1. 概述
Oracle是一款主流的关系型数据库系统，能够提供高效的数据存储和方便的数据管理，被广泛应用于企业级的应用系统中。查询是数据库使用最频繁的操作之一，而查询效率的高低直接影响系统性能。因此，优化Oracle查询效率是数据库性能优化的一个重要内容。
2. 查询优化
2.1 SQL优化
SQL语句的编写方式对查询效率有直接影响。我们需要考虑如下几点来优化SQL语句。
避免使用SELECT *，只选择需要的列，减少无用的数据传输；
避免使用LIKE '%abc%'，这种查询方式会导致全表扫描，极大降低查询效率；
避免使用NOT IN，该操作也会导致全表扫描。
此外，我们还需要遵循以下几点原则：
尽可能使用索引，加快查找速度；
对于大表，可以考虑对其中频繁查询的列建立索引；
使用UNION ALL代替UNION，前者无需进行排序，查询速度要快得多。
2.2 索引优化
索引是一种数据结构，用于提高数据的访问速度。Oracle支持B树索引、位图索引、哈希索引等多种索引类型。我们可以通过以下几点来优化索引。
使用索引覆盖查询，减少数据库访问次数；
避免在索引列上做计算和函数操作，这样会让数据无法命中索引；
避免使用长字符串作为索引列，应该选取合适长度的字符作为索引列。
2.3 统计信息
统计信息是Oracle数据库中的一个重要概念，它是指数据库的数据分布情况、表的大小、索引使用情况等信息。Oracle可以通过这些统计信息来选择执行计划。对于大型表，我们可以通过GATHER STATS来定期收集统计信息，从而提高查询效率。
3. 实践案例
以下是一段查询SQL语句，需要查询客户姓名为'张三'的订单信息。
SELECT * FROM orders o, customers c WHERE o.customer_id = c.customer_id AND c.customer_name = '张三'假设我们的数据库中orders表和customers表的记录数分别为1亿和10万，现在进行查询。
3.1 未使用索引
如果我们不在customer_name上建立索引，查询效率会非常低，需要进行全表扫描。
explain plan for SELECT * FROM orders o, customers c WHERE o.customer_id = c.customer_id AND c.customer_name = '张三';
SELECT * FROM table(dbms_xplan.display());
执行计划如下：
Plan hash value: 475007776
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time | TQ |IN-OUT| PQ Distrib | A-Rows | Buffers |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 15920 | 2303K| | 858 (1)| 00:00:01 | | | | 0| 2725 |
|* 1 | HASH JOIN | | 15920 | 2303K| | 858 (1)| 00:00:01 | | | | 0| 2725 |
|* 2 | TABLE ACCESS FULL | ORDERS | 1000K| 43M| | 472 (1)| 00:00:01 | | | | 0| 559 |
|* 3 | TABLE ACCESS FULL | CUSTOMERS| 52 | 2340 | | 4 (0)| 00:00:01 | | | | 0| 111 |
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("O"."CUSTOMER_ID"="C"."CUSTOMER_ID")
2 - filter("C"."CUSTOMER_NAME"='张三')
3 - filter("C"."CUSTOMER_NAME"='张三')
我们可以看到，查询的成本很高（Cost=858），且需要读取的数据量也很大（Bytes=2303K）。
3.2 使用索引
如果我们在customer_name上建立索引，则可以大大加快查询速度。使用如下命令在customer_name上建立索引。
CREATE INDEX idx_customer_name ON customers(customer_name);再次执行查询，得到如下计划。
Plan hash value: 3300516622
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop | A-Rows | Buffers |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1592 | 389K| 78 (2)| 00:00:01 | | | 7| 51 |
|* 1 | HASH JOIN | | 1592 | 389K| 78 (2)| 00:00:01 | | | 7| 51 |
| 2 | NESTED LOOPS | | 1021 | 195K| 46 (0)| 00:00:01 | | | 7| 38 |
| 3 | INDEX FULL SCAN | IDX_CUSTOMER_ID | 1000K| | 12 (0)| 00:00:01 | | | 7| 14 |
|* 4 | INDEX UNIQUE SCAN | IDX_CUSTOMER_NAME | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 | | | 1| 1 |
| 5 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| ORDERS | 1 | 110 | 31 (0)| 00:00:01 | | | 7| 13 |
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Predicate Information (identified by operation id):
---------------------------------------------------
1 - access("O"."CUSTOMER_ID"="C"."CUSTOMER_ID")
4 - access("C"."CUSTOMER_NAME"='张三')
可以看到，查询成本降低到了78，且需要读取的数据量也减少了很多（Bytes=389K）。
4. 总结
优化Oracle查询效率是一个非常复杂的过程，需要从SQL语句、索引、统计信息等多个角度进行考虑。在PaaS平台使用时，用户针对某些频繁查询的操作可以选择使用缓存或使用NoSQL等方式进行优化。