一、 减少数据访问
- 创建并使用正确的索引
- 只通过索引访问数据
- 优化SQL执行计划
二、返回更少的数据
- 数据分页处理
(1)客户端（应用程序或浏览器）分页
(2) 应用服务器分页
(3) 数据库SQL分页：rowid比rownum需要的IO少 - 只返回需要的字段
三、减少交互次数
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batch DML
采用batch操作一般不会减少很多数据库服务器的物理IO，但是会大大减少客户端与服务端的交互次数，从而减少了多次发起的网络延迟开销，同时也会降低数据库的CPU开销。 -
IN List
例：用ID IN LIST：
select * from mytable where id in(:id1,id2…idn);
通过这样处理可以大大减少SQL请求的数据，从而提高性能。 -
设置Fetch Size
如果我们要从服务端一次取大量数据时，可以加大fetch_size，这样可以减少结果传输的交互次数及服务器数据准备时间，提高性能。 -
使用存储过程
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优化业务逻辑
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使用Resultset游标处理记录
采用resultset游标处理记录时，应该将游标的打开方式设置为FORWARD_READONLY模式，否则会把结果缓存在JVM里，造成JVM Out of Memory问题。
四、减少数据库服务器CPU运算
- 使用绑定变量
绑定变量优点： ①防止sql注入 ②提高SQL可读性 ③提高SQL解析性能
不使用绑定变量一般称为硬解析，使用绑定变量我们称为软解析。
绑定变量是指sql中对变化的值采用变量参数的形式提交，而不是在sql中直接拼写对应的值。
非绑定变量写法：select * from employee where id = 123;
绑定变量写法：select * from employee where id = ? Prepare statement.set Int(1,123) - 合理使用排序
- 减少比较操作
- 大量复杂运算在客户端处理
五、利用更多的资源
- 客户端多进程并行访问，前提是数据库主机资源有空间
- 数据库并行处理
六、主体思想保证服务器到不了并发瓶颈，在这个前提下，尝试优化
七、常用的优化策略首选索引，其次是交互次数和分页技术的使用
八、在数据量极其庞大的前提下，首选分布式处理方式
设置并行数的建议：
- 如果瓶颈在服务器主机，但是主机还有空闲资源，那么最大并行数取主机cpu核数和主机提供数据服务的磁盘数两个参数中的最小值，同时要保证主机有资源做其它任务。
- 如果瓶颈在客户端处理，但是客户端还有空闲资源，那建议不要增加sql的并行，而是用一个进程取回数据后在客户端起多个进程处理即可，进程数根据客户端cpu核数计算。
- 如果瓶颈在客户端网络，那建议做数据压缩或者增加多个客户端，采用map reduce的架构处理。
- 如果瓶颈在服务器网络，那需要增加服务器的网络带宽或者在服务端将数据压缩后再处理了。