1、先存数据，再建索引
有索引的好处是搜索比较快但是在有索引的前提下进行插入、更新操作会很慢
2、不要对规模小的数据表建立索引，数据量超过300的表应该有索引；
对于规模小的数据表建立索引 不仅不会提高功能,相反使用索引查找可能比简单的全表扫描还要嫚而且建索引还会占用一部分的存储空间
3、当对表的查询操作比更新操作频率更高时，对该表建立索引
4、在不同值较少的字段上不必要建立索引，如性别字段
5、对于查询操作中频繁使用的列建立索引，不对很少或从来不作为查询条件的列建立索引
6、表的主键、外键必须有索引；
7、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
8、索引应该建在选择性高的字段上；在SQL语句中经常进行GROUP BY、ORDER BY的字段上建立索引；
9、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引
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【避免全表扫描的方法】
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，
如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
4.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，
如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，
如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '李%'若要提高效率，可以考虑全文检索。
7..避免在索引列上使用计算，也就是说，应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作和函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select id from t where num/2=100应改为:select id from t where num=100*2
select id from t where substring(name,1,3)='abc' ，name以abc开头的id，应改为:select id from t where name like 'abc%'
8.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：exists用于检查子查询是否至少会返回一行数据，该子查询实际上并不返回任何数据，而是返回值true或false。
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：select num from a where exists (select 1 from b where num=a.num)9.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
10.用>=替代>
高效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >=4
低效: SELECT * FROM EMP WHERE DEPTNO >3
两者的区别在于, 前者DBMS将直接跳到第一个DEPT等于4的记录，而后者将首先定位到DEPTNO=3的记录并且向前扫描到第一个DEPT大于3的记录。
11.用Where子句替换having子句
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【注意】
1.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。2. 索引并不是越多越好，索引固然可 以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
3.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
4.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，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
5.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
6.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 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。
7.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
8.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
9.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC 消息。
10.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
11.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。