1. 对返回的行无任何限定条件，即没有where 子句

2． 未对数据表与任何索引主列相对应的行限定条件

例如：在City-State-Zip列创建了三列复合索引，那么仅对State列限定条件不能使用这个索引，因为State不是索引的主列。

3． 对索引的主列有限定条件，但是在条件表达式里使用以下表达式则会使索引失效，造成全表扫描：

（1）where子句中对字段进行函数、表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,

Demo:

where   upper(city)='TokYo' 或 City || 'X' like 'TOKYO%',

select id from t where num/2=100   应改为:   select id from t where num=100*2

select * from emp where to_char(hire_date,'yyyymmdd')='20080411' (不使用)

select * from emp where hire_date = to_char('20080411','yyyymmdd') (使用)

（2）查询字段is null时索引失效，引起全表扫描。

where City is null 或 ,where City is not null,

解决方法：

SQL语法中使用NULL会有很多麻烦，最好索引列都是NOT NULL的；对于is null，可以建立组合索引，nvl(字段,0),对表和索引analyse后，is null查询时可以重新启用索引查找,但是效率还不是值得肯定；is not null 时永远不会使用索引。一般数据量大的表不要用is null查询。

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

(3)查询条件中使用了不等于操作符（<>、!=）会限制索引、引起全表扫描

Where city!='TOKYO'.

解决方法：通过把不等于操作符改成or，可以使用索引，避免全表扫描。例如，把column<>’aaa’，改成column<’aaa’ or column>’aaa’，就可以使用索引了。

(4)对索引的主列有限定条件，但是条件使用like操作以及值以‘%’开始或者值是一个赋值变量。

例如：

where City like '%YOK%'

where City like: City_bind_Variable xl_rao

select * from emp where name like '%A' (不使用索引)

select * from emp where name like 'A%' (使用索引)

解决办法：
首先尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至少保证不要使用全模糊查询，对于右模糊查询，即like ‘…%’，是会使用索引的；左模糊like ‘%...’无法直接使用索引，但可以利用reverse + function index 的形式，变化成 like ‘…%’；全模糊是无法优化的，一定要的话考虑用搜索引擎。出于降低数据库服务器的负载考虑，尽可能地减少数据库模糊查询。

4． or语句使用不当会引起全表扫描

原因：
where子句中比较的两个条件，一个有索引，一个没索引，使用or则会引起全表扫描。
例如：where A=：1 or B=：2，
A上有索引，B上没索引，则比较B=：2时会重新开始全表扫描

5．模糊查询效率很低：

原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like；对于like‘%...%’（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；另外，由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低。

解决办法：首先尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至少保证不要使用全模糊查询，对于右模糊查询，即like‘…%’，是会使用索引的；左模糊like

‘%...’无法直接使用索引，但可以利用reverse + function index的形式，变化成like‘…%’；全模糊是无法优化的，一定要的话考虑用搜索引擎。出于降低数据库服务器的负载考虑，尽可能地减少数据库模糊查询。

6．查询条件中含有is null的select语句执行慢

原因：Oracle 中，查询字段is null时单索引失效，引起全表扫描。

解决方法：SQL语法中使用NULL会有很多麻烦，最好索引列都是NOT NULL的；对于is null，可以建立组合索引，nvl(字段,0),对表和索引analyse后，is null查询时可以重新启用索引查找,但是效率还不是值得肯定；is not null时永远不会使用索引。一般数据量大的表不要用is null查询。

7.查询条件中使用了不等于操作符（<>、!=）的select语句执行慢

原因：SQL中，不等于操作符会限制索引，引起全表扫描，即使比较的字段上有索引

解决方法：通过把不等于操作符改成or，可以使用索引，避免全表扫描。例如，把column<>’aaa’，改成column<’aaa’or column>’aaa’，就可以使用索引了。

8.使用组合索引，如果查询条件中没有前导列，那么索引不起作用，会引起全表扫描；

但是从Oracle9i开始，引入了索引跳跃式扫描的特性，可以允许优化器使用组合索引，即便索引的前导列没有出现在WHERE子句中。例如：create index skip1 on emp5(job,empno); 全索引扫描select count() from emp5 where empno=7900; 索引跳跃式扫描select /+ index(emp5 skip1)/ count() from emp5 where empno=7900;前一种是全表扫描，后一种则会使用组合索引。

9. or语句使用不当会引起全表扫描

原因：where子句中比较的两个条件，一个有索引，一个没索引，使用or则会引起全表扫描。例如：where A=：1 or B=：2，A上有索引，B上没索引，则比较B=：2时会重新开始全表扫描。

10.组合索引，排序时应按照组合索引中各列的顺序进行排序，即使索引中只有一个列是要排序的，否则排序性能会比较差。例如：create index skip1 on emp5(job,empno，date); select job，empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’order by job,empno,date desc;实际上只是查询出符合job=’manager’and empno=’10’条件的记录并按date降序排列，但是写成order by date desc性能较差。

11.Update语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

12.对于多张大数据量的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。

13.select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。

14.sql的where条件要绑定变量，比如where column=：1，不要写成where column=‘aaa’，这样会导致每次执行时都会重新分析，浪费CPU和内存资源。

15.不要使用in操作符，这样数据库会进行全表扫描，

推荐方案：在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符

16.not in 使用not in也不会走索引

推荐方案：用not exists或者（外联结+判断为空）来代替

17.> 及 < 操作符（大于或小于操作符）

大于或小于操作符一般情况下是不用调整的，因为它有索引就会采用索引查找，但有的情况下可以对它进行优化，如一个表有100万记录，一个数值型字段 A，30万记录的A=0，30万记录的A=1，39万记录的A=2，1万记录的A=3。那么执行A>2与A>=3的效果就有很大的区别了，因为A>2时ORACLE会先找出为2的记录索引再进行比较，而A>=3时ORACLE则直接找到=3的记录索引。

18.UNION操作符

UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如：

select * from gc_dfys
union
select * from ls_jg_dfys

这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。
推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。

19.WHERE后面的条件顺序影响

WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如

Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1K以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1K以下'

以上两个SQL中dy_dj及xh_bz两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。

20.查询表顺序的影响

在FROM后面的表中的列表顺序会对SQL执行性能影响，在没有索引及ORACLE没有对表进行统计分析的情况下ORACLE会按表出现的顺序进行链接，由此因为表的顺序不对会产生十分耗服务器资源的数据交叉。（注：如果对表进行了统计分析，ORACLE会自动先进小表的链接，再进行大表的链接）