作为一名开发人员，每天都要和数据库打交道，比如MySQL、等都是常见的数据库产品； 而处理的方式无非就是建数据库、建表、写SQL、写存储过程、写视图、写触发器。 其中“写SQL”应该是最常做的事情。 本文将列出几十种常见的SQL语句性能优化方法。 建议您将它们添加为书签！
1. SQL查询应尽量避免全表扫描。 首先要考虑的是对where和order by涉及到的列建立索引；
2、尽量避免在where子句中判断字段的空值。 NULL是创建表时的默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用特殊的值，如0、-1作为默认值；
3. 尽量避免在where子句中使用!=或运算符。 MySQL 仅对以下运算符使用索引：=、IN，有时还有 LIKE；
4、尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则可能会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 可以考虑使用UNION来合并查询，例如：
from t where id=10 联合来自 t where id=20 的所有名称；
5、谨慎使用in和not in，否则可能会导致全表扫描。 对于连续值，如果可以使用就不要使用in，例如：
从 t 开始，其中年龄 1 和 3；
6、下面的查询也会导致全表扫描： id from t where name like '%abc%' 或 id from t where name like '%abc' 为了提高效率，可以考虑全文检索； 和 id from t where name Like 'abc%' 仅使用索引；
7、如果where子句中使用了参数，也会引起全表扫描；
8、尽量避免对where子句中的字段进行表达式操作，尽量避免对where子句中的字段进行函数操作；
9、很多情况下，替换in是一个不错的选择，比如id,age from a where id in (id from b)。 替换为以下语句：
,来自 a 的年龄（其中 1 来自 b，其中 id=a.id）；
10、索引可以提高效率，但同时也会降低效率，因为索引可能时不时地重建，所以如何构建索引需要仔细考虑，根据具体情况而定； 一个表的索引数量最好不要超过6个，如果太多，就应该考虑是否有必要对一些不经常使用的列建立索引；
11. 尝试使用数字字段。 如果只包含数字信息的字段尽量不要设计为字符类型，这样会降低查询和连接的性能，并且会增加存储开销；
12、尽量用/代替char/nchar，因为首先变长字段的存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在比较小的字段中搜索效率明显提高更高;
14、最好不要使用*返回全部：* from t，将“*”替换为具体字段列表，并且不要返回任何未使用的字段：id、age、name from t
15.尽量避免向客户端返回大量数据。 如果数据量太大，则应考虑相应的需求是否合理；
16、使用表的别名（Alias）：在SQL语句中连接多个表时，请使用表的别名，并将别名前缀到每个字段列上，这样可以减少分析时间和那些语法错误造成的按字段列歧义；
17、使用“临时表”临时存储中间结果：
简化SQL语句的一个重要方法是使用临时表来临时存储中间结果。 然而，临时表的好处远不止这些。 临时结果暂时存放在临时表中，后续的查询都在中间，这样可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行过程中“共享锁”阻塞“更新锁”的情况，减少阻塞，提高并发性表现;
18、增加一些SQL查询语句：
读和写会互相阻塞。 为了提高并发性能，可以增加一些查询，这样读的时候就可以允许写，但缺点是可能会读到未提交的脏数据； 使用原则三：查询结果，用于“插入、删除、修改”的不能添加； 查询表属于频繁分页，需谨慎使用； 使用临时表还可以节省“数据影子”，它具有与undo表空间类似的功能，并且可以不使用临时表来提高并发性能；
19、常见的简化规则如下：不要超过5个表连接（JOIN），考虑使用临时表或表变量来存储中间结果； 少用子查询，视图嵌套不要太深，一般嵌套不超过2个为宜；
20、查询前预先计算好需要查询的结果并放入表中； 这是SQL7.0之前最重要的方法：比如医院住院费用的计算。
21、IN后的值列表中，将最频繁的值放在前面，将最不频繁的值放在最后，以减少判断次数；
22。 尽量将数据处理放在服务器上，以减少网络开销，例如使用存储过程； 存储过程是经过编译、优化、组织成执行计划并存储在数据库中的 SQL 语句。 流语言的采集当然是快的； 重复执行的动态SQL可以使用临时存储过程，过程（临时表）放在.
