在進行軟體開發過程中，資料庫的使用是非常重要的，但是資料庫有很多種，不同資料庫的使用方法是不同的。進行軟體開發過程中，至少需要掌握一種資料庫的使用方法。SQL資料庫語法簡單、操作方便和高效，是很多人最優的選擇，但是SQL語句會受到不同資料庫功能的影響，在計算時間和語言的效率上面需要進行優化，根據實際情況進行調整。下面電腦培訓為大家介紹SQL資料庫的優化方法。
一、適當的索引
索引基本上是一種數據結構，有助於加速整個數據檢索過程。唯一索引是創建不重疊的數據列的索引。正確的索引可以更快地訪問資料庫，但是索引太多或沒有索引會導致錯誤的結果。IT培訓認為如果沒有索引，處理速度會變得非常慢。
二、僅索引相關數據
指定需要檢索數據的精度。使用命令*和LIMIT代替SELECT*。調整資料庫時，必須使用所需的數據集而不是整個數據集，尤其是當數據源非常大時，指定所需的數據集，能夠節省大部分時間。
三、根據需求使用或避免臨時表
如果代碼可以用簡單的方式編寫，那麼永遠不要使臨時表變得復雜。當然，如果數據具有需要多個查詢的特定程序，北大青鳥建議在這種情況下，使用臨時表。臨時表通常由子查詢交替。
四、避免編碼循環
避免編碼循環是非常重要的，因為它會減慢整個序列的速度。通過使用具有單行的唯一UPDATE或INSERT命令來避免編碼循環，並且昆明北大青鳥發現WHERE命令能夠確保存儲的數據不被更新，這樣能夠方便在找到匹配和預先存在的數據時被找到。
② 列舉sql優化有哪些方式
sql優化的方式有：
1、選擇最有效率的表名順序(只在基於規則的優化器中有效)：
ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，FROM子句中寫在最後的表(基礎表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個表的情況下,你必須選擇記錄條數最少的表作為基礎表。如果有3個以上的表連接查詢, 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎表, 交叉表是指那個被其他表所引用的表。
2、WHERE子句中的連接順序：
ORACLE採用自下而上的順序解析WHERE子句,根據這個原理,表之間的連接必須寫在其他WHERE條件之前, 那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在WHERE子句的末尾。
3、SELECT子句中避免使用 『 * 『：
ORACLE在解析的過程中, 會將'*' 依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數據字典完成的, 這意味著將耗費更多的時間 。
4、 減少訪問資料庫的次數：
ORACLE在內部執行了許多工作: 解析SQL語句, 估算索引的利用率, 綁定變數 , 讀數據塊等。
5、 在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設置ARRAYSIZE參數, 可以增加每次資料庫訪問的檢索數據量 ,建議值為200 。
6、 使用DECODE函數來減少處理時間：
使用DECODE函數可以避免重復掃描相同記錄或重復連接相同的表。
7、整合簡單,無關聯的資料庫訪問：
如果你有幾個簡單的資料庫查詢語句,你可以把它們整合到一個查詢中(即使它們之間沒有關系)。
③ 開發中，SQL語句優化有哪些方法
看你資料庫類型和框架是否支持。
一般開發中遇到慢SQL存在3個問題（索引健全的情況下）。
數據量多導致總行數慢，因為數據在不歸檔、遷移、轉總賬的情況下會不斷積壓。許可權越高看見的數據量就越大，數據量越大總行數就越高。一般框架是以分頁的SQL為基礎計算總行數的。這樣就會導致掃描行數高物理讀高查詢速度慢。優化方案就是總行數進行狀態歸檔，以歸檔+實時的方式展現出來
連表超過多，部分數據表是單獨的，但是不同部門的數據又有關聯性，領導要看全生命周期或者流程數據的情況下必須多表相連。這樣由於N個明細表導致笛卡兒積先不說，邏輯復雜連表多會消耗CPU，哪怕你查詢能500毫秒內顯示但是如果多人同時查就讓CPU超100%甚至做成鎖等待等堵塞。這個情況就是要用類似「雲計算」的分布式計算。通過觸發器、存儲過程等規定時間內吧業務表數據計算好並寫到展示表中，直接通過展示表進行關聯，這樣鎖表也於業務表無關，關聯表也能變少達到減少CPU消耗的目的。
iops與cpu佔比高導致資料庫癱瘓。第2點看出如果CPU高資料庫全SQL都會慢，IOPS也一樣。SQL慢會導致事務中的查詢慢，解放事務變慢了其他查詢就會鎖等待狀態變成堵塞。所以遇到大規模的查詢是否先查主鍵然後通過游標一個一個計算再進臨時表。這個是消耗時間和內存換CPU和IOPS的一個例子。反正伺服器資源最高怎樣開發應該是了解的，如何管制資源之間的平衡這個很重要。
舉個例子，部分MYSQL框架喜歡一次性把資料庫都導出來，然後減少子查詢，這個演算法針對有效的基礎數據這樣是可行的。針對業務數據應該沒人會用，但是基礎數據中也可能會存在海量的情況，比如坐標軌跡、省市區、電話號碼歸屬等。如果無腦應用這個框架會導致查詢起來很慢。
④ sql語句優化有什麼方法
