1 使用or可能会使索引失效，从而全表扫描。
解决方案：union all或 union
当偏移量最大的时候，查询效率就会越低。
解决方案：
/方案一 ：返回上次查询的最大记录(偏移量)
select id，name from employee where id>10000 limit 10.
//方案二：order by + 索引
select id，name from employee order by id limit 10000，10
2 如果用到模糊关键字查询，很容易想到like，但是like很可能让你的索引失效。
解决方案：把% 放关键字后面，还是会走索引的：select userId，name from user where userId like '123%';
索引列上使用mysql的内置函数，索引失效
3 避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫
Inner join 、left join、right join，优先使用Inner join，如果是left join，左边表结果尽量小
，如果有条件的尽量放到左边处理。
反例：select * from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size where t1.id>2;
正例：select * from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;
4 避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描。
如果插入数据过多，考虑批量插入。
反例：
for(User u :list){
INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)
}
正例：
//一次500批量插入，分批进行
insert into user(name,age) values
<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
(#{item.name},#{item.age})
</foreach>
删除冗余和重复索引：重复的索引需要维护，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能的
避免同时修改或删除过多数据。解决方案：分批处理
使用默认值代替null，如果把null值，换成默认值，很多时候让走索引成为可能
尽可能使用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。
字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效。因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。
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由于唯一索引会把null看做值，所以无法将多个缺少唯一索引中的健的文档插入到集合中。
可以通过创建稀疏索引的方式来进行，一个值可存在可不存在，如果存在就必须是唯一的。我们只需要添加一个spare选项就能创建稀疏索引。
$or 查询是两次独立查询拼接而成，效率没有使用 $IN的高
$ne 或者 $nin 操作在索引上是无效的