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随着数据库使用的时间长短，以及现在商业规模的扩大，数据量成级数增长；大数据，云技术等越来越多的海量数据，分析和检索成为数据使用的瓶颈。现在通常是增加硬件投入，增加，增加，增加。无论是工业化还是发电等带给人类的环境污染，还是数据使用的便捷，都值得人类反思。
再多的硬件投入，也无法弥补 低效能SQL的过失。
Oracle 数据库作为商业数据库的杰出代表。优化程序，减少硬件和电力的消耗才是出路。
优化......
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提升性能，就是减少CPU,I/O等性能消耗。
一 缩小检索范围
① 分区表尽量加分区条件；
执行计划区别：(PARTITION RANGE ALL 分区全扫) (PARTITION RANGE SINGLE 分区范围)
② 缩小范围 (全扫能否加过滤条件’最好是索引条件’)
③、是否存在没意义的关联条件
如 1：A.id in (Select id from a1)
① and A.id in (Select id from a1 where id=1)
② 此时可以注释掉①部分避免没必要的关联和查询。
如 2：业务功能类似，功能 1 需要范围 abcde5 张表，功能 2 范围 abc3 张表；
排除的表 / 字段都等需求都相同，开发可能为了省事改写，直接将功能 2 sql 直接使用功能 1 的 sql；
最终最外层将不需要字段筛选掉。
④、left join 确认能否改成 join
left join 关联方式 存在选错驱动表被驱动表, 某些时候可能还会存在量小应该走索引时不走索引。
且产生大量不必要的中间结果，产生大量物理 / 逻辑读；Join 可以过滤数据 (过滤条件)。
二 查看执行计划cost
cost值小，不一定运行效率好
cost值大，一定运行效率不好
①、小表 / 小分区 变大表 / 大分区，不统计引起的 执行计划错误问题；
②、特殊情况可加 hint （driving_site、full、no_index、use_hash ..）语句加 hint 需要和 dba 协商
数据库统计信息没问题时，大多数没特殊情况都是不需要加 hint 指定执行计划的；
③、善于用绑定变量；
④、使用标量子查询要量力而行；
⑤、能传入定值部分尽量传入定值
若某字段传一定值，凡是用到这个传定值字段的部分都尽量直接传值 (例如：关联条件，group by 等)
oracle 在生成执行计划时要通过关联条件等衡量 2 个表哪个驱动被驱动表，若直接写定值，
数据库会更准确的选择最好的执行计划去数据库中读取数据，group by 排序部分为了减少资源消耗。
执行计划出现如下情况需要严重注意的：
①、CARTESIAN，笛卡尔乘积，需要确认是否有落下的表没有和其他表做关联；
②、filter，驱动表量越大越会引起性能问题；
③、Nest loop 驱动表或被驱动表全扫时
最糟糕的情况：驱动表和被驱动表都是全扫，且随着量的增加后续会存在性能问题..
大表做循环 --> 加索引
选择性很差的索引循环 --> 删索引
-->2 大表做 nest loop 循环时，需要衡量使用频繁度且尽量和 dba 协商，来适当加索引；
-->nest loop 是选择性很差 (distinct key 很小) 的索引 (且执行时间较慢) 时，需要 dba 分析该索引；
若删除索引，建议做个统计确认这几个月是否真的没人用再进行删除；
三 一点经验
①、update 和 merge 的选择
如下说的不针对全部情况，具体慢的情况根据业务 / 数据情况做更改’
update：更改单表，小表关联时 比 merge 速度快，稳定好；
merge：相同表既做更改后字段也做过滤条件时 “update A set i=(select i from b where a.id=b.id) where i(select i from b where a.id=b.id)” 部分需要额外消耗，可以用 merge 避免；
②、merge into where 条件除更新字段要放到 on 里
字段 ：where 条件 (主键 id=1) 不走索引，放在 on 会走主键索引；
子查询：where 包含子查询没有放到 on 里可能存在执行计划没出现子查询关联表的情况，从而导致跑不出结果的情况。
③、不要使用 (id = 1 or in 子查询) 形式
原因是：执行计划会选择 filter，驱动表过滤后条目很多的话，
被驱动表会产生热点块。
④、exists 和 in 的选择 (避免 filter)
exists 比 in 产生 filter 执行计划几率大，所以当 sql 慢，且按 F5 发现执行计划中有 filter 可以试着改成 in，
若出现 in 子查询里表全扫或者还存在慢的情况，可以考虑将 in (子查询) A 与外层 B 做 join 关联，
若还存在问题，确认是否存在本文提到的情况，针对整体衡量去优化。
补充：[not] exists 子查询里不存在与外层关联的条件，最终结果有无数据的现象
⑤、分页：rownum 和 row_number 的选择
⑥、适当选择使用 rowid...
⑦、尽量不写 is null 等会引起不走索引的条件，“索引不记录空值”
若字段有 nvl 函数索引可以写 NVL(字段, 0)）=0 来当做 is null 判断，可走函数索引
⑧、代码 If count >0.. 做判断时，若 rownum=1 能查出数据就满足 count>0
就不必全部取出再判断 count>0... 所以这样的判断可以统一加 rownum=1
全部做更改后 dba 需要跟踪 sql 确认是否有存在 rownum 缺点引起的问题’
MySQL 使用 limit 1，Oracle 使用 rownum=1 来取数据中一行。
⑨、 合理使用临时表解决大量下载功能
⑩、 临时用的表： 临时属性表？普通表？
临时表：不可统计，create/insert 大量后，再调用临时表可能存在选择索引情况引起性能问题可能；
普通表：create as select ... 不统计，再调用时，数据库会使用动态采样去产生正确的执行计划；若是 insert 需要及时统计，否则可能会存在和临时表的问题。
希望有小小的帮助。
