少用in操作（效率極差），盡量用表關聯代替
select要指定列，不要*（*會讀入所有資料，而指定列則只提取涉及的列，減少io）
盡量有where（減少讀取量），where操作列盡量有索引（加快查詢）
（mysql索引使用b-tree資料結構對特定列額外組織存放,加快儲存引擎查詢記錄的速度，不需回表查詢資料的就是聚簇索引(索引和資料存放在一起)。通常是需要回表再查資料，需要消耗額外的磁碟io。）
主鍵是特殊的唯一索引（不含null），唯一索引更好用
復合索引設計合理，比多列索引強。因為多列索引在where中引用時，列順序非常重要，要滿足最左字首列，左邊優先，不一定能構建合理的索引。
（最左字首：查詢條件中的所有字段需要從左邊起按順序出現在多列索引中，查詢條件的字段數要小於等於多列索引的字段數，中間字段不能 存在範圍查詢的字段(<,like等)，這樣的sql可以使用該多列索引。）
盡量不用like，用like時萬用字元不開頭，盡量建立字首索引（萬用字元位置之前的字串）
盡量不order by
懶得寫了，整理乙個篇網上的還可以的
1 避免全表掃瞄
進行全表掃瞄情況：
- 無索引
- 返回行無限制條件（無where子句）
- 索引主列（索引的第一列）無限制條件
- 索引主列的限制條件被包含在表示式中
- 索引主列的限制條件是is (not) null或!=
- 索引主列的限制條件是like操作且值是乙個bind variable或%打頭的值
2 只用選擇性索引
索引選擇性是指索引列中不同值的數和表中記錄數的比。如果表中2000條記錄，索引列有1980個不同的值，那索引選擇性是1980/2000=0.99。越接近於1，這個索引的效率就越高。
列的選擇性=不同值的數目/行的總數 /* 越接近1越好 */
復合索引中列的次序的問題：
1 在限定條件裡最頻繁使用的列應該是主列
2 最具有選擇性的列（即最清晰的列）應該是主列
如果1和2 不一致，可以考慮建立多個索引。
在復合索引和多個單個索引中作選擇： 考慮選擇性 考慮讀取索引的次數 考慮and-equal操作
3 管理多表連線（nested loops, merge joins和hash joins）
優化聯接操作
merge joins是集合操作 nested loops和hash joins是記錄操作返回第一批記錄迅速
merge joins的操作適用於批處理操作，巨大表 和遠端查詢
1全表掃瞄 --〉 2排序 --〉3比較和合併 效能開銷主要在前兩步
適用全表掃瞄的情形，都適用merge joins操作（比nested loops有效）。
改善1的效率： 優化i/o， 提高使用oracle多塊讀的能力， 使用並行查詢的選項
改善1的效率：提高sort_area_size的值， 使用sort direct writes，為臨時段提供專用表空間
4 管理包含檢視的sql語句
優化器執行包含檢視的sql語句有兩種方法：
- 先執行檢視，完成全部的結果集，然後用其餘的查詢條件作過濾器執行查詢
- 將視**本整合到查詢裡去
含有group by子句的檢視不能被整合到乙個大的查詢中去。
在檢視中使用union，不阻止檢視的sql整合到查詢的語法中去。
5 優化子查詢
6 使用復合keys/star查詢
7 恰當地索引connect by操作
8 限制對遠端表的訪問
9 管理非常巨大的表的訪問
- 管理資料接近(proximity) 記錄在表中的存放按對錶的範圍掃瞄中最長使用的列排序 按次序儲存資料有助於範圍掃瞄，尤其是對大表。
- 避免沒有幫助的索引掃瞄 當返回的資料集合較大時，使用索引對sga的資料塊快取占用較大，影響其他使用者；全表掃瞄還能從oracle的多塊讀取機制和「一致性獲取/每塊」特性中受益。
- 建立充分索引的表 使訪問索引能夠讀取較全面的資料 建立僅主列不同的多個索引
- 建立hash簇
- 建立分割表和檢視
- 使用並行選項
10 使用union all 而不是union
union all操作不包括sort unique操作，第一行檢索的響應速度快，多數情況下不用臨時段完成操作，
union all建立的檢視用在查詢裡可以整合到查詢的語法中去，提高效率
11 避免在sql裡使用pl/sql功能呼叫
12 繫結變數(bind variable)的使用管理
使用bind variable和execute using方式
將like :name ||』%』 改寫成 between :name and :name || char(225), 已避免進行全表掃瞄，而是使用索引。
13 回訪優化程序
資料變化後，重新考察優化情況
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