前言
客服业务受到SQL语句的影响非常大，在规模比较大的局点，往往因为一个小的SQL语句不够优化，导致数据库性能急剧下降，小型机idle所剩无几，应用服务器断连、超时，严重影响业务的正常运行。
数据库的优化方法有很多种，在应用层来说，主要是基于索引的优化。
建立必要的索引
常用建立索引的规则如下:
1、表的主键、外键必须有索引；
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
5、索引应该建在选择性高的字段上；
6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：
A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；
C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；
D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；
E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。 另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。
1.避免对列的操作
任何对列的操作都可能导致全表扫描，这里所谓的操作包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等式的右边，甚至去掉函数。
例1：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但30万行数据情况下执行速度却非常慢：
select * from record where substrb(CardNo,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where amount/30< 1000（11秒）
select * from record where to_char(ActionTime,'yyyymmdd')='19991201'（10秒）
由于where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐行计算得到的，因此它不得不进行表扫描，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表扫描，因此将SQL重写如下：
select * from record where CardNo like '5378%'（< 1秒）
select * from record where amount < 1000*30（< 1秒）
select * from record where ActionTime= to_date ('19991201' ,'yyyymmdd')（< 1秒）
差别是很明显的！
2.避免不必要的类型转换
需要注意的是，尽量避免潜在的数据类型转换。如将字符型数据与数值型数据比较，ORACLE会自动将字符型用to_number()函数进行转换，从而导致全表扫描。
例2：表tab1中的列col1是字符型（char)，则以下语句存在类型转换：
select col1,col2 from tab1 where col1>10，
应该写为： select col1,col2 from tab1 where col1>'10'。
3.增加查询的范围限制
增加查询的范围限制，避免全范围的搜索。
例3：以下查询表record 中时间ActionTime小于2001年3月1日的数据：
select * from record where ActionTime < to_date ('20010301' ,'yyyymm')
查询计划表明，上面的查询对表进行全表扫描，如果我们知道表中的最早的数据为2001年1月1日，那么，可以增加一个最小时间，使查询在一个完整的范围之内。修改如下： select * from record where
ActionTime < to_date ('20010301' ,'yyyymm')
and ActionTime > to_date ('20010101' ,'yyyymm')
后一种SQL语句将利用上ActionTime字段上的索引，从而提高查询效率。把'20010301'换成一个变量，根据取值的机率，可以有一半以上的机会提高效率。同理，对于大于某个值的查询，如果知道当前可能的最大值，也可以在Where子句中加上 “AND 列名< MAX(最大值)”。
4.尽量去掉”IN”、”OR”
含有"IN"、"OR"的Where子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。
例4： select count(*) from stuff where id_no in('0','1')（23秒）
可以考虑将or子句分开：
select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'
然后再做一个简单的加法，与原来的SQL语句相比，查询速度更快。5.尽量去掉 “<>”
尽量去掉 "<>"，避免全表扫描，如果数据是枚举值，且取值范围固定，则修改为"OR"方式。
例5：
UPDATE SERVICEINFO SET STATE=0 WHERE STATE<>0;
以上语句由于其中包含了"<>"，执行计划中用了全表扫描（TABLE ACCESS FULL），没有用到state字段上的索引。实际应用中，由于业务逻辑的限制，字段state为枚举值，只能等于0，1或2，而且，值等于=1，2的很少，因此可以去掉"<>"，利用索引来提高效率。
修改为：UPDATE SERVICEINFO SET STATE=0 WHERE STATE = 1 OR STATE = 2 。进一步的修改可以参考第4种方法。6.去掉Where子句中的IS NULL和IS NOT NULL
Where字句中的IS NULL和IS NOT NULL将不会使用索引而是进行全表搜索，因此需要通过改变查询方式，
分情况讨论等方法，去掉Where子句中的IS NULL和IS NOT NULL。7.索引提高数据分布不均匀时查询效率
索引的选择性低，但数据的值分布差异很大时，仍然可以利用索引提高效率。A、数据分布不均匀的特殊情况下，选择性不高的索引也要创建。
表ServiceInfo中数据量很大，假设有一百万行，其中有一个字段DisposalCourseFlag，取值范围为枚举值：[0，1，2，3，4，5，6，7]。按照前面说的索引建立的规则，“选择性不高的字段不应该建立索引，该字段只有8种取值，索引值的重复率很高，索引选择性明显很低，因此不建索引。然而，由于该字段上数据值的分布情况非常特殊，具体如下表：
而且，常用的查询中，查询DisposalCourseFlag<6 的情况既多又频繁，毫无疑问，如果能够建立索引，并且被应用，那么将大大提高这种情况的查询效率。因此，我们需要在该字段上建立索引。