等修改一下，行之管用。

SELECT时不利用函数

在做频繁的查询垄断时，尽量直接select字段名，然后利用C语言代码对查询收获做二次加工，避免让Oracle来做混杂的函数可能数学计算。因为Oracle出于通用性的琢磨，其函数及数学计算的速度远不及用C语言直接编译成机器码后计算来的快。

绑定变量

这个能够大幅度减退SQL的“hard parse”，我们大局部过程都曾经告终了变量绑定。个别未曾告终的，修正一下，也能很快看到收获。

批量FETCH

万一顺次select会归来多条（几百、上千）登记，利用批量Fetch，例如顺次fetch 1000条登记，要比一条条的fetch数据快的多，也能够管用减退oracle的压力。

批量提交

顺次修正多条（例如小于10000条左右）登记，然后顺次性提交，要比每条提交顺次快的多。当然前提是业务逻辑批准这么做。

批量增删改

万一必需顺次性修正可能剔除多条登记，能够批准批量数组绑定的措施，这个和前面说得“绑定变量”相仿，差异是前者绑定的是一个变量，这里绑定的是一个大数组的首指针，这种措施要比逐条绑定厉行快的多。

SQL预解析

前面的大局部是批量垄断，还有一种常见的场景是小事务垄断，但频率极其高nextplas.com。这种场景等闲SQL也不混杂，几乎未曾优化的余地了，然而由于垄断频繁，同样会构成CPU居高不下。现在我们的过程大局部都是下面这个利用形式：

固然我们利用了绑定变量的措施，然而由于垄断频繁，同样构成许多的“soft parse”以及网络通信。在内存数据库中，我们等闲批准预解析的措施来长进效率，事实上，Oracle很早就给开发者供给这种形式，只是开发者嫌繁琐没利于用而已。

这么就能够管用减退Oracle的压力，能够将厉行效率起码长进一倍。然而这种形式波及到过程构造的改变，定然在设计阶段就这么做。否则，后期再调剂的话，危险和工作量都会很大。

SQL语句的一些优化措施

1. 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厉行。

2. 避免在索引列上利用NOT等闲，我们要避免在索引列上利用NOT， NOT会发生在和在索引列上利用函数雷同的波及。

3. 当Oracle“碰到”NOT，他就会静止利用索引转而厉行全表扫描。

4. 避免在索引列上利用计算。WHERE子句中，假定索引列是函数的一局部。优化器将不利用索引而利用全表扫描。

5. 尽量少用DISTINCT垄断，用EXISTS轮换DISTINCTvalues should never be negative。

以上就是Oracle数据库的优化策略的全部，如果您想了解更多关于Oracle数据库的知识，那就关注Oracle数据库栏目，相信会对您有所收获的。