1、以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法： 应尽量避免在 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。
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2、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。
3、如果查询没有办法找到合适的访问类型，那么解决的最好办法通常就是增加一个合适的索引，这也是我们之前讨论索引的问题。 现在应该明白为什么索引对于查询优化如此重要了。 索引让MySQL以最高效，扫描行数最少的方式找到需要的记录 。
4、推荐教程：MySQL教程 选择合适的存储引擎： InnoDB除非你的数据表使用来做仅仅读或者全文检索 (相信如今提到全文检索，没人会用 MYSQL 了)。你应该默认选择 InnoDB 。
5、mysql优化sql 如下 项目用的是 mysql 是项目的查询SQL语句， 查询结果为 88 的竟然要1分40秒， 结果为5的要 2秒，SQL语句不是我写的，大家看看有什么地方可以优化的，想要优化查询速度的话，可以从哪方面入手修改。
6、对于数据库大的表，在进行统计查询时通常会比较慢的，并且还要考虑查询是否会对在线应用产生影响，通常这种情况下我们使用中间表可以提高查询统计速度，下面我们来统计counttable来统计客户每天消费的记录，如下。
选取最适用的字段属性。MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
我们在创建表的时候可以同时创建合适的索引，也可以使用ALTERTABLE或CREATEINDEX在以后创建索引。此外，MySQL从版本223开始支持全文索引和搜索。全文索引在MySQL中是一个FULLTEXT类型索引，但仅能用于MyISAM类型的表。
第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
优化硬件 如果你需要庞大的数据库表(2G)，你应该考虑使用64位的硬件结构，像Alpha、Sparc或即将推出的IA64。因为MySQL内部使用大量64位的整数，64位的CPU将提供更好的性能。
在时间列上加个索引，快得飞起。在进行递归的时候，不要再使用多层的延迟查询，应该全部取出放在内存，然后递归处理内容，而不是再去查询。
索引的类型 mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE；有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。
1、选取最适用的字段属性。MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
2、索引不会包含有NULL值的列 只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
3、关于数据库优化，网上有不少资料和方法，但是不少质量参差不齐，有些总结的不够到位，内容冗杂。
读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来，成为独立的新表。
可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分。
在我们使用MySQL数据库时，比较常用也是查询，包括基本查询，关联查询，条件查询等等，对于同一个操作，SQL语句的实现有很多种写法，但是不同的写法查询的性能可能会有很大的差异。这里主要介绍下select查询优化的要点。
bitsCN点抗 关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