對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在where及orderby涉及的列上建立索引。
應盡量避免在where子句中對欄位進行null值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
selectidfromtwherenumisnull
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
selectidfromtwherenum=0應盡量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
應盡量避免在where子句中使用or來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
selectidfromtwherenum=10ornum=20
可以這樣查詢：
selectidfromtwherenum=10
unionall
selectidfromtwherenum=20in和notin也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
selectidfromtwherenumin(1,2,3)
對於連續的數值，能用between就不要用in了：下面的查詢也將導致全表掃描：
selectidfromtwherenamelike'%abc%'應盡量避免在where子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
selectidfromtwherenum/2=100
應改為:
selectidfromtwherenum=100*2應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
selectidfromtwheresubstring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id
應改為:
selectidfromtwherenamelike'abc%'不要在where子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，
否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
selectcol1,col2into#tfromtwhere1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
createtable#t(...)很多時候用exists代替in是一個好的選擇：
selectnumfromawherenumin(selectnumfromb)
用下面的語句替換：
selectnumfromawhereexists(select1frombwherenum=a.num)並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，
如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
⑤ 工作中常用的幾種sql優化技巧
例如：
1、盡可能建立索引，包括條件列，連接列，外鍵列等。
2、盡可能讓where中的列順序與復合索引的列順序一致。
3、盡可能不要select
*，而只列出自己需要的欄位列表。
4、盡可能減少子查詢的層數。
5、盡可能在子查詢中進行數據篩選
。
⑥ sql優化的N種方法
1.SQL語句中IN包含的值不應過多:
例如：select id from t where num in(1,2,3) 對於連續的數值，能用between就不要用in了； 實測速度差距不是很大.
2.SELECT語句務必指明欄位名稱:
禁止用 * 來查詢 ,禁止用 * 來查詢 ,禁止用 * 來查詢 , 查找哪個欄位,就寫具體的欄位.
select * from user_test WHERE address=15988;
select address from user_test WHERE address=15988;
3.只查詢一條數據的時候，使用limit 1
【這個很有用】
4.避免在where子句中對欄位進行null值判斷:
【實測：null值的判斷依然走了索引】
explain select uid from user_test WHERE phone is null;
5.避免在where子句中對欄位進行表達式操作:
6.對於聯合索引來說，要遵守最左前綴法則:
例如組合索引(id,name,sex) 使用的時候,可以id 或者id,name . 禁止直接name,或者sex.會導致聯合索引失敗
注意: id, name,sex 這三個欄位填寫順序不會有影響, mysql會自動優化成最左匹配的順序.
前三條sql都能命中索引,中間兩條由於不符合最左匹配原則,索引失效.
最後一條sql 由於有最左索引id 所以索引部分成功,部分失效. id欄位索引使用成功.
