常用查询写法
Like
like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like；
原因：
- 对于like ‘%...%’（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；
- 由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低。
解决办法：
- 尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至少保证不要使用全模糊查询，对于右模糊查询，即like ‘…%’，是会使用索引的；
- 左模糊like‘%...’无法直接使用索引，但可以利用reverse + function index 的形式，变化成 like ‘…%’；
- 全模糊是无法优化的，一定要的话考虑用搜索引擎。出于降低数据库服务器的负载考虑，尽可能地减少数据库模糊查询。
NULL
原因：
- 查询字段IS NULL时单索引失效，引起全表扫描。
解决方法：
- SQL语法中使用NULL会有很多麻烦，最好索引列都是NOT NULL的；
- 对于is null，可以建立组合索引，nvl(字段,0),对表和索引analyse后，is null查询时可以重新启用索引查找,但是效率还不是值得肯定；
- is not null 时永远不会使用索引。一般数据量大的表不要用is null查询。
<>、!=
原因：
- SQL中，不等于操作符会限制索引，引起全表扫描，即使比较的字段上有索引。
解决方法：
- 通过把不等于操作符改成OR，可以使用索引，避免全表扫描。例如，把column<>’aaa’，改成column<’aaa’ OR column>’aaa’，就可以使用索引了。
OR
原因：
- where子句中比较的两个条件，一个有索引，一个没索引，使用or则会引起全表扫描。例如：where A==1 or B==2，A上有索引，B上没索引，则比较B=：2时会重新开始全表扫描，可以获取两个条件的数据，然后采用union all。
组合索引
- 排序时应按照组合索引中各列的顺序进行排序，即使索引中只有一个列是要排序的，否则排序性能会比较差。【索引中包含排序字段】
Update
- 如果只更改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，同时带来大量日志。
多张大数据量
- 先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。
COUNT函数
- 不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。
IN 和 NOT IN
- 对于连续的数值，用 between：
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select id from t where id in(1,2,3) => select id from t where id between 1 and 3 |
- 用EXISTS代替IN；NOT EXISTS代替NOT IN。
A/B
原因：
- 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
- 引擎放弃使用索引而进行全表扫描
解决方法：
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select id from t where id/2 = 10 => select id from t where id = 2 * 10 |
SUBSTRING/ DATEDIFF
原因：
- 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
- 引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
解决方法：
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select id from t where substring(id,1,2) = ‘abcd’ => select id from t where id like ‘abcd%’ |
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select id from t where datediff(day,createdate,’2017-09-08′) = 0 => select id from t where createdate >= '2016-11-30' and createdate < '2016-12-1' |
没有意义的查询
原因：
- 不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源。例如：
- select col1,col2 into #t from t where 1=0
- select id from t with(index(索引名)) where ID= @id
强制使用索引
- select id from t with(index(索引名)) where ID= @id
建议
1) 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。
2) 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。
3) 尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）
4) 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件， 最好使用导出表。
5) 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。
6) 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。
7) 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。
8) 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
9) 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。
10) 拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句。