忽略索引：执行计划中应该利用索引来快速定位数据，如果没有使用索引或者使用了不恰当的索引，会导致性能下降。
过度使用索引：有时候过多的索引也会影响性能，因为每个索引都需要维护，会增加写操作的开销。
统计信息不准确：执行计划的优化依赖于表的统计信息，如果统计信息不准确或者过时，可能导致执行计划选择错误的操作路径。
连接顺序不当：连接的顺序会影响执行计划的选择，应该根据表的大小和索引情况选择合适的连接顺序。
参数化查询：对于参数化查询，执行计划可能会根据第一次执行时的参数值选择一个不适合的执行计划，应该使用绑定变量或者使用强制绑定变量。
子查询的误用：子查询可能会导致性能问题，应该尽量避免使用子查询或者优化子查询的性能。
大数据量下的性能问题：在处理大数据量时，执行计划可能选择的操作路径不适合，需要针对大数据量进行优化。
硬解析和软解析的问题：硬解析和软解析对执行计划的选择有影响，应该尽量减少查询的解析次数。