使用场景：SQL优化适用于大数据使用时
那些方面进行优化：
索引类型（普通索引，复合索引，全文索引等…）每个类型索引的特性是不一致的，因此使用索引前需要考虑，当前的表结构最佳适用于那个类型索引。
缓存：（数据库缓存，缓存中间件Redis）
锁机制：（读锁，写锁，行锁，页锁等各种类型的锁，oracle排它锁，共享锁）在加锁前，需要考虑当前业务，更加适用于那些锁。
表的设计：考虑三大范式（表的规范严格，但效率降低）因此需要权衡适用。一般在架构设计时，都需要权衡。
架构设计：读写分离(避免对全部数据进行加锁，而只是对少量的写操作加锁)，分库分表
9.5万读单独放到读数据库，0.5万写单独放在写数据库中，这样一样，就只需要对0.5万的写操作进行加锁，用于防止并发冲突，而不需要对大量的9.5万读操作进行加锁。
细节：char varchar varchar2 int mediumit ,对于一些相近的类型，需要权衡，那个更合适。 优化细节
基于oracle
不要让Oracle做的太多 jdbc-oracle
如果java调用数据库，能代码实现的尽量代码实现，不要让oracle做的太多。jdbc-oracle
把一些复杂操作交给java，让sql语句尽可能的简单，避免一些复杂查询
尽量减少访问次数
避免使用（*）
需要什么查询什么，哪怕全字段查询（*也需要解析）
避免使用一些消耗资源的操作
distinctunionominusintersectorder by
--尝试使用union all 替代union --使用exists替代distinct
避免索引失效
在where后面使用了函数，计算，not ,is null，自动转换
--不要select ... from emp where sal > 2500*2;导致失效 --where sal is null;导致失效 --如果sal有索引则以上写法都会使sal索引失效 --select ...from emp where sal = '123'--转换会使索引失效
参考网址：https://www.yuque.com/gi4u62/ve67in/st6mri#be4e412d
