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查詢語句的時候盡量避免全表掃描，使用全掃描，索引掃描！會引起全表掃描的幾種SQL如下
1、模糊查詢效率很低：
原因：like本身效率就比較低，應該盡量避免查詢條件使用like；對於like ‘%...%’（全模糊）這樣的條件，是無法使用索引的，全表掃描自然效率很低；另外，由於匹配算法的關系，模糊查詢的字段長度越大，模糊查詢效率越低。
解決辦法：首先盡量避免模糊查詢，如果因為業務需要一定要使用模糊查詢，則至少保證不要使用全模糊查詢，對於右模糊查詢，即like ‘…%’，是會使用索引的；左模糊like
‘%...’無法直接使用索引，但可以利用reverse + function index 的形式，變化成 like ‘…%’；全模糊是無法優化的，一定要的話考慮用搜索引擎。出於降低數據庫服務器的負載考慮，盡可能地減少數據庫模糊查詢。
2、查詢條件中含有is null的select語句執行慢
原因：Oracle 9i中，查詢字段is null時單索引失效，引起全表掃描。
解決方法：SQL語法中使用NULL會有很多麻煩，最好索引列都是NOT NULL的；對於is null，可以建立組合索引，nvl(字段,0),對表和索引analyse后，is null查詢時可以重新啟用索引查找,但是效率還不是值得肯定；is not null 時永遠不會使用索引。一般數據量大的表不要用is null查詢。
3、查詢條件中使用了不等於操作符（<>、!=）的select語句執行慢
原因：SQL中，不等於操作符會限制索引，引起全表掃描，即使比較的字段上有索引
解決方法：通過把不等於操作符改成or，可以使用索引，避免全表掃描。
column<>’aaa’ //全表掃描 column<’aaa’ OR column>’aaa’ //使用索引
4、組合索引使用不當
查詢條件中沒有前導列，導致索引不起作用；
create index skip1 on emp5(job,empno); select count(*) from emp5 where empno=7900; //全表掃描 select /*+ index(emp5 skip1)*/ count(*) from emp5 where empno=7900; //使用組合索引
使用組合索引時，在排序時應按照組合索引中各列順序進行排序（即使只有一個列需要排序），否則性能較差。
create index skip1 on emp5(job,empno，date); select job，empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’ ORDER BY date desc; //性能較差 select job，empno from emp5 where job=’manager’and empno=’10’ ORDER BY job,empno,date desc; //使用組合索引
5、OR語句使用不當
OR語句連接的條件中包含的列沒有全部建立索引。
例如：where子句中比較的兩個條件，一個有索引，一個沒索引，使用or則會引起全表掃描。例如：where A=：1 or B=：2，A上有索引，B上沒索引，則比較B=：2時會重新開始全表掃描。
6、UPDATA語句updata了全部字段
如果只更改1、2個字段，不要Update全部字段，否則頻繁調用會引起明顯的性能消耗，同時帶來大量日志。
7、對於多張大數據量的表JOIN
原因：沒有先分頁，導致邏輯讀很高；
解決方法：先分頁再JOIN。
8、select count(*) from table；
這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描，並且沒有任何業務意義，是一定要杜絕的。
9、對於反復執行的查詢，WHERE子句中使用變量綁定可以降低解析時間，提高性能
10、應盡量避免在where 子句中對字段進行null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，
如：
select id from t where num is null
NULL對於大多數數據庫都需要特殊處理，MySQL也不例外，它需要更多的代碼，更多的檢查和特殊的索引邏輯，有些開發人員完全沒有意識到，創建表時NULL是默認值，但大多數時候應該使用NOT NULL，或者使用一個特殊的值，如0，-1作為默 認值。
不能用null作索引，任何包含null值的列都將不會被包含在索引中。即使索引有多列這樣的情況下，只要這些列中有一列含有null，該列 就會從索引中排除。也就是說如果某列存在空值，即使對該列建索引也不會提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的語句優化器是不允許使用索引的。
此例可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：
select id from t where num=0;
11、應盡量避免在where 子句中使用or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描
如：
select id from t where num=10 or num=20;
可以這樣查詢：
select id from t where num=10 union all select id from t where num=20;
12、in 和not in 也要慎用，否則會導致全表掃描
如：
select id from t where num in(1,2,3);
對於連續的數值，能用between 就不要用in 了：
select id from t where num between 1 and 3;
13、應盡量避免在where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
如：
select id from t where num/2=100;
應改為:
select id from t where num=100*2
14、應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'; --name select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0; --‘2005-11-30’
應改為:
select id from t where name like 'abc%' select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
15、盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
16、盡可能的使用varchar/nvarchar 代替char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。
17、盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
18、盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。
19、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。
20、並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。