Oracle性能可以进行多方面优化，下面记录使用Oracle过程中对其进行的一些优化笔记；

1. 随着数据量的增加，Orace在open->fetch->cursor中会越来越慢，尤其数据量达到百万级别的时候，可能open cursor就要半个小时甚至更久，甚至更坑爹的是，你需要筛选出来的数据却很少或者根本没有。汗！！！ 那么这时候索引就起作用了，对你的筛选条件进行审慎的索引，那么会大大提升open->fetch->cursor的速度，未建索引之前，你可能需要多半个小时甚至一小时，建了索引之后你可能只需要几秒或者几分钟，这就是效果。
   示例1： orcale建立索引：
   create unque index idx_tbl_xxxx_xxx_1 on tbl_xxxx_xxx (ee,bbb,ccc) ; –唯一索引
   create index idx_tbl_xxxx_xxx_2 on tbl_xxxx_xxx (aaa,ccc) ; –普通索引

2. 如果创建了索引，还未起效果或者效果时号时坏（有时很快，有时很慢）， 在数据量差不多的情况下，这就有可能是对比的table,索引比较多，有相似索引，Oracle走了其他多索引，那么这时可以使用“指定索引”，强制给我们要执行的对应的sql”指定索引”，则会启一定效果。
   示例1： oracle指定索引：
   select /+ index(idx_tbl_xxxx_xxx_1)　/ * from tbl_xxxx_xxx where ee=’xx’ and bb=’xxx’;

3. 我们再”指定索引”了之后，如果对应的性能没有大幅提升，或提升微弱，那么可以换做“全表扫描”，对应整个表进行“全表扫描”的效果有时会好过指定索引，可能比较两个执行效率，做最优选择。
   示例1： oracle全表扫描：
   select /+ parallel(t,6) full(t)　/ * from tbl_xxxx_xxx t where ee=’xx’ and bb=’xxx’;
   NOTE: 我在进行统计某个表某一列（比如，笔数，金额）时，使用“指定索引”反而没有在“未指定索引”的情况下执行效率高，800万数据量，所需统计数据占比50%，未指定索引，有时：120秒，指定索引：超过20分钟，甚至更长，汗！！！ 但在未指定索引情况下，偶尔也会出现执行超长的情况，可能Oracle走了错误的其他非最优索引，或者统计分析不到位？？？ 后来，我改成“全表扫描”， 执行效率大幅提升，原先所需120秒的，现在30秒内搞定。

其他：
1. 在生产环境，我们要临时创建索引，提高执行效率，如果某个表数据量很大，有几百万，那么创建相关索引时可能会比较慢，这时我们可以使用oracle多进程并行创建索引：
示例1： oracle多进程并行创建索引：

drop index idx_tbl_xxxx_xx_2;
create index idx_tbl_xxxx_xxx_2 on tbl_xxxx_xxx (aaa,ccc) ;
alter idx_tbl_xxxx_xx_2 noparallel;
NOTE:　重建索引，需要（加并行执行后，一定需要在索引创建完成后把并行度改回noparallel，否则索引可能用不上）：

NOTE： 收集统计信息：
exec dbms_stats.gather_table_stats(ownname = 'xxx',tabname => 'tbl_xx',cascade => true,degree => 8,no_invalidate => false);

1. Oracle查询表索引 select * from user_indexes where table_name = ‘表名’; select * from user_ind_columns where index_name = ‘索引名’;