18种mysql的数据库优化

1.对查询进行优化，应该尽量避免全表扫描，首先应该考虑在where及order by涉及的列上建立索引

2.应该尽量避免在where 子句中使用！= 或者<>操作符，否则引擎将放弃索引而进行全表扫描

3.应该尽量避免在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进行全表扫描，例如：select id from t where name = null,可以将null改为0,确保表中没有null，然后用0查询

4.应该尽量避免在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，例如：select id from t where name =1 or pass=2;应该使用select id from t where name=1 union all select id from t where name=2;

5.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like "%abc%",所以要避免like里%应该在后面，前面不要出现%

6.in 和not in也要慎用，否则将导致全表扫描，例如：select id from t where name in(1,2,3),对于连续的值应该用between不要用 in

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（暂时用不到）

8.应该尽量避免在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 name/2 = 100,应该改为：select id from t where num = 2*100;

9.应该尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃索引而进行全表扫描，例如：select id from t where substring(name ,1,3)='abc' --name 以abc开头的id，应该改为：select id from t where name like 'abc%'

10.不要在where子句中=号的左边进行函数，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，如果改索引时复合索引，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，否则该索引将不会使用，并且尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致；

12.很多时候用exists代替in是一个好的选择，

13.并不是所有的索引对查询都有效，SQL是根据表中的数据进行查询优化的，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几乎个一半，那么即使在sex上建立索引也对查询效率起不来作用

14.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和update的效率，因为insert和update时，有可能重建索引，所以，怎么样建索引需要慎重考虑，视情况而定，一个表的索引数量最好不要超过6个，若太多的话，则应该考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有用

15.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

16.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设置为字符型，这会降低查询和连接的性能，并且会增加储存开销，这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串每一个字符

17.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗

18.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