最后一个就是真正在我们使用SQL要确保SQL的快速性，提高SQL的性能。
1.对查询进行优化，只要尽量避免全表扫描。首先应该考虑在where及order by涉及的列建立索引。
2.应该尽量避免在where字句中对字段进行null的判断，否则将导致引起放弃使用索引，而进行全表扫描。
备注：最好不要给数据库留null,尽可能的使用not null 填充数据库。
3.应尽量避免在where字句中使用！=或<>操作符，否则会将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在where字句中用or来连接条件，如果一个字段有索引，一个没有索引也会导致索引没有使用，而使用全表扫描。撤销使用or用union all 来进行对查询连接。
5.in和not in 也要慎重使用，否则也会全表查询。对于连续的值，建议取消in改用between...and...
6.使用like的查询也会导致全表扫描，若要提高效率可以使用全文检索。
7.如果在where使用参数，也会导致全表扫描，select id from 表名称 where num =@num 可以改成select id from 表名称 with (index(索引名称)) where num=@num
8.避免在where子句中对字段进行表达式操作。
9.避免在where子句中对字段进行函数操作。
10.不要在where子句中的“=”左边进行函数，算术运算符或者其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.不要写一些没有意思的查询，如果需要生成一个空表结构select 列名称 into 表名称 from 表名称 where 1=1 这类代码不会返回任何的结果集，但是会消耗系统资源，应该成这样 create table 表名称（）；
12.在使用update语句，如果只是更改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，同事带来大量的日志。
13.使用索引字段的时候作为条件时，如果该索引时符合索引，那么必须使用到该索引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。
14.对于多张大数据量（这里几百条就算大了）表连接，要先分页在连接否则逻辑会很高，性能很差
15.select count(*) from 表名称 这样不带人格条件的count会引起全表扫描，并且没有业务意义，一定要杜绝的。
16.索引并不是越多越好，索引提高相应的select的效率，但同时也降低了insert及update的效率。因为insert或者update时可能会重建索引。
17.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。如果频繁更新clustered的数据量，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered索引。
18.尽量使用数字型字段，若只含数值信息，尽量不要设计字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
19.尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省储存空间，其次对于查询来说在一个相对较小的字段内搜索显然要高些。
20.任何地方都不要select * 用具体的列名称去代替*，不要返回用不到的任何字段
21.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量含大量数据，请注意，非常有限
22.尽量避免向客户端大量数据，若数据过大，应考虑是否合理。
23.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
24.在所有存储过程和触发器的开始设置set nocount on ，在结束时设置set nocount off 无需执行存储过程和触发器的每个语句向客户端发送done_in_proc 消息。
25.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。
26.避免频繁创建和删除临时表以减少系统资源的消耗。临时表并不是不可以使用，适当地使用他们可以使某些例程更有效。例如；当需要引用大型表或常用表的某个数据集时。但是对于一次性事件最好使用导出表。
27.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大时，那么可以使用select into 代替 create table 避免造成大量的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inset
28. 解决在线系统大删除，大更新
while(1){
mysql_query("delete from logs where log_date<='2018-3-23' limit 1000")
if（mysql_affected_rows()==0）
{
break;
}
usleep(50000)
}