1-使用exists判断结果集中是否包含行，不要用count(*)
2-使用标准连接代替嵌套子查询，因为子查询由内到外执行，而链接只是一个查询而已。
3-有效避免整表扫描，使用索引。别忘了使用索引。
4-like 表达式的开头使用了%,因为开头不确定，所以索引无法使用，整表扫描不可避免。
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索引是如何工作的？改善SQL语句
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：
select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000
和执行:
select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan''
一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那 么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=''zhangsan''的，而后再根据限制条件 条件tID>10000来提出查询结果。
事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。
虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。
SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：
列名 操作符 <常数 或 变量>
或
<常数 或 变量> 操作符列名
列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如：
Name=’张三’
价格>5000
5000<价格
Name=’张三’ and 价格>5000
如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。
介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验：
1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型
如：name like ‘张%’ ，这就属于SARG
而：name like ‘%张’ ,就不属于SARG。
原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。
2、or 会引起全表扫描
Name=’张三’ and 价格>5000 符号SARG，而：Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。
3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句
不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子：
ABS(价格)<5000
Name like ‘%三’
有些表达式，如：
WHERE 价格*2>5000
SQL SERVER也会认为是SARG，SQL SERVER会将此式转化为：
WHERE 价格>2500/2
但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。
4、IN 的作用相当与OR
语句：
Select * from table1 where tid in (2,3)
和
Select * from table1 where tid=2 or tid=3
是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。
5、尽量少用NOT
6、exists 和 in 的执行效率是一样的
很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开：
（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)
该句的执行结果为：
表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
（2）select title,price from titles
where exists (select * from sales
where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)
第二句的执行结果为：
表 ''sales''。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 ''titles''。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。
7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样
前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的：
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen
where charindex(''刑侦支队'',reader)>0 and fariqi>''2004-5-5''
用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen
where reader like ''%'' + ''刑侦支队'' + ''%'' and fariqi>''2004-5-5''
用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
8、union并不绝对比or的执行效率高
我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大部分都是适用的。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi=''2004-9-16'' or gid>9990000
用时：68秒。扫描计数 1，逻辑读 404008 次，物理读 283 次，预读 392163 次。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000
用时：9秒。扫描计数 8，逻辑读 67489 次，物理读 216 次，预读 7499 次。
看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。
但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union则反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi=''2004-9-16'' or fariqi=''2004-2-5''
用时：6423毫秒。扫描计数 2，逻辑读 14726 次，物理读 1 次，预读 7176 次。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-2-5''
用时：11640毫秒。扫描计数 8，逻辑读 14806 次，物理读 108 次，预读 1144 次。
9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”
我们来做一个试验：
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc
用时：4673毫秒
select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc
用时：1376毫秒
select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc
用时：80毫秒
由此看来，我们每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。
10、count(*)不比count(字段)慢
某些资料上说：用*会统计所有列，显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根据的。我们来看：
select count(*) from Tgongwen
用时：1500毫秒
select count(gid) from Tgongwen
用时：1483毫秒
select count(fariqi) from Tgongwen
用时：3140毫秒
select count(title) from Tgongwen
用时：52050毫秒
从以上可以看出，如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的，而count(*)却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要 快，而且字段越长，汇总的速度就越慢。我想，如果用count(*)， SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然，如果您直接写count(主键)将会来的更直接些。
11、order by按聚集索引列排序效率最高
