1. 查询语句优化
- 精简SQL: 避免使用
SELECT *，只选择需要的列，减少数据传输量。 - 避免NOT IN 和 NOT EXISTS: 当可行时，改用 LEFT JOIN 或其他形式的查询，因为NOT IN和NOT EXISTS往往导致全表扫描或较差的执行计划。
- 避免在WHERE子句中使用函数或计算: 如果函数或计算应用于索引列，可能会阻止Oracle使用索引。
- 使用绑定变量: 减少硬编码的SQL字符串，替换为绑定变量以利于共享游标缓存，减少硬解析次数。
- 避免全表扫描: 尽量构造可以利用索引的查询条件，尤其是对于大表而言。
- 优化JOIN操作: 根据数据量和关联字段选择合适的JOIN顺序，确保较小的表先参与JOIN。
2. 索引优化
- 创建合适的索引: 根据查询模式创建B树索引、位图索引或其他类型索引（如函数索引）。
- 监控和维护索引: 定期分析索引使用情况，移除冗余或未使用的索引，重建碎片化的索引以保持其高效性。
- 考虑覆盖索引: 创建包含所有查询所需列的索引，以实现直接从索引中获取数据而无需回表。
3. 执行计划分析
- 使用EXPLAIN PLAN: 通过
EXPLAIN PLAN命令获取SQL执行计划，分析访问路径、表连接顺序和操作成本。 - DBMS_XPLAN.DISPLAY : 使用
DBMS_XPLAN.DISPLAY包提供的功能查看详细的执行计划，包括执行统计数据和成本信息。
4. 数据库配置与统计信息
- 优化器模式选择: 根据实际环境和业务需求调整OPTIMIZER_MODE参数，确保使用基于成本的优化器(CBO)，并保持统计信息的准确性和及时性。
- 收集统计信息: 定期运行
ANALYZE TABLE或使用DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS等命令收集并更新表和索引的统计信息，确保优化器做出最佳决策。
5. SQL Tuning Advisor
- 使用SQL Tuning Advisor: 利用Oracle内置的SQL Tuning Advisor进行自动SQL优化，它会根据当前环境给出具体的优化建议，如创建新索引、修改SQL语句、生成SQL Profiles等。
6. 应用程序级优化
- 批量处理: 对于大量插入、更新、删除操作，应使用批量提交，减小事务开销。
- 结果缓存: 利用Oracle的结果缓存特性，对于不变结果的查询可以复用先前执行的结果，减少执行开销。
7. 系统层面优化
- 数据库参数调优: 调整Oracle数据库实例参数，如PGA、SGA、进程数等，以适应应用程序的工作负载。
- 物理架构优化: 根据硬件资源和I/O需求调整数据库的物理架构，包括表空间布局、RAID配置、存储网络等。
8. 总结
Oracle数据库的SQL优化是一个全面的过程，需要深入了解SQL查询执行流程、Oracle优化器的工作原理以及数据库的整体架构。
需要结合实际的业务需求和数据特征进行有针对性的优化。
