当我需要去做优化时,有一个固定的优化思路:SQL优化->索引优化->分区优化->优化器hints优化
SQL 语句优化:
1.如有 子查询 但是没有with as 临时表,优先考虑用with as临时表,来代替子查询,不仅增加代码的易读性,更重要的是临时表是一次扫描,多次使用,这也是提升性能的原因-达到了'少读'的目标;
2.就是select,select后面避免使用*,查什么字段就写什么字段,因为使用*是走全表扫描的,不走索引
3.最有效率的表名顺序，oracale的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，所以把数据记录最少的放在最后面，如果有三张表以上的表，那就把交叉表放在最后面；
4.，join 之前先去重或者过滤一下，这样join时连接表的数据量更少,连接过程就优化了
5.然后where过滤也是有顺序的,优先吧过滤数据更多的条件放在最后面,避免去使用模糊查询like,in,exists,not等以及避免一些索引列上进行计算,这类情况下会造成索引失效,走全表扫描,增加I/O读取次数。
索引优化:
1.需要建索引的情况，经常需要搜的列，建索引可以加快查询速度，经常需要join连接的列，建索引可以加快连接速度，经常使用where的子句中的列，建索引可以加快判断速度，经常group by,order by 的列，建索引可以加快排序的速度
分区优化:
如果原表是没有建分区的话，会考虑重新创建一个一模一样的表并选择合理的分区方式，分区的方式有范围分区，列表分区，哈希分区，组合分区，interval分区，然后再把数据导进来，alter table rename 来修改原表名字成为历史表，再修改新表名字成为需求表
考虑到 数据量过于大了，可以先考虑先分表再分区提升性能，分表是通过定时任务，使用存储过程执行动态sql实现每年or每半年，每季度，根据实际情况来定，进行分表存储，每年的数据存储在对应的分表之中，如果数据量还是大，就要考虑到分区了，这个时候可以选择按月分区
优化器hints的优化
当遇到SQL执行计划不好的情况，应优先考虑统计信息等问题，而不是直接加Hint了事。如果统计信息无误，应该考虑物理结构是否合理，即没有合适的索引。只有在最后仍然不能SQL按优化的执行计划执行时，才考虑Hint。
Hint的弊端
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Hint是比较"暴力"的一种解决方式，不是很优雅。需要开发人员手工修改代码。
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Hint不会去适应新的变化。比如数据结构、数据规模发生了重大变化，但使用Hint的语句是感知变化并产生更优的执行计划。
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Hint随着数据库版本的变化，可能会有一些差异、甚至废弃的情况。此时，语句本身是无感知的，必须人工测试并修正