23、尽量用">=代替">"；
24。 索引使用规范：索引的创建要结合应用来考虑。 建议大型OLTP表不要超过6个索引； 尽可能使用索引字段作为查询条件，尤其是簇索引，必要时可以使用索引强制指定索引；查询大表时避免表扫描，必要时考虑创建新索引； 使用索引字段作为条件时，如果该索引是联合索引，那么必须使用索引中的第一个字段作为条件，以保证系统使用该索引，否则不会使用该索引； 注意索引的维护，定期重建索引，重新编译存储过程。
25、以下SQL条件语句中的列索引正确，但执行速度很慢：
* FROM WHERE (,1,4)='5378' （13 秒）
* 从哪里 /30< 1000 (11 秒)
* FROM WHERE (char(10),日期,112)='' (10 秒)
分析：
SQL运行时，WHERE子句中对列的任何操作的结果都是逐列计算的，因此必须在不使用列索引的情况下进行表搜索； 如果在查询编译时能够得到这些结果，那么就可以通过SQL优化器进行优化，使用索引，避免表搜索，所以重写SQL如下：
* FROM WHERE 例如“5378%”（< 1 秒）
* 来自 < 1000*30 (< 1 秒)
* FROM WHERE 日期 = '1999/12/01' (< 1 秒)
26、当有一批数据需要批量插入或更新时，应该更多的是批量插入或更新的方式，不建议一次更新一条记录；
27、为了提高GROUP BY语句的效率，可以在GROUP BY之前过滤掉不必要的记录。 以下两个查询返回相同的结果，但第二个查询显然要快得多。
低效版本：
, AVG(SAL) 来自 EMP 组（按作业） JOB ='' 或 JOB =''
高效版本：
, AVG(SAL) FROM EMP WHERE JOB =''OR JOB ='' 按工作分组
28． 数据库的SQL语句是大写的，因为SQL语句总是先解析，在执行之前将小写字母转换为大写；
29． 别名的使用，别名是大型数据库的应用技巧，即在查询中用字母给表名和列名起别名，查询速度比建连接表快1.5倍。
30. 避免死锁，在存储过程和触发器中始终以相同的顺序访问同一个表； 事务应尽可能缩短，并且事务所涉及的数据量应尽可能减少； 从不在事务中等待用户输入；
31、最好不要使用触发器，触发触发器，执行触发事件本身就是一个消耗资源的过程； 如果可以使用约束来实现，尽量不要使用触发器； 不要对不同的触发事件使用触发器（、）使用相同的触发器； 不要在触发器中使用事务代码；
32条索引创建规则：
(1)表的主键和外键必须有索引；
(2)超过300条数据的表应有索引；
(3)对于经常与其他表连接的表，应在连接字段上建立索引；
(4)Where子句中经常出现的字段，尤其是大表的字段，应该建立索引；
(5) 索引应建立在选择性能高效的字段上；
（6）索引应该建立在小字段上，不要为大文本字段甚至超长字段建立索引；
（7）复合索引的建立需要认真分析，尽量考虑用单字段索引替代；
(8)正确选择组合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
（9）复合索引的几个字段是否经常以AND的形式同时出现在Where子句中？ 单字段查询很少甚至没有吗？ 如果是，则可以建立复合索引； 否则，考虑单字段索引；
（10）如果复合索引包含的字段经常单独出现在Where子句中，则将其分解为多个单字段索引；
（11）如果复合索引包含的字段超过3个，则仔细考虑其必要性，考虑减少复合字段；
（12）如果这些字段同时存在单字段索引和复合索引，则一般可以删除复合索引；
(13)不要对数据操作频繁的表创建过多的索引；
（14）删除无用的索引，避免对执行计划产生负面影响；
(15)表上创建的每个索引都会增加存储开销，索引也会增加插入、删除、更新操作的处理开销。 另外，太多的复合索引在单字段索引的情况下一般是没有用的； 相反，它们还会降低数据增删的性能，特别是对于频繁更新的表，其负面影响就更大了。
