sql优化点总结

引起db全表扫描的情况和优化策略
1、模糊查询：
like 效率很低，而且右like模块查询，是无法使用索引的，反而会引起全表扫描，
左like是可以使用全表扫描的
2、避免在where中使用is null或 is not null
null对于大多数数据库需要特殊处理，需要更多的代码检查逻辑，有些开发人员没有意识到，创建表null是默认值
但大多数时候应该使用not null，或者使用一个特殊的值，比如0/1或者-1作为默认值。
同时索引中也不会包含null值，如果多个索引列中有一列数据包含null值，则该列就会被从索引中除去，
即：如果该列存在null值，即使对该列创建索引也不会提高性能。
3、避免在where子句中使用！= 或者 <>操作符，否则引擎则放弃索引进行全表扫描
如：where num <> 100 可以改成 where num <100 or num > 100
4、减少explain
myisam存储引擎对count(*)做了优化，故效率很快。
select count(*) from user where id > 5; 如果有100000条数据的话，就会扫描10000-5行数据
select (select count(*) from user) - count(*) from user where id <=5; 这样就只会有5次explain
5、建立索引
确保在on或using使用的列上建立索引
通常只需要在连接的第二个表上字段列建立索引
6、避免使用*: * 会增加额外时间来查询数据库表中的所有字段名
7、记录数最少的表放到from的最后，因为会先解析最右边的表
8、用Exist 和 not exist 代替IN和NOT IN，因为in会执行一个全表扫描，并对结果集进行合并和排序，效率最低
9、用exist代替distinct  
如：(低效): 
SELECT  DISTINCT  DEPT_NO,DEPT_NAME  FROM  DEPT D , EMP E 
WHERE  D.DEPT_NO = E.DEPT_NO 
(高效): 
SELECT  DEPT_NO,DEPT_NAME  FROM  DEPT D  WHERE  EXISTS ( SELECT ‘X’ 
FROM  EMP E  WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO); 
10、 用>=替代> 
如：高效: 
SELECT * FROM  EMP  WHERE  DEPTNO >=4 
低效: 
SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3 
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录                                          并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录. 
11、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
12、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
13、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'