華閱文章網如何測試sql語句性能,提高執行效率
有時候我們經常為我們的sql語句執行效率低下發愁，反復優化后，可還是得不到提高
那么你就用這條語句找出你sql到底是在哪里慢了
示例：
SET STATISTICS io ON
SET STATISTICS time
ON
go
---你要測試的sql語句
select top 100 * from
TBL_Cot_RecStaticList
go
SET STATISTICS profile
OFF
SET STATISTICS io OFF
SET STATISTICS time OFF
顯示信息：
SQL Server 分析和編譯時間：
CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 59 毫秒。
(100 行受影響) 表 'TBL_Cot_RecStaticList'。掃描計數 1，邏輯讀取 14 次，物理讀取 2
次，預讀 992 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
SQL Server 執行時間： CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 306 毫秒。
SQL Server 分析和編譯時間： CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 1 毫秒。
SQL Server 執行時間： CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 1 毫秒。
SQL Server 執行時間： CPU 時間 = 0 毫秒，占用時間 = 1 毫秒。
PL/SQl怎么測試一個sql語句的性能
一段SQL代碼寫好以后，可以通過查看SQL的執行計劃，初步預測該SQL在運行時的性能好壞，尤其是在發現某個SQL語句的效率較差時，我們可以通過查看執行計劃，分析出該SQL代碼的問題所在。
1、 打開熟悉的查看工具：PL/SQL Developer。
在PL/SQL Developer中寫好一段SQL代碼后，按F5,PL/SQL Developer會自動打開執行計劃窗口，顯示該SQL的執行計劃。
2、 查看總COST，獲得資源耗費的總體印象
一般而言，執行計劃第一行所對應的COST（即成本耗費）值，反應了運行這段SQL的總體估計成本，單看這個總成本沒有實際意義，但可以拿它與相同邏輯不同執行計劃的SQL的總體COST進行比較，通常COST低的執行計劃要好一些。
3、 按照從左至右，從上至下的方法，了解執行計劃的執行步驟
執行計劃按照層次逐步縮進，從左至右看，縮進最多的那一步，最先執行，如果縮進量相同，則按照從上而下的方法判斷執行順序，可粗略認為上面的步驟優先執行。每一個執行步驟都有對應的COST，可從單步COST的高低，以及單步的估計結果集（對應ROWS/基數），來分析表的訪問方式，連接順序以及連接方式是否合理。
4、 分析表的訪問方式
表的訪問方式主要是兩種：全表掃描（TABLE ACCESS FULL）和索引掃描（INDEX SCAN），如果表上存在選擇性很好的索引，卻走了全表掃描，而且是大表的全表掃描，就說明表的訪問方式可能存在問題；若大表上沒有合適的索引而走了全表掃描，就需要分析能否建立索引，或者是否能選擇更合適的表連接方式和連接順序以提高效率。
5、 分析表的連接方式和連接順序
表的連接順序：就是以哪張表作為驅動表來連接其他表的先后訪問順序。
表的連接方式：簡單來講，就是兩個表獲得滿足條件的數據時的連接過程。主要有三種表連接方式，嵌套循環（NESTED LOOPS）、哈希連接（HASH JOIN）和排序-合并連接（SORT MERGE JOIN）。我們常見得是嵌套循環和哈希連接。
嵌套循環：最適用也是最簡單的連接方式。類似于用兩層循環處理兩個游標，外層游標稱作驅動表，Oracle檢索驅動表的數據，一條一條的代入內層游標，查找滿足WHERE條件的所有數據，因此內層游標表中可用索引的選擇性越好，嵌套循環連接的性能就越高。
哈希連接：先將驅動表的數據按照條件字段以散列的方式放入內存，然后在內存中匹配滿足條件的行。哈希連接需要有合適的內存，而且必須在CBO優化模式下，連接兩表的WHERE條件有等號的情況下才可以使用。哈希連接在表的數據量較大，表中沒有合適的索引可用時比嵌套循環的效率要高。
詢問sql語句優化測試方法以下2句怎么測試出哪句性能更好？sel 愛問
這兩個SQL語句看起來都未能使用上索引，都是tablescan表掃操作，但是第一個SQL語句用了兩個LIKE，一個NULL的判斷。
一般情況下，IS NOT NULL比IS NULL的判斷更耗費資源。第二個SQL語句用了+運算和一個LIKE，好象比第一個性能要好一些。
但是當我在ASA中，隨意造了一個將近60萬條數據的堆表后，分別在PB中執行Explain SQL，分別顯示上面兩個SQL語句的執行計劃如下（表名我用的是test，字段分別是aa,bb）: 1:( Plan [ Total Cost Estimate: 32。 96008 ] ( TableScan test[ ( ( test。
aa >= '' : 100% Statistics ) AND ( test。aa LIKE '%轉讓%' ： 100% Computed ) ) OR ( ( >= '' : 100% Statistics ) AND ( LIKE '%轉讓%' ： 100% Computed ) ) : 100% Combined ] ) ) 2:( Plan [ Total Cost Estimate: 32。
96008 ] ( TableScan test[ ( expr( test。aa, ) >= '' : 25% Guess ) AND ( expr( test。
aa, ) LIKE '%轉讓%' ： 100% Computed ） ] ） ） 結果是兩個SQL語句的Total Cost Estimate都是一樣，所以直接從表面上看，很難判斷究竟哪個SQL性能更優，建議最好能夠在實際執行環境中測試一下。 當然WHERE條件越簡單，并且能夠優化使用上索引是最好的！ 。
