目 的
Mysql查询性能优化要从三个方面考虑，库表布局优化、索引优化和查询优化。
优化方案
2.1 where条件过滤数据多的放在前面，减少产生的暂时表的数据量
2.2 在必要当条件的列上加索引，避免全表扫描
起首应考虑在 where 及 order by，不要判断=null或!=,<>，where 子句中使用 or ，in 和 not in 也要慎用，都会导致引擎放弃使用索引而举行全表扫描，索引也可以定期维护任务里重新建立索引（表上频繁发生update,delete操纵时必要重建）。
2.3 like查询也将导致全表扫描
select id from t where name like '%abc%'，若要提高服从，可以考虑全文检索。
2.4 子句中使用参数，也会导致全表扫描
由于SQL只有在运行时才会解析局部变量，可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num。
2.5 尽量避免在 where 子句中对字段举行表达式操纵和函数操纵
这将导致引擎放弃使用索引而举行全表扫描6、索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的服从，但同时也低落了 insert 及 update 的服从，由于 insert 或 update 时有可能会重建索引。
2.6 不要更新聚集索引数据列
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，会泯灭相当大的资源。
2.7 避免频繁创建和删除暂时表
2.8 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公道。
具体实现
3.1 对查询举行优化，应尽量避免全表扫描，起首应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引
3.2 应尽量避免在 where 子句中对字段举行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而举行全表扫描
3.3 应尽量避免在 where子句中使用!=或<>操纵符，否则将引擎放弃使用索引而举行全表扫描
3.4 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举行全表扫描
如：
- select id from t where num=10 or num=20
- 可以这样查询
- select id from t where num=10
- union all
- select id from t where num=20
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
- select id from t where name like '%abc%'
3.7 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描
由于SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化步调不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时举行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值照旧未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将举行全表扫描：
- select id from t where num=@num
- select id from t with(index(索引名)) where num=@num
如:
- select id from t where num/2=100
- select id from t where num=100*2
如：
- select id from t where
- substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
- select id from t where
- datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
- select id from t where name like 'abc%'
- select id from t where createdate>='2005-11-30'
- and createdate<'2005-12-1'
3.11 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体系使用该索引，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划一
3.12 不要写一些没有意义的查询，如必要生成一个空表布局
- select col1,col2 into #t from t where 1=0
3.13 很多时间用 exists 代替 in 是一个好的选择
- select num from a where num in(select num from b)
- select num from a where exists(select 1 from b where
- num=a.num)
3.15 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的服从，但同时也低落了 insert 及 update 的服从
由于 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引必要慎重考虑，视具体环境而定。一个表的索引数最好不要凌驾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须要。
3.16 尽量使用数字型字段
若只含数值信息的字段尽量不要计划为字符型，这会低落查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是由于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必要比较一次就够了。
3.17 尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar
由于起首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刮服从显然要高些。
3.18 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。
3.19 尽量使用表变量来代替暂时表
如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
- 避免频繁创建和删除暂时表，以减少体系表资源的斲丧。
- 暂时表并不是不可使用，适本地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当必要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
- 在新建暂时表时，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，为了和缓体系表的资源，应先create table，然后insert
- 如果使用到了暂时表，在存储过程的最后务必将所有的暂时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，如允许以避免体系表的较长时间锁定。
3.20 尽量避免使用游标
由于游标的服从较差，如果游标操纵的数据凌驾1万行，那么就应该考虑改写。
使用基于游标的方法或暂时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决标题，基于集的方法通常更有效。
与暂时表一样，游标并不是不可使用：
- 对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能得到所需的数据时。
- 在结果会合包罗“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的结果更好。
3.21 在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF
无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
3.22 尽量避免大事务操纵，提高体系并发能力
3.23 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公道
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