sql优化方案

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 子句中使用!=或<>操作符， MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE

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， 可以 使用UNION合并查询

in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了

若要提高效率，可以考虑全文检索

如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描

应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作

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 1 from b where num=a.num)

最好不要使用”“返回所有：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。

尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理

使用表的别名(Alias)：当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来,就可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误

常见的简化规则如下：不要有超过5个以上的表连接（JOIN），考虑使用临时表或表变量存放中间结果

将需要查询的结果预先计算好放在表中，查询的时候再Select。这在SQL7.0以前是最重要的手段。例如医院的住院费计算

在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数

尽量将数据的处理工作放在服务器上，减少网络的开销

提高GROUP BY语句的效率, 可以通过将不需要的记录在GROUP BY 之前过滤掉

应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默 认值

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

尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ， 因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些

表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null

表的主键、外键必须有索引； 数据量超过300的表应该有索引； 经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引； 经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引； 索引应该建在选择性高的字段上； 索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引； 复合索引的建立需要进行仔细分析，尽量考虑用单字段索引代替； 正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段； 复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引； 如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引； 如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段； 如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引； 频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引； 删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；

表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。

尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。

俩边类型不等

group by 功能更强大一些，另外推荐使用group by。 因为distinct会导致全表扫描，而group by如果索引建的 恰当的话，会有性能上的提高。

当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。在这种情况下，加上 LIMIT 1 可以增加性能。这样一样，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。

主键为自增

主键非自增