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1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。
ps：能用索引查的可以考虑用索引
2.应尽量避免在where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，如:
select id from t where num is nullps:null将会导致索引失效
最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用NOT NULL填充数据库.备注、描述、评论之类的可以设置为NULL，其他的，最好不要使用NULL。
不要以为NULL不需要空间，比如: char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了，不管是否插入值(NULL也包含在内) ，都是占用100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段，null 不占用空间。
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;
select id from t where num = 03.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。
ps:谨慎使用!=或<>操作符
4.应尽量避免在where子句中使用or来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引,将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如:
select id from t where num=10 or Name = 'admin'可以这样
select id from t where num = 10
union all
select id from t where Name = 'admin'5.in和not in也要慎用，否则会导致全表扫描，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exists替换in
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)6.下面的查询也将导致全表扫描:
select id from t where name like ‘%abc%’ps:全表查询就会导致查询效率低
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。如:
select id from t where num/2 = 100
应该改为
select id from t where num= 100*28.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:
select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’改为
select id from t where name like 'abc%'ps:不要在SQL语句上使用函数
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。
ps:减少在SQL语句上的计算
10.Update语句，如果只更改1、2个字段,不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
ps:update操作只改一两个字段的 就不要全改！
11.对于多张大数据量(这里几百条就算大了)的表JOIN,要先分页再JOIN,否则逻辑读会很高，性能很差。
ps:数据量过多的先分页再JOIN
12.这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是要杜绝的。
select count(*) from table;13.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。
ps:要用具体的字段代替*
14.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。
ps:索引不是越多越好
15.未完待续....
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