1.杜绝直接 SELECT * 读取全部字段
即使需要所有字段，减少网络带宽消耗，能有效利用覆盖索引，表结构变更对程序基本无影响
2.能确定返回结果只有一条时，使用 limit 1
在保证数据不会有误的前提下，能确定结果集数量时，多使用limit，尽快的返回结果。
3.小心隐式类型转换
转换规则
a.两个参数至少有一个是 NULL 时，比较的结果也是 NULL，例外是使用 <=> 对两个 NULL 做比较时会返回 1，这两种情况 都 不需要做类型转换
b. 两个参数都是字符串，会按照字符串来比较，不做类型转换
4. 禁止在where条件列上使用函数
会导致索引失效，如lower(email)，f_qq % 4。可放到右边的常量上计算
返回小结果集不是很大的情况下，可以对返回列使用函数，简化程序开发
5. 使用like模糊匹配，%不要放首位
会导致索引失效，有这种搜索需求是，考虑其它方案，如sphinx全文搜索
6. 涉及到复杂sql时，务必先参考已有索引设计，先explain
简单SQL拆分，不以代码处理复杂为由。
比如 OR 条件： f_phone=’10000’ or f_mobile=’10000’，两个字段各自有索引，但只能用到其中一个。可以拆分成2个sql， 或者union all。
先explain的好处是可以为了利用索引，增加更多查询限制条件
7. 使用join时，where条件尽量使用充分利用同一表上的索引
如 select t1.a,t2.b * from t1,t2 and t1.a=t2.a and t1.b=123 and t2.c= 4 ，如果t1.c与t2.c字段相同，那么t1上的索引(b,c)就 只用到b了。此时如果把where条件中的t2.c=4改成t1.c=4，那么可以用到完整的索引
这种情况可能会在字段冗余设计（反范式）时出现
正确选取inner join和left join
8. 少用子查询，改用join
小于5.6版本时，子查询效率很低，不像Oracle那样先计算子查询后外层查询。5.6版本开始得到优化
9. 考虑使用union all，少使用union，注意考虑去重
union all不去重，而少了排序操作，速度相对比union要快，如果没有去重的需求，优先使用union all
如果UNION结果中有使用limit，在2个子SQL可能有许多返回值的情况下，各自加上limit。如果还有order by，请找DBA。
10. IN的内容尽量不超过200个
超过500个值使用批量的方式，否则一次执行会影响数据库的并发能力，因为单SQL只能且一直占用单CPU，而且可能导致 主从复制延迟
11. 拒绝大事务
比如在一个事务里进行多个select，多个update，如果是高频事务，会严重影响MySQL并发能力，因为事务持有的锁等资源 只在事务rollback/commit时才能释放。但同时也要权衡数据写入的一致性。
12. 避免使用is null, is not null这样的比较
13. order by .. limit
这种查询更多的是通过索引去优化，但order by的字段有讲究，比如主键id与f_time都是顺序递增，那就可以考虑order by id 而非 f_time 。
14. c1 < a order by c2
与上面不同的是，order by之前有个范围查询，由前面的内容可知，用不到类似(c1,c2)的索引，但是可以利用(c2,c1)索引。 另外还可以改写成join的方式实现。
15. 分页优化
建议使用合理的分页方式以提高分页效率，大页情况下不使用跳跃式分页假如有类似下面分页语句:
SELECT FROM table1 ORDER BY ftime DESC LIMIT 10000,10;
这种分页方式会导致大量的io，因为MySQL使用的是提前读取策略。
推荐分页方式：
SELECT FROM table1 WHERE ftime < last_time ORDER BY ftime DESC LIMIT 10
即传入上一次分页的界值SELECT id FROM table ORDER BY time LIMIT 10000，10) as t2 ON t1.id=t2.id
16. count计数
1.首先count()、count(1)、count(col1)是有区别的，count()表示整个结果集有多少条记录，count(1)表示结果集里 以 primary key统计数量，绝大多数情况下count()与count(1)效果一样的，但count(col1)表示的是结果集里 col1 列 NOT null 的记录数。优先采用count()
2.大数据量count是消耗资源的操作，甚至会拖慢整个库，查询性能问题无法解决的，应从产品设计上进行重构。例如当频繁 需要count的查询，考虑使用汇总表
3.遇到distinct的情况，group by方式可能效率更高。
17. delete,update语句改成select再explain
select最多导致数据库慢，写操作才是锁表的罪魁祸首
18. 减少与数据库交互的次数，尽量采用批量SQL语句
1.INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE ...，插入行后会导致在一个UNIQUE索引或PRIMARY KEY中出现重复值，则执 行旧行UPDATE，如果不重复则直接插入，影响1行。
2.REPLACE INTO类似，但它是冲突时删除旧行。INSERT IGNORE相反，保留旧行，丢弃要插入的新行。
3.INSERT INTO VALUES(),(),()，合并插入。
19. 杜绝危险SQL
1.去掉where 1=1 这样无意义或恒真的条件，如果遇到update/delete或遭到sql注入就恐怖了
2.SQL中不允许出现DDL语句。一般也不给予create/alter这类权限，但阿里云RDS只区分读写用户