1.数据处理分类OLTP，OLAP
2.Oracle特性
3.数据库优化方法论/原则
方法论：自顶向下优化和自底向上优化
3.1 自顶向下优化
3.2 自底向上优化
对于多年的老系统出现性能问题时，就只能自底向上进行分析优化了，分析角度通常包括以下部分，
3.3 性能优化2/8原则
4 性能指标和监控
4.1 指标
例如，通常要检验一个优化是否有效，
4.2 执行计划和执行路径
4.3 监控和分析工具
5常用优化方法
5.1索引
5.2表设计
5.3执行计划
5.4 排序和连接
5.4.1 尽量不排序
即，Oracle的Top-N算法，用了冒泡排序，只是从整个数据集选了10次最大值，然后就没继续下去了，
这样就避免了对整个数据集的排序，Top-N算法复杂度仅仅10*N
5.4.2 表连接
5.4.2.1. 嵌套循环（即表连接）和复合索引通常同时使用
三种连接
需要遵循以下原则：
5.4.2.2 大数据处理：排序合并连接技术（sort/merge）
、、
5.4.2.3 哈希连接：适合大数据
5.4.3. 多表连接
5.5SQL优化
几个优化建议，
5.5.0 减少或不排序
注意隐含排序的操作（distinct, union,group by （10g以前）等）
查看执行计划可知道排序
索引本身已经排好序，可以加快速度
5.5.1.不要轻易在字段前加函数，例如下面
5.5.2.也不要将字段嵌入表达式，例如这样，
5.5.3. 改写建议，可以使用代数等式替换，将字段前的函数去掉，不过这个需要数学基础
5.5.5用好复合索引
5.6 统计信息优化 （会影响索引的正常使用）
5.6.1什么是RBO
5.6.2什么是CBO
5.6.3 为什么需要手机统计信息（为了支持CBO正常运转）
参考：
1.http://blog.csdn.net/yzsind/article/details/6059209
2. 《品悟性能优化》
===========================
总结
索引优化
B*树单字索引
尽量为约束条件字段建立索引
如果约束条件字段不固定，尽量针对单字段建立普通B*树索引
尽量在可选性高的字段上建立索引
如果是多表连接，要在被驱动表的连接字段上建立索引
SQL优化
1.减少不必要的排序
2.不要在字段前加函数
3.不要将字段嵌入表达式中（可用代数等式改写）
4.考虑复合索引的前缀性和可选性
5.尽量不要用子查询，改用表关联，防止数据库选错执行路径
6.尽量不用exists，二用in。 因为exists底层用子查询实现
7.注意表连接的顺序
8.用好top n算法
定期采集数据库统计信息（记录数，物理块树，记录平均长度，数据分布，索引节点树，深度等）
低版本数据库采用RBO(基于规则优化器）来创建执行计划
新版本数据库采用CBO(基于成本优化器）来创建执行计划
采集数据库统计信息就是为了为CBO提供依据