5. 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。
例如：
（低效，执行时间156.3秒）
Java代码
select *
from empe
where sal>50000
and job=‘manager’
and 25<(select count(*) from emp
where mgr=e.empno);
(高效,执行时间10.6秒)
Sql代码
select *
from empe
where 25<(select count(*) from emp
where mgr=e.empno)
and sal>50000
and job=‘manager’;
6. SELECT子句中避免使用 ‘ * ’
当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时，使用动态SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法。不幸的是，这是一个非常低效的方法。实际上，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。
7. 减少访问数据库的次数
当执行每条SQL语句时， 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 ， 读数据块等等。 由此可见， 减少访问数据库的次数 ， 就能实际上减少ORACLE的工作量。
例如，以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员。
方法1 (最低效)
Sql代码
select emp_name,salary,grade
from emp
where emp_no=342;
select emp_name,salary,grade
from emp
where emp_no=291;
方法2 (次低效)
Sql代码
declare
cursor c1 (e_nonumber) is
select emp_name,salary,grade
from emp
where emp_no=e_no;
begin
open c1(342);
fetch c1 into…,..,..;
open c1 (291);
fetch c1 into…,..,..;
close c1; end;
方法3 (高效)
Sql代码
select a.emp_name,a.salary,a.grade,
b.emp_name,b.salary,b.grade
from empa,empb
where a.emp_no=342
and b.emp_no=291;
注意：
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.
8. 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。
例如：
Sql代码
select count(*)，sum(sal)
from emp
where dept_no=0020
and ename like ‘smith%’;
select count(*)，sum(sal)
from emp
where dept_no=0030
and ename like ‘smith%’;
你可以用DECODE函数高效地得到相同结果
Sql代码
select count(decode(dept_no,0020,’x’,null)) d0020_count,
count(decode(dept_no,0030,’x’,null)) d0030_count,
sum(decode(dept_no,0020,sal,null)) d0020_sal,
sum(decode(dept_no,0030,sal,null)) d0030_sal
from emp where ename like ‘smith%’;
类似的，DECODE函数也可以运用于GROUP BY 和ORDER BY子句中。
9. 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)
例如：
Sql代码
select name
from emp
where emp_no=1234;
select name
from dpt
where dpt_no=10;
select name
from cat
where cat_type=‘rd’;
上面的3个查询可以被合并成一个：
Sql代码
select e.name,d.name,c.name
from catc,dptd,empe,dualx
where nvl(‘x’,x.dummy)=nvl(‘x’,e.rowid(+))
and nvl(‘x’,x.dummy)=nvl(‘x’,d.rowid(+))
and nvl(‘x’,x.dummy)=nvl(‘x’,c.rowid(+))
and e.emp_no(+)=1234
and d.dept_no(+)=10
and c.cat_type(+)=‘rd’;
10. 删除重复记录
最高效的删除重复记录方法 ( 因为使用了ROWID)
Sql代码
delete from empe
where e.rowid>(select min(x.rowid)
from empx
where x.emp_no=e.emp_no);
11. 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。
(译者按： TRUNCATE只在删除全表适用，TRUNCATE是DDL不是DML)
12. 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：
a. 回滚段上用于恢复数据的信息。
b. 被程序语句获得的锁
c. redo log buffer 中的空间
d. ORACLE为管理上述3种资源中的内部花费
(译者按： 在使用COMMIT时必须要注意到事务的完整性，现实中效率和事务完整性往往是鱼和熊掌不可得兼)
13. 计算记录条数
和一般的观点相反， count(*) 比count(1)稍快 ， 当然如果可以通过索引检索，对索引列的计数仍旧是最快的。 例如 COUNT(EMPNO)
(译者按： 在CSDN论坛中，曾经对此有过相当热烈的讨论， 作者的观点并不十分准确，通过实际的测试，上述三种方法并没有显著的性能差别)
14. 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。
例如：
低效：
Sql代码
select region，avg(log_size)
from location
group by region
having region reg