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。
如果没有查询条件，则每次查询所有的行。实际应用中，一般要指定查询的条件。对记录进行过滤。
查询的语法：
select 字段列表 from 表名列表 where 条件列表 group by 分组字段 having 分组之后的条件 order by 排序 limit 分页限定
1、基础查询
SELECT * FROM 表名;
Select的优化：
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。学习阶段偷懒才写*号。
2、where条件查询（null，or，in，like,!=）
我们也不能为了优化而束手束脚，如果有些表数据了非常少，而且各种特殊的历史原因或者极端的需求下面，即便索引失效了，我们也要不得已而为之。即不要为了避免索引失效而不敢写sql,你要知道这种情况下会导致失效，但是该写的时候也要写。具体要看生产环境和业务，具体问题具体分析。
Type：访问类型排列。区间索引，这是重要的列，显示查询使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为：
system > const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery >range > index > ALL
一般来说，得保证查询至少达到range级别,最好能达到ref。
只要type是All，且数据量是百万以上的，请一定优化，因为All是最差的，表明是全表扫描。其实最好的程序是不优化。如果数据量有上百万了，且type为All,就需要跟经理DBA协商是否需要建索引。
SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE 条件;
注意：
*尽量将表字段定义为not null约束，这样不需要判断是否为null,如：int not null default -1,这是由于在mysql中含有空值的列很难进行查询优化，null值会使索引以及索引的统计信息变得很复杂。
*通常使用特殊的数据进行占位，如：int not null default 0,String not null default ‘’,但是会产生歧义，如果数据恰好是一个空字符串，就会和默认值空字符串一样，如果数据恰好是0的话也是一样的，尽量使用不会出现在常规业务逻辑行中的数据作为默认，表示null数据，如用：int not null default -1，如年龄的话，可能有0，所以不用0来表示默认，而用-1，因为年龄不会出现-1。
*尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列和查询列一致）），减少select *。我们写sql的原则：最好是按需取数据，用多少取多少，尽量跟索引重合。尽量少用*
使用*的话，共有四个字段，除了name，age,pos，还有入职时间add_time。
Using where：表示使用了where过滤，去表中检索。
用到了Using index，表示使用了索引覆盖，避免了访问表的数据行。从索引中取数据，性能更加优秀，更好一些。
范围之后的索引会失效，Using index表示去索引上拿，key_len为74而不是78，没有用到range，
上面的例子中，你建的索引是name,age,pos,而你查的刚好是name,age,pos,一一吻合。而如果你只查询索引字段的一部分，此时也会用到Using index，
*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-1，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=-1
由于在网站注册的时候，name不能为null。大家都知道，实在不行，关键字段也要写default值等于-1或者其他，避免null值。
而对于is not null，理论上用到索引，实际上没有用到索引。
*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，可以使用union all.如果使用Or，则要保证两边的条件都有索引可以用。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
少用or，用它来连接时会索引失效。注意是少用而不是不用。
*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)；
状态值即使在字段上增加了索引，往往索引不能起作用，如：gender 0，1,2表示男、女、保密，select * from student where gender in （1,2）。故状态值一般不使用索引，因为使用状态值时会导致一个状态值同时能够匹配到大量的记录；对于大量的记录，mysql有时会认为使用索引的开销比全表扫描还要大，从而主动放弃索引。即当你的条件容易匹配大量数据时，索引不一定能用得上。 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了
*Like查询不能以通配符开头，如：user like ‘马%’,否则索引不会被使用。字符串比较时，不能使用包含逻辑，如：subject like ‘%PHP%’,因为这将导致全表扫描，效率太低了，若要提高效率，可以考虑全文检索。Mysql中全文索引不支持中文，用第三方提供的全文索引。
解决like “%字符串%”时索引不被使用的方法：用覆盖索引来解决。结论：没建索引之前，都是全表扫描。用覆盖索引来防止索引失效，从而避免全表扫描。
覆盖索引就是：你建的索引和我查的字段个数和顺序完全一致。你建的索引是复合索引（name,age）,
*应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将放弃使用索引而进行全表扫描。mysql在使用不等于（!=或者<>，<>也表示不等于）!=或者<,>的时候无法使用索引会导致全表扫描。
type为all,即全表扫描。Key：实际使用到的索引。如果为NULL，则没有使用索引。如果为primary的话，表示使用了主键。
*字符串不加单引号索引失效。如果varchar类型写错了，一定会被项目经理骂死，即varchar类型绝对不能忘记单引号。
Name是varchar类型，name=2000仍然能查出结果，Mysql功能很强大，整数的2000和String的2000一个是int类型，一个是varchar类型，当name是varchar类型，而你写成整数的时候，这是mysql将会在底层自动的做一次类型转换，实现了从数字到String，从而帮你查出来。前面讲过，不要在索引列上做任何操作（自动类型转换），否则会导致索引失效。
*存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列。
Type由ref变为了range，范围之后的索引全失效。但是范围本身的字段age有被用到。Age与name还有点区别：name用于了查询，但是age只给了一个范围，age也用到了，否则不会给range，但是age用于去排序，而不是像name一样着重检索（查询），
下图的key_len证明用到了age字段
*不在索引列上做任何操作（计算、函数、自动或手动类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描。
Left是mysql自带的函数，有点类似于java的subString函数。Left（name,4）表示从左边开始选四位。此时在索引列name上包了一个函数。·
仍然能够查出来，但是索引会失效。
3、分组查询
语法：group by 分组字段
注意：分组之后查询的字段，要么是分组字段，要么是聚合函数，不能写其他字段，因为写其他字段没有任何意义，我们现在把男生或女生当成一个整体看，故不应该出现个人的信息，而应该是整体的共性内容。
分组之前的条件用where，分组之后的条件用having。
Where和having的区别：
1、 where在分组之前进行限定，如果不满足条件，则不参与分组。Having是在分组之后进行限定，如果不满足结果就不会被查询出来。
2、 where后不可以进行聚合函数的判断，而having可以进行聚合函数的判断。我们可以给聚合函数取别名，having后进行判断时使用别名进行判断。
4、排序查询
语法：order by 排序字段1 排序方式1，排序字段2 排序方式2…
经常作为查询条件在where或order by 语句中出现的列要建立索引。
当使用两个排序条件时，只要当第一排序条件一样时，才会使用第二排序条件。每一个排序条件都可以指定不同的排序方式。
5、分页查询
语法：limit 开始的索引 每页查询的条数
分页查询：limit 起始值从 0 开始, 长度
第一个参数注意是开始的索引，不是当前页。
开始的索引 = （当前页码-1）*每页显示的条数
limit是一个“方言”，limit关键字只能在mysql中使用。
LIMIT 子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。
SELECT * FROM table LIMIT 5,10; // 检索记录行 6-15
如果只给定一个参数，它表示返回最大的记录行数目，换句话说，LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n。
mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5; //检索前 5 个记录行