1）开发组的所有成员都使用相同的编码规范（包括大小写，空格，换行等）；
2）使用绑定变量（提高命中率的同时可能会产生不够好的执行计划，因为优化器不知道变量的确定值，在有栏位的柱状图统计数据时也不能够利用）。
调整相关初始化参数：
OPEN_CURSOR
这个参数指定每个用户会话能打开的游标最大数量；增大这个值可以减少重新解析会话曾打开的语句的机会，提高命中率，但需要更大的共享池空间。要确保该值足够，增加该值不会对内存造成太大的影响
cursor_space_for_time
缺省是FALSE，如果设置为TRUE，那么SHARED SQL AREA当CURSOR打开的时候，是PIN在共享池里的，不允许被换出（AGEOUT），这样提高了SQL的执行效率，另外PGA中的CURSOR的私有内存部分，执行完SQL后也不关闭，下次执行的时候可以直接使用，节省了内存分配和释放的时间。对于同一个SQL反复被执行的情况，这种设置有助于提高 SQL执行的效率。但是这个参数设置会增加共享池的使用。如果共享池出现不足，或者碎片很严重的情况，使用这个参数会加剧问题， 所以，一般在共享池足够大的情况下才能考虑设为true，设为true时可以减少重解析，提高命中率，加快游标的执行（空间换时间）。
这个参数一般情况不需要打开，一般情况下打开对于系统性能的提升不会很大，对于parse很频繁，而且SQL执行很频繁，共享池碎片较为严重的情况，建议不要使用。当然特殊情况有特殊的用途，否则这个参数也没必要存在了。
session_cached_cursors
缺省是0，也就是不CACHE CURSOR，如果设置了SESSION_CACHED_CURSORS,某个CURSOR被频繁调用，那么当第三次被调用的时候会被CACHE，一个被 CACHE的CURSOR下次再被调用的时候，可以省去PARSE的过程，提高SQL执行的效率，这些缓存也是用LRU算法来管理的。应该注意 SESSION_CACHED_CURSORS的值不能超过OPEN_CURSORS的值。在设置SESSION_CACHED_CURSORS参数之前，首先要确定共享池的大小是否足以支持缓冲这些SQL。因为SESSION_CACHED_CURSORS是针对每个SESSION的，对于拥有几百，甚至上千个SESSION的OLTP系统，设置SESSION_CACHED_CURSORS的时候要十分注意，设置大的 SESSION_CACHED_CURSORS参数，需要比较大的共享池来支持，如果调整了这个参数后出现共享池空间不足的情况，调整共享池的大小或者减少SESSION_CACHED_CURSORS参数就是DBA应该进行的操作
cursor_sharing
定义CURSOR共享的模式，EXCAT(精确），FORCE(强制），SIMILAR(类似），如果采用缺省的（精确），那么系统不自动合并和共享CURSOR，只有书写完全一致的CURSOR才能共享。如果设置为SIMILAR，那么SQL PARSE的时候会做PEEKING，如果觉得是可以共享的，那么就共享这个SQL，Oracle自动会将非绑定变量转换为绑定变量。要注意的是，如果某个WHERE条件里的字段存在柱状图，那么PEEKING过程会认为这个SQL的共享是不安全的，那么将不共享这个SQL,此时这个CURSOR会产生一个子CURSOR，形成一个新的版本。这种情况下，只有非绑定变量的值是相同的，PARSER才认为共享是安全的，不产生新的VERSION。如果设置为 FORCE，和SIMILAR类似，会将非绑定变量转为绑定变量，和SIMILAR不同的是，PARSER强行认为共享是安全的，因此不会理会柱状图的信息，直接共享该CURSOR。
CURSOR_SHARING的设置，最佳建议是用精确，在开发过程中，该用绑定变量的地方用绑定变量，不该用的地方不用（什么时候不该用呢？），实在不行，用SIMILAR，但是使用非缺省值的情况，需要查找是否存在BUG,尽早打补丁，另外要测试应用，某些SQL在某些版本使用绑定变量的情况下会出错（不是BUG），FORCE的BUG比较多，更要做好测试。
SQL语句分析分为软分析和硬分析两种。减少软分析和硬分析，特别是减少硬分析，对于降低CPU的使用率有着十分关键的作用
SQL执行的时候，如果某个语句已经被缓冲了，那么这个SQL就不需要进行分析，可以直接执行，因此保证SQL能够在缓冲区中长
时间存在将可以减少SQL分析的发生。有2个参数可以控制SQL在SESSION缓冲池中的时间长短：OPEN_CURSORS和SESSION_CACHED_CURSORS。
那怎样来调整这两个参数呢？检查目前SESSION_CACHED_CURSORS和OPEN_CURSORS的使用率情况
select session_cached_cursors parameter,
lpad(value, 5) value,
decode(value, 0, n/a, to_char(100 * used / value, 990) || %) usage
from (select max(s.value) used
from v$statname n, v$sesstat s
where n.name = session cursor cache count
and s.statistic# = n.statistic#),
(select value from v$parameter where name = session_cached_cursors)
union all
select open_cursors parameter,
lpad(value, 5) value,
to_char(100 * used / value, 990) || % usage
from (select max(sum(s.value)) used
from v$statname n, v$sesstat s
where n.name in
(opened cursors current, session cursor cache count)
and s.statistic# = n.statistic#
group by s.sid),
(select value from v$parameter where name = open_cursors);
查看系统级cursor的命中率，软分析和硬分析的比率
select
to_char(100 * sess / calls, 9999990.00) || % cursor_cache_hits,
to_char(100 * (calls - sess - hard) / calls, 999990.00) || % soft_parses,
to_char(100 * hard / calls, 999990.00) || % hard_parses
from
( select value calls from v$sysstat where name = parse count (total) ),
( select value hard f