一、对于运算逻辑，尽可能将要统计的各项目整合在一个查询语句中计算，而不是用分组条件或分项目调用多个查询语句，而后在代码里计算结果。
二、查询语句的优化，诸如不用"select *"、多表关联查询时添加别名于查询字段上、避免使用in、not in关键字、非去除重复时用union all替换union、先过滤后分组、排序等等。
三、在无法更改数据结构、不影响其它业务操作情况下，为查询、统计项建立索引，这里有一段关于创建索引的话：
创建索引的原则总结如下：(来自：http://club.topsage.com/thread-1584965-1-1.html)
首先要判断表的存储数据量大小、高性能的操作要求（是频繁增删改操作还是频繁的查询操作）。对于要求频繁增删改操作的表，建立索引可能只会起到反作用。
1． 对于只有几十、几百条记录的表，建立索引的效果可能还不如逐行扫描来得快
2． 对于只有几个可能值的字段，最常见的如性别等字段，建立索引是无意义的
3． 对于在查询语句的WHERE子句中频繁出现的字段可以建立索引，但注意如果索引字段上存在函数，该索引失效。如:WHERE SUBSTR(NAME,1)=’N’;NAME字段上的索引不会起作用，改写成WHERE NAME LIKE ‘N%’, NAME字段上的索引才能生效。另外IS NULL和IS NOT NULL也会使索引失效
4． 适量的冗余字段可以减小查询的开销，虽然这样做不符合数据库范式的要求
5． 建立在大数据类型字段上的索引没有意义，比如SQLSERVER的IMAGE,ORACLE的LOB
四、尽可能增大分配给数据库服务器的内存，sql语句的运算都是在内存中完成的，如果分配的内存过小，对于大量数据的运算虽不会导致内存溢出，但是运算速度会非常的慢。
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1:索引，我们最先想到的就是创建索引，创建索引可以成倍的提升查询的效率，节省时间。但是如果数据量太过于巨大的时候，这个时候单纯的创建索引是无济于事的，我们知道假如特别是在大数据量中统计查询，就拿1000W数据来说吧，如果使用count函数的话，最少要50-100秒以上，当然如果你的服务器配置够高，处理够快，或许会少很多但是一样会超过10秒。
单纯的建立索引是无济于事的。我们可以在创建索引的时候给索引加个属性，compress,这个属性可以将所创建的索引进行一个良好的归类，这样的话，查询速度会提升5-10倍，或者更高。但是唯一的缺点是，压缩索引只能手动创建，对于那些KEY是无法进行压缩的，因为KEY（主键）是自动创建的索引，compress必选的属性，一般默认是不创建。所以在创建压缩索引的时候，可以找其他的关键字段进行压缩，比如工单表里面的流水号
2:尽量少的使用那些函数，比如 IS NUll;IS NOT NULL,IN;NOT IN等这样的匹配函数，可以使用符号程序进行操作
3:尽量少使用子查询，如果你写个类，里面模仿子查询的效果，你就会发现，简直在要命，我们可以使用联合查询，或者是外连接查询，这样速度会比子查询快很多。
4:在使用索引的时候，注意如下：
Where子句中有"!="将使索引失效
select account_name from test where amount != 0 （不使用）
select account_name from test where amount > 0 （使用）
Where条件中对字段增加处理函数将不使用该列的索引
select * from emp where to_char（hire_date,'yyyymmdd'）='20080411' （不使用）
select * from emp where hire_date = to_char（'20080411','yyyymmdd'） （使用）
避免在索引列上使用IS NULL和 IS NOT NULL
select * from emp where dept_code is not null （不使用）
select * from emp where dept_code > 0 （使用）
通配符% 的使用
select * from emp where name like '%A' （不使用索引）
select * from emp where name like 'A%' （使用索引）
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http://www.2cto.com/database/201411/348519.html
(1).优化索引
通过添加索引后，查询的效率得到极大的提升，常用查询的查询时间从原来的几十秒下降到几秒。
建立以下两个单列索引
ALTERTABLE population , ADD INDEX fk_city(city) ,ADD INDEX fk_birthday(birthday);
建立组合索引
ALTERTABLE population ADD INDEX fk_index1(city,birthday),ADD INDEX fk_index2(birthday,city);
(2).使用中间表
虽然索引优化可以将查询时间大大减少，但如果数据量达到一定量时，有些情况下索引到的数据达到几百万时，查询仍然会很慢，因此索引优化 无法从根本上解决问题。现在表中的数据量越来越大，平均每个月要增加一两百万的数据，索引的优化方法只是暂时的，只能解决小数据量的查询问题，随着数据量的快速增长，索引带来的性能优化很容易达到极限，要寻找其他的解决方案。
我们根据业务需求的特点，创建中间表population_statistics，将表population中的统计数据存放到中间表population_statistics中，查询时 直接从中间表population_statistics中查询。注意，在对表population进行增、删、改时，必须同时更新population_statistics中的数据，否则会出现数据不一致的错误！
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主表A 20多W条数据，内连接了视图B两次，视图B有20多W条数据，然后又左连接了一个40多W条数据的表，总的查询再group by了一下，被by的字段有十几个，select中有一些字段做了一些sum计算，还select了一些其它字段，where有一些动态生成的查询条件，对应一个搜索页面，搜索条件根据用户选择生成，我做索引前查询需要5分钟，做了之后也要100多秒，原来所有的查询是写在一个存储过程来调用的，动态生成的查询条件也写在过程里，调用一个大视图来查询我前面讲的这些，我把查询条件直接写到视图里的话，可以缩短到50多秒，看来还是写进去比较好啊，但再也没办法再缩短了，要命的是，查询条件还有一些是数值比较的，是通过一些字段的计算再与其比较的，如果在where后面写一些字段的运算再比较，无疑效率很低，也用不上索引，有没有比较好的办法再优化一下。