让我们看一下它是如何工作的。考虑以下的一个 SQL 的查询，它使用一个索引来得到 100 行：

　　selectsalaryfromemployeewherelast_name like 'B%';

　　这个查询将会使用 last_name_index ，搜索其中的每一行来得到目标行。这个查询将会至少使用 100 次物理磁盘的读取，因为 employee 的行存放在不同的数据块中。

　　不过，如果表中的行已经重新排序为和 last_name_index 的一样，同样的查询又会怎样处理呢?我们可以看到这个查询只需要三次的磁盘 I/O 就读完全部 100 个员工的资料(一次用作索引的读取，两次用作数据块的读取)，减少了 97 次的块读取。

　　重新排序带来的性能改善的程度在于在你开始的时候行的乱序性如何，以及你需要由序列中访问多少行。至于一个表中的行与索引的排序键的匹配程度，可以查看数据字典中的 dba_indexes 和 dba_tables 视图得到。

　　在 dba_indexes 的视图中，查看 clustering_factor 列。如果 clustering_factor 的值和表中的块数目大致一样，那么你的表和索引的顺序是一样的。不过，如果 clustering_factor 的值接近表中的行数目，那就表明表格中的行和索引的顺序是不一样的。

　　行重新排序的作用是不可以小看的。在需要进行大范围的索引搜索的大表中，行重新排序可以令查询的性能提高三倍。

　　一旦你已经决定重新排序表中的行，你可以使用以下的工具之一来重新组织表格。

　　使用 Oracle 的 Create Table As Select (CTAS) 语法来拷贝表格

　　Oracle9i 自带的表格重新组织工具

　　SQL 调优

　　有一些基本的规则是每个 Oracle DBA 都需要跟从的，这些规则可以改善他们系统的性能。 SQL 调优的目标是简单的：

　　消除不必要的大表全表搜索：不必要的全表搜索导致大量不必要的 I/O ，从而拖慢整个数据库的性能。调优专家首先会根据查询返回的行数目来评价 SQL 。在一个有序的表中，如果查询返回少于 40% 的行，或者在一个无序的表中，返回少于 7% 的行，那么这个查询都可以调整为使用一个索引来代替全表搜索。对于不必要的全表搜索来说，最常见的调优方法是增加索引。可以在表中加入标准的 B 树索引，也可以加入 bitmap 和基于函数的索引。要决定是否消除一个全表搜索，你可以仔细检查索引搜索的 I/O 开销和全表搜索的开销，它们的开销和数据块的读取和可能的并行执行有关，并将两者作对比。在一些情况下，一些不必要的全表搜索的消除可以通过强制使用一个 index 来达到，只需要在 SQL 语句中加入一个索引的提示就可以了。

　　在全表搜索是一个最快的访问方法时，将小表的全表搜索放到缓存中，调优专家应该确保有一个专门的数据缓冲用作行缓冲。在 Oracle7 中，你可以使用 alter table xxx cache 语句，在 Oracle8 或以上，小表可以被强制为放到 KEEP 池中缓冲。

　　确保最优的索引使用 ：对于改善查询的速度，这是特别重要的。有时 Oracle 可以选择多个索引来进行查询，调优专家必须检查每个索引并且确保 Oracle 使用正确的索引。它还包括 bitmap 和基于函数的索引的使用。

　　确保最优的 JOIN 操作：有些查询使用 NESTED LOOP join 快一些，有些则是 HASH join 快一些，另外一些则是 sort-merge join 更快。

　　这些规则看来简单，不过它们占 SQL 调优任务的 90% ，并且它们也无需完全懂得 Oracle SQL 的内部运作。以下我们来简单概览以下 Oracle SQL 的优化。

　　我们首先简要查看 Oracle 的排序，并且看一看排序操作是如何影响性能的。

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