我们来看：（gid是主键，fariqi是聚合索引列）：
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen
用时：196 毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 1 次，预读 1527 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc
用时：4720毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 41956 次，物理读 0 次，预读 1287 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc
用时：4736毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 55350 次，物理读 10 次，预读 775 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc
用时：173毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 290 次，物理读 0 次，预读 0 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc
用时：156毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 0 次，预读 0 次。
从以上我们可以看出，不排序的速度以及逻辑读次数都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相当的，但这些都比“order by 非聚集索引列”的查询速度是快得多的。
同时，按照某个字段进行排序的时候，无论是正序还是倒序，速度是基本相当的。
12、高效的TOP
事实上，在查询和提取超大容量的数据集时，影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找，而是物理的I/0操作。如：
select top 10 * from (
select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen
where neibuyonghu=''办公室''
order by gid desc) as a
order by gid asc
这条语句，从理论上讲，整条语句的执行时间应该比子句的执行时间长，但事实相反。因为，子句执行后返回的是10000条记录，而整条语 句仅返回10条语句，所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。TOP关键 词是SQL SERVER中经过系统优化过的一个用来提取前几条或前几个百分比数据的词。经笔者在实践中的应用，发现TOP确实很好用，效率也很高。但这个词在另外一 个大型数据库ORACLE中却没有，这不能说不是一个遗憾，虽然在ORACLE中可以用其他方法（如：rownumber）来解决。在以后的关于“实现千 万级数据的分页显示存储过程”的讨论中，我们就将用到TOP这个关键词。
*********************************************************
在一个数据库中进行操作的时候，效率是很重要的，那么，如何提高oracle的查询效率呢？笔者将从以下几个方面进行详细解析：
1、选择最有效率的表名顺序（只在基于规则的优化器中有效）：
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表（基础表 driving table）将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询， 那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表， 交叉表是指那个被其他表所引用的表。
2、WHERE子句中的连接顺序
ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前， 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。
3、 SELECT子句中避免使用 ' * '
ORACLE在解析的过程中， 会将'*' 依次转换成所有的列名， 这个工作是通过查询数据字典完成的， 这意味着将耗费更多的时间
4、 减少访问数据库的次数
ORACLE在内部执行了许多工作： 解析SQL语句， 估算索引的利用率， 绑定变量 , 读数据块等；
5、 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新设置ARRAYSIZE参数
可以增加每次数据库访问的检索数据量 ,建议值为200
6、使用DECODE函数来减少处理时间
使用DECODE函数可以避免重复扫描相同记录或重复连接相同的表。
7、 整合简单、无关联的数据库访问
如果你有几个简单的数据库查询语句，你可以把它们整合到一个查询中（即使它们之间没有关系）
8、 删除重复记录
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）；
9、 用TRUNCATE替代DELETE
当删除表中的记录时，在通常情况下， 回滚段（rollback segments ） 用来存放可以被恢复的信息。如果你没有COMMIT事务，ORACLE会将数据恢复到删除之前的状态（准确地说是恢复到执行删除命令之前的状况） 而当运用TRUNCATE时， 回滚段不再存放任何可被恢复的信息。当命令运行后，数据不能被恢复。因此很少的资源被调用，执行时间也会很短。
10、 尽量多使用COMMIT
只要有可能，在程序中尽量多使用COMMIT, 这样程序的性能得到提高，需求也会因为COMMIT所释放的资源而减少。COMMIT所释放的资源有下列几种：
①回滚段上用于恢复数据的信息。
②被程序语句获得的锁
③ redo log buffer 中的空间
④ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
11、 用Where子句替换HAVING子句
避免使用HAVING子句， HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。这个处理需要排序，总计等操作。 如果能通过WHERE子句限制记录的数目，那就能减少这方面的开销。 （非oracle中）on、where、having这三个都可以加条件的子句中，on是最先执行，where次之，having最后，因为on是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，where也应该比having快点的，因为它过滤数据后才进行sum,在两个表联接时才用on的，所以在一个表的时候，就剩下where跟having比较了。在这单表查询统计的情况下，如果要过滤的条件没有涉及到要计算字段，那它们的结果是一样的，只是where可以使用rushmore技术，而having就不能，在速度上后者要慢如果要涉及到计算的字段，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而having就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同。在多表联接查询时，on比where更早起作用。系统首先根据各个表之间的联接条件，把多个表合成一个临时表后，再由where进行过滤，然后再计算，计算完后再由having进行过滤。由此可见，要想过滤条件起到正确的作用，首先要明白这个条件应该在什么时候起作用，然后再决定放在那里
12、 减少对表的查询
在含有子查询的SQL语句中，要特别注意减少对表的查询。例子：
SELECT TAB_NAME FROM TABLES WHERE （TAB_NAME,DB_VER） = （ SELECT TAB_NAME,DB_VER FROM TAB_COLUMNS WHERE VERSION = 604）
13、通过内部函数提高SQL效率
复杂的SQL往往牺牲了执行效率。 能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的
14、 使用表的别名（Alias）
当在SQL语句中连接多个表时， 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上。这样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
15、 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN
在许多基于基础表的查询中，为了满足一个条件，往往需要对另一个表进行联接。在这种情况下， 使用EXISTS（或NOT EXISTS）通常将提高查询的效率。 在子查询中，NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并。 无论在哪种情况下，NOT IN都是最低效的 （因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历）。 为了避免使用NOT IN ,我们可以把它改写成外连接（Outer Joins）或NOT EXISTS.
