近來面試找工作經常會遇見這種問題： 做過數據庫優化嗎？大數據量基礎過嗎？系統反應慢怎么查詢？
這咱也沒背過啊，面試還老問，現在的網站主要的壓力都來自於數據庫，頻繁的數據庫訪問經常會使系統癱瘓，這樣就需要進行sql優化。明天去58面試，今天來梳理一下。
1. 寫明查詢具體某幾列，減少*的使用，表名過長時,盡量使用表的別名
*和列名一樣
2，在業務密集的SQL當中盡量不采用IN操作符，用EXISTS 方案代替。
in 和 exists的區別: 如果子查詢得出的結果集記錄較少，主查詢中的表較大且又有索引時應該用in, 反之如果外層的主查詢記錄較少，子查詢中的表大，又有索引時使用exists。其實我們區分in和exists主要是造成了驅動順序的改變(這是性能變化的關鍵)，如果是exists，那么以外層表為驅動表，先被訪問，如果是IN，那么先執行子查詢，所以我們會以驅動表的快速返回為目標，那么就會考慮到索引及結果集的關系了 ，另外IN時不對NULL進行處理。
in 是把外表和內表作hash 連接，而exists是對外表作loop循環，每次loop循環再對內表進行查詢。一直以來認為exists比in效率高的說法是不准確的。
3、模糊查詢like，盡量少用%
關鍵詞%yue%，由於yue前面用到了“%”，因此該查詢必然走全表掃描，除非必要，否則不要在關鍵詞前加%，
4， 二者都能使用盡量使用where （與having比較）
where 先過濾（數據就少了）再分組
5，盡量使用多表連接（join）查詢（避免子查詢）
子查詢效率特別低，而一般的子查詢都可以由關連查詢來實現相同的功能，關聯查詢的效率要提高很多，所以建議在數據查詢時避免使用子查詢（尤其是在記錄很多時），而最好用關聯查詢來實現。
6，建立索引
較頻繁地作為查詢條件的字段，唯一性不太差的字段適合建立索引，更新不太頻繁地字段適合創建索引，不會出現在where條件中的字段不該建立索引
7，多使用內部函數提高SQL效率
例如多用concat連接,代替'||' 的符號連接
8，應盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> ，in 或 not in
最好不要給數據庫留NULL，盡可能的使用 NOT NULL填充數據庫 （不然會進行全表掃描，影響效率）
9，盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar （節省字段存儲空間）