多くは、オンラインでその引数を見つけることができます：
同程度の大きさのクエリ二つのテーブル場合は、使用中とほとんど差が存在します。
小、大テーブル内の2つのテーブルは、テーブルのサブクエリとは、小さなテーブルサブクエリと、大存在する場合：で
例：表A（小表）、表B（大テーブル）
1：
SELECT * CC WHERE （にCCを選択、非効率的なBから）、インデックステーブルCCカラムを使用しSELECT * からWHEREは（EXISTS CCを選択BからテーブルBを用いる、高効率CC = a.cc）インデックスccの列。代わりの2：SELECT * BからWHERE CC における（CC選択高い効率でAから）を、インデックステーブルCCカラムBの使用; SELECT * Bから（EXISTS CCを選択Aから非効率CC = B.cc） 、テーブルのインデックスのCCカラムを使用します。
次の文は、最適化を実行されます。
選択数（UID）からユーザーのuid 中（SELECTが行ったデモから）。
選択カウント（UID）からユーザが存在する（SELECT 1 デモFROM ここdemo.did = user.uid）。
各外部操作の内部と比較した場合、理由が遅いことに留意されたいテーブルのトラバースを必要とする、他の方法は、複数のトラバース動作を回避する、一つのネストされたサブクエリを使用することができます
SELECT カウント（DID）デモFROM （存在UID SELECT （FROM UID SELECT からユーザ）をBとしてここb.uid = demo.did）。
2. 2番目のクエリの最適化は、文の最初の子がフィールドを接続するためにGROUP_CONCATを使用して、実行されています、
文字列の長さが十分でない場合に使用することができる：SETセッションgroup_concat_max_len = 102400。
元のSQL：
SELECT
c.id
FROM
数据712995条有此表C
LEFTはuがON c.user_id = u.id JOIN
LEFTはc.doctor_id = doc.id ON docのJOIN
LEFTがc.meal_id = s.idのSをJOIN
WHERE
s.renew = 1
AND c.orderstatus = 1
AND c.endtime <UNIX_TIMESTAMP（）
AND c.org_type = 'C'
AND u.is_doctor = 0
AND u.active = 1
AND IN doc.is_doctor（4、5）
AND doc.is_family_doctor = 1
AND doc.active = 1
AND NOT IN c.user_id（
SELECT
USER_ID
FROM
D此表有934455条数据
WHERE
d.log LIKE '％の结束'
）。
- 実行時間2.265s
最適化後：
SETセッションのgroup_concat_max_len = 102400;
GROUP_CONCAT Dからの選択（USER_ID） LIKE「％の末端を」d.logは; - 0.521sを行います
SELECT
c.id
FROM
C
LEFTはuがON c.user_id = u.id JOIN
LEFTはc.doctor_id = doc.id ON docのJOIN
LEFTがc.meal_id = s.idのSをJOIN
WHERE
s.renew = 1
AND c.orderstatus = 1
AND c.endtime <UNIX_TIMESTAMP（）
AND c.org_type = 'C'
AND u.is_d = 0
AND u.active = 1
AND IN doc.is_d（4、5）
AND doc.is_f_d = 1
AND doc.active = 1
とは..............................、24986,24986,24986,24986,24986,24986（NOT IN c.user_id ................大概5千个ID）。
- 実行時間1.579s
以下0.686s実行時間が、GROUP_CONCAT（USER_ID）はまた、（大きさの電流オーダー）ので、全体は時間差が存在しない、0.521sを行います
そして、問題の大きさを考慮する必要の文字列の後。
現時点では、時間が経過した後、その後慎重に熟考、ということが理解されます。