如果一个查询中既包含来自同一个表的排序字段也包含分组字段，但字段顺序不同，可以通过调整分组字段顺序，使其和排序字段顺序一致，这样数据库可以避免一次排序操作。

问题定义

考虑以下两个 SQL，二者唯一的不同点是分组字段的顺序（第一个 SQL 是 o_custkey,o_orderdate ，第二个 SQL 是 o_orderdate,o_custkey ）：

SELECT
  o_custkey,
  o_orderdate,
  SUM(o_totalprice)
FROM orders
GROUP BY
  o_custkey,
  o_orderdate
ORDER BY
  o_orderdate;
  

SELECT
  o_custkey,
  o_orderdate,
  SUM(o_totalprice)
FROM orders
GROUP BY
  o_orderdate,
  o_custkey
ORDER BY
  o_orderdate;
  

由于分组字段中不包括 groupingset/cube/rollup 等高级 grouping 操作，所以两个 SQL 是等价的。但是二者的执行计划及执行效率却不一样。第二个 SQL 的执行计划由于避免了对 o_orderdate 的一次排序操作，性能比第一个 SQL 要好，因此可以考虑将第一个 SQL 重写为第二个 SQL。

适用条件

分组字段重排序优化是针对查询块（Queryblock）来进行的，多个查询块可以独立进行此优化。分组字段重排序优化的适用条件如下：

• 查询块中包含 GROUP BY 子句。
• 查询块中包含 ORDER BY 子句。
• GROUP BY 子句中的字段和 ORDER BY 子句中的字段来自同一个表。
• GROUP BY 子句中的字段顺序和 ORDER BY 子句中的字段顺序不同。

性能验证

以下是在 PostgreSQL 上运行两个 SQL 的执行计划，可以看到第二个 SQL 的执行计划中避免了对 o_orderdate 的一次排序操作：

以下是两个 SQL 的执行时间对比，可以看到第二个 SQL 的执行时间要比第一个 SQL 短：

PawSQL 此优化的支持

PawSQL 支持分组字段重排序优化。PawSQL 是一款专注于数据库性能优化的自动化和智能化工具，支持 MySQL、PostgreSQL、openGauss、Oracle 等数据库。PawSQL 提供的 SQL 优化产品包括：

• SQL 优化建议：PawSQL 会自动分析 SQL 语句，并提供优化建议，包括分组字段重排序优化。
• SQL 重写：PawSQL 可以自动将 SQL 语句重写为性能更好的形式，包括应用分组字段重排序优化。
• 执行计划分析：PawSQL 提供执行计划分析工具，可以帮助用户了解 SQL 语句的执行过程，并找出性能瓶颈。

关于 PawSQL

PawSQL 专注于数据库性能优化的自动化和智能化，旨在帮助用户快速、高效地提升数据库性能。PawSQL 的主要特点包括：

• 支持多种数据库：PawSQL 支持 MySQL、PostgreSQL、openGauss、Oracle 等多种数据库。
• 自动化优化：PawSQL 提供自动化的 SQL 优化建议和重写功能， giúp用户轻松提升数据库性能。
• 智能分析：PawSQL 采用人工智能算法，对数据库性能数据进行深入分析，并提供有价值的优化见解。
• 易于使用：PawSQL 提供了一个直观易用的界面，即使非技术人员也可以轻松使用。

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sql语句执行顺序之group by、order by

1、先执行group by后执行order by，如果相同id的记录只获取id大的一条记录，使用子查询（先排序后分组）： select *from (select *from table1 order by id desc limit 9999) a group by type_id; PS：group by需要和limit配合使用，不使用limit语句会自动被优化掉group by无效。 2、字段值为0的记录不分组，字段值大于0的记录进行分组：方法1：使用union all SELECT * FROM `table1` WHERE UNION ALL SELECT * FROM `table1` WHERE name!=0 group by name;方法2：使用case when ：select的时候判断id是否等于0，等于0的话则赋值，然后再使用group by分组 select * from (select _time,,(CASE WHEN _id<1 THEN _time ELSE _id END) as product_id from order as o left join order_goods as og on _id=_id order by _time desc limit 9999) table1 group by product_id order by add_time desc 拓展：（使用上面sql）如果product_id不为空，需要加上判断只获取开启展示状态的product数据： select * from (select _time,,(CASE WHEN _id>1 THEN (select id from product where =_id and _show=1) ELSE _time END) as product_id from order as o left join order_goods as og on _id=_id order by _time desc limit 9999) table1where product_id is not null group by product_id order by add_time desc方法3：使用isfull()函数 ，思路和方法2一样，都是判断字段值是否为空，若是空值先赋一个临时值后分组需要注意的是，isfull只能用于判断是否为null，若值是0无效（见图3 图4）

