1、模糊查詢效率很低：
原因：like本身效率就比較低，應該儘量避免查詢條件使用like；對於like ‘%...%’（全模糊）這樣的條件，是無法使用索引的，全表掃描自然效率很低；另外，由於匹配算法的關係，模糊查詢的字段長度越大，模糊查詢效率越低。
解決辦法：首先儘量避免模糊查詢，如果因爲業務需要一定要使用模糊查詢，則至少保證不要使用全模糊查詢，對於右模糊查詢，即like ‘…%’，是會使用索引的；左模糊like
‘%...’無法直接使用索引，但可以利用reverse + function index 的形式，變化成 like ‘…%’；全模糊是無法優化的，一定要的話考慮用搜索引擎。出於降低數據庫服務器的負載考慮，儘可能地減少數據庫模糊查詢。
2、查詢條件中含有is null的select語句執行慢
原因：Oracle 9i中，查詢字段is null時單索引失效，引起全表掃描。
解決方法：SQL語法中使用NULL會有很多麻煩，最好索引列都是NOT NULL的；對於is null，可以建立組合索引，nvl(字段,0),對錶和索引analyse後，is null查詢時可以重新啓用索引查找,但是效率還不是值得肯定；is not null 時永遠不會使用索引。一般數據量大的表不要用is null查詢。
3、查詢條件中使用了不等於操作符（<>、!=）的select語句執行慢
原因：SQL中，不等於操作符會限制索引，引起全表掃描，即使比較的字段上有索引
解決方法：通過把不等於操作符改成or，可以使用索引，避免全表掃描。例如，把column<>’aaa’，改成column<’aaa’ or column>’aaa’，就可以使用索引了。
4、使用組合索引，如果查詢條件中沒有前導列，那麼索引不起作用，會引起全表掃描；但是從Oracle9i開始，引入了索引跳躍式掃描的特性，可以允許優化器使用組合索引，即便索引的前導列沒有出現在WHERE子句中。例如：create index skip1 on emp5(job,empno); 全索引掃描 select count(*) from emp5 where empno=7900; 索引跳躍式掃描 select /*+ index(emp5 skip1)*/ count(*) from emp5 where empno=7900; 前一種是全表掃描，後一種則會使用組合索引。
5、or語句使用不當會引起全表掃描
原因：where子句中比較的兩個條件，一個有索引，一個沒索引，使用or則會引起全表掃描。例如：where A=：1 or B=：2，A上有索引，B上沒索引，則比較B=：2時會重新開始全表掃描。
6、組合索引，排序時應按照組合索引中各列的順序進行排序，即使索引中只有一個列是要排序的，否則排序性能會比較差。例如：create index skip1 on emp5(job,empno，date); select job，empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’ order by job,empno,date desc; 實際上只是查詢出符合job=’manager’and empno=’10’條件的記錄並按date降序排列，但是寫成order by date desc性能較差。
7、Update 語句，如果只更改1、2個字段，不要Update全部字段，否則頻繁調用會引起明顯的性能消耗，同時帶來大量日誌。
8、對於多張大數據量（這裏幾百條就算大了）的表JOIN，要先分頁再JOIN，否則邏輯讀會很高，性能很差。
9、select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描，並且沒有任何業務意義，是一定要杜絕的。
10、sql的where條件要綁定變量，比如where column=：1，不要寫成where column=‘aaa’，這樣會導致每次執行時都會重新分析，浪費CPU和內存資源。