SQL优化，主要是优化查询效率，查询有两种：
1、全表扫描检索，不管查询什么数据，都是全表依次扫描去查询，数据量大的话，会大大降低性能。
2、按照索引检索，根据索引去检索数据，速度会非常快。
SQL优化的手段：
1、使用索引，在经常需要进行检索的字段上创建索引，可以大大的提供查询的效率，但是要注意合理的创建索引，因为索引虽然提高了查询效率，但是牺牲了其他方面的性能，比如：增加、删除、修改就会变慢，同时索引还会占据一定的存储空间，比如删除了记录，但索引是没被删除的，还会有一些索引碎片的问题，索引很好，但不要乱建。
# 在表中建立索引，优先考虑where、group by使用到的字段。内外连接 如：left join ...on ... 关联到的字段，也优先考虑索引
2、避免在索引列上计算，避免在索引列上使用函数，避免在索引列上使用not，避免在索引列使用<>不等于，避免在索引列上使用is null,is not null，避免改变索引列的数据类型（比如索引列是字符类型，如果你用数字类型去和他比较，Oracle会把索引列的字符类型隐示的转换成数字类型去比较），避免在索引列上使用模糊查询（会导致检索访问过广），
否则不避免，就会破坏索引，而使用全表扫描的方式，降低效率。
3、使用预编译查询，尽量使用参数化SQL，既可以防止SQL注入又可以利用预编译的SQL，预编译的好处是编译一次，以后就不需要编译了，直接使用预编译好的SQL，节省了DBMS（数据库管理系统）去编译的时间。
4、使用数据库内部函数和被数据库优化的语句，比如max()、between and等。
5、使用大写编写SQL语句（DBMS在解析SQL语句时，会检查SQL语句，若不是大写，会全部转换成大写）。
6、使用别名（DBMS解析SQL语句时会给列取别名），我们自己给表取别名，给字段列取别名，这样可以减少DBMS解析的时间并减少列名引起的歧义错误。
7、减少访问数据库的次数，减少查询的次数，尽量把多条SQL语句压缩成一条SQL语句，把频繁访问数据库的方式改成使用批处理。
8、避免使用”“，select 是一个非常低效的方法，DBMS在解析SQL语句的过程中会去数据字典表里查询该表对应的字段列，并依次按照顺序把 “* ” 转换成所有的列名，将消耗很多时间。
9、避免使用消耗资源的操作，带有distinct、union、minus、intersect、order by的SQL语句会启动SQL引擎，执行消耗资源的排序功能，distinct需要一次排序操作，其他的至少需要2次排序操作。
10、用where语句替换having语句，having语句只会在查询出所有记录后才对数据进行过滤，一般用于分组后，对分组的结果进行过滤，除此外，应该尽量在查询出记录之前通过where进行数据过滤。
11、用in、union来代替or。or的效率极低。
12、用union all来代替union，union会合并重复的数据，并排序，union all 不会合并重复的数据，不会排序。
13、exists来代替in，not exists 代替not in，in会对他里面的子查询进行排序及合并操作。
14、用关联查询（连表查询）来代替exists子查询，关联查询一般比子查询效率高。
15、用truncate来代替delete。delete是dml语句删除的内容，删除掉的数据可以通过rollback回滚回来，而truncate table 表名，是ddl语句删除的内容无法通过rollback回滚回来，truncate截断的意思。
delete语句DBMS会把刚刚操作的数据，保存到回滚段，并保存到commit后才能被清理掉。而truncate无需做这个工作，故效率要高很多。
16、exists来代替distinct、group by来代替distinct。
17、用>=代替>,<=代替<，比如deptno>3，应写成deptno>=4，前者DBMS要先定位到3的记录，并且向前扫描>3的记录，而后者直接定位到4，速度快很多。
18、用between and 代替<=,>=，因为between and是数据库优化的语句。
19、优化group by语句，把不需要分组的数据，提前通过where过滤掉。
20、优化where语句，把能过滤掉大量数据的条件放在where语句中靠前的位置，明确的过滤条件也应尽量放在靠前的位置，不明确的模糊查询的条件放在最后。
21、关联表查询时，把记录数较少的表，放在from子句中的右边，因为DBMS解析SQL时是从右到左的顺序，靠右边的表或结果集优先被处理。
22、在程序中尽量多的使用commit，这样程序的性能会得到提高，需求也会因为commit所释放的资源而减少，commit释放的资源：
1、回滚段上用于恢复的数据信息。
2、被程序语句获得的锁资源。
3、redo log buffer中的空间
4、Oracle为了管理上述3种资源的内部花费。
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### 例子 ：
1、在表中建立索引，优先考虑where、group by使用到的字段。
2、尽量避免使用select *，返回无用的字段会降低查询效率。如下：
SELECT * FROM t
优化方式：使用具体的字段代替*，只返回使用到的字段。
3、尽量避免使用in 和not in，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：
SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)
SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)
优化方式：如果是连续数值，可以用between代替。如下：
SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3
如果是子查询，可以用exists代替。如下：
SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)
4、尽量避免使用or，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：
SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3
优化方式：可以用union代替or。如下：
SELECT * FROM t WHERE id = 1
UNION
SELECT * FROM t WHERE id = 3
（PS：如果or两边的字段是同一个，如例子中这样。貌似两种方式效率差不多，即使union扫描的是索引，or扫描的是全表）
5、尽量避免在字段开头模糊查询，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：
SELECT * FROM t WHERE username LIKE '%li%'
优化方式：尽量在字段后面使用模糊查询。如下：
SELECT * FROM t WHERE username LIKE 'li%'
6、尽量避免进行null值的判断，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：
SELECT * FROM t WHERE score IS NULL
优化方式：可以给字段添加默认值0，对0值进行判断。如下：
SELECT * FROM t WHERE score = 0
7、尽量避免在where条件中等号的左侧进行表达式、函数操作，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：
SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9
SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'
优化方式：可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下：
SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9
SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'
8、当数据量大时，避免使用where 1=1的条件。通常为了方便拼装查询条件，我们会默认使用该条件，数据库引擎会放弃索引进行全表扫描。如下：
SELECT * FROM t WHERE 1=1
优化方式：用代码拼装sql时进行判断，没where加where，有where加and。
其实，总结起来，大家应该也发现了，就是在查询的时候，要尽量让数据库引擎使用索引。而如何让数据库按我们的意思去使用索引就涉及到扫描参数（SARG）的概念。在数据库引擎在查询分析阶段，会使用查询优化器对查询的每个阶段（如一个带子查询的sql语句就存在不同的查询阶段）进行分析，来决定需要扫描的数据量。如果一个阶段可以被用作扫描参数，那么就可以限制搜索的数据量，从而一定程度上提高搜索效率。
SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值的范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。
所以，我们要让我们写的查询条件尽量能够让引擎识别为扫描参数。具体做法，就如前面提到的这些方法。
