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1.选择最有效率的表名顺序。ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中写在最后的表（基础表 driving table）将被最先处理. 在FROM子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询， 那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表， 交叉表是指那个被其他表所引用的表。

2.WHERE子句中的连接顺序。ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前， 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。

3.SELECT子句中尽量避免使用 ‘* ’。

4.使用DECODE函数来减少处理时间。

5.查询结果能不排序就不排序。尽量不用Order by,distinct,union,MINUS,INTERSECT。

6.用表连接代替子查询in。

7.用索引提高查询效率。但是索引不能随便用，还要搞清楚每种索引适用的情况，比如B*索引、复合索引、函数索引、bitmap索引等。虽然使用索引能得到查询效率的提高，但是也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储，也需要定期维护， 每当有记录在表中增减或索引列被修改时， 索引本身也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出几 次的磁盘I/O，因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。

8.不能再索引列上适用not、<>；、is null、not is null、做四则运算，否则索引会被抑制，不起作用，变成全表扫描。

9.用>；=替代>；。比如SELECT * FROM S WHERE ID>=4效率SELECT * FROM S WHERE ID>3高。两者的区别在于， 前者DBMS将直接跳到第一个ID等于4的记录，而后者将首先定位到ID=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。

10.如果表的数据量很大，可以为该表建分区。经常使用的子查询可以建成视图。

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