一些优化建议：

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1、SELECT语句执行性能，可以通过explain语句来查看；

2、数据库对象存储过程比单条执行语句速度快；

3、减少select * 出现的频率；

4、索引可以加速数据查询，但对于不是经常查找的字段或表，最好不要建立索引；

5、LIKE关键字执行效率低，一般通过“FULL TEXT”代替；

6、应尽量避免在 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，这样不符合优化原则，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;

7、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);

8、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;

9、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);

10、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。

11、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。

12、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

13、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。

14、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。

15、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。

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