关于SQL语句优化方法
有些是通用的（如避免Select *）；
有些不同的数据库管理系统有所区别（如Where子句顺序）；
然后必须根据实际环境进行调优，因为即使是相同的数据库和表，在数据量或其他环境变化之后，SQL效率可能是不同的。所以，优化不是一蹴而就的。
一些总结避免Select *
Selcet中每少提取一个字段，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。应避免使用Select *。
表关联顺序
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。
WHERE子句中的顺序
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。
避免全表扫描
Where中少用NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE，它们会引起全表扫描。
用Where子句替代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。
exists代替in
Oracle中In子查询返回的结果不能超过1000条，使用exists为替代方案。
性能测试
目的
我在客户端中执行如下语句，通过改变表关联顺序、where条件顺序，查看所用时间的变化。可能换个环境，得出的结果会大不相同，请以实际环境为准哦。
数据库环境
表关联顺序自连接
小表在前，DB2用时：0.015sORACLE用时：0.329s
select count(*) from TableB b,TableA aWHERE b.ID=a.ID
select count(*) from TableA a,TableB b WHERE a.ID=b.ID
可以看到，DB2下时间变化不大，Oracle相差2倍。
左连接
小表在前，DB2用时：0.453sORACLE用时：0.047s
select count(*)from TableB bLEFT JOIN TableA a ON b.ID=a.ID
大表在前，DB2用时：0.031sORACLE用时：0.031s
select count(*)from TableA aLEFT JOIN TableB b ON a.ID=b.ID
可以看到，，DB2下用时相差10倍以上，Oracle下变化不大。
内连接
小表在前，DB2用时：0.078sORACLE用时：0.015s
select count(*)from TableB bINNER JOIN TableA a ON b.ID=a.ID
大表在前，DB2用时：0.016sORACLE用时：0.016s
select count(*)from TableA aINNER JOIN TableB b ON a.ID=b.ID
可以看到，DB2下用时相差4倍，Oracle下变化不大。
WHERE条件顺序
过滤条件在右，DB2用时：0.109sORACLE用时：0.015s
select count(*)from TableB b,TableA a
过滤条件在左，DB2用时：0.156sORACLE用时：0.016s
select count(*)from TableB b,TableA ab.ID=a.ID
DB2用时变化1/3，当条件比较多，数据量比较大时，会更加明显。
孤独是一种无奈的选择，孤独是因为没有找到合适的同行者，
