1. LIMIT 语句
分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般DBA想到的办法是在type, name, create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。
好吧，可能90%以上的DBA解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL重新设计如下：
在新设计下查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。
2. 隐式转换
SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句：
其中字段bpn的定义为varchar(20)，MySQL的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段，索引失效。上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数，而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂，使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。
3. 关联更新、删除
虽然MySQL5.6引入了物化特性，但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成JOIN。比如下面UPDATE语句，MySQL实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。
执行计划：
重写为JOIN之后，子查询的选择模式从DEPENDENT SUBQUERY变成DERIVED,执行速度大大加快，从7秒降低到2毫秒。
执行计划简化为：
4. 混合排序
MySQL不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使用特殊方法提升性能的。
执行计划显示为全表扫描：
由于is_reply只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。
5. EXISTS语句
MySQL对待EXISTS子句时，仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的SQL语句：
执行计划为：
去掉exists更改为join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。
新的执行计划：
6. 条件下推
外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有：
- 聚合子查询；
- 含有LIMIT的子查询；
- UNION 或UNION ALL子查询；
- 输出字段中的子查询；
如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后：
确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：
执行计划变为：
关于MySQL外部条件不能下推的详细解释说明请参考以前文章：MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表
7. 提前缩小范围
先上初始SQL语句：
该SQL语句原意是：先做一系列的左连接，然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出，最后一步估算排序记录数为90万，时间消耗为12秒。
由于最后WHERE条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对my_order排序提前缩小数据量再做左连接。SQL重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。
再检查执行计划：子查询物化后（select_type=DERIVED)参与JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万，但是利用了索引以及LIMIT 子句后，实际执行时间变得很小。
8. 中间结果集下推
再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)：
那么该语句还存在其它问题吗？不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表resourceid能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。
但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用WITH语句再次重写：
AliSQL即将推出WITH语法，敬请期待。
总结
- 数据库编译器产生执行计划，决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务，所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。上述提到的多数场景，在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性，才能避规其短处，写出高性能的SQL语句。
- 程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。
- 编写复杂SQL语句要养成使用WITH语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担