写出高性能SQL语句的35条方法分析

　　(1)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)
　　(2)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);
　　(3)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)
　　(4)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它表所引用的表.
　　(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它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.
　　(6)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
　　(7)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;
　　(8)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
　　(9)使用DECODE函数来减少处理时间：
　　使用DECODE函数可以避免重复扫瞄相同记录或重复连接相同的表.
(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.