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。
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。
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。
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》

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。