1，SQL语句中in包含的值不应过多
Mysql对于in做了相应的优化，即将in中的常量全部存储在一个数组里面，而这个数组是排好序的。但是对于数值较多，产生的消耗也比较大的；
例如：
select id from t wehre num in(1,2,3);
对于连续的值，能用between别用in，再或者使用连接来替换；
2，select语句务必指明字段名称
select * 增加了很多不必要的消耗（cpu、io、内存、网络宽带）；增加了使用覆盖索引的可能性；所以要求直接在select后面接上字段名。
3，尽量使用union all代替union
UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。
UNION ALL 命令和 UNION 命令几乎是等效的，不过 UNION ALL 命令会列出所有的值。
union和union all 的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会设计到排序，增加大量的cpu运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all 的前提条件是两个结果集没有重复数据。
4，不使用order by rand()
随机函数rand()
在查询分析器中执行： select rand() ,可以看到结果是类似于这样的随机小数：0.36361513486289558，像这样的小数在实际应用中用得不多，一版要取随机数都会取随机整数。
例如：
A：select floor(rand()*N) --- 12.0
B：select cast(floor(rand())*N as int) --- 12
其中的N是一个指定的整数，如100，可以看出，A方法是带有.0这个小数的，而B方法是真正的整数了。
floor生成【0-99】之间任一整数，ceil生成【1-100】之间任一整数；
另外，关于随机取得表中任意N条记录的方法，很简单，就用newid()函数;
例如：
select top N * from table_name order by newid() ----N是一个你指定的整数，表示取得记录的条数
例如：
select id from table order by rand() limit 1000;
优化：
seelct id form table t1 join (select rand() * (select max(id) from table) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000;
5，区分in和exists、not in 和not exists
select * from tableA where id in (select id from tableB);
上面的sql相当于
select * from tableA wehre exists(select * from tableB where tableB.id = tableA .id)
【重点】： 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。如何高效的写出一个替代not exists 的sql语句？
原sql语句：
select colname from tableA where a.id not in(select b.id from talbeB);
高效sql语句：
select colname from tableA left join tableB on a.id = b.id where b.id is null;
6，使用合理的分页方式以提高效率
select id,name from table limit 866613,20;
上述的sql语句做分页的时候，可能会有人发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢；
【重点】优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。
优化：
select id ,name from table where id > 866612 limit 20;
7，避免子啊where子句中对字段进行null值判断
对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
8，做Mysql优化，我们要善用Explain查看sql执行计划
下面来个简单的示例，标注（1、2、3、4、5）我们要重点关注的数据：
【重点】
type列，连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。
key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式。
key_len列，索引长度。
rows列，扫描行数。该值是个预估值。
extra列，详细说明。注意，常见的不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary。
9，不建议使用%前缀模糊查询
例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。
那如何查询%name%？答案：使用全文索引。
创建全文索引的SQL语法是：
ALTER TABLE table ADD FULLTEXT INDEX 'idx_user_name'('user_name');
使用全文索引的SQL语句是：
select id,name,age from table where match(user_name) against('zhagnsan' in boolean mode);
10，对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则
举列来说索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。
11，必要时可以使用force index来强制查询走某个索引
有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索SQL语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用forceindex来强制优化器使用我们制定的索引。
12，注意范围查询语句
对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between、>、<等条件时，会造成后面的索引字段失效。
13，关于join优化
LEFT JOIN A表为驱动表，INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表，RIGHT JOIN B表为驱动表。
13.1，MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决：
select * from a left join b on b.name = a.name where b.name is null union all select * form b
13.2，尽量使用inner join，避免left join：
参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。
13.3，合理利用索引：
被驱动表的索引字段作为on的限制字段。
13.4，利用小表去驱动大表：
从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。
