以下是广泛使用的30个SQL查询语句优化方法：
1、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。
2、对查询进行优化，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，避免全表扫描。
3、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0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
4、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，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以用union来查询：
select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
5、前置百分号的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
6、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)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时。
它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。
如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作。
这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/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2
9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作。
这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'–name -- 以abc开头的id select id from t where datediff(day, createdate, '2005-11-30')=0–'2005-11-30' -- 生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%' select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
10、不要在 where 子句中的等式判断=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。
11、在复合索引中，在使用索引字段作为条件时，
必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时，才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，
并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14、并不是所有索引对查询都有效。
SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引。
如一表中有字段 sex、male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
15、索引并不是越多越好。
索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率。
因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，
所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个。
若太多，则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
16、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列。
因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序。
一旦该列值改变，将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。
若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
17、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。
否则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。
例如，PHP可以使用ip2long()和long2ip()函数把IP地址转成整型后，再存放进数据库。
18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar 。
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。
19、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。
20、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）。
21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22、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。
23、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。
这样可以避免造成大量 log ，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。
24、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。
25、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。
26、基于集的方法通常更有效。
使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题。
27、与临时表一样，游标并不是不可使用。
对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标，通常要优于其他逐行处理方法。
尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
在结果集中包括“合计”的例程，通常要比使用游标执行的速度快。
如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。
无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
29、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。
30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
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