1、SQL语句中IN包含的值不应过多
IN中如果数值较多，产生的消耗会比较大的。再例如：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；再或者使用连接来替换。
2、SELECT语句务必指明字段名称
SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io、内存、网络带宽）；增加了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。
3、当只需要一条数据的时候，使用limit 1
这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型
4、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序
5、如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or
or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果
6、尽量用union all代替union
UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时，每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。
Union：对两个结果集进行并集操作，去除重复行，同时进行默认规则的排序（增加了对CPU的消耗）；
Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序；
7、 in和exists
如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大；如果两个表中一个较小一个较大，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in；
例如：表A(小表)，表B(大表) 尽量让大表走索引
select * from A where cc in(select cc from B) -->效率低，用到了A表上cc列的索引；
select * from B where cc in(select cc from A) -->效率高，用到了B表上cc列的索引
select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) -->效率高，用到了B表上cc列的索引。
select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc) -->效率低，用到了A表上cc列的索引。
8、not in 和not exists
not in 逻辑上不完全等同于not exists，not in可能存在逻辑问题，会导致程序存在致命的问题，比如：
create table #t1(c1 int,c2 int);
create table #t2(c1 int,c2 int);
insert into #t1 values(1,2);
insert into #t1 values(1,3);
insert into #t2 values(1,2);
insert into #t2 values(1,null);
select * from #t1 where c2 not in(select c2 from #t2); -->执行结果：无
select * from #t1 where not exists(select 1 from #t2 where #t2.c2=#t1.c2) -->执行结果：1 3
另外如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；
而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。
9、使用合理的分页方式以提高分页的效率
select id,name from product limit 866613, 20
使用上述sql语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。
优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法：
select id,name from product where id> 866612 limit 20
10、分段查询
在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询
11、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断
对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
12、不建议使用%前缀模糊查询
例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。
怎么查询%name%？虽然给查询字段添加了索引，但在explain结果果并没有使用
那么如何解决这个问题呢，答案：使用全文索引
在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from dynamic201606 where username like ‘%zhangsan%‘; 。这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。
创建全文索引的sql语法是：
ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的sql语句是：
select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against(‘zhangsan‘ in boolean mode);
注意：查询语句的写法与普通索引的区别
13、避免在where子句中对字段进行表达式操作
比如select user_id,user_project from user_base where age*2=36;
中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成
select user_id,user_project from user_base where age=36/2;
14、避免隐式类型转换
where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型；
比如：传入参数为integer, 而实际上表中no列为varchar类型，此时会导致no上的索引失效。
select id,name,careatetime from t1 where no=123
15、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则
举列来说索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段，也可以id,name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面
16、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引
有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索sql语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用force index来强制优化器使用我们制定的索引。
17、注意范围查询语句
对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between,>,<等条件时，会造成后面的索引字段失效。
18、关于JOIN优化
LEFT JOIN A表为驱动表
INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表
RIGHT JOIN B表为驱动表
尽量使用inner join，避免left join
参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。
合理利用索引
被驱动表的索引字段作为on的限制字段。
利用小表去驱动大表
如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。
巧用STRAIGHT_JOIN
inner join是由mysql选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHTJOIN来强制连接顺序，在STRAIGHTJOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用STRAIGHTJOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHTJOIN，否则可能造成查询结果不准确。