關於SQL語句優化方法
有些是通用的（如避免Select *）；
有些不同的數據庫管理系統有所區別（如Where子句順序）；
然后必須根據實際環境進行調優，因為即使是相同的數據庫和表，在數據量或其他環境變化之后，SQL效率可能是不同的。所以，優化不是一蹴而就的。
一些總結
下面是我在工作中，主要是Oracle環境下一些常用的SQL語句優化方法，僅供參考。當然，后續可以再深入研究下SQL執行計划、索引等。
避免Select *
Selcet中每少提取一個字段，數據的提取速度就會有相應的提升。提升的速度還要看您舍棄的字段的大小來判斷。應避免使用Select *。
表關聯順序
Oracle的解析器按照從右到左的順序處理from子句中的表名，from子句中寫在最后的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在from子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表。
WHERE子句中的順序
Oracle采用自下而上的順序解析Where子句，根據這個原理,表之間的連接必須寫在其他Where條件之前，那些可以過濾掉最大數量記錄的條件寫在Where子句的末尾。
注：本條有一定的爭議，我測試時Oracle 9i效果不如DB2 V9明顯，大家作為一種解決問題的思路，請以實際數據庫為准。
避免全表掃描
Where中少用NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE，它們會引起全表掃描。
用Where子句替代having子句
避免使用having子句，having只會在檢索出所有記錄之后才對結果集進行過濾。
exists代替in
Oracle中In子查詢返回的結果不能超過1000條，使用exists為替代方案。
性能測試
目的
我在客戶端中執行如下語句，通過改變表關聯順序、where條件順序，查看所用時間的變化。可能換個環境，得出的結果會大不相同，請以實際環境為准。
數據庫環境
TableA 大表(DB2 V9數據量：77763 ORACLE 9i數據量：77775)
TableB 小表(DB2 V9數據量：297 ORACLE 9i數據量：18294)
表關聯順序
自連接
小表在前，DB2 V9用時：0.015s ORACLE 9i用時：0.329s
select count(*) from TableB b,TableA a WHERE b.ID=a.ID
大表在前，DB2 V9用時：0.016s ORACLE 9i用時：0.678s
select count(*) from TableA a,TableB b WHERE a.ID=b.ID
可以看到，DB2 V9下時間變化不大，ORACLE 9i相差2倍。
左連接
小表在前，DB2 V9用時：0.453s ORACLE 9i用時：0.047s
select count(*) from TableB b LEFT JOIN TableA a ON b.ID=a.ID
大表在前，DB2 V9用時：0.031s ORACLE 9i用時：0.031s
select count(*) from TableA a LEFT JOIN TableB b ON a.ID=b.ID
可以看到，DB2 V9下用時相差10倍以上，ORACLE 9i下變化不大。
內連接
小表在前，DB2 V9用時：0.078s ORACLE 9i用時：0.015s
select count(*) from TableB b INNER JOIN TableA a ON b.ID=a.ID
大表在前，DB2 V9用時：0.016s ORACLE 9i用時：0.016s
select count(*) from TableA a INNER JOIN TableB b ON a.ID=b.ID
可以看到，DB2 V9下用時相差4倍，ORACLE 9i下變化不大。
WHERE條件順序
過濾條件在右，DB2 V9用時：0.109s ORACLE 9i用時：0.015s
select count(*) from TableB b,TableA a WHERE b.ID=a.ID AND b.TYPE = '0001'
過濾條件在左，DB2 V9用時：0.156s ORACLE 9i用時：0.016s
select count(*) from TableB b,TableA a WHERE b.TYPE ='0001'AND b.ID=a.ID
DB2 V9用時變化1/3，當條件比較多，數據量比較大時，會更加明顯。