对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在进行条件判断的字段上创建了索引。
应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，使用！= 或 <>操作符等，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
也不能在where子句中使用or来连接条件（应该用union all来使用两个语句），如果一个字段有索引另外一个字段没有索引也会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
not in应该慎用 ， 用not exists代替not in
（mysql中）模糊查询避免使用“%”
避免在where子句中进行表达式计算操作
在使用索引字段作为条件是，如果该索引是复合索引那么必须使用到该索引中第一个字段作为条件时才能保证系统使用了索引（最左原则） ，否则该索引将不会被使用，并且应该尽可能的让字段顺序和索引顺序一致。所谓复合索引就是创建一个索引的时候作用在多个字段上。
updata语句，如果只更改一两个字段，不要update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。
对于多张大数据量（这里几百条算大了）的表连接，可以考虑使用程序去实现，不要做连接查询，就是尽量避开多表查询。
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select的效率，但同时也降低了insert及update的效率，因为insert或update时有可能会重建索引，索引怎么样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
尽量使用数字型字段，若只会数值信息的字段尽量不要设置为字符型，这回降低插叙和连接的性能，并会增加存储开销，这是因为引擎在处理查询和连接是会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数据型而言只需要比较一次就够了。
任何地方都不要使用select*from，用具体的字段代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
学会使用慢查询来进行数据库的优化。