SQL 语句优化方法

1. 尽量避免非操作符的使用，在索引上使用 NOT，<> 等操作符，数据库管理系统是不会使用索引的，可以将查询语句转化为可以使用索引的查询。
2. 避免对查询的列的操作，任何对列的操作都可能导致全表扫描，这里所谓的操作包括数据库函数，计算表达式，查询时要尽可能将操作移至等式的右边，甚至去掉函数。
3. 避免不必要的类型转化，需要注意的是，尽量避免潜在的数据类型转换。如将字符型数据与数值型数据比较，会自动将字符进行转换，从而导致全表扫描。
4. 增加查询的范畴限制。避免全范围的搜索。
5. 合理使用__IN__ 与__EXISTS__。例如：有A，B两个表，他们分别使用如下的情况：
   • 当只显示一个表的数据如 A，关系条件只加一个ID时，使用IN更合适，SQL语句如下：

   select * from A where id in (select id from B)
   

   • 当只显示一个表的数据如 A，关系条件不只一个列，例如关系条件涉及到的列为ID，col1 时，使用IN 就不方便了，可以使用EXISTS，SQL语句如下：

   select * from A where EXISTS (select 1 from B where id = A.id and col1 = A.col1)
   

   • in 与 exists 的区别：in 是把外表和内表作hash连接，而exists 是对外表作loop 循环，每次loop循环再对内表进行查询。一直来认为exists 比in 效率高的说法是不准确的。如果查询的两个表大小相当，那么用in 和exists 差别不大。如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询大表用exists，子查询小表用in。
6. 尽量去掉__<>__。尽量去掉<>，避免全表扫描，如果数据是枚举值，且取值范围固定，则修改OR 或者 IN a<>0 改为a>0 or a<0 a<>'' 改为a >''。
7. 去掉where子句中的is null 和 is not null。where子句中的is null 和 is not null 将不会使用索引而是进行全表搜索，因此需要通过改变查询方式，分情况讨论等方法，去掉where子句中的is null 和 is not null ，is not null 改为A>0 或者 A>''。
8. 尽量不要使用前导模糊查询。由于前导模糊查询（前面有%的like查询）不能利用索引，所以速度会比较慢。
9. select 子句中避免使用 ' * '。当你想在select 子句中列出所有的column时，使用动态SQL列引用 ' * ' 是一个方便的方法，不幸的是，这是一个非常低效的方法。实际上，数据库在解析的过程中，会将' * ' 依次转换成所有的列名，这个工作是通过查询数据字典完成的，这意味着将耗费更过的时间。
10. 规范所有SQL关键字的书写，比如 select，update，delete，from等，要么全部大写，要么全部小写，不要大小写混写。