ORACLE SQL语句优化技术分析

为了让更多的新手受益，我抽空把SQL语句优化部分进行了整理，希望大家一起进步。

一、操作符优化

1、IN 操作符

用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。但是用IN的SQL性能总是比较低的，从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别：

ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL就不能转换了。

推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符，用EXISTS 方案代替。

2、NOT IN操作符

此操作是强列不推荐使用的，因为它不能应用表的索引。

推荐方案：用NOT EXISTS 方案代替

3、IS NULL 或IS NOT NULL操作（判断字段是否为空）

判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为索引是不索引空值的。

推荐方案：用其它相同功能的操作运算代替，如：a is not null 改为 a0 或a’’等。不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。

4、 及操作符（大于或小于操作符）

大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段A，30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。那么执行A2与A=3的效果就有很大的区别了，因为A2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。

5、LIKE操作符

LIKE操作符可以应用通配符查询，里面的通配符组合可能达到几乎是任意的查询，但是如果用得不好则会产生性能上的问题，如LIKE ‘%5400%’ 这种查询不会引用索引，而LIKE ‘X5400%’则会引用范围索引。

一个实际例子：用YW_YHJBQK表中营业编号后面的户标识号可来查询营业编号 YY_BH LIKE ‘%5400%’ 这个条件会产生全表扫描，如果改成YY_BH LIKE ’X5400%’ OR YY_BH LIKE ’B5400%’ 则会利用YY_BH的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。

6、UNION操作符

UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如： select * from gc_dfys union select * from ls_jg_dfys 这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。

推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。

select * from gc_dfys union all select * from ls_jg_dfys

二、SQL书写的影响

1、同一功能同一性能不同写法SQL的影响。

如一个SQL在A程序员写的为 Select * from zl_yhjbqk

B程序员写的为 Select * from _yhjbqk（带表所有者的前缀）

C程序员写的为 Select * from （大写表名）

D程序员写的为 Select * from （中间多了空格）

以上四个SQL在ORACLE分析整理之后产生的结果及执行的时间是一样的，但是从ORACLE共享内存SGA的原理，可以得出ORACLE对每个SQL 都会对其进行一次分析，并且占用共享内存，如果将SQL的字符串及格式写得完全相同，则ORACLE只会分析一次，共享内存也只会留下一次的分析结果，这不仅可以减少分析SQL的时间，而且可以减少共享内存重复的信息，ORACLE也可以准确统计SQL的执行频率。

2、WHERE后面的条件顺序影响

WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响。如： Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = 1KV以下 and xh_bz=1 Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = 1KV以下 以上两个SQL中dy_dj（电压等级）及xh_bz（销户标志）两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = 1KV以下条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。

3、查询表顺序的影响

在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响，在没有索引及ORACLE没有对表进行统计分析的情况下，ORACLE会按表出现的顺序进行链接，由此可见表的顺序不对时会产生十分耗服物器资源的数据交叉。（注：如果对表进行了统计分析，ORACLE会自动先进小表的链接，再进行大表的链接）

三、SQL语句索引的利用

1、操作符优化（同上）

2、对条件字段的一些优化

采用函数处理的字段不能利用索引，如：

substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’

trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq=trunc(sysdate) and sk_rqtrunc(sysdate+1)

进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如：ss_df+2050，优化处理：ss_df30

‘X’ || hbs_bh’X’，优化处理：hbs_bh’’

sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5

hbs_bh=，优化处理：hbs_bh=’ ’，注：此条件对hbs_bh 进行隐式的to_number转换，因为hbs_bh字段是字符型。

条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：ys_dfcx_df，无法进行优化 qc_bh || kh_bh=’’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’’

四、其他

ORACLE的提示功能是比较强的功能，也是比较复杂的应用，并且提示只是给ORACLE执行的一个建议，有时如果出于成本方面的考虑ORACLE也可能不会按提示进行。根据实践应用，一般不建议开发人员应用ORACLE提示，因为各个数据库及服务器性能情况不一样，很可能一个地方性能提升了，但另一个地方却下降了，ORACLE在SQL执行分析方面已经比较成熟，如果分析执行的路径不对首先应在数据库结构（主要是索引）、服务器当前性能（共享内存、磁盘文件碎片）、数据库对象（表、索引）统计信息是否正确这几方面分析。