（1）選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：
ORACLE的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫
在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的
情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作爲基礎表。如果有3個以上的表連接查詢
, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作爲基礎表, 交叉表是指那個被其
他表所引用的表.
（2） WHERE子句中的連接順序．：
ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必
須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE
子句的末尾.
（3） SELECT子句中避免使用‘ * ‘：
ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過
查詢數據字典完成的, 這意味着將耗費更多的時間
（4）減少訪問數據庫的次數：
ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變
量 , 讀數據塊等；
（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加
每次數據庫訪問的檢索數據量 ,建議值爲200
（6）使用DECODE函數來減少處理時間：
使用DECODE函數可以避免重複掃描相同記錄或重複連接相同的表.
（7）整合簡單,無關聯的數據庫訪問：
如果你有幾個簡單的數據庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使
它們之間沒有關係)
（8）刪除重複記錄：
最高效的刪除重複記錄方法 ( 因爲使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
（9）用TRUNCATE替代DELETE：
當刪除表中的記錄時,在通常情況下, 回滾段(rollback segments ) 用來存
放可以被恢復的信息. 如果你沒有COMMIT事務,ORACLE會將數據恢復到刪除之前
的狀態(準確地說是恢復到執行刪除命令之前的狀況) 而當運用TRUNCATE時, 回
滾段不再存放任何可被恢復的信息.當命令運行後,數據不能被恢復.因此很少的
資源被調用,執行時間也會很短. (譯者按: TRUNCATE只在刪除全表適
用,TRUNCATE是DDL不是DML)
（10）儘量多使用COMMIT：
只要有可能,在程序中儘量多使用COMMIT, 這樣程序的性能得到提高,需求也
會因爲COMMIT所釋放的資源而減少:
COMMIT所釋放的資源:
a. 回滾段上用於恢復數據的信息.
b. 被程序語句獲得的鎖
c. redo log buffer 中的空間
d. ORACLE爲管理上述3種資源中的內部花費
（11）用Where子句替換HAVING子句：
避免使用HAVING子句, HAVING 只會在檢索出所有記錄之後纔對結果集進行
過濾. 這個處理需要排序,總計等操作. 如果能通過WHERE子句限制記錄的數目,
那就能減少這方面的開銷. (非oracle中)on、where、having這三個都可以加條
件的子句中，on是最先執行，where次之，having最後，因爲on是先把不符合條
件的記錄過濾後才進行統計，它就可以減少中間運算要處理的數據，按理說應該
速度是最快的，where也應該比having快點的，因爲它過濾數據後才進行sum，在
兩個表聯接時才用on的，所以在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。
在這單表查詢統計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算字段，那它們
的結果是一樣的，只是where可以使用rushmore技術，而having就不能，在速度
上後者要慢如果要涉及到計算的字段，就表示在沒計算之前，這個字段的值是不
確定的，根據上篇寫的工作流程，where的作用時間是在計算之前就完成的，而
having就是在計算後才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結果會不同。在多
表聯接查詢時，on比where更早起作用。系統首先根據各個表之間的聯接條件，
把多個表合成一個臨時表後，再由where進行過濾，然後再計算，計算完後再由
having進行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個條
件應該在什麼時候起作用，然後再決定放在那裏
（12）減少對錶的查詢：
在含有子查詢的SQL語句中,要特別注意減少對錶的查詢.例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE (TAB_NAME,DB_VER) = ( SELECT
TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604)
（13）通過內部函數提高SQL效率.：
複雜的SQL往往犧牲了執行效率. 能夠掌握上面的運用函數解決問題的方法
在實際工作中是非常有意義的
（14）使用表的別名(Alias)：
當在SQL語句中連接多個表時, 請使用表的別名並把別名前綴於每個Column
上.這樣一來,就可以減少解析的時間並減少那些由Column歧義引起的語法錯誤.
（15）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN：
在許多基於基礎表的查詢中,爲了滿足一個條件,往往需要對另一個表進行聯
接.在這種情況下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常將提高查詢的效率. 在子查
詢中,NOT IN子句將執行一個內部的排序和合並. 無論在哪種情況下,NOT IN都是
最低效的 (因爲它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷). 爲了避免使用NOT IN
,我們可以把它改寫成外連接(Outer Joins)或NOT EXISTS.
例子：
（高效）SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT
‘X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB')
(低效)SELECT * FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT
DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB')
（16）識別'低效執行'的SQL語句：
雖然目前各種關於SQL優化的圖形化工具層出不窮,但是寫出自己的SQL工具
來解決問題始終是一個最好的方法：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS, ROUND((BUFFER_GETS-
DISK_READS)/BUFFER_GETS,2) Hit_radio, ROUND(DISK_READS/EXECUTIONS,2)
Reads_per_run,
SQL_TEXT FROM V$SQLAREA WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND
(BUFFER_GETS-DISK_READS)/BUFFER_GETS < 0.8 ORDER BY 4 DESC;
（17）用索引提高效率：
索引是表的一個概念部分,用來提高檢索數據的效率，ORACLE使用了一個復
雜的自平衡B-tree結構. 通常,通過索引查詢數據比全表掃描要快. 當ORACLE找
出執行查詢和Update語句的最佳路徑時, ORACLE優化器將使用索引. 同樣在聯結
多個表時使用索引也可以提高效率. 另一個使用索引的好處是,它提供了主鍵
(primary key)的唯一性驗證.。那些LONG或LONG RAW數據類型, 你可以索引幾乎
所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特別有效. 當然,你也會發現, 在掃描小
表時,使用索引同樣能提高效率. 雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們
也必須注意到它的代價. 索引需要空間來存儲,也需要定期維護, 每當有