现观察线上系统运行发现，线上某些业务查询存在等待时间长问题，后核查发现，部分问题出现在对数据库操作上Cost大部分时间，后根据网上各位前辈提供的优化技巧解决大部分问题，现写下本篇文章，一来巩固加深自己学习的优化技巧，二来方便正在为sql优化迷茫的猿友们提供一下思路和方法，共同进步，一起成长~
1、现状描述
sql执行时间长、数据查询慢
2、问题对象
sql执行语句（特别是多表多条件关联查询数据）
3、理论知识
1、Oracle优化器
sql优化器：sql数据库中的优化器又叫查询优化器（QueryOptimizer）。它是SQL分析和执行的优化工具，它负责生成、制定SQL的执行计划。
sql优化器优化方式
基于规则的优化方式(Rule-BasedOptimization,简称为RBO)
它根据指定的规则顺序，对指定的表进行执行计划的选择。它着一套严格的使用规则，只要你按照它去写SQL语句，无论数据表中的
内容怎样，也不会影响到你的“执行计划”，也就是说RB对数据不“敏感”。要求开发人员了解RBO的各项细则。在sql
10g中完全被CBO取代。
基于代价的优化方式(Cost-Based Optimization,简称为CBO)。
CBO是一种比RBO更加合理、可靠的优化器，它是从sql 8中开始引入，在sql10g中完全取代RBO。CBO是计算各种可能“执行
计划”的“代价”，即COST，从中选用COST最低的执行方案，作为实际运行方案。它依赖数据库对象的统计信息，统计信息的准确与否会影响C
BO做出最优的选择。如果对一次执行SQL时发现涉及对象（表、索引等）没有被分析、统计过，那么sql会采用一种叫做动态采样的技术，
动态的收集表和索引上的一些数据信息。
2、sql索引
sql索引是一种供服务器在表中快速查找一个行的数据库结构。合理使用索引能够大大提高数据库的运行效率。
在sql中，索引是一种供服务器在表中快速查找一个行的数据库结构。在数据库中建立索引主要有以下作用。
（1）快速存取数据。
（2）既可以改善数据库性能，又可以保证列值的唯一性。
（3）实现表与表之间的参照完整性
（4）在使用order by、group by子句进行数据检索时，利用索引可以减少排序和分组的时间。
3、优化方向
a、去掉不必要的大型表的全表扫描
b、去掉不必要的大型表的全表扫描
c、缓存小型表的全表扫描
d、检验优化索引的使用
e、检验优化的连接技术
f、尽可能减少执行计划的Cost
4、具体优化方法
1、查询条件（where后面的子句）优化
避免全表扫描，应考虑在where及order by等列上建立索引，否则将导致进行全表扫描。。
避免在where子句中对字段进行null值判断，否则将导致放弃使用索引而进行全表扫描。
避免在where子句中使用！=或<>操作符，否则将导致放弃使用索引而进行全表扫描。
避免用or连接条件，如果有部分字段存在索引，部分不存在索引，则将导致放弃使用索引而进行全表扫描，建议使用union all代替。
慎用in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描。
使用exists替换in问题
子查询结果集小，用IN
外表小，子查询表大，用EXISTS
建议实际选取哪个可以对比两个sql的执行计划
应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
SELECT ID FROM T WHERE NUM / 2 = 100
优化为：
SELECT ID FROM T WHERE NUM = 100 * 2
应尽量避免在where子句中对字段进行函数函数、算术运算或其他表达式运算操作，否则将导致放弃使用索引而进行全表扫描。如：
-- NAME以ABC开头的ID
SELECT ID FROM T WHERE SUBSTRING(NAME, 1, 3) = ’ABC’
--2005-11-30’生成的id
SELECT ID FROM T WHERE DATEDIFF(DAY, CREATEDATE, ’2005 - 11 - 30′) = 0
应改为:
SELECT ID FROM T WHERE NAME LIKE
2、对结果进行优化
Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。
select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。
尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑是否使用分页
3、其他优化
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或
update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到
的列上建的索引是否有必要。
应尽可能的避免更新聚集索引（clustered）数据列，因为聚集索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的
顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新集索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为聚集索引
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询
和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用
大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件， 最好使用导出表。
在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量
log，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table
，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所
需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时
间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF
。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
