SQL Server与Oracle数据库在查询优化上的差异（一）

在刚开始的时候，人们想到了利用镞表的方式来提高这个性能。也就是说，把整个抽屉分成几排，然后每排给他们归一类，如按办图书卡时的年龄进行分类，10岁以下的一类，10岁到15岁的一类等等。如此的话，在存读者信息的时候，就不会简单的按照办卡时间来存储，而是按照类别来存储。如果是属于10岁到15岁整个类，就会被物理的存储在同一个系列的块中。如此的话，就可以分类查找信息的速度。如果可以按类别查找数据信息，速度会非常快。

但是，随着数据库中的镞块增加，会影响数据库的整体运行性能。这个问题发生之后，数据库开发人员又想到了利用哈希函数来解决这个问题。哈希函数将会给定一个数值用来限定镞块数的数量的预计范围。

也就是说，现在我们要建立一个图书馆用户的表格，我们可以利用图书卡的卡号作为镞主键将有利于数据的存储分布。但是，当读者增加时，就需要使用一个哈希函数来约束镞块的数量。

不过Oracle数据库在使用镞技术来优化大表数据查询之外，还采用了另外一种独有的技术，即分区表的形式，来提高用户对于大表的查询效率。

在Oracle数据库中，可以将一个大表分开放置在几个逻辑分区中，或者是将一个大表分成几张小表。在查询时，即可以单独的对这些小表进行查询，而且，也可以利用union all参数进行一起查询。

如在设计销售订单管理系统时，我们可以按年度把销售订单表分割成几张小表，如此的话，后续的查询效率会比一张大表高很多。不过，这个技术的应用，关键在于如何对表进行分割，以及如何把表放置在几个逻辑分区中，这需要有一定经验的数据库设计工程师才能设计出一个好的方案。关于这方面的内容，在后续的文章中，笔者会有所阐述。