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sql语句使用基本原则: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，如： select id...
sql语句使用基本原则:
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，如：
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：
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，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
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
6.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%‘
若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where [email protected]
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where [email protected]
8.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
应改为:
select id from t where num=100*2
9.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‘--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
应改为:
select id from t where name like ‘abc%‘
select id from t where createdate>=‘2005-11-30‘ and createdate<‘2005-12-1‘
10.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。
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系统使用该索引，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一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(...)
13.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)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.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。
15.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。
16.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。
17.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。
18.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。
19.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。
20.尽量使用表变量来代替临时表。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）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需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。
23.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。
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，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获得所需的数据时。在结果集中包括“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，看哪一种方法的效果更好。
28.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。
29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.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合理。
综合优化案例参考1:
提问：如何设计或优化千万级别的大表？此外无其他信息，个人觉得这个话题有点范，就只好简单说下该如何做，对于一个存储设计，必须考虑业务特点，收集的信息如下：
1.数据的容量：1-3年内会大概多少条数据，每条数据大概多少字节；
2.数据项：是否有大字段，那些字段的值是否经常被更新；
3.数据查询SQL条件：哪些数据项的列名称经常出现在WHERE、GROUP BY、ORDER BY子句中等；
4.数据更新类SQL条件：有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中；
5.SQL量的统计比，如：SELECT：UPDATE+DELETE：INSERT=多少？
6.预计大表及相关联的SQL，每天总的执行量在何数量级？
7.表中的数据：更新为主的业务 还是 查询为主的业务
8.打算采用什么数据库物理服务器，以及数据库服务器架构？
9.并发如何？
10.存储引擎选择InnoDB还是MyISAM？
大致明白以上10个问题，至于如何设计此类的大表，应该什么都清楚了！
至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的话，那建议InnoDB引擎，多利用点内存，减轻磁盘IO负载，因为IO往往是数据库服务器的瓶颈另外对优化索引结构去解决性能问题的话，建议优先考虑修改类SQL语句，使他们更快些，不得已只靠索引组织结构的方式，当然此话前提是，索引已经创建的非常好，若是读为主，可以考虑打开query_cache，以及调整一些参数值：sort_buffer_size,read_buffer_size,read_rnd_buffer_size,join_buffer_size
综合优化案例参考2:
我现在的公司有三张表，是5亿的数据，每天张表每天的增量是100w,每张表大概在10个columns左右,下面是我做的测试和对比:
1.首先看engine,在大数据量情况下，在没有做分区的情况下 mysiam比innodb在只读的情况下，效率要高13％左右 。
2.在做了partition之后，你可以去读一下mysql的官方文档，其实对于partition，专门是对myisam做的优化，对于innodb，所有的数据是存在ibdata里面的，所以即使你可以看到schema变了，其实没有本质的变化 在分区出于同一个physical disk下面的情况下，提升大概只有1％ 。在分区在不同的physical disk下，我分到了三个不同的disks下，提升大概在3％，其实所谓的吞吐量，由很多因素决定的，比如你的explain parition时候可以看到，record在那一个分区，如果每个分区都有，其实本质上没有解决读的问题，这样只会提升写的效率。另外一个问题在于，分区，你怎么分，如果一张表，有三个column都是经常被用于做查询条件的，其实是一件很悲惨的事情，因为你没有办法对所有的sql做针对性的分区，如果你只是如mysql官方文档上说的，只对时间做一个分区，而且你也只用时间查询的话，恭喜你 。
3.表主要用来读还是写，其实这个问题是不充分的，应该这样问，你在写入的时候，同时并发的查询多么？我的问题还比较简单，因为mongodb的shredding支持不能，在crush之后，还是回到mysql，所以在通常情况下，9am－9pm，写入的情况很多，这个时候我会做一个view，view是基于最近被插入或者经常被查询的，通过做view来分离读取，就是说写是在table上的，读在进行逻辑判断前是在view上操作的。
4.做一些archive table，比如先对这些大表做很多已有的统计分析，然后通过已有的分析＋增量来解决。
5.如果你用mysiam，还有一个问题你要注意，如果你的.configure的时候，加了一个max index length参数的时候，当你的record数大于制定长度的时候，这个index会被disable。