例子：
//（高效）
SELECT * FROM EMP （基础表）
WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS （SELECT 'X' FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = 'MELB'）
//（低效）SELECT * FROM EMP （基础表）
WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN（SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = 'MELB'）
16、 识别'低效执行'的SQL语句
虽然目前各种关于SQL优化的图形化工具层出不穷，但是写出自己的SQL工具来解决问题始终是一个最好的方法：
SELECT EXECUTIONS , DISK_READS, BUFFER_GETS,
ROUND（（BUFFER_GETS-DISK_READS）/BUFFER_GETS,2） Hit_radio,
ROUND（DISK_READS/EXECUTIONS,2） Reads_per_run, SQL_TEXT
FROM V$SQLAREA
WHERE EXECUTIONS>0 AND BUFFER_GETS > 0 AND （BUFFER_GETS-DISK_READS）/BUFFER_GETS < 0.8
ORDER BY 4 DESC;
17、 用索引提高效率
索引是表的一个概念部分，用来提高检索数据的效率，ORACLE使用了一个复杂的自平衡B-tree结构。 通常，通过索引查询数据比全表扫描要快。 当ORACLE找出执行查询和Update语句的最佳路径时， ORACLE优化器将使用索引。 同样在联结多个表时使用索引也可以提高效率。 另一个使用索引的好处是，它提供了主键（primary key）的唯一性验证那些LONG或LONG RAW数据类型， 你可以索引几乎所有的列。 通常， 在大型表中使用索引特别有效。 当然，你也会发现， 在扫描小表时，使用索引同样能提高效率。 虽然使用索引能得到查询效率的提高，但是我们也必须注意到它的代价。 索引需要空间来存储，也需要定期维护， 每当有记录在表中增减或索引列被修改时， 索引本身也会被修改。 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢定期的重构索引是有必要的。： ALTER INDEX REBUILD
18、 用EXISTS替换DISTINCT
当提交一个包含一对多表信息（比如部门表和雇员表）的查询时，避免在SELECT子句中使用DISTINCT. 一般可以考虑用EXIST替换， EXISTS 使查询更为迅速，因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后，立刻返回结果。 例子：
//（低效）：
SELECT DISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME
FROM DEPT D , EMP E
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
//（高效）：
SELECT DEPT_NO,DEPT_NAME
FROM DEPT D
WHERE EXISTS （ SELECT 'X' FROM EMP E WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO）；
19、 sql语句用大写的
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
20、 在java代码中尽量少用连接符"+"连接字符串！
21、避免在索引列上使用NOT
通常，我们要避免在索引列上使用NOT, NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响。 当ORACLE"遇到"NOT,他就会停止使用索引转而执行全表扫描。
22、 避免在索引列上使用计算。
WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分。优化器将不使用索引而使用全表扫描。
举例：
//低效：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;
//高效：
SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;
23、 用>=替代>
//高效：
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4
//低效：
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
两者的区别在于， 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。
24、 用UNION替换OR （适用于索引列）
通常情况下， 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果。 对索引列使用OR将造成全表扫描。 注意， 以上规则只针对多个索引列有效。 如果有column没有被索引， 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低。 在下面的例子中， LOC_ID 和REGION上都建有索引。
//高效：
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10
UNION SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION FROM LOCATION WHERE REGION = "MELBOURNE"
//低效：
SELECT LOC_ID , LOC_DESC , REGION
FROM LOCATION
WHERE LOC_ID = 10 OR REGION = "MELBOURNE"
如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面。
25、用IN来替换OR
这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的。
//低效：
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30
//高效：
SELECT… FROM LOCATION WHERE LOC_IN IN （10,20,30）；
26、 避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
