第一方面：30种mysql优化sql语句查询的方法
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，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
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.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。
6.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
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。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。
上面有几句写的有问题。
第二方面：
select Count (*)和Select Count(1)以及Select Count(column)区别
一般情况下，Select Count (*)和Select Count(1)两着返回结果是一样的
假如表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快，
如果有主键的話，那主键作为count的条件时候count(主键)最快
如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的
count(*) 跟 count(1) 的结果一样，都包括对NULL的统计，而count(column) 是不包括NULL的统计
第三方面：
索引列上计算引起的索引失效及优化措施以及注意事项
创建索引、优化查询以便达到更好的查询优化效果。但实际上，MySQL有时并不按我们设计的那样执行查询。MySQL是根据统计信息来生成执行计划的，这就涉及索引及索引的刷选率，表数据量，还有一些额外的因素。
Each table index is queried, and the best index is used unless the optimizer believes that it is more efficient to use a table scan. At one time, a scan was used based on whether the best index spanned more than 30% of the table, but a fixed percentage no longer determines the choice between using an index or a scan. The optimizer now is more complex and bases its estimate on additional factors such as table size, number of rows, and I/O block size.
简而言之，当MYSQL认为符合条件的记录在30%以上，它就不会再使用索引，因为mysql认为走索引的代价比不用索引代价大，所以优化器选择了自己认为代价最小的方式。事实也的确如此
是MYSQL认为记录是30%以上，而不是实际MYSQL去查完再决定的。都查完了，还用什么索引啊？！
MYSQL会先估算，然后决定是否使用索引。
第四方面：
一，如何判断SQL的执行效率？
通过explain 关键字分析效率低的SQL执行计划。
比如： explain select sum(moneys) from sales a, company b where a.company_id = b.company_id and a.year = 2006;
id : 1
select_type: SIMPLE
table:
type:
1.row:
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 SIMPLE a ALL NULL NULL NULL NULL 1000 Using where
2.row
id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 SIMPLE b ref ind_company_id ind_company_id 5 sakila.a.company_id 1 Using where;Using index
select_type: SIMPLE, 简单表，不使用表连接或子查询；PRIMARY，主查询，即外层的查询；UNION，UNION中的第二个查询或后面的查询；SUMQUERY，子查询中的第一个SELECT。
table: 输出结果集的表。
type: 表示表的连接类型，性能由好到坏，依次为，
system，表中只有一行，常量表。
const，单表中最多有一行匹配，如pramary key 或者 unique index
eq_ref，对于前面的每一行，此表中只查询一条记录，比如多表连接中，使用primary key 或 unique index
ref，与eq_ref 类似，区别在于不是primary key 或qunique index, 而是普通索引。
ref_or_null，与ref 类似，区别在于查询中包含对null的查询。
index_merge，索引合并优化
unique_subquery，in的后面是一个查询主键字段的子查询。
index_subquery，与unique_subquery类似，区别在于是查询非唯一索引字段的子查询。
range，单表中的范围查询。
index，对于前面的每一行，都通过查询索引来得到数据。
all，全表扫描。
possible_keys: 表示查询时，可能使用的索引。
key:表示实际使用的索引。
key_len:索引字段的长度。
rows:扫描行的数量。
Extra:执行情况的说明和描述。
二，如何通过查询数据库各操作的比例及索引使用次数来判断数据库索引及使用是否合理？
1， 命令： >show status like 'Com_%';
结果：Com_xxx 表示每个xxx语句的执行次数。如：
Com_select, Com_insert,Com_update,Com_delete。
特别的，针对InnoDB：
Innodb_rows_read，select查询返回的行数
Innodb_rows_inserted，执行insert操作插入的行数 等等。
通过以上可以查看该数据库的读写比例，以便优化。
2， 命令：>show status like 'Handler_read%'
查看索引使用次数。
三，何时匹配到索引？
明确第一索引，第二索引的含义。回表，覆盖索引等优化方法。这里不再赘述。特别的，组合索引只能前缀匹配。同样，like 关键字也只能前缀匹配索引，通配符不能放在第一个字符。
四，何时不走索引？
1，如果mysql 估计索引使用比全表扫描更慢，则不使用索引。例如几乎获取全表数据的范围查询等等。
2，or 分开的条件，OR前的条件列有索引，后面的没有索引，那么涉及的索引都不会用到。
3，条件不是组合索引的第一部分，即不满足前缀左匹配的条件。
4，like 条件以%开始，则不走索引。
5，where 条件后如果是字符串，则一定要用引号括起来，不然自动转换其他类型后，不会走索引。
五，常用SQL优化
1，大批量插入数据，使用多值语句插入。
insert into test values (1,2),(2,3),(2,4)......
2， 优化group by, 默认情况下，mysql 会对所有group by C1,C2,C3 ... 的字段排序，与order by C1,C2,C3 类似，所以在group by 中增加相同列的order by 性能没什么影响。
如果用户想避免排序带来的影响，可以显式指定不排序，后面加上order by NULL。
3，order by 后面的顺序与索引顺序相同，且与where 中使用的条件相同，且是索引，则才会走真正索引。
4，in + 子查询的 SQL 尽量用join 连接来代替。
5，OR 之间的每个条件列都必须用到索引。
六，深层一些的优化
考虑每次查询时的IO消耗，回表次数；考虑表设计时，数据结构的不同，比如varchar ,char 区别；考虑表设计时每行数据的大小，尽量保持在128K以内，让其在一页内，避免跨页，大数据行。