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采用嵌套查询，在数值表达式中建议连接关系，这样不必大幅修改SQL子句：
select （select list）
from （select ttraoma。txnum；
ttraoma。bkcod；
ttraoma。trscod；
ttraoma。pdtcod；
ttraoma。objtyp；
。。。
from ttraoma；
tstgtstg_a；
ttrcapp ttrcap_a
where tstg_a。chncod =：7
…………………………………………………………Page 66……………………………………………………………
andtstg_a。stgnum =：8
andtstg_a。risktyp =：4
andttraoma。txnum =tstg_a。txnum
andttrcap_a。colcod =：0
andttrcap_a。refcod =：5
andttraoma。trscod =ttrcap_a。valnumcod） a；
ttexttex_a；
ttrcapp ttrcap_b；
tbooks；
topeoma；
ttexttex_b；
ttypobj；
tpdt；
trgppdt
where （a。txnum=topeoma。txnum ）
and（a。bkcod =tbooks。trscod ）
and（ttex_b。trscod =tbooks。permor ）
and（ttex_a。nttcod =ttrcap_b。valnumcod ）
and（ttypobj。objtyp =a。objtyp）
and（a。trscod=ttex_a。trscod ）
and（ttrcap_b。colcod =：1）
and（a。pdtcod =tpdt。pdtcod ）
and（tpdt。risktyp=trgppdt。risktyp ）
and（tpdt。riskflg=trgppdt。riskflg）
and（tpdt。pdtcod =trgppdt。pdtcod ）
and（tpdt。risktyp=：2）
and（tpdt。riskflg=：3）
and（ttrcap_b。refcod =：6）
通常，没有必要采用非常具体的方式和难以理解的提示，其实，提供正确的最初指导就可使优
化器找到正确的执行路径。嵌套查询是个不错的选择，它使表的关联变得明确，而SQL语句的
阅读也相当容易。
总结：混乱的查询会让优化器困惑。结构清晰的查询及合理的连接建议，通常足以帮助优化器
提升性能。
大结果集
LargeResult Set
无论结果集是如何获得的，只要结果集“很大”，就符合我们下面要讨论的“大结果集”的情况。
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批处理环境下，产生大结果集是明智的。当需要返回大量记录时，只要查询条件的可选择性不
高，那么即使结果集只占表中数据量的一小部分，也会引起DBMS引擎执行全表扫描；只有某
些数据仓库例外，我们将在第10章中讨论之。
如果查询返回几万条记录，那么使用索引是没有意义的，无论索引用于产生最终结果，还是用
于复杂查询的中间步骤。相比而言，借助哈希或合并连接进行全表扫描是合适的。当然，强力
手段背后也必须有智慧：我们必须尽量扫描数据返回比例最高的表、索引，或者这两者的分区；
扫描时的过滤条件必须是粗粒度的，从而返回的数据量比较大，使扫描更有价值；扫描显然违
背了“尽快去除不必要数据”这一原则，但一旦扫描结束应立即重新贯彻该原则。
相反，采取扫描方式不合适的情况下，应尽量减少要访问数据的块数。为此，最常用的手段就
是使用索引（而不是表），尽管所有索引的总数据量经常比表还大，但单个索引则远比表要小。
如果索引包含了所有需要的信息，则扫描索引而不扫描表是相当合理的，可以利用诸如聚集索
引等避免访问表的技术。
无论是要返回大量记录，还是要对大量记录进行检查，每条记录的处理都需小心。例如，一个
性能不佳的用户自定义函数的调用，如果发生在“返回小结果集的 select 列表”中或在“可选择性
很高的 where 子句”中，则影响不大；但返回大数据集的查询可能会调用这个函数几十万次，
DBMS服务器就不堪重负了，这时必须优化代码。
还要重点关注子查询的使用。处理大量记录时，关联子查询（Correlatedsubquery）是性能杀手。
当一个查询包含多个子查询时，必须让它们操作各不相同、自给自足的数据子集，以避免子查
询相互依赖；到查询执行的最后阶段，多个子查询分别得到的不同数据集经过哈希连接或集合
操作得到结果集。
查询执行的并行化（parallelism）也是个好主意，不过只应在“并发活动会话数（concurrentlyactive
sessions）”很少（典型情况为批处理操作）时才这么做。并行化是由 DBMS 实现的，如果有可
能，DBMS把一个查询分割为多个并行运行的子任务，并由另一个专门的任务来协调。并发用
户数很大时，并行化反而会影响处理能力。一般而言，并发用户数又多、要处理的信息量又大
的情况下，最好做好战斗准备，因为这经常靠投入更多硬件来解决。
除了处理过程中由资源争用引起的等待之外，查询必须访问的数据量是影响“响应时间”的主要
因素。但正如第4章讲过的，最终用户并不关心客观的数据量分析，他们只关心查询获得的数据。
基于一个表的自连接
Self…Joins on OneTable
利用卓越的、广为流行的范式（注2），有助于我们设计正确的关系数据库（至少满足3NF）。所
有非键字段均与键相关、并完整依赖于键，非键字段之间没有任何依赖。每条记录具有逻辑一
致性，同一个表中没有重复记录。于是，才能够建立同一个表之间的连接关系：使用同一查询
从同一表中选择不同记录的集合（可以相交），然后连接它们，就好像它们来自不同表一样。本
节将讨论简单的自连接。本节不讨论较复杂的嵌套层次结构，这一主题在第7章中讨论。
自连接，指表与自身的连接，这种情况比分层查询更常见。自连接用于“从不同角度看
待相同数据”的情况，例如，查询航班会两次用到airports 表，一次找到“出发机场”的名称，另
一次找出“到达机场”的名称：
