1. 概述
Oracle是一款非常流行的关系型数据库管理系统，许多企业或机构都在使用Oracle作为他们的主要数据库。然而，Oracle的查询速度对于一些大型的应用程序或者处理海量数据的场景来说可能会成为瓶颈。
2. 常见影响查询速度的因素
2.1 数据库的大小
当数据库变得非常庞大时，查询速度将慢得多，因为数据库管理系统需要浏览大量数据以找到需要的数据，这个时候可以通过数据库分片的方式分解问题，在该种情况下，该应用程序将通过分散数据来保证性能和可扩展性。
2.2 查询条件的复杂度
查询中的条件数量和嵌套以及数据的关联性都对查询速度有很大影响，特别是在使用join联结多个表的时候，这种情况下应该尽量减少查询条件，合理使用索引，这些措施有助于提高查询速度。
2.3 索引的使用
索引时数据库系统用来快速定位数据的重要手段，如果没有正确使用索引将会大幅降低查询速度。因此，在设计数据库时需要根据数据使用情况、查询方式等不同需要来合理设置索引。
2.4 数据库服务器硬件
服务器的速度和处理器的核心数量都会影响查询速度，高速的处理器和高速的硬盘(compute optimized)可以为数据查询提供优秀的性能。
3. 如何优化Oracle查询速度
3.1 使用优化器
Oracle优化器是用于分析SQL语句并生成执行计划的组件，使用Query Analyzer或TOAD等工具，可以用来分析查询语句并生成最优的执行计划，以减少查询所需的时间
3.2 适当使用索引
对于高度重视性能的数据库应用，合理地建立索引是至关重要的一步，只有正确使用索引，才能有望加快查询速度。以下列出一些建立索引的最佳实践:
合理使用索引，不要为表的每个字段都建立索引，应根据查询的频率和实际情况来选择索引的字段
使用主键和唯一键，这些列可以作为主键或唯一性标识，并款保证数据的完整性和准确性，并且以高速度的方式查询数据。
对于某些复杂的查询,可以建立联合索引。
定期内部组织索引,更新并重新组织数据库。
3.3 清理无用数据
当数据库变得非常庞大并且需要长时间运行的时候，删除旧的或不再需要的数据可能会加速查询。定期删除未被使用的数据和清理未使用索引，分配更多的物理内存，可以加速查询并降低CPU消耗。
3.4 水平拆分
当数据库变得非常大的时候，可以使用水平拆分来解决性能问题。水平拆分会将每个表分成几个部分，每个部分都存储在不同的服务器上，查询时可以同时搜索所有服务器的一部分来寻找所需的数据。这样可以极大地加快查询速度，降低负载，提高性能。
3.5 使用缓存
缓存是指将常用的数据存储在缓存中以尽量减少对数据库的查询和访问。缓存可以是内存缓存，文件缓存，页面缓存等，可以使用缓存机制来提高查询的速度。
4. 结论
优化Oracle查询速度是根据实际情况而论的，不是将所有的最佳实践都采用。对于不同的应用程序，需要根据实际情况做出调整和选择，对于一些复杂的查询机制，应选择较新的方案，这样可以让应用程序运行得更快，更高效。
--SQL优化示例代码如下:
SELECT *
FROM orders o
WHERE o.order_deleted_flag <> 'Y'
AND o.store_id = 'XXXXX' -- 店铺号
AND o.order_create_time > to_date('2020-05-01','YYYY-MM-DD') -- 下单时间
AND o.order_status IN ('SUCCESS', 'IN_PROGRESS', 'WITHOUT_PAY')
AND NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM refund r
WHERE r.order_id = o.order_id
AND r.refund_status IN ('PENDING', 'PROCESSING', 'APPLY_REFUSE', 'NEED_PAY_APPROVE')
)
AND NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM view_order_ext_payer p
WHERE o.order_id = p.order_id
AND p.type in (1,2,3)
AND p.is_refund = 0
AND p.create_time > to_date('2020-05-01','YYYY-MM-DD')
AND (p.pay_status = 'PAY_SUCCESS'
OR p.pay_status = 'PENDING_REFUND'
OR (p.pay_status = 'PAY_CLOSED' AND p.reason = '退款成功')
)
)
AND ROWID IN
(SELECT /*+FIRST_ROWS(100)*/
ROWID
from orders
where o.store_id = store_id
AND order_create_time > to_date('2018-05-01','YYYY-MM-DD')
order by order_create_time desc
)
;