运维之Sql优化

      大概一个多月之前，接到过一个面试电话，其中有个问题是让我谈谈SQL优化，当时一时竟不知道怎么回答。这其中的不知道如何回答，并不是因为自己完全不懂SQL优化，而是在看过一些Oracle相关的书之后，深知这个话题不是一两句能够讲清的，所以不知道如何有条理的来描述SQL优化方法。 记得当时很不严密地说了两句，尽量使用索引，让SQL选择的集合尽量小。 这次事情之后，想起来有必要整理一下已知的关于SQL优化知识。

       SQL优化是个系统工程，Tom老师的这篇文章说得很明白。它与数据库软件，操作系统及硬件都有非常大的关系，并没有一个包治百病的方案。因此在看过Oracle一些书之后，我便不再迷信网上到处转载的关于SQL优化的一些方法了。下面是我在看Sql Tuning这本书，整理出的一个学习优化SQL需要了解的东西。
需要进行SQL优化，首先需要了解SQL如何在数据库中执行。包括SQL解析，SQL转换，访问数据的路径，多张表之间采用何种方式联接，在不同数据集情况下执行计划会有什么不同，每一个SQL的命令对应于数据库的哪些操作（如order,having 等）。理解这些之后，还需要学习的就是如何通过一些方法来控制SQL的执行计划，如联接顺序等。在SQL Tuning一书中，看到过一些让我感觉匪夷所思的方法，目前还没读完，其中有许多有趣的东西，可惜只找到英文版，读着累。

     其中的细节太多，下面说一个我了解的存在很多误解的东西。
       Index在一些时候并不是最有效的方式，当SQL语句选取的数据集在超过全表的20%时，全表扫描的效率会高于使用Index，这也两种方式的数据访问有关。Index时，会先访问索引，取得Rowid（Rowid包括该条数据的物理地址信息），然后通过RowId读取访问该条记录所在的块。全表扫描则直接按顺序读取存储该表的数据块。Oracle在读取数据时，并不是一条一条读取数据，而是按块读取，因此有些时候一个数据块中可能会包含多条记录。再加入Oracle在全表扫描时可以并行读取数据块，速度远远高于小的IO，因此全表扫描速度比通过索引访问更快。