当Mysql表的数据达到百万级事，普遍的Sql查询效率呈直线下载，而且如果where中的查询条件比较多时，其查询速度无法容忍。如果查询时间高达几十秒，这么高的查询延时，任何用户都会抓狂，因此如何提高SQl语句查询效率，显得十分重要
1. 查询慢的原因
1）没有索引或者没有用到索引（程序设计缺陷）
2）I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应，这样的情况改为快速的固态银盘，或者形成一个硬盘矩阵
3）内存不足
4）网络慢
5）锁或者死锁
6）查询语句不好，没有优化
2. 优化sql语句
当表中数据量较大时为了提升查询效率肯定会创建索引，但是若索引没用好就适得其反，mysql索引失效的建议/优化建议
1）全值匹配我最爱：查询条件全部用索引(name,age)
explain select * from user where name=‘xxx’ and age=20;
2） 最佳左前缀法则，(索引的带头字段)带头大哥不能死，中间兄弟不能少
explain select * from user where age=20(索引失效)
exlpain select * from user where name=“xxx”(开启索引)
3）不要在索引列上做任何操作(函数)
explain select * from user where left(name,1)=“xxx”
4）范围条件查询 列上索引失效 不要使用！= 、>、 < 、is not null、is null
explain select * from user age>20
5）不要用*来代替列 （覆盖索引）
explain select name from user where name=“xxx”
6）like匹配导致索引失效，也要必免前置%(使用覆盖索引解决)
explain select name from use where name like “%xxx%”
7）应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
explain select * from user where name =“xxx” or age=20;
8）使用exists代替in是一个好的选择
select * from user where age exists (…)
9）索引不是越多越好，索引可以提高select效率，但也降低了insert和update的效率(insert和update可能会重建索引)，一个表的索引一般不要超过6个
10）若只包含数值信息尽量设计为数字型，尽量不要使用字符型，这会降低查询和连接的性能，并且会增加储存开销
11）尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/ncgar，因为可以节省储存空间，其次在相对较小的字段内搜索效率显然要提高
12）避免频繁的创建和删除临时表，以减少系统资源的消耗
13）在创建临时表时，如果一次性插入大量数据，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
14）尽量避免大事务操作，提高系统并发能力