MYSQL的優化，是每一個程式設計師在做資料查詢處理的時候，經常有的步驟
那麼SQL的優化有很多種，它可以是在硬體方面的，可以是在程式碼層面的，可以是在資料庫方面的優化。下面就詳細整理一下30種優化MYSQL的方案：

1. 在讀表的時候，儘可能的避免全表掃描，合理的根據業務需求，在where及order by涉及的列上建立索引。

2. 應儘量避免在where字句中使用!= 或 <> 操作符，否則將引擎會放棄索引而走全表掃描。

3. 儘量避免where字句中對欄位進行null值判斷，否則也會導致引擎放棄索引而走全表掃描。可以用0代替判斷，前提是保證欄位不能為null。

4. 儘量在where

5. 儘量不適用Like做搜尋查詢，諾要提高效率，可以採用全文檢索。

6. 儘量不適用In 或 Not in查詢，否則會導致全表掃描。對於連續的數字，可以用between 代替 in。比如：select id from t where num between 1 and 3

7. 如果在where字句中使用引數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在執行時才會解析區域性變數，但優化程式不能將訪問計劃的選擇推遲到執行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。比如：select id from t where num=@num

8. 儘量避免在 where 子句中對欄位進行表示式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。比如：select id from t where num/2=100

9. 應儘量避免在where子句中對欄位進行函式操作。

10. 不要在 where 子句中的“=”左邊進行函式、算術運算或其他表示式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。

11. 並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中資料來進行查詢優化的，當索引列有大量資料重複時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位 sex，male、female

12. 索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

13. 應儘可能的避免更新 clustered （聚集）索引資料列，因為 clustered 索引資料列的順序就是表記錄的物理儲存順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引資料列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。一個表只能有一個聚集索引，比如表中的時間列。

14. 儘量使用數字型欄位，若只含數值資訊的欄位儘量不要設計為字元型，這會降低查詢和連線的效能，並會增加儲存開銷。這是因為引擎在處理查詢和連線時會 逐個比較字串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。

15. 儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位儲存空間小，可以節省儲存空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜尋效率顯然要高些。

16. 儘量不要select查詢*全部資訊，只讀取所需要的欄位。

17. 避免頻繁建立和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。

18. 在新建臨時表時，如果一次性插入資料量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果資料量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。

19. 儘量避免大事務操作，提高系統併發能力。

20. 儘量避免向客戶端返回大資料量，若資料量過大，應該考慮相應需求是否合理。

21. 升級伺服器

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