​​DM数据库慢查询优化的核心在于精准定位性能瓶颈并针对性优化，关键手段包括参数调优、索引重构、SQL改写及AWR报告分析。​​ 通过系统化诊断与多维度调整，可显著提升查询效率，尤其适用于高并发或大数据量场景。

1. ​​参数调优​​
   默认配置常导致内存分配不合理，需调整MEMORY_POOL、MEMORY_TARGET等关键参数。例如将缓冲区从2G扩容至合理值，减少磁盘I/O压力，重启服务后CPU负载可下降30%以上。

2. ​​索引优化​​
   联合索引缺失是慢查询主因之一。针对高频关联字段（如INDUSTRY_CD与UNISCID）创建复合索引，避免回表操作。某案例显示，添加索引后500万行数据查询耗时从39秒降至0.5秒。

3. ​​SQL改写与分页策略​​
   避免全表扫描和深分页：

• 用子查询替代LIMIT OFFSET，如SELECT * FROM table WHERE id > (SELECT id FROM table LIMIT 100000,1) LIMIT 100；
• 对排序字段使用覆盖索引，减少临时表生成。

4. ​​AWR报告分析​​
   通过DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY包生成快照，定位耗时最长的SQL。重点关注SQL Ordered by Elapsed Time列表，结合执行计划调整表连接方式或重构业务逻辑。

​​提示​​：优化后需持续监控CPU与I/O指标，定期复查慢查询日志。对于设计缺陷导致的性能问题，需协同开发从业务层优化查询需求。