什么是查询优化
查询优化是指通过调整查询语句，提高查询性能的过程。在数据库系统中，查询是最常用的操作之一。如果查询慢，则整个系统的反应速度就会受到影响。因此，查询优化是提高数据库性能的重要手段之一。
查询优化的原则
1. 减少数据访问量
对于大型数据库来说，数据读取往往是最耗时的操作之一。因此，尽可能减少访问数据的量，可以大大提高查询性能。具体而言，可以通过以下方式减少数据访问量：
避免使用SELECT *
使用覆盖索引
减少JOIN操作
使用WHERE子句限制行数
2. 选择正确的索引
索引是提高查询性能的重要手段之一。选择正确的索引可以使查询速度大幅度提高。以下是选择正确索引的原则：
选择特征性较强的列作为索引，即选择区分度高的列作为索引
根据查询的WHERE子句和ORDER BY子句选择索引
避免创建过多索引，索引越多，更新表时代价越大
3. 避免全表扫描
全表扫描是指对整个表进行扫描的操作。全表扫描在数据量较大的情况下，会严重影响查询性能。以下是避免全表扫描的方法：
使用索引
分区表
使用WHERE子句限制行数
常用的查询优化方法
1. 使用EXPLAIN PLAN分析查询语句
EXPLAIN PLAN 是Oracle中很有用的一个工具，用于分析SQL语句在Oracle数据库内是如何执行的。EXPLAIN PLAN会生成一个查询计划，查询计划会显示出连接表的类型，访问表的方式，访问表的顺序等信息。通过分析查询计划，可以找到查询语句的慢点所在，从而进行优化。
EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM employees;
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);
在分析查询计划时，可以看到查询的执行计划以及执行消耗的资源，通过查询计划，快速发现查询语句的性能瓶颈所在，对查询进行优化。
2. 使用索引
使用索引是提高查询性能的重要手段之一。索引可以大幅度降低查询语句的执行时间。Oracle支持B树索引、B树唯一索引、位图索引、函数索引等多种类型的索引。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
使用CREATE INDEX语句可以在指定表的指定列上创建索引。索引的创建，可以极大地提升查询的效率。
3. 使用连接代替子查询
连接是一种比子查询更高效的查询方式。连接可以让表与表之间进行关联，通过连接优化后的查询语句，CSV文件中7万行数据的统计时间从近60秒缩短到非常短的1.4秒。
SELECT *
FROM table1 t1
INNER JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id;
连接可以将不同的查询分解成两个查询，然后在两个表的连接中执行查询。
4. 选择合适的数据类型
数据类型不当是造成查询语句运行缓慢的一个常见原因。因此，选择合适的数据类型可以提高查询的性能，比如对于一个数字列而言，如果使用字符型存储数据，查询时是需要进行隐式转换的，而这种转换需要消耗一定的时间。因此，选择合适的数据类型可以减少这种转换的时间，提高查询的性能。
优化查询的一些经验法则
1. 去除重复记录
不同的记录可能拥有相同的字段，如果这些记录都被查询出来，会迅速拖慢查询速度。在SQL中，可以通过DISTINCT关键字去除重复记录，提高查询的效率。
SELECT DISTINCT column_name FROM table_name;
2. 使用LIMIT限制记录数
大型数据库的查询往往包含大量的记录。如果需要查询的记录数过多，查询的效率就会变得非常低。因此，可以通过使用LIMIT限制查询结果的记录数来减少查询操作的时间。
SELECT * FROM table_name LIMIT 10;
3. 避免使用LIKE语句
LIKE语句可以根据指定的模式来匹配查询的结果。然而，LIKE语句消耗的时间很长，因为它需要对每一条记录进行模式匹配。因此，尽可能避免使用LIKE语句，可以大幅度提高查询性能。
4. 尽可能使用内部函数
内部函数一般比用户自定义函数运行速度快，因为它们被编译成二进制代码。因此，如果可以用内部函数完成相同的任务，就应该尽可能地使用内部函数，以加快查询速度。
总结
查询优化是提高数据库性能的重要手段之一。在进行查询优化时，我们可以通过减少数据访问量、选择正确的索引、避免全表扫描、使用EXPLAIN PLAN分析查询语句等方法，来提高查询性能。同时，我们还可以避免使用LIKE语句、优化使用内部函数等经验法则，从而优化查询速度，提高数据库的响应速度，提高用户使用体验。