数据库优化的讨论可以说是一个永恒的主题。资深的Oracle优化人员通常会要求提出性能问题的人对数据库做一个statspack，贴出数据库配置等等。还有的人认为要抓出执行最慢的语句来进行优化。但实际情况是，提出疑问的人很可能根本不懂执行计划，更不要说statspack了。而我认为，数据库优化，应该首先从大的方面考虑：网络、服务器硬件配置、操作系统配置、Oracle服务器配置、数据结构组织、然后才是具体的调整。实际上网络、硬件等往往无法决定更换，应用程序一般也无法修改，因此应该着重从数据库配置、数据结构上来下手，首先让数据库有一个良好的配置，然后再考虑具体优化某些过慢的语句。
数据库优化的讨论可以说是一个永恒的主题。资深的Oracle优化人员通常会要求提出性能问题的人对数据库做一个statspack，贴出数据库配置等等。还有的人认为要抓出执行最慢的语句来进行优化。但实际情况是，提出疑问的人很可能根本不懂执行计划，更不要说statspack了。而我认为，数据库优化，应该首先从大的方面考虑：网络、服务器硬件配置、操作系统配置、Oracle服务器配置、数据结构组织、然后才是具体的调整。实际上网络、硬件等往往无法决定更换，应用程序一般也无法修改，因此应该着重从数据库配置、数据结构上来下手，首先让数据库有一个良好的配置，然后再考虑具体优化某些过慢的语句。
我在给我的用户系统进行优化的过程中，总结了一些基本的，简单易行的办法来优化数据库，算是我的三板斧，呵呵。不过请注意，这些不一定普遍使用，甚至有的会有副作用，但是对OLTP系统、基于成本的数据库往往行之有效，不妨试试。(注：附件是Burleson写的用来报告数据库性能等信息的脚本，本文用到)
一.设置合适的SGA
常常有人抱怨服务器硬件很好，但是Oracle就是很慢。很可能是内存分配不合理造成的。(1)假设内存有512M，这通常是小型应用。建议Oracle的SGA大约240M，其中：共享池(SHARED_POOL_SIZE)可以设置60M到80M，根据实际的用户数、查询等来定。数据块缓冲区可以大致分配120M-150M，8i下需要设置DB_BLOCK_BUFFERS，DB_BLOCK_BUFFER*DB_BLOCK_SIZE等于数据块缓冲区大小。9i 下的数据缓冲区可以用db_cache_size来直接分配。
(2)假设内存有1G，Oracle 的SGA可以考虑分配500M：共享池分配100M到150M，数据缓冲区分配300M到400M。
(3)内存2G，SGA可以考虑分配1.2G，共享池300M到500M，剩下的给数据块缓冲区。
(4)内存2G以上：共享池300M到500M就足够啦，再多也没有太大帮助;(Biti_rainy有专述)数据缓冲区是尽可能的大，但是一定要注意两个问题：一是要给操作系统和其他应用留够内存，二是对于32位的操作系统，Oracle的SGA有1.75G的限制。有的32位操作系统上可以突破这个限制，方法还请看Biti的大作吧。
二.分析表和索引，更改优化模式
Oracle默认优化模式是CHOOSE，在这种情况下，如果表没有经过分析，经常导致查询使用全表扫描，而不使用索引。这通常导致磁盘I/O太多，而导致查询很慢。如果没有使用执行计划稳定性，则应该把表和索引都分析一下，这样可能直接会使查询速度大幅提升。分析表命令可以用ANALYZE TABLE 分析索引可以用ANALYZE INDEX命令。对于少于100万的表，可以考虑分析整个表，对于很大的表，可以按百分比来分析，但是百分比不能过低，否则生成的统计信息可能不准确。可以通过DBA_TABLES的LAST_ANALYZED列来查看表是否经过分析或分析时间，索引可以通过DBA_INDEXES的LAST_ANALYZED列。
下面通过例子来说明分析前后的速度对比。(表CASE_GA_AJZLZ大约有35万数据，有主键)首先在SQLPLUS中打开自动查询执行计划功能。(第一次要执行\RDBMS\ADMIN\utlxplan.sql来创建PLAN_TABLE这个表)
SQL> SET AUTOTRACE ON
SQL>SET TIMING ON |
通过SET AUTOTRACE ON 来查看语句的执行计划，通过SET TIMING ON 来查看语句运行时间。
SQL> select count(*) from CASE_GA_AJZLZ;
COUNT(*)
----------
346639
已用时间: 00: 00: 21.38
Execution Plan
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'CASE_GA_AJZLZ'
…………………… |
请注意上面分析中的TABLE ACCESS(FULL)，这说明该语句执行了全表扫描。而且查询使用了21.38秒。这时表还没有经过分析。下面我们来对该表进行分析：
| SQL> analyze table CASE_GA_AJZLZ compute statistics; |
表已分析。已用时间: 00: 05: 357.63。然后再来查询：
SQL> select count(*) from CASE_GA_AJZLZ;
COUNT(*)
----------
346639
已用时间: 00: 00: 00.71
Execution Plan
0 SELECT STATEMENT Optimizer=FIRST_ROWS (Cost=351 Card=1)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'PK_AJZLZ' (UNIQUE) (Cost=351
Card=346351)
………………………… |
请注意，这次时间仅仅用了0.71秒!这要归功于INDEX(FAST FULL SCAN)。通过分析表，查询使用了PK_AJZLZ索引，磁盘I/O大幅减少，速度也大幅提升!下面的实用语句可以用来生成分析某个用户的所有表和索引，假设用户是GAXZUSR：
SQL> set pagesize 0
SQL> spool d:\analyze_tables.sql;
SQL> select 'analyze table '||owner||'.'||table_name||'
compute statistics;' from dba_tables where owner='GAXZUSR';
SQL> spool off
SQL> spool spool d:\analyze_indexes.sql;
SQL> select 'analyze index '||owner||'.'||index_name||'
compute statistics;' from dba_indexes where owner='GAXZUSR';
SQL> spool off
SQL> @d:\analyze_tables.sql
SQL> @d:\analyze_indexes.sql |
解释：上面的语句生成了两个sql文件，分别分析全部的GAXZUSR的表和索引。如果需要按照百分比来分析表，可以修改一下脚本。通过上面的步骤，我们就完成了对表和索引的分析，可以测试一下速度的改进啦。建议定期运行上面的语句，尤其是数据经过大量更新。
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