7.盡量使用inner join，避免left join：
如果連接方式是inner join，在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會自動選擇小表作為驅動表，但是left join在驅動表的選擇上遵循的是左邊驅動右邊的原則，即left join左邊的表名為驅動表。
【實測：不是很准確，具體用explain測試】
8.注意范圍查詢語句:
對於聯合索引來說，如果存在范圍查詢，比如between、>、<等條件時，會造成後面的索引欄位失效。
解決辦法: 業務允許的情況下,使用 >= 或者<= 這樣不影響索引的使用.
explain select * from user_test where uid=10 and name='張三' and phone='13527748096';
explain select * from user_test where uid between( 1 and 10) and name ='張三' and phone='13527748096';
9.不建議使用%前綴模糊查詢:
例如 : LIKE「%name」或者LIKE「%name%」，這種查詢會導致索引失效而進行全表掃描。但是可以使用LIKE 「name%」。
explain select * from user_test where uid=10 and uid like "%1" ;
explain select * from user_test where uid=10 and uid like "1%" ;
10.在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果or連接的條件有一方沒有索引,將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描
解決辦法: 將or連接的雙方都建立索引,就可以使用.
explain select * from user_test where uid=10 or name='張三';
11.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。(此處存在疑點,我本人測試的時候,發現索引還是能使用到)
12.字元串類型的欄位 查詢的時候如果不加引號'' ,會導致自動進行隱式轉換,然後索引失效
⑦ sql優化及原理詳解，五分鍾讀懂sql優化
在我而言這算是一個復習，然後總結出來給大家當個教材吧。
我也是看視頻總結出來的筆記，所以說的都很簡單和淺薄。有不全面或者偏頗的地方歡迎指出，共同交流進步哈。（因為我當時是看視頻總結的筆記，所以可能說的比較雜亂，我盡量寫的分明一點，在最後會附上筆記，忽略我字丑）
索引是什麼呢？它相當於字典的目錄。
索引：index是幫助mysql高效獲取數據的數據結構，索引是數據結構（樹，默認是B樹），hash等。
索引的弊端: 事物都是兩面的，有利必然有弊。
索引的優勢： 索引有這么多弊端我們還使用的原因是因為優大於劣。
索引的分類：
舉個小例子讓大家更理解復合索引：如果我把一個表中name，age這兩個列做成復合索引（注意順序很重要）。那麼我們形成的目錄一級目錄是name，二級目錄是age。在name相同時才會age再形成目錄。因為它本身的排序不是像目錄一樣一行一行列出來的，所以我們盡量用目錄來想像它比較好理解。下面是圖解：
有幾點注意的事項：
這里說一下，上面說的方法都是原生的sql，比如我現在習慣使用navicat，所以可以直接操作。。爽的不行。
然後刪除查詢也都是直接可視的，方便的不得了。就不多說了。
mysql做例子，還有個引擎是可以優化的。mysql中引擎分兩種：
