sql优化
1、SELECT子句中避免使用 *， 尽量应该根据业务需求按字段进行查询
2、尽量多使用COMMIT如对大数据量的分段批量提交释放了资源，减轻了服务器压力
3、在写sql语句的话，尽量保持每次查询的sql语句字段用大写，因为oracle总是先解析 sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行
4、用UNION-ALL 替换UNION，因为UNION-ALL不会过滤重复数据，所执行效率 要快于UNION,并且UNION可以自动排序，而UNION-ALL不会
5、避免在索引列上使用计算和函数,这样索引就不能使用
Sql优化精简版：
1.(重点)SELECT语句中避免使用 *，
尽量应该根据业务需求按字段进行查询
举例：如果表中有个字段用的是clob或者是blob这种大数据字段的话，
他们的查询应该根据业务需要来进行指定字段的查询，切记勿直接用*
2.(重点) 删除重复记录(oracle)：
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)
FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
3. 用>=替换>
如一个表有100万记录，一个数值型字段A，
A=0时，有30万条；
A=1时，有30万条；
A=2时，有39万条；
A=3时，有1万记录。
那么执行 A>2 与 A>=3 的效果就有很大的区别了，因为 A>2 时，
ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，
而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。
4.(重点)尽量多使用COMMIT
如对大数据量的分段批量提交
5. (重点)用NOT EXISTS 或（外连接+判断为空）方案 替换 NOT IN操作符
此操作是强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。
推荐方案：用NOT EXISTS 或（外连接+判断为空）方案代替
6.(重点 )LIKE操作符(大数据的全文检索使用luncene)(solr)
因为使用like不当，会导致性能问题，原因是like在左右两边都有
%的时候，不会使用索引。
如LIKE '%5400%' 这种查询不会引用索引，
而LIKE 'X5400%' 则会引用范围索引。
一个实际例子：
查询营业编号 YY_BH LIKE '%5400%' 这个条件会产生全表扫描，
如果改成 YY_BH LIKE 'X5400%' OR YY_BH LIKE 'B5400%'
则会利用 YY_BH 的索引进行两个范围的查询，性能肯定大大提高。
7.(重点)避免在索引列上使用计算和函数,这样索引就不能使用
举例:
低效：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
高效:
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
8.(重点)用UNION-ALL 替换UNION，
因为UNION-ALL不会过滤重复数据而且不会自动排序，
所执行效率要快于UNION。
9. （优化,重点,3个方面 a.缓存 b.分段批量 c.存储过程）减少访问数据库的次数
举例:如果批量删除多条数据，可以用 delete from tableName where id
in (1,2,3)
而不要用多条delete语句进行删除
10.（重点）用TRUNCATE替代DELETE
TRUNCATE不记录日志，DELETE记录日志，所以TRUNCATE要快于DELETE
但是一旦用TRUNCATE进行删除就不能进行恢复,TRUNCATE是删除整张表的数据
不能加where条件。
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mysql,sqlserver中如果
id为自增类型，那么如果用TRUNCATE删除，则id字段再插入数据时从1开始，
如果delete删除的话，则从删除之前的id的值继续增长。