避免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE将无法使用该索引。对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录。 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录。 如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中。举例： 如果唯一性索引建立在表的A列和B列上， 并且表中存在一条记录的A,B值为（123,null） , ORACLE将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录（插入）。 然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空。 因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录，当然它们都是空！ 因为空值不存在于索引列中，所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使ORACLE停用该索引。
//低效： （索引失效）
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
//高效： （索引有效）
SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;
27、 总是使用索引的第一个列
如果索引是建立在多个列上， 只有在它的第一个列（leading column）被where子句引用时，优化器才会选择使用该索引。 这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时，优化器使用了全表扫描而忽略了索引
28、 用UNION-ALL 替换UNION （ 如果有可能的话）
当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时，这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并， 然后在输出最终结果前进行排序。 如果用UNION ALL替代UNION, 这样排序就不是必要了。 效率就会因此得到提高。 需要注意的是，UNION ALL 将重复输出两个结果集合中相同记录。 因此各位还是要从业务需求分析使用UNION ALL的可行性。 UNION 将对结果集合排序，这个操作会使用到SORT_AREA_SIZE这块内存。 对于这块内存的优化也是相当重要的。 下面的SQL可以用来查询排序的消耗量
//低效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
//高效：
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT
FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
UNION ALL
SELECT ACCT_NUM, BALANCE_AMT FROM DEBIT_TRANSACTIONS
WHERE TRAN_DATE = '31-DEC-95'
29、 用WHERE替代ORDER BY
ORDER BY 子句只在两种严格的条件下使用索引；ORDER BY中所有的列必须包含在相同的索引中并保持在索引中的排列顺序。；ORDER BY中所有的列必须定义为非空。 WHERE子句使用的索引和ORDER BY子句中所使用的索引不能并列。
例如：
//表DEPT包含以下列：
DEPT_CODE PK NOT NULL
DEPT_DESC NOT NULL
DEPT_TYPE NULL
//低效： （索引不被使用）
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT ORDER BY DEPT_TYPE
//高效： （使用索引）
SELECT DEPT_CODE FROM DEPT WHERE DEPT_TYPE > 0
30、 避免改变索引列的类型。
当比较不同数据类型的数据时， ORACLE自动对列进行简单的类型转换。
假设 EMPNO是一个数值类型的索引列。
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = '123'
实际上，经过ORACLE类型转换， 语句转化为：
SELECT … FROM EMP WHERE EMPNO = TO_NUMBER（'123'）
幸运的是，类型转换没有发生在索引列上，索引的用途没有被改变。
现在，假设EMP_TYPE是一个字符类型的索引列。
SELECT … FROM EMP WHERE EMP_TYPE = 123
这个语句被ORACLE转换为：
WHERETO_ SELECT … FROM EMP NUMBER（EMP_TYPE）=123
因为内部发生的类型转换， 这个索引将不会被用到！ 为了避免ORACLE对你的SQL进行隐式的类型转换， 最好把类型转换用显式表现出来。 注意当字符和数值比较时， ORACLE会优先转换数值类型到字符类型
31、 需要当心的WHERE子句
某些SELECT 语句中的WHERE子句不使用索引。 这里有一些例子。 在下面的例子里，
'!=' 将不使用索引。 记住， 索引只能告诉你什么存在于表中， 而不能告诉你什么不存在于表中。
'||'是字符连接函数。 就象其他函数那样， 停用了索引。
'+'是数学函数。 就象其他数学函数那样， 停用了索引。
相同的索引列不能互相比较，这将会启用全表扫描。
32、 如果检索数据量超过30%的表中记录数。使用索引将没有显着的效率提高。
在特定情况下， 使用索引也许会比全表扫描慢， 但这是同一个数量级上的区别。 而通常情况下，使用索引比全表扫描要块几倍乃至几千倍！
33、 避免使用耗费资源的操作
带有DISTINCT,UNION,MINUS,INTERSECT,ORDER BY的SQL语句会启动SQL引擎，执行耗费资源的排序（SORT）功能。 DISTINCT需要一次排序操作， 而其他的至少需要执行两次排序。 通常， 带有UNION, MINUS , INTERSECT的SQL语句都可以用其他方式重写。 如果你的数据库的SORT_AREA_SIZE调配得好， 使用UNION , MINUS, INTERSECT也是可以考虑的， 毕竟它们的可读性很强。
34、优化GROUP BY
提高GROUP BY 语句的效率， 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉。下面两个查询返回相同结果但第二个明显就快了许多。
//低效：
SELECT JOB , AVG（SAL）
FROM EMP
GROUP JOB
HAVING JOB = 'PRESIDENT'
OR JOB = 'MANAGER'
//高效：
SELECT JOB , AVG（SAL）
FROM EMP
WHERE JOB = 'PRESIDENT'
OR JOB = 'MANAGER'
GROUP JOB