sql優化等級：
上面說的這些等級在explain中可以看到。
單表優化常用方法：
多表優化常用方法：
因為上面也提到了b樹，所以還是單獨聊聊吧。其實我也不是很理解。只能說一個淺顯的認識而已。這里也就是簡單的說一下。
首先，B樹不僅可以二叉，還可以三叉，多叉。而只要大於二叉的都叫做BTree。
據說三層BTree可以存放上百萬數據。
BTree一般都指B+樹，數據全部存放在葉節點中。（這里簡單的一個三叉樹圖）
好了，就寫到這里吧，希望日後演算法的知識會的更多以後能把B樹這個坑填完~~~然後有不同意見或者自己理解的可以留言或者私聊。
全文手打，如果你覺得對你有幫助麻煩點個贊點個關注啥的~~
⑧ 優化SQL有什麼方法
在資料庫應用系統中編寫可執行的SQL語句可以有多種方式實現，但哪一條是最佳方案卻難以確定。為了解決這一問題，有必要對SQL實施優化。簡單地說，SQL語句的優化就是將性能低下的SQL語句轉換成達到同樣目的的性能更好的SQL語句。
優化SQL語句的原因
資料庫系統的生命周期可以分成: 設計、開發和成品三個階段。在設計階段進行優化的成本最低，收益最大。在成品階段進行優化的成本最高，收益最小。如果將一個資料庫系統比喻成一座樓房，在樓房建好後進行矯正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本無法矯正），而在樓房設計、生產階段控制好每塊磚瓦的質量就能達到花費小而見效高的目的。
為了獲得最大效益，人們常需要對資料庫進行優化。資料庫的優化通常可以通過對網路、硬體、操作系統、資料庫參數和應用程序的優化來進行。根據統計，對網路、硬體、操作系統、資料庫參數進行優化所獲得的性能提升全部加起來只佔資料庫應用系統性能提升的40%左右，其餘60%的系統性能提升全部來自對應用程序的優化。許多優化專家甚至認為對應用程序的優化可以得到80%的系統性能提升。因此可以肯定，通過優化應用程序來對資料庫系統進行優化能獲得更大的收益。
對應用程序的優化通常可分為兩個方面: 源代碼的優化和SQL語句的優化。由於涉及到對程序邏輯的改變，源代碼的優化在時間成本和風險上代價很高(尤其是對正在使用中的系統進行優化) 。另一方面，源代碼的優化對資料庫系統性能的提升收效有限，因為應用程序對資料庫的操作最終要表現為SQL語句對資料庫的操作。
對SQL語句進行優化有以下一些直接原因：
1. SQL語句是對資料庫(數據) 進行操作的惟一途徑，應用程序的執行最終要歸結為SQL語句的執行，SQL語句的效率對資料庫系統的性能起到了決定性的作用。
2. SQL語句消耗了70%～90%的資料庫資源。
3. SQL語句獨立於程序設計邏輯，對SQL語句進行優化不會影響程序邏輯，相對於對程序源代碼的優化，對SQL語句的優化在時間成本和風險上的代價都很低。
4. SQL語句可以有不同的寫法，不同的寫法在性能上的差異可能很大。
5. SQL語句易學，難精通。SQL語句的性能往往同實際運行系統的資料庫結構、記錄數量等有關，不存在普遍適用的規律來提升性能。
傳統的優化方法
SQL程序人員在傳統上採用手工重寫來對SQL語句進行優化。這主要依靠DBA或資深程序員對SQL語句執行計劃的分析，依靠經驗，嘗試重寫SQL語句，然後對結果和性能進行比較以試圖找到性能較佳的SQL語句。這種做法存在著以下不足：
1. 無法找出SQL語句的所有可能寫法。很可能花費了大量的時間也無法找到性能較佳的SQL語句。即便找到了某個性能較佳的SQL語句也無法知道是否存在性能更好的寫法。
2. 非常依賴於人的經驗，經驗的多寡往往決定了優化後SQL語句的性能。
3. 非常耗時間。重寫-->校驗正確性-->比較性能，這一循環過程需要大量的時間。
