SQL语句优化
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
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应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
select id from t where num is null;可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值，然后这样查询：
select id from t where num=0; 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<、>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
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应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
select id from t where num=10 or num=20;可以这样查询
select id from t where num=10; select id from t where num=20; -
in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3);对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3; -
下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%c%';若要提高效率，可以考虑全文检索。
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应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作， 这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
select id from t where num/2=100;可以这样查询：
select id from t where num=100*2; -
应尽量避免在 where 子句中对字段进行函数、算术运算或其他表达式运算，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc';#name 以 abc 开头的 id应改为：
select id from t where name like 'abc%'; 在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件 时才能保证系统使用该索引， 否则该索引将不会 被使用， 并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。《最左前缀原则》
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很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b);用下面的语句替换：
select num from a where exists(select * from b where num=a.num); 并不是所有索引对查询都有效，SQL 是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时， SQL 查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex,male、female 几乎各一半，那么即使在 sex 上建 了索引也对查询效率起不了作用。如status、sex等字段
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过 6 个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并 会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言 只需要比较一次就够了。
任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。
尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。 sql 优化方法使用索引来更快地遍历表。
在海量查询时尽量少用格式转换。
IN、OR 子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。
只要能满足你的需求，应尽可能使用更小的数据类型：例如使用 MEDIUMINT 代替 INT
当结果集只有一条数据时，使用limit 1。
