SQL语句优化
这个好办，抓到占用CPU高的SQL语句，根据索引、SQL技巧等改写一下，立竿见影。
SELECT时不使用函数
在做频繁的查询操作时，尽量直接select字段名，然后使用C语言代码对查询结果做二次加工，避免让Oracle来做复杂的函数或者数学运算。因为Oracle出于通用性的考虑，其函数及数学运算的速度远不如用C语言直接编译成机器码后运算来的快。
绑定变量
这个可以大幅度降低SQL的“hard parse”，我们大部分程序都已经实现了变量绑定。个别没有实现的，修改一下，也能很快看到效果。
批量FETCH
如果一次select会返回多条（几百、上千）记录，使用批量Fetch，比如一次fetch 1000条记录，要比一条条的fetch数据快的多，也可以有效降低 oracle的压力。
批量提交
一次修改多条（比如小于10000条左右）记录，然后一次性提交，要比每条提交一次快的多。当然前提是业务逻辑允许这样做。
批量增删改
如果需要一次性修改或者删除多条记录，可以采用批量数组绑定的方式，这个和前面说得“绑定变量”类似，区别是前者绑定的是一个变量，这里绑定的是一个大数组的首指针，这种方式要比逐条绑定执行快的多。
SQL预解析
前面的大部分是批量操作，还有一种常见的场景是小事务操作，但频率非常高。这种场景一般SQL也不复杂，几乎没有优化的余地了，但是由于操作频繁，同样会造成CPU居高不下。目前我们的程序大部分都是下面这个应用模式：
loop
parse sql;
bind var;
execute sql;
end loop;
虽然我们使用了绑定变量的方式，但是由于操作频繁，同样造成大量的“soft parse”以及网络通信。在内存数据库中，我们一般采用预解析的方式来提高效率，事实上，Oracle很早就给开发者提供这种模式，只是开发者嫌麻烦没有使用而已。将程序改成下列模式：
parse sql;
bind var;
loop
execute sql;
end loop;
这样就可以有效降低Oracle的压力，可以将执行效率至少提高一倍。但是这种模式涉及到程序结构的变更，必须在设计阶段就这样做。否则，后期再调整的话，风险和工作量都会很大。
SQL语句的一些优化方法
1、SQL语句用大写的；因为Oracle总是先解析SQL语句，把小写的字母转换成大写的再执行。
2、避免在索引列上使用NOT通常，我们要避免在索引列上使用NOT， NOT会产生在和在索引列上使用函数相同的影响。
3、当Oracle“碰到”NOT，他就会停止使用索引转而执行全表扫描。
4、避免在索引列上使用计算。WHERE子句中，假如索引列是函数的一部分。优化器将不使用索引而使用全表扫描。
5、尽量少用DISTINCT操作，用EXISTS代替DISTINCT