1、对查询进行优化，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。
2、避免在where子句对字段进行null值判断，否则会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3、应尽量避免在where子句中使用！=或者<>操作符，否则引擎放弃索引使用全表扫描。
4、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（可以考虑使用union连接来替代）。
5、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）。
6、使用了`%xxx%`或者`%xxx`导致全表扫描，（若要提高效率考虑使用覆盖索引）。
7、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式或者函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
8、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是符合索引，那么必须使用到该索引中第一个字段作为条件时才能保证系统使用到该索引，否则该索引不被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致（虽然MySQL底层会优化）
9、很多时候使用 exists 代替 in 是一个很不错的选择
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)
10、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。
11、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select查询效率，但是同时也降低了insert和update的效率，因为insert和update有可能会重建索引，一个表的索引数最好不要超过6个。
12、尽量使用数字型字段，若只含数值型字段尽量不要设计为字符型，这会降低连接和查询性能，并会增加存储开销，这是因为引擎在处理连接查询和连接时会逐个比较字符串中每个字符，而对于数值型比较一次就够了。
13、尽量使用可变长度类型varchar， 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。
14、 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。
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