根據傳統的SQL優化工具的功能，人們一般將優化工具分為以下三代產品：
第一代的SQL優化工具是執行計劃分析工具。這類工具對輸入的SQL語句從資料庫提取執行計劃，並解釋執行計劃中關鍵字的含義。
第二代的SQL優化工具只能提供增加索引的建議，它通過對輸入的SQL語句的執行計劃的分析來產生是否要增加索引的建議。這類工具存在著致命的缺點——只分析了一條SQL語句就得出增加某個索引的結論，根本不理會(實際上也無法評估到)增加的索引對整體資料庫系統性能的影響。
第三代工具是利用人工智慧實現自動SQL優化。
人工智慧自動SQL優化
隨著人工智慧技術的發展和在資料庫優化領域應用的深入，在20世紀90年代末優化技術取得了突破性的進展，出現了人工智慧自動SQL優化。人工智慧自動SQL優化的本質就是藉助人工智慧技術，自動對SQL語句進行重寫，找到性能最好的等效SQL語句。LECCO SQL Expert就採用了這種人工智慧技術，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2資料庫平台。其突出特點是自動優化SQL語句。除此以外，還可以以人工智慧知識庫「反饋式搜索引擎」來重寫SQL語句，並找出所有等效的SQL語句及可能的執行計劃，通過測試運行為應用程序和資料庫自動找到性能最好的SQL語句，提供微秒級的計時; 能夠優化Web應用程序和有大量用戶的在線事務處理中運行時間很短的SQL語句; 能通過比較源SQL和待選SQL的不同之處，為開發人員提供「邊做邊學式訓練」，迅速提高開發人員的SQL編程技能等等。
該工具針對資料庫應用的開發和維護階段提供了數個特別的模塊：SQL語法優化器、PL/SQL集成化開發調試環境(IDE)、掃描器、資料庫監視器等。其核心模塊之一「SQL 語法優化器」的工作原理大致如下：輸入一條源SQL語句，「人工智慧反饋式搜索引擎」對輸入的SQL語句結合檢測到的資料庫結構和索引進行重寫，產生N條等效的SQL語句輸出，產生的N條等效SQL語句再送入「人工智慧反饋式搜索引擎」進行重寫，直至無法產生新的輸出或搜索限額滿，接下來對輸出的SQL語句進行過濾，選出具有不同執行計劃的SQL語句(不同的執行計劃意味著不同的執行效率)，最後，對得到的SQL語句進行批量測試，找出性能最好的SQL語句（參見下圖）。
圖 人工智慧自動SQL優化示意圖
LECCO SQL Expert不僅能夠找到最佳的SQL語句，它所提供的「邊做邊學式訓練」還能夠教會開發人員和資料庫管理員如何寫出性能最好的SQL語句。LECCO SQL Expert的SQL語句自動優化功能使SQL的優化變得極其簡單，只要能夠寫出SQL語句，它就能幫開發人員找到最好性能的寫法。
小 結
SQL語句是資料庫應用中一個非常關鍵的部分，它執行性能的高低直接影響著應用程序的運行效率。正因為如此，人們在SQL語句的優化上投入了很大的精力，出現了許多SQL語句優化工具。隨著人工智慧等相關技術的日益成熟, 肯定還會有更多更好的工具出現，這將會給開發人員提供更多的幫助。
⑨ 優化SQL有什麼方法
（1）SELECT子句中避免使用『*』：
Oracle在解析的過程中,會將『*』依次轉換成所有的列名, 這個工作是通過查詢數據字典完成的,這意味著將耗費更多的時間。
（2）盡量多使用COMMIT：
只要有可能，在程序中盡量多使用COMMIT, 這樣程序的性能得到提高,需求也會因為COMMIT所釋放的資源而減少，COMMIT所釋放的資源:
a. 回滾段上用於恢復數據的信息。
b. 被程序語句獲得的鎖。
c.redo log buffer 中的空間。
（3）用Where子句替換HAVING子句：
避免使用HAVING子句, HAVING只會在檢索出所有記錄之後才對結果集進行過濾。這個處理需要排序,總計等操作.
