1．最主要的是尽量减少I/O操作，然后是内存占用，再就是CPU的负载。CPU的负载可以通过优化程序来改善，在程序中尽量使用诸如SUM(SQL语句)或者COLLECT(ABAP语句)。
2．尽可能多地使用表的索引作为Where分句的条件选项，尽可能让程序只读取一定范围内的记录（比如说，你只准备操作一个月之内的业务数据，那么对于这一个月的业务就应该有一定的范围取值，如1000～2000）。
3．尽量使用Select A B C INTO TABLE ITAB这样的语句。这个操作会将所有符合条件的数据一次性地读进内表，这比在Select A B C INTO ITAB… ENDSELECT的循环中添加数据到内表要快。
4．尽可能使用Select SINGLE语句。
5．使用ABAP排序而不使用order by 。
6．可以使用视图来代表基本表的查询。
7．可以使用一些聚合函数、GROUP BY …HAVING，来进行计算和分组统计，也可以来改善查询的效率。
例如：
不推荐
Maxnu = 0.
Select * from zflight where airln = ‘LF’ and cntry = ‘IN’.
Check zflight-fligh > maxnu.
Maxnu = zflight-fligh.
Endselect.
推荐
Select max( fligh ) from zflight into maxnu where airln = ‘LF’ and cntry = ‘IN’.
8．使用where语句
不推荐
Select * from zflight.
Check : zflight-airln = ‘LF’ and zflight-fligh = ‘BW222’.
Endselect.
推荐
Select * from zflight where airln = ‘LF’ and fligh = ‘222’.
Endselect.
9．使用批量修改内表代替逐行修改
不推荐
Loop at int_fligh.
If int_fligh-flag is initial.
Int_fligh-flag = ‘X’.
Endif.
Modify int_fligh.
Endloop.
推荐
Int_fligh-flag = ‘X’.
Modify int_fligh transporting flag where flag is initial.．
10．使用二分法查询，提高查询内表数据速度
不推荐
Read table int_fligh with key airln = ‘LF’.
推荐
Read table int_fligh with key airln = ‘LF’ binary search.
11．两个内表添加使用批量增加代替逐行
不推荐
Loop at int_fligh1.
Append int_fligh1 to int_fligh2.
Endloop.
推荐
Append lines of int_fligh1 to int_fligh2.
12．使用FOR ALL Entries
不推荐
Loop at int_cntry.
Select single * from zfligh into int_fligh where cntry = int_cntry-cntry.
Append int_fligh.
Endloop.
推荐
Select * from zfligh appending table int_fligh
For all entries in int_cntry
Where cntry = int_cntry-cntry.
1 数据——>工作区，工作区——>内表，
2 数据——>内表
很明显少了一个过程 效率自然高了 如果数据量越大,效果是可想而知的
13．避免使用SELECT DISTINCT语句
使用的 ABAP SORT + DELETE ADJACENT DUPLICATES 代替.
14. 更多地使用动态数据对象来访问内表。
例：
不推荐：
LOOP AT itab.
READ TABLE itab_jest
WITH KEY objnr = itab-objnr.
ENDLOOP.
推荐：
FIELD-SYMBOLS:
<ls_itab> TYPE typ_jhgb.
LOOP AT itab ASSIGNING <ls-itab>.
READ TABLE itab_jest
WITH KEY objnr = <ls-itab>-objnr.
ENDLOOP.
