表中数据量过大，目前已有300万条,查询user_name数据速度非常慢，如果不使用索引，想优化sql来提高查询速度，在调试过程中发现，写sql查询数据库时，传入时间段查询部分为：
<!--大于开始时间-->
and sw.TIME >=to_date(CONCAT('2018-09-10', '00:00:00'),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
<!--小于结束时间-->
and sw.TIME <=to_date(CONCAT('2018-09-10', '23:59:59'),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
在xml中传入String类型的开始时间和结束时间,写为：
<!--大于开始时间-->
and sw.TIME >=to_date(CONCAT(#{start_time}, '00:00:00'),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
<!--小于结束时间-->
and sw.TIME <=to_date(CONCAT(#{end_time}, '23:59:59'),'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')
查询后后台打印时间，超过10s；
后来查看数据库，该字段类型为Timestamp类型，在后台传入开始时间和结束时间，将它们先转化为Date类型，再传入sql设置jdbcType=TIMESTAMP：
优化如下：
<select id="findResourcesByRoleIds" resultType="string" parameterType="map" fetchSize="1000">
select user_name from g where
<if test="start_time != null and start_time != '' ">
and
<![CDATA[
sw.TIME >=#{start_time,jdbcType=TIMESTAMP}
]]>
</if>
<if test="end_time != null and end_time != '' ">
and
<![CDATA[
sw.TIME <=#{end_time,jdbcType=TIMESTAMP}
]]>
</if>
</select>
后台打印时间为200ms；
注意点：
1.where条件字段建立索引；
2.使用fetchSize；
3.不要使用to_date函数；