以下是50个SQL调优的例子，每个例子都附带了可执行的SQL语句：
- 删除重复记录：
DELETE FROM table_name WHERE id NOT IN (SELECT MIN(id) FROM table_name GROUP BY col1, col2);
- 使用索引来加速查询：
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (col1, col2);
- 避免使用SELECT *，只选择需要的列：
SELECT col1, col2 FROM table_name;
- 使用EXPLAIN来分析查询计划：
EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE col1 = 'value';
- 避免在WHERE子句中使用函数：
SELECT * FROM table_name WHERE DATE(col1) = '2021-01-01';
- 使用LIMIT来限制结果集大小：
SELECT col1, col2 FROM table_name LIMIT 100;
- 使用JOIN来合并相关表：
SELECT t1.col1, t2.col2 FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id;
- 使用UNION ALL来合并多个查询结果集：
SELECT col1 FROM table1 UNION ALL SELECT col1 FROM table2;
- 使用子查询来获取嵌套的数据：
SELECT col1 FROM (SELECT col1 FROM table_name) AS subquery;
- 避免使用通配符在LIKE语句中：
SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 LIKE 'value%';
- 使用合适的数据类型来存储数据：
CREATE TABLE table_name (col1 INT, col2 VARCHAR(50));
- 避免在WHERE子句中使用OR：
SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 = 'value1' OR col1 = 'value2';
- 使用批量插入来提高性能：
INSERT INTO table_name (col1, col2) VALUES (value1, value2), (value3, value4), ...;
- 避免在WHERE子句中使用NOT：
SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 <> 'value';
- 使用存储过程来执行复杂的逻辑：
CREATE PROCEDURE procedure_name AS BEGIN ... END;
- 使用表分区来提高查询性能：
CREATE TABLE table_name (col1 INT) PARTITION BY RANGE(col1);
- 避免对表进行频繁的ALTER操作：
ALTER TABLE table_name ADD COLUMN col1 INT;
- 使用视图来简化复杂查询：
CREATE VIEW view_name AS SELECT col1, col2 FROM table_name;
- 避免使用ORDER BY和GROUP BY子句：
SELECT col1 FROM table_name ORDER BY col1;
- 使用合适的数据结构来存储数据：
CREATE TABLE table_name (col1 SET('value1', 'value2', ...));
- 避免在查询中使用子查询：
SELECT col1 FROM table1 WHERE col1 IN (SELECT col1 FROM table2);
- 使用合适的索引类型来优化查询：
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (col1) USING BTREE;
- 避免在SELECT子句中使用函数：
SELECT col1 + col2 FROM table_name;
- 使用预编译语句来提高性能：
PREPARE statement_name FROM 'SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 = ?';
EXECUTE statement_name USING 'value';
- 避免在WHERE子句中使用NULL：
SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 IS NOT NULL;
- 使用LIMIT和OFFSET来分页查询：
SELECT col1 FROM table_name LIMIT 10 OFFSET 20;
- 避免在WHERE子句中使用LIKE ‘%value%’：
SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 LIKE 'value%';
- 使用合适的存储引擎来存储数据：
CREATE TABLE table_name (col1 INT) ENGINE = InnoDB;
- 避免在WHERE子句中使用JOIN：
SELECT t1.col1 FROM table1 t1, table2 t2 WHERE t1.id = t2.id;
- 使用分组函数来计算结果：
SELECT COUNT(col1) FROM table_name;
- 避免在WHERE子句中使用子查询：
SELECT col1 FROM table_name WHERE col1 IN (value1, value2, ...);
- 使用合适的数据结构来存储大量数据：
CREATE TABLE table_name (col1 JSON);
- 避免在查询中使用DISTINCT：
SELECT col1 FROM table_name GROUP BY col1;
- 使用合适的数据类型来存储日期和时间：
CREATE TABLE table_name (col1 DATE, col2 TIME, col3 DATETIME);
- 避免在查询中使用HAVING子句：
SELECT col1 FROM table_name GROUP BY col1 HAVING col2 = 'value';
- 使用列存储来优化查询性能：
CREATE TABLE table_name (col1 INT) ENGINE = Columnstore;
- 避免对表进行频繁的DELETE操作：
DELETE FROM table_name WHERE col1 = 'value';
- 使用优化器提示来指导查询计划：
SELECT /*+ INDEX(table_name index_name) */ col1 FROM table_name WHERE col2 = 'value';
- 避免在查询中使用DISTINCT和ORDER BY：
SELECT DISTINCT col1 FROM table_name ORDER BY col1;
- 使用合适的数据类型来存储大量数字：
CREATE TABLE table_name (col1 DECIMAL(18, 2));
- 避免使用复杂的JOIN条件：
SELECT t1.col1, t2.col2 FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id AND t2.col1 = 'value';
- 使用CREATE INDEX来创建索引：
CREATE INDEX index_name ON table_name (col1, col2);
- 避免在查询中使用子查询的结果：
SELECT col1 FROM (SELECT col1 FROM table_name) AS subquery WHERE col1 = 'value';
- 使用合适的数据类型来存储大量文本：
CREATE TABLE table_name (col1 TEXT);
- 避免在查询中使用DISTINCT和GROUP BY：
SELECT DISTINCT col1 FROM table_name GROUP BY col1;
- 使用合适的数据类型来存储IP地址：
CREATE TABLE table_name (col1 INET);
- 避免在查询中使用子查询的结果集合并：
SELECT col1 FROM (SELECT col1 FROM table1 UNION SELECT col1 FROM table2) AS subquery;
- 使用LIMIT 1来查询单个结果：
SELECT col1 FROM table_name WHERE col2 = 'value' LIMIT 1;
- 避免在查询中使用全表扫描：
SELECT col1 FROM table_name WHERE col2 = 'value' AND col3 = 'value';
- 使用合适的数据类型来存储大量二进制数据：
CREATE TABLE table_name (col1 BLOB);
请注意，这些例子只是给出了SQL调优的一些常见场景和技巧，并不适用于所有情况。实际调优时，还需要根据具体的数据库架构、数据量和查询需求来进行进一步的优化。