对于数据分析而言，可能需要经常从数据库中查询数据，那么怎样才能更优地获取数据库中的数据呢，这里简单介绍了几种MySQL的优化建议。
1. 避免使用 select *
你需要什么信息，就查询什么信息，查询的多了，查询的速度肯定就会慢。
2. 当你只需要查询出一条数据的时候,要使用 limit 1
比如你要查询数据中是否有男生，只要查询一条含有男生的记录就行了，后面不需要再查了，使用Limit 1 可以在找到一条数据后停止搜索。
3. 建立高性能的索引
索引不是随便加的也不是索引越多越好，更不是所有索引对查询都有效。
4. 建数据库表时,给字段设置固定合适的大小
字段不能设置的太大，设置太大就造成浪费,会使查询速度变慢。
5. 要尽量使用not null
6. EXPLAIN 你的 SELECT 查询
使用EXPLAIN，可以帮助你更了解MySQL是如何处理你的sql语句的，你可以查看到sql的执行计划，这样你就能更好的去了解你的sql语句的不足，然后优化语句。
7. 在Join表的时候，被用来Join的字段，应该是相同的类型的，且字段应该是被建过索引的。
这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。
8. 如果你有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”, “省份”，“状态”或“部门”，这些字段的取值是有限而且固定的，那么，应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。
因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
9. 垂直分割
将常用和有关系的字段放在相同的表中，把一张表的数据分成几张表，这样可以降低表的复杂度和字段的数目，从而达到优化的目的
10. 优化where查询
①、避免在where子句中对字段进行表达式操作
比如：select 列 from 表 where age*2=36; 建议改成 select 列 from 表 where age=36/2;
②、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
③、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值 判断
④、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
11. 不建议使用%前缀模糊查询,这种查询会导致索引失效而进行全表扫描
例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%这两种都是不建议的。但是可以使用LIKE “name%”。
对于LIKE “%name%，可以使用全文索引的形式
12. 要慎用in和 not in
例如：select id from t where num in(1,2,3) 建议改成 select id from t where num between 1 and 3
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了。
13. 理解in和exists， not in和not exists的区别
很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：如查询语句使用了not in那么内外表都进行全表扫描，没用到索引，而not exists子查询依然能用到表上索引，所以无论哪个表大，用not exists都比not in要快。
select num from a where num in(select num from b) 建议改成: select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。
关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。
14. 理解select Count (*)和Select Count(1)以及Select Count(column)区别
一般情况下，Select Count (*)和Select Count(1)两者返回结果是一样的；
假如表没有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快；
如果有主键的话，那主键作为count的条件时候count(主键)最快；
如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的；
count(*) 跟 count(1) 的结果一样，都包括对NULL的统计，而count(column) 是不包括NULL的统计。
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