(16)尽量不要对数据库中包含大量重复值的字段建立索引。
33、MySQL查询优化总结：
（1）使用慢查询日志来查找慢查询，使用执行计划来确定查询是否正常运行，经常测试你的查询，看看它们是否运行在最佳状态； 性能总是会随着时间的推移而变化，避免在整个表上运行使用count(*)，这可能会锁定整个表，使查询保持一致，以便后续类似的查询可以使用查询缓存；
(2)使用GROUP BY代替适当的情况，在WHERE、GROUP BY和ORDER BY子句中使用索引列，保持索引简单，不要在多个索引中包含同一列，有时MySQL会使用错误的索引，使用USE INDEX这种情况，检查使用=的问题，对于记录数小于5的索引字段，在UNION中使用LIMIT而不是OR。
（3）为了避免使用ON KEY或者，不使用来实现，不使用MAX，在更新之前使用索引字段和ORDER BY子句，LIMIT M, N在某些情况下实际上可以减慢查询速度，克制使用，在WHERE子句中使用UNION而不是子查询，重新启动MySQL后，记得预热数据库以确保数据在内存中并且查询速度快，考虑持久连接而不是多个连接以减少开销，基准查询，包括使用负载在服务器上，有时一个简单的查询会影响其他查询，当你的服务器上的负载增加时，使用SHOW查看缓慢的和有问题的查询，在开发环境中生成的镜像数据中测试所有可疑的查询。
34、数据库中的每个表都应该设置一个ID作为其主键，最好是INT类型（推荐），并设置自动增加标志。
35、MySQL查询可以启用高速查询缓存，这是提高数据库性能的有效MySQL优化方法之一。 当多次执行相同的查询时，从缓存中获取数据并直接从数据库返回要快得多。
36、查询用于跟踪查看效果：
使用关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的，这可以帮助你分析你的查询语句或表结构的性能瓶颈。 查询结果还会告诉你你的索引主键是如何使用的，你的数据表是如何搜索和排序的......等等。
37. 当只有一行数据时使用 LIMIT 1：
当你在某个时刻查询表时，你已经知道结果只会有一个结果，但是因为你可能需要获取游标，或者你可能会检查返回的记录数。 在这种情况下，添加 LIMIT 1 可以提高性能。 这样，MySQL数据库引擎在找到一条数据后就会停止搜索，而不是继续搜索下一条与该记录匹配的数据。
38.为表选择合适的存储引擎：
(1)：应用以读和插入操作为主，只有少量的更新和删除，事务的完整性和并发性要求不是很高。
(2)：事务处理，以及并发条件下要求的数据一致性。 除了插入和查询之外，还包括许多更新和删除。 （有效减少删除和更新引起的锁）。 对于支持事务的表，影响速度的主要原因是默认设置是打开的，程序没有显式调用BEGIN启动事务，导致每次插入的项都会自动提交，严重影响速度。 可以在执行sql之前调用begin，多个sql形成一个事物（即使打开了），这样会大大提高性能。
39、优化表的数据类型，选择合适的数据类型：
原则：越小越好，简单就好，所有字段必须有默认值，尽量避免null。
例如：在设计数据库表时，尽可能使用较小的整数类型，以占用更少的磁盘空间。 （比int更合适）
例如时间字段：and，占用8个字节，and占用4个字节，只使用了一半，表示的范围是1970-2037，适合更新时间
MySQL可以很好地支持大量数据的访问，但一般来说，数据库中的表越小，对其执行查询的速度就越快。
因此，在创建表时，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设置得尽可能小；
40．对列的任何操作都会导致表扫描，其中包括数据库函数、计算表达式等，查询时尽量将操作移到等号右边
说最后一句话
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