MYSQL的優化，是每一個程序員在做數據查詢處理的時候，經常有的步驟
那么SQL的優化有很多種，它可以是在硬件方面的，可以是在代碼層面的，可以是在數據庫方面的優化。下面就詳細整理一下30種優化MYSQL的方案：
1. 在讀表的時候，盡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. 應盡量避免在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. 盡量避免where字句中對字段進行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，前提是保證字段不能為null。
4. 盡量避免在where字句中用or拼接，否則也會走全表掃描。可以通過union all 拼接代替。
5. 盡量不適用Like做搜索查詢，諾要提高效率，可以采用全文檢索。
6. 盡量不適用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字句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優化程序不能將訪問計划的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計划，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。比如：select id from t where num=@num
** 可以改為強制查詢使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num**
8. 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。比如：select id from t where num/2=100
9. 應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作。
10. 不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，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。
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. 應盡可能的避免更新 clustered （聚集）索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，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 索引數據列，那么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. 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。
15. 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。
16. 盡量不要select查詢*全部信息，只讀取所需要的字段。
17. 避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
18. 在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然后insert。
19. 盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
20. 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。
21. 升級服務器