Data Model设计的Tip
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1. 以三个范式为基础，业务的独立性和原子性拆分要合适，杜绝Key的冗余和不充分依赖
2. 对于有NULL值的时候，说明可以拆分为子类， 如果有互斥值，比如两个字段，如果A有值，那么B就不能有值
3. 隐藏的约束，某个Column为A值，那么另外一个Column就必须为B值，或者某个Column只能是1~20的值
4. 对于Boolean值，比如某个Flag Column, ?Y/N, 其实可以考虑用更有意义的值来替代，比如Complete Date. 当然如果处于性能考虑的话不在此列。
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高效访问DB的Tip
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1. ?java单独调用的语句，可以加上/**/Select ...的注释，方便在dbms_application_info中识别相应的语句
2. 减少于DB连接的次数，减少编译语句的次数， DB Pool, ?PreparedStatement
3. 从最终的查询目标出发，查找数据。而不是从过程出发，查找数据
4. 不要动态建立数据库对象，比如索引，临时表，中间表等，都是不可取的。用GTtable是非常好的选择。
5. 修改数据库表数据，尽量用1条SQL搞定一批，而不是打开游标，然后update. ?检索+处理+插入数据
6. 接近DB的核心来处理数据，速度越快，SQL>PLSQL>Java
7. 杜绝使用count(*)，一定可以找得到替代的方式
8. 用NVL, NULLIF, Case When, Decode等语句来替代IF ELSE逻辑，处理速度要快些。
9. update + Case When, 可以合并多个update语句到1条里面
10. 慎用自定义的函数，特别是带有select语句的函数method，性能杀手，而且无法优化
11. where条件中用decode，一条语句查出多种记录。
12. 能不抛异常就别抛，不要在异常处理逻辑中加上业务
13. 基于源表对目标表做Insert,Update,Delete操作, 用Merge into...When Matched then Insert ...?
??????????http://www.cnblogs.com/lenxu/archive/2012/02/14/2350922.html
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索引
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1. 维护一个索引的开销，可能比一张表还要大，所以要精确设计索引，每个所以有是非常必须才添加
2. 如果一次获取的数据比较多，当超过表中数据总数的10%以上，那么是没有必要有索引，全表扫描可能更快
3. 索引指向的是某个数据块，而不是某条记录，所以紧凑的数据块结构能够获得更好的性能
4. 索引列上使用函数，会让索引失效，另外维护函数索引，成本会非常的高
5. 隐式的类型转换会让索引失效。 a=123 ?如果a是字符串，那么a上的索引会失效
6. 复合索引优于普通索引，1个索引可以适用多个场景使用，减少维护索引的数量
7. 逆序索引 Reverse Index，将key逆序后，再建索引，减少高并发的竞争资源，范围查询无效
8. 哈希索引，把key的值进行索引，提高并发性能，但是不能范围查。
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SQL语句技巧
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1. 关系操作有join, 非关系操作有group by, order by. 非关系操作需要临时的表空间进行存储
2. 单条数据查询响应时间要很快，努力让结果集和时间成正比
3. 复杂查询中尽量不用视图，可以会join到不需要的数据，不利于性能
4. exist用于子查询的情况是，父表数据少，子表数据多。in则是子表数据少，父表数据多的情况。 ?not exist和not in的场景与此类似
5. in的括号里面暗含了distinct和order by的操作，放置于内存。
6. Rank聚合函数
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