一、SQL语法优化：

1、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。

2、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，
Sql 代码 : 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：
Sql 代码 : select id from t where num=0;

3、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。

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，
Sql 代码 : select id from t where num=10 or num=20;
可以这样查询：
Sql 代码 : select id from t where num=10 union all select id from t where num=20;

5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
Sql 代码 : 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：
Sql 代码 : select id from t where num between 1 and 3;

6、下面的查询也将导致全表扫描：
Sql 代码 : select id from t where name like '%c%';
若要提高效率，可以考虑全文检索

7、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。
Sql 代码 : select id from t where num/2=100;
可以这样查询：
Sql 代码 : select id from t where num=100*2;

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
Sql 代码 : select id from t where substring(name,1,3)='abc';#name 以 abc 开头的 id

9、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用 索引。

10、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
Sql 代码 : select num from a where num in(select num from b);
用下面的语句替换：
Sql 代码 : select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num);

11、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。

二、索引优化：

1、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 ***,male、female 几乎各一半，那么即使在 *** 上建 了索引也对查询效率起不了作用。

2、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。

3、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列， 因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

4、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。 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：

   a、有大量重复值、且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和 order by、group by 发生的列，可考虑建立集群索引。
   b、经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引。
   c、组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但 不是索引越多越好，恰好相反过多的索引会导致系统低效。

三、表设计优化：

1、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。

2、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。

3、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

4、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先 create table,然后 insert。

5、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。

6、尽量把所有的列设置为 NOT NULL,如果你要保存 NULL,手动去设置它，而不是把它设为默认值。

7、尽量少用 VARCHAR、TEXT、BLOB 类型。

8、合理用运分表与分区表提高数据存放和提取速度。

一、SQL语法优化：

1、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。

2、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，
Sql 代码 : 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：
Sql 代码 : select id from t where num=0;

3、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。

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，
Sql 代码 : select id from t where num=10 or num=20;
可以这样查询：
Sql 代码 : select id from t where num=10 union all select id from t where num=20;

5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
Sql 代码 : 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：
Sql 代码 : select id from t where num between 1 and 3;

6、下面的查询也将导致全表扫描：
Sql 代码 : select id from t where name like '%c%';
若要提高效率，可以考虑全文检索

7、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。
Sql 代码 : select id from t where num/2=100;
可以这样查询：
Sql 代码 : select id from t where num=100*2;

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
Sql 代码 : select id from t where substring(name,1,3)='abc';#name 以 abc 开头的 id

9、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用 索引。

10、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
Sql 代码 : select num from a where num in(select num from b);
用下面的语句替换：
Sql 代码 : select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num);

11、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。

二、索引优化：

1、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 ***,male、female 几乎各一半，那么即使在 *** 上建 了索引也对查询效率起不了作用。

2、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。

3、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列， 因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

4、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。 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：

   a、有大量重复值、且经常有范围查询( > ,< ,> =,< =)和 order by、group by 发生的列，可考虑建立集群索引。
   b、经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引。
   c、组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但 不是索引越多越好，恰好相反过多的索引会导致系统低效。

三、表设计优化：

1、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。

2、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。

3、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

4、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先 create table,然后 insert。

5、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。

6、尽量把所有的列设置为 NOT NULL,如果你要保存 NULL,手动去设置它，而不是把它设为默认值。

7、尽量少用 VARCHAR、TEXT、BLOB 类型。

8、合理用运分表与分区表提高数据存放和提取速度。