首先我先表明我是在这里找到的SQL优化的方法http://database.51cto.com/art/201407/445934.htm
简单看了看之后发现总结的还不错，但是话说的罗里叭嗦，光是前三条就看了我四十分钟，所以我再在它的基础上用自己的语言和理解方式更简单的表达出来中心思想。
总的来说SQL优化最需要注意的一点就是要避免全表扫描，注意索引的条件，多为where有关的东西，所以在写SQL的时候多注意where中的东西。
1.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。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，如：
select id from t where num is null上述情况可能会导致放弃索引转而进行全表的扫描。
如果可以最好不要给数据库字段留NULL，尽可能用默认值或者NOT NULL把数据进行填充。varchar这种可变长度的无所谓，但是char(10)这样的定长的还是会占用10个字符的。
设置了默认值以后可以这样的查询
select id from t where num = 03.尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.尽量避免在 where 中用 or 来连接条件，如果一个字段有索引一个没索引会导致放弃索引全表扫描，比如：
select id from t where num=10 or Name = 'admin'万一上面的条件中缺一个呢？那就进行全表扫描了。但是可以这样进行查询：
select id from t where num = 10 union all select id from t where Name = 'admin'利用union all进行联合查询，具体该语法的使用方法及注意事项请自行百度。
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，比如：
select id from t where num in(1,2,3)对于这种连续的数能用between就不要用in了，比如：
select id from t where num between 1 and 3有的时候用exists代替in也是一个好的方法：
select num from a where num in(select num from b)替换成
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)6.其实这样的模糊查询也会导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%’7.尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这样也会导致全表扫描。
8.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
9.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
晦涩难懂，没太看明白。
10.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
11.Update 语句，如果只更改1、2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。
12.对于多张大数据量的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。
到哪面试都问left join和right join这样的问题，可能join真正用的东西是在这吧。
13.select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。
14.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，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
这是在说啥？反正意思就是说索引不要建立太多。
15.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
clustered ？我没用过……
16.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
这条很有用，但是操蛋的是在开发过程当中最简单的就是统一成字符串类型，不过为了增加性能减少存储开销还是尽量用数字，你牛逼可以用二进制啊。
17.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些，具体使用上面有说过。
18.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
我有的时候开发当中为了省事经常一个*就一笔带过了，结果有一次开会的时候被经理拿出来当典型了。
19.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件， 最好使用导出表。
临时表是什么鬼？
在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
不知道有谁开发当中用到了临时表，反正我至今还没遇到过创建临时表的这种设计。如果有的话希望哪位大神能分享一下创建临时表的这种项目实例，一个demo也好。
20.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
游标我也很少用……
21.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
22.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
这条说的有点放屁……
23.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
感觉这条说的更放屁……
实际案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句
如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。
Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。
如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你的WEB服务崩溃，还可能会让你的整台服务器马上挂了。
所以，如果你有一个大的处理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)条件是一个好的方法。下面是一个mysql示例：
while(1){ //每次只做1000条 mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”); if(mysql_affected_rows() == 0){ //删除完成，退出！ break； } //每次暂停一段时间，释放表让其他进程/线程访问。 usleep(50000) }
这个实际案例我还真就看明白了……大概知道点什么了&……