代码优化
代码结构层次的优化(目的:更加方便代码的维护--可维护性，可读性)
1.代码注释(代码规范)
2.工具类的封装(方便代码的维护，使代码结构更加清晰不臃肿，保证团队里代码 质量一致性)
3.公共部分的提取
代码性能的优化(目的:使程序的性能最优化)
1.使用一些性能比较高的类(bufferInputStream)
2.缓冲区块的大小(4k或者8k)
3.公共部分的提取
4.通常要用stringbuffer替代string加号拼接
业务优化
红色标注为必会,必须,必要,必做.
1.可以通过tabindex属性来改变tab键盘的操作顺序
2.可以通过回车键来进行搜索或者提交操作
3.对于单选按钮和复选按钮可以通过操作后面的文本来选择前面的单选按钮从及复选按钮
4.添加的信息要按照id倒序进行排列
5.进行搜索操作时加入js loading操作（不仅告诉用户所进行的请求正在被处理，而且防止用户多次点击提交操作）
6.当进行删除操作的时候要弹出提示框，警告用户要进行删除操作，是否确认。
7.根据returnURL在用户登录成功后直接跳到想要访问的资源。
8.进行删除操作时通过confirm提示用户是否确认删除操作，操作完后提示操作是否成功。
9.减少用户操作的步骤
10.使用autocomplete插件快速进行搜索
11.通过ztree，以及kindeiditor来提高用户的体验度
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)(必须说) 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.(重点必须说)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%' ORYY_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,必须说)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.(重点必须说)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.（重点必须说）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。