优化sql的总体思路，就是要减少、降低sql的IO访问、逻辑读、物理读。
具体落实下来，大致有5个步骤：
1、索引
如果返回的数据量相对较小（一般不超过10万条数据）通过索引，可以让sql在执行时，只访问需要的数据，减少表扫描，效果非常好，有时性能可以提高千倍，
而且相对后面的方法来说，修改成本是比较低的。
2、更新统计信息
如果索引已经有了，但是经常出现执行计划中不用索引，或者用了不恰当的索引，那么，最好更新一下统计信息，因为随着时间的推移，业务的进行，
表里的数据是会不断的变化的，虽然数据库都有自动更新统计信息的机制，但这个机制不够智能，还是需要人来干预，主动更新统计信息。
3、并行
如果返回的数据量较大（几十万、百万），可以设置sql并行执行，原来是单线程执行这个sql，现在变成了多个线程来执行sql，速度会明显提高。
从优化思路上说，就是投入更多资源来做任务，而且和IT项目上有很多共同点。
比如，公司接了个项目，这个项目评估工作量是1000人天，
原来公司有50个开发，有40个开发在开发、维护其他项目，现在只有10个人可以投入开发，那么把人天除以10个人，就是要100天才能完成任务，
于是公司有新招聘10人，于是工作量除以20人，就是50天，大概就是2个月，从预估的时间上是明显缩短了，但是由于人多了，
管理、沟通、培训、新人熟悉工作的成本增加了，所以效率实际上并不会有线性的增长。
回到SQL并行执行的问题，如果线程成从1个变成了4个，执行时间并不会减少为原来的4分之1，
因为线程之间也要通信，也会有有的线程执行快，有的执行慢，会有相互等待的情况出现。
4、查询提示
通过分析执行计划，有时候发现执行计划并不是如我们所想的那样，而且实际执行速度不理想，比如：一个典型的例子是建了索引，也更新了统计信息，
执行计划就是不用这个索引，这种情况下可以尝试加查询提示，常用的有：改变关联算法、访问索引的方法、改变group by算法等。
5、改写、简化SQL
sql运行速度很慢，创建索引不起效果，加查询提示也没用，统计信息也是最新的，这个时候如果代码写的很乱，很繁杂，那可以考虑改写、简化sql。
现在很多公司都没有专门写sql的开发型DBA，一般都是由开发人员来写的，而项目又很紧，所以导致写出来的sql，性能上有很大的问题。
如果要改写sql，不管是自己写的还是别人写的，都需要先了解下业务，然后：
去掉不用关联的表。
把子查询改成join。
......
这个太多了，就不细写了。
