一般来说，调优的第一手资料，很可能就是典型业务期的一个statspack报告，那么如何根据statspack报告来判断是哪些SQL消耗了最多的系统资源?哪些SQL是最需要调整的呢?这里给出了一个大致的优化思路。当然，思路是死的，人是活的，优化也需要随需应变。
　　一般来说，需要关注下面四种Top SQL
　　消耗最多CPU的(逻辑IO过多)
　　导致过多物理I/O的
　　执行次数较频繁的
　　执行时间较长的
　　我们知道，一个语句的响应时间有个很著名的公式：
　　响应时间=服务时间+等待时间
　　其中服务时间就是CPU为执行该语句花费的时间。
　　服务时间=分析时间+递归时间+执行时间
　　分析时间是CPU用于分析语句的时间，递归时间是CPU用于语句的递归SQL的时间，剩下的则就是CPU用于执行语句的真正时间了。
　　那么，上面的这些时间信息从哪里来的?Oracle提供的系统统计信息中就有部分的时间统计信息：
　　服务时间=CPU used by this session
　　分析时间=parse time cpu
　　递归时间=recursive cpu usage
　　那么，执行时间就可以根据上面三个统计信息计算得出：
　　执行时间=CPU used by this session – parse time cpu – recursive cpu usage
　　如果执行时间在整个响应时间中占较大的比例，那么下一步就是找出那些造成了最多逻辑IO的SQL语句，可以从statspack报告的SQL ordered by Gets部分找到。
　　如果分析时间在整个响应时间中占较大的比例，那么下一步就是查找哪些SQL分析过多，这在statspack报告中在SQL ordered by Parse Calls中列出。
　　如果等待时间在整个响应时间中占较大的比例，并且主要是块读取相关的等待时，下一步就是找出哪些SQL造成了过多的物理读，可以查看statspack报告中的SQL ordered by Reads部分。
　　那么，根据上面列出的一个简单的原则，我们需要关注三个关于CPU时间的统计信息: CPU used by this session, parse time cpu和recursive cpu usage，以及top5等待事件中和IO相关的等待时间。如果是其他的一些等待事件出现在Top5中，那么可能需要根据不同的等待事件来分析原因了。然后优先调优时间消耗最多的相关SQL。
　　除了上面的SQL ordered by Gets(逻辑IO最多)，SQL ordered by Parse Calls(软解析过多)，SQL ordered by Reads(物理IO过多)，statspack还按照其他的一些方式列出了Top SQL，这些Top SQL在某些情况下都是需要给予特别关注的。比如：
　　SQL ordered by Executions 执行次数超过100的
　　SQL ordered by Sharable Memory 占用library cache超过1M的
　　SQL ordered by Version Count 子cursor超过20的
　　如果没有statspack，那么根据v$sysstat/v$sesstat中的统计信息，结合v$sql/v$sqlarea，一样可以得到相关的SQL。
　　v$sql对于每一个子cursor都有一行统计记录，而v$sqlarea则对同一个父cursor只有一行统计记录，也就是v$sqlarea是对v$sql按照父cursor进行group by后的一个结果。这两个视图中都有诸如buffer_gets,parse_calls,disk_reads,,executions,sharable_mem等列，和上面提到的statspack中列出Top SQL的条件对应。