设定一个高的目标
如果您把一个SQL从一个小时优化到了1分钟，您会停止工作吗？会不会考虑是否能给它优化到1秒钟？
工作中，每个人都有压力，压力之下，很容易疏于思考。一个SQL多长时间能跑完，依赖于它跑在什么样的硬件和软件环境上。一个SQL能不能跑的更快，本质上是：它是否能够更加充分的利用硬件资源和软件能力。
做SQL优化，给自己设定一个高的目标非常重要！
去优化那些好的SQL
有了高的目标，接下来，还要找到那些好的SQL进行优化。那么，什么是好的SQL？
（1）有效的 SQL
数据库是为了执行SQL设计的，不是为了一执行就报错的无效SQL设计的。
如果执行一个SQL，报ORA的错误，那么这是一个无效的SQL，它不应该存在于您的系统里面，当然更不应该成为您优化的对象。
如果执行一个SQL，报ORA的错误，那么在数据库里面会是一个failure parse。如果您系统的AWR报告里面有failure parse，那么您要注意了，后果可能很严重。
（2）您知道业务含义的SQL
有很多时候，一些SQL和PL/SQL存储过程是根本就不需要被执行的。但是由于种种原因，那些SQL和PL/SQL存储过程存在在系统中，可能都已存在了很长时间，写那些SQL和PL/SQL存储过程的人可能早就跳槽了，为了所谓的“稳定”，没有人去动那些SQL和PL/SQL存储过程。去优化这些根本就不需要被执行的SQL和PL/SQL存储过程当然是没有任何意义的。
所以，在优化任何一条SQL之前，应该首先知道那条SQL业务上的含义，确定它确实是需要被执行的，再去优化它。
（3）构造好的SQL
如果一个SQL语句里面有IN列表，IN列表里面有几百个值，那么那几百个值，很有可能是来源于另外一个SQL，而非人工输入。由于IN列表中值的个数有一个允许的上限，有些SQL甚至会长成下面的样子：
几百几千几万个值在IN列表里面，那是不是SQL构造的不好，是不是应该先将它改成一个JOIN再去考虑其他？
（4）没有编写错误的SQL
N个表做JOIN的话，一般情况应该有N-1个JOIN条件。如果JOIN条件小于N-1个的话，就会有CARTESIAN JOIN出现，结果集里面会有重复值。在SELECT LIST里面加上DISTINCT，通常就可以使得SQL得到功能上正确的结果集。这就好比您去银行取钱，实际只要取1000块钱，可是您先取了2000块钱，再把余下的1000存回去，多此一举，虽然实际结果是对的，您确实是取了1000块钱。
当SQL处理的数据量小的时候，这个多此一举对于响应时间的影响并不会很大。可是当SQL处理的数据量大的时候，这个影响就会完全凸显出来。还是那个取钱的例子，如果您实际只要取1000块钱，可是您先取了10001000块钱，再把余下的10000000块钱存回去。最后您也会得到1000块钱，可是银行员工为您取钱的时候数出10001000块钱的时间，和把钱存回去的时候再数好10000000块钱的时间，都是您办业务的时间，您取钱的时间就会变得相当长了。
SQL语句中WHERE条件里面的值的数据类型，应该与相应的列的数据类型一致。否则SQL语句虽不会报错，会隐式的用函数将那个列转换成与相应的值的数据类型一致，去执行SQL。这种隐式数据类型转换，可能会导致ORA-01722的错误，可能会导致相应的列上的索引不能被使用到，可能会导致明明可以使用分区裁剪但却用不上的情况，响应时间可能差好几个数量级。
给SQL一个好的执行环境
SQL需要在好的环境上执行才能够性能好。那么什么是好的执行环境呢？
正确的给软件打上补丁，是打造好的执行环境的第一步。明明您都花了钱买软件，明明人家软件厂家都出了补丁可以让软件跑的更好更快，为什么不打补丁呢？当然了，打补丁是个技术活，怎么正确的给软件打上补丁，肯定是要按照软件厂家的说明来，或者咨询软件厂家啦。
使用默认的init.ora参数设置，也是打造好的执行环境的重要一环。使用默认的init.ora参数设置，意味着您是按照Oracle内部研发团队设计软件的方法去使用它，意味着您使用的是经过Oracle内部测试团队严格测试的软件。当然了，有一些特定的应用软件，比如Oracle的EBS，要求修改init.ora参数，这种情况是要修改，因为那些修改是经过应用软件厂家严格测试过的。
如果是因为遇到bug，需要修改某些参数做为临时解决方案，那么当那个bug修复之后，您应该及时将相应的参数改回去，否则后果可能也会很严重噢。
另外，若随意修改init.ora参数，可能会导致售后的问题。
从数据库设计的角度优化SQL
现在Oracle数据库软件使用的是Cost Based Optimizer（CBO），基于成本的优化器。
本质上来讲，优化器就是一系列的算法。优化器会接受输入的信息来生成SQL的执行计划。输入的信息包括：
（1）统计信息
统计信息包括两个方面，系统的统计信息，和实际用户数据的统计信息。
系统的统计信息，推荐大家使用默认设置。实际用户数据的统计信息，最重要的是要有代表性，要能够反应数据的特征。
（2）约束
NOT NULL, PK, FK, UK等等约束，若实际数据是需要符合约束的，那么那些约束应该存在于数据库里面，应该让优化器知道这些约束的存在。
举个例子。多个表做JOIN，如果某张表只是被JOIN了，比如下面这样事儿的
customer表只出现在了JOIN部分，但是并没有出现在SELECTlist里面，也没有出现在查询条件里面，也没有出现在GROUP BY和ORDER BY的部分里面。那么如果lineorder表上的JOIN key（lo_custkey）上存在外键约束的话，优化器就会知道lo_custkey = c_custkey这个JOIN总是能够JOIN的上，那么在实际执行的时候就不会去JOIN customer这个表了。
执行计划可以是下面这样事儿的：
您擦亮双眼看好了么，customer表压根儿就没有出现在执行计划里面！您能做的最快的JOIN就是不JOIN啊哈哈哈。这种情况我们叫做JOIN elimination，发生的前提条件是相关约束的存在。
（3）Schema设计
Schema的设计，包括数据模型，索引，分区，压缩，clustering（数据根据相应的KEY值物理上存放在一起）等等，对SQL性能都有非常重要的影响。
有些SQL里面，一个表和自己JOIN几十次，就是因为数据模型设计得不好导致的。此时若只是专注于SQL本身，能够取得的性能提升恐怕就非常有限了。
Schema设计是门大学问，每一个方面都可以对SQL的性能有几个数量级的影响。想做好SQL优化的话，您必须要将schema设计重视起来。
从执行角度优化SQL
从执行的角度去优化SQL，主要是要考虑以下方面：
- Access method，是通过索引访问数据，还是全表扫描。
- Join方法，是Nested Loop Join，Hash Join，还是Merge Join。
- Join顺序，是表A Join表B，再Join表C，还是反之。
- 并行执行时，生产者进程组和消费者进程组之间的数据分发方法，是hash，还是broadcast，还是其他的分发方法。
- 数据是否有倾斜，是否某些KEY值对应的数据特别多，其他KEY值对应的数据特别少。