如果能通過WHERE 子句限制記錄的數目，那就能減少這方面的開銷。(非oracle中)on、where、having這三個都可以加條件的子句中，on是最先執行，where次之，having最後，因為on是先把不符合條件的記錄過濾後才進行統計，它就可以減少中間運算要處理的數據，按理說應該速度是最快的，where也應該比having快點的，因為它過濾數據後才進行sum，在兩個表聯接時才用on的，所以在一個表的時候，就剩下where跟having比較了。
在這單表查詢統計的情況下，如果要過濾的條件沒有涉及到要計算欄位，那它們的結果是一樣的，只是where 可以使用rushmore技術，而having就不能，在速度上後者要慢如果要涉及到計算的欄位，就表示在沒計算之前，這個欄位的值是不確定的，根據上篇寫的工作流程，where的作用時間是在計算之前就完成的，而having就是在計算後才起作用的，所以在這種情況下，兩者的結果會不同。
在多表聯接查詢時，on比where更早起作用。系統首先根據各個表之間的聯接條件，把多個表合成一個臨時表後，再由where進行過濾，然後再計算，計算完後再由
having進行過濾。由此可見，要想過濾條件起到正確的作用，首先要明白這個條
件應該在什麼時候起作用，然後再決定放在那裡。
（4）用EXISTS替代IN、用NOTEXISTS替代NOT IN：
在許多基於基礎表的查詢中,為了滿足一個條件,往往需要對另一個表進行聯接。
在這種情況下, 使用EXISTS(或NOTEXISTS)通常將提高查詢的效率。在子查詢中,NOT IN子句將執行一個內部的排序和合並。無論在哪種情況下
,NOTIN都是最低效的 (因為它對子查詢中的表執行了一個全表遍歷)。為了避免使用NOT IN ,我們可以把它改寫成外連接(Outer Joins)或NOT EXISTS。
例子：
（高效）
SELECT* FROM EMP (基礎表)WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT 『X' FROM DEPT WHEREDEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = 『MELB')
(低效)
SELECT* FROM EMP (基礎表) WHERE EMPNO > 0 ANDDEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = 『MELB')
（5）用索引提高效率：
索引是表的一個概念部分，用來提高檢索數據的效率，
Oracle使用了一個復雜的自平衡B-tree結構。通常,通過索引查詢數據比全表掃描要快。當Oracle找出執行查詢和Update語句的最佳路徑時, Oracle優化器將使用索引。同樣在聯結多個表時使用索引也可以提高效率。另一個使用索引的好處是,它提供了主鍵(primary key)的唯一性驗證。
那些LONG或LONG RAW數據類型, 你可以索引幾乎所有的列。通常,在大型表中使用索引特別有效. 當然,你也會發現, 在掃描小表時，使用索引同樣能提高效率。雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們也必須注意到它的代價。
索引需要空間來存儲，也需要定期維護,每當有記錄在表中增減或索引列被修改時,索引本身也會被修改。這意味著每條記錄的INSERT, DELETE , UPDATE將為此多付出4, 5次的磁碟I/O 。因為索引需要額外的存儲空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢。定期的重構索引是有必要的：
ALTERINDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>（18）用EXISTS替換DISTINCT：當提交一個包含一對多表信息(比如部門表和雇員表)的查詢時,避免在SELECT子句中使用DISTINCT。一般可以考慮用EXIST替換, EXISTS 使查詢更為迅速,因為RDBMS核心模塊將在子查詢的條件一旦滿足後,立刻返回結果。
例子：
(低效):
SELECTDISTINCT DEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D , EMP E WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
(高效):
SELECTDEPT_NO,DEPT_NAME FROM DEPT D WHERE EXISTS ( SELECT 『X' FROM EMP E WHEREE.DEPT_NO = D.DEPT_NO);
⑩ sql優化除了索引還有可以怎麼優化
1、主鍵就是聚集索引
2、只要建立索引就能顯著提高查詢速度
3、把所有需要提高查詢速度的欄位都加進聚集索引，以提高查詢速度
(四)其他書上沒有的索引使用經驗總結
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主鍵速度快
2、用聚合索引比用一般的主鍵作order by時速度快，特別是在小數據量情況下
3、使用聚合索引內的時間段，搜索時間會按數據占整個數據表的百分比成比例減少，而無論聚合索引使用了多少個
4 、日期列不會因為有分秒的輸入而減慢查詢速度
(五)其他注意事項
1. 不要索引常用的小型表
2. 不要把社會保障號碼(SSN)或身份證號碼(ID)選作鍵
3. 不要用用戶的鍵
4. 不要索引 memo/notes 欄位和不要索引大型文本欄位(許多字元)
5. 使用系統生成的主鍵
二、改善SQL語句
1、Like語句是否屬於SARG取決於所使用的通配符的類型
2、or 會引起全表掃描
3、非操作符、函數引起的不滿足SARG形式的語句
4、IN 的作用相當與OR