select f。flight_number；
a。airport_name departure_airport；
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b。airport_name arrival_airport
from flights f；
airports a；
airports b
where f。dep_iata_code =a。iata_code
andf。arr_iata_code =b。iata_code
此时，一般规则仍然适用：重点保证索引访问的高效。但是，如果此时索引访问不太高效怎么
办呢？首当其冲地，应避免“第一轮处理丢弃了第二轮处理所需的记录”。应该通过一次处理收
集所有感兴趣的记录，再使用诸如case 语句等结构分别显示记录，第11章将详细说明这种方法。
非常微妙的是，有些情况看似与“机场的例子”很像，但其实不然。例如，如何利用一个保存“定
期累计值”（注3）的表，显示每个时间段内累计值的增量？此时，该表内的两个不同记录间虽
然有关联，但这种关联很弱：两个记录之所以相关，是因为它们的时间戳之间有前后关系。而
连接两个flights表是通过airports表进行的，这种关联很强。
例如，时间段为5分钟，时间戳以“距参照日期多少秒（seconds elapsed since a reference date）”
表示，则查询如下：
select a。timestamp；
a。statistic_id；
（b。counter …a。counter）/5hits_per_minute
from hit_counter a；
hit_counter b
where b。timestamp =a。timestamp＋300
andb。statistic_id =a。statistic_id
order bya。timestamp； a。statistic_id
上述脚本有重大缺陷：如果第二个累计值不是正好在第一个累计值之后5分钟取得的，那么就无
法连接这两条记录。于是，我们改以“范围条件”定义连接。查询如下：
select a。timestamp；
a。statistic_id；
（b。counter …a。counter）*60/
（b。timestamp …a。timestamp） hits_per_minute
from hit_counter a；
hit_counter b
where b。timestamp between a。timestamp＋200
anda。timestamp ＋400
andb。statistic_id =a。statistic_id
order bya。timestamp； a。statistic_id
这个方法还是有缺陷：前后两次计算累计值的时间间隔，如果不介于 200 到 400 秒之间（例
如取样频率改变了），如此之大的时间跨度就会引起风险。
我们还有更安全的方法，就是使用基于“记录窗口（windows of rows）”的OLAP函数（OLAP
function）。难以想象，这种本质上不太符合关系理论的技术可以显著提升性能，但应作为查询
优化的最后手段使用。借助partition 子句，OLAP函数支持“分别处理结果集的不同子集”，比如
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分别对它们进行排序、总计等处理。借助OLAP 函数row_number（），可以根据 statistic_id 建立
子集，然后按时间戳增大的顺序为不同统计赋予连续整数编号，接下来，就可以连接statistic_id
和两个序号了，如下例子所示：
select a。timestamp；
a。statistic_id；
（b。counter …a。counter）*60/
（b。timestamp …a。timestamp）
from （select timestamp；
statistic_id；
counter；
row_number（ ）over（partition bystatistic_id
order bytimestamp） rn
from hit_counter） a；
（select timestamp；
statistic_id；
counter；
row_number（ ）over（partition bystatistic_id
order bytimestamp） rn
from hit_counter） b
where b。rn=a。rn＋1
anda。statistic_id =b。statistic_id
order bya。timestamp； a。statistic_id
Oracle等DBMS支持OLAP 函数 lag（column_name； n）。该函数借助分区（）和排序（），返回
column_name之前的第n个值。如果使用lag（）函数，我们的查询甚至执行得更快——比先前的查
询大约快25％。
select timestamp；
statistic_id；
（counter …prev_counter） *60/
（timestamp …prev_timestamp）
from （select timestamp；
statistic_id；
counter；
lag（counter；1）over（partition bystatistic_id
order bytimestamp） prev_counter；
lag（timestamp； 1）over（partition bystatistic_id
order bytimestamp） prev_timestamp
from hit_counter） a
order bya。timestamp； a。statistic_id
很多时候，我们的数据并不像航班案例中那样具有对称性。通常，当需要查找和最小、最大、
最早、或最近的值相关联的数据时，首先必须找到这些值本身（此为第一遍扫描，需比较记录），
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接下来的用这些值作为第二遍扫描的搜索条件。而以滑动窗口（sliding window）为基础的OL