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你最好买一本专门讲ORACLE性能优化的书,好好看看\x0d\x0a1、调整数据库服务器的性能\x0d\x0aOracle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: \x0d\x0a1.1、调整操作系统以适合Oracle数据库服务器运行\x0d\x0aOracle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。 \x0d\x0a1.1.1、为Oracle数据库服务器规划系统资源 \x0d\x0a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。 \x0d\x0a1.1.2、调整计算机系统中的内存配置 \x0d\x0a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。 \x0d\x0a1.1.3、为Oracle数据库服务器设置操作系统进程优先级 \x0d\x0a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。 \x0d\x0a1.2、调整内存分配\x0d\x0aOracle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。 \x0d\x0a1.2.1、库缓冲区的调整 \x0d\x0a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$librarycache数据字典中,可通过查询该表来了解其活动情况,以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect sum(pins),sum(reloads) from v$librarycache; \x0d\x0a \x0d\x0aPins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。 \x0d\x0a1.2.2、数据字典缓冲区的调整 \x0d\x0a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$librarycache中,可通过查询该表来了解其活动情况,以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect sum(gets),sum(getmisses) from v$rowcache; \x0d\x0a \x0d\x0aGets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。 \x0d\x0a1.2.3、缓冲区高速缓存的调整 \x0d\x0a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$sysstat中,可通过查询该表来了解其活动情况,以决定如何调整。 \x0d\x0a \x0d\x0aSelect name,value from v$sysstat where name in ('dbblock gets','consistent gets','physical reads'); \x0d\x0a \x0d\x0adbblock 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: \x0d\x0a \x0d\x0aHit Ratio=1-(physical reds/(dbblock gets+consistent gets)) \x0d\x0a \x0d\x0a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$parameter 表: \x0d\x0a \x0d\x0aselect name,value from v$parameter where name='db_block_size'; \x0d\x0a \x0d\x0a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。
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两个办法:一、优化硬件(CPU、内存和硬盘等),优化I/O子系统,增强IO读写能力;第二、优化SQL语句。第一种办法治标不治本,建议用第二种办法,你的截图里边那几个几百秒的SQL语句是有问题的,要进一步优化。查看一下执行这些语句是在哪些页面,查询了什么数据,数据量多大,判断一下业务逻辑,然后再去优化。
(如有帮助,请采纳,谢谢)
首先,对语句进行优化,不要尽量不要写过于复杂的嵌套查询,当需要的时候,后面的子查询数量应为较大的数据。因为SQL是从右至左的查询,先查大的数据。然后建立索引,对经常查到的条件字段 例如 时间 where 月份 = 1月 这样的语句就应该建立所以 来提高效率。对于较复杂的查询应建立组合索引。横纵向切割表。对于大数据量,上百万条的数据可以对其进行横向切割。比如按时间的月份进行切割,或者按照其他方式来切割表,达到快速查询的目的。减少信息的检索量。
至少可以改成这个样子:
--------------------------------------------------------
select b.reach_item_no as 小区编号,
c.reach_item_name as 小区名称,
substr(b.floor_no, 1, 2) as 楼栋,
count(1) as 应抄数,
sum(decode(d.mp_item_no, null, 0, 1)) as 实抄数,
to_char(round((sum(decode(d.mp_item_no, null, 0, 1)) / count(1)) * 100)) as 抄收率,
'20090701' as 抄收日期
from meter_running a,
customer_files b,
reach_item_location c,
raw_day_e d
where a.customer_no = b.customer_no
and b.reach_item_no = c.reach_item_no
and d.mp_item_no(+) = a.mp_item_no
and d.data_dt(+) = '20090701'
group by substr(b.floor_no, 1, 2), b.reach_item_no, c.reach_item_name,
order by 1, 3
--------------------------------------------------------
如果执行还慢,那么就要看索引是否建了,统计信息是否收集,分配的pga是否够大。这种关联使用hash join应该效率更高,如果分配的pga太小,走nl,估计会比较慢。