SQL优化中对SQL语句的优化是数据库查询非常重要的一点，可以加快查询，避免一些资源浪费，以下是我整理的38条优化SQL语句的建议
一、分析SQL语句查询
1.记录慢查询日志
可以使用pt-query-digest工具进行分析
2.使用show profile
set profiling=1 开启，服务器上所有语句会检测消耗的时间，存到临时表中
show profiles 显示临时表
show profile for query query_id 显示某条记录花费时间在哪
show status 会返回一些计数器
show global status查看服务器级别的所有计数
show processlist 观察是否有大量线程处于不正常状态
explain/desc 分析单条sql语句
二、优化方法
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子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
3.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
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
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
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.注意LIKE模糊查询的使用，避免%%，下面的查询也将导致全表扫描
select * from t where name like '%de%'优化为:
select * from t where name > '%de%' AND name < 'df'
6.in和not in也要慎用，否则会导致全表扫描
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
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 num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
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
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
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（聚簇索引）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。
阻止在结果集中返回显示受T-SQL语句或则usp影响的行计数信息。 当SET ONCOUNT ON时候，不返回计数，当SET
NOCOUNT OFF时候，返回计数；
29.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
30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力
- 使用join时，应该用小结果集驱动大结果集。同事把复杂的JOIN查询拆分成多个
Query，使用JOIN多个表时，可能导致更多的锁定和堵塞 - 仅列出需要查询的字段，这对速度不会有明显影响，主要考虑节省内存。避免使用
select * - 使用批量插入语句节省交互
- limit的基础比较大时使用between
select * from article order by id limit 10000000, 10
优化为：
select * from article where id between 10000000 and 10000010 order by id
between限定比limit夸，所以海量数据访问时，用between或者where替换掉里面。id不能有断行
35.不要使用rand函数获取多条随机记录，可先生成随机数去查询
36.避免使用null
37.不要使用count(id), 而应该使用count(*)
38.不要做无谓的排序操作，而应该竟可能在索引中完成排序
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