导致系统性能出现问题从系统底层分析也就是如下三个原因：
1. CPU占用率过高，资源争用导致等待
2. 内存使用率过高，内存不足需要磁盘虚拟内存
3. IO占用率过高，磁盘访问需要等待
SQL优化方案：
（1）ORACLE的解析器按照从下到上的顺序处理FROM子句中的表名,因此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.当ORACLE处理多个表时, 会运用排序及合并的方式连接它们.首先,扫描第一个表(FROM子句中最后的那个表)并对记录进行派序,然后扫描第二个表(FROM子句中最后第二个表),最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并.
例如:
表 ac01有 16,384 条记录
表 ab01有1 条记录
选择ab01作为基础表 (好的方法)
select count(*) from ac01,ab01 执行时间0.96秒
选择ac01作为基础表 (不好的方法)
select count(*) from ab01,ac01 执行时间26.09秒
（2）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他WHERE条件之前
例如:
当你想在SELECT子句中列出所有的COLUMN时,使用动态SQL列引用 ‘*’ 是一个方便的方法.不幸的是,这是一个非常低效的方法. 实际上,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。
Union会去掉重复的记录，会有排序的动作，会浪费时间。因此在没有重复记录的情况下或可以允许有重复记录的话，要尽量采用union all来关联。
Order by需要查询后排序，速度慢影响性能，如果查询数据量大，排序的时间就很长。但我们也不能避免不使用，这样大家一定注意一点的是如果使用order by那么排序的列表必须符合索引，这样在速度上会得到很大的提升。
（6）尽量使用表的别名
当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。
（7）尽可能的控制夺标关联再三个以下
表关联的越多，查询速度就越慢，尽量减少多个表的关联，建议表关联不要超过3个。
两者的区别在于, 后者DBMS首先定位到aab0=xx的记录并且向前扫描到第一个aab0大于xx的记录,而前者DBMS将直接跳到第一个aab0等于xx的记录
三：思路
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