对于sql优化，从实际工作经验出发，总结如下:
1)、where过滤部分，等式左边不要带任何计算和嵌套函数，想办法等价替换，在等式右边去做变动；
2）、能手动计算的部分，手动算好写上固定的值，不要写一个表达式在sql里，让程序每次去重算；
3)、3个及以上大表关联，慢到跑个30分钟都不出结果，最直接简单的方法是建一个临时表，拆分多表关联为多个2表关联的等价sql;
4)、对于非常慢的sql，可以尝试重新获取源表信息，获取新的执行计划；
5）、在实现逻辑时，对于有排序操作的关键字(order by/group by/distinct/union/等)要敏感，看看是不是在实现逻辑的同时能避免这些排序操作；
6）、避免自己写函数实现功能，应使用Oracle自带的函数；
7）、不要千篇一律的使用左连接(左连接在实现功能时，有一个好处，那就是不用管那么多，反正不会丢数据)，应该站在业务的角度去分析数据，是不是一定要左连接，毕竟外连接是很耗性能的;
8)、对于大数据，可以采取分区+并行的技术，对于分区，在实现方式上，要考虑到怎么为表自动添加分区和时间久了怎样自动drop掉前面的分区;
9)、索引是把双刃剑，使用时要测试好，并能考虑到后期要手动维护、索引失效等等负面问题；
10)、强制Hint，人为改变Oracle执行计划;
11)、多分析执行计划，来判断sql的优劣,为了避免缓存的影响,将不同的测试sql均执行多次;
12）、对于sql的整体把握，一定要知道源表数据量大概为多少，最终返回的结果集会多少，不然优化无从谈起，因为所有的技术和结论都是因数据量的大小变化的；
13）、以上均为开发者在实现层面的优化，更根本的在于前期的设计和架构；
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