在大多数实际的系统中，慢 SQL 消耗掉的数据库资源，往往是正常 SQL 的几倍、几十倍甚至几百倍。
怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢？
估算数据量
慢 SQL 对数据库的影响，是一个量变到质变的过程，对“量”的把握，就很重要。编写一条查询语句的时候，可以依据你要查询数据表的数据总量，估算一下这条查询大致需要遍历多少行数据。
使用索引
使用索引可以有效地减少执行查询时遍历数据的行数，提高查询性能。在每次开发新功能，需要给数据库增加一个新的查询时，都要评估一下，是不是有索引可以支撑新的查询语句，如果有必要的话，需要新建索引来支持新增的查询。但是，增加索引付出的代价是，会降低数据插入、删除和更新的性能。增加了索引，在数据变化的时候，不仅要变更数据表里的数据，还要去变更每个索引。所以，对于更新频繁并且对更新性能要求较高的表，可以尽量少建索引。而对于查询较多更新较少的表，可以根据查询的业务逻辑，适当多建一些索引。
分析 SQL 执行计划
在你的 SQL 语句前面加上 EXPLAIN 关键字，然后执行这个查询语句就可以了。
对于复杂的查询，最好使用 SQL 执行计划，事先对查询做一个分析。在 SQL 执行计划的结果中，可以看到查询预估的遍历行数，命中了哪些索引。执行计划也可以很好地帮助你优化你的查询语句。例如：
EXPLAIN select * from auth_permission where name like 'Can add%';
EXPLAIN select * from auth_permission where left(name,7) = 'Can add’;
优化SQL
优化SQL，提升查询效率。对于添加的索引列考虑是否会实效的导致全表扫描的情况。
使用慢查询日志分析
MySQL 慢查询日志是排查问题 SQL 语句，以及检查当前 MySQL 性能的一个重要功能