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对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情 况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。
比如有一条语句是这样的：select * from users where area=’beijing’ and age=22;
如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于MySQL查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area,
age, salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、 (area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。
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。
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
VARCHAR和CHAR类型，varchar是变长的，需要额外的1-2个字节存储，能节约空间，可能会对性能有帮助。但由于是变长，可能发生碎片，如更新数据；
使用ENUM（MySQL的枚举类）代替字符串类型，数据实际存储为整型。
字符串类型
要尽可能地避免使用字符串来做标识符，因为它们占用了很多空间并且通常比整数类型要慢。特别注意不要在MYISAM表上使用字符串标识符。MYISAM默认情况下为字符串使用了压缩索引（Packed Index），这使查找更为缓慢。据测试，使用了压缩索引的MYISAM表性能要慢6倍。
还要特别注意完全‘随机’的字符串，例如由MD5（）、SHA1（）、UUID（）产生的。它们产生的每一个新值都会被任意地保存在很大的空间范围内，这会减慢INSERT及一些SELECT查询。1）它们会减慢INSERT查询，因为插入的值会被随机地放入索引中。这会导致分页、随机磁盘访问及聚集存储引擎上的聚集索引碎片。2)它们会减慢SELECT查询，因为逻辑上相邻的行会分布在磁盘和内存中的各个地方。3）随机值导致缓存对所有类型的查询性能都很差，因为它们会使缓存赖以工作的访问局部性失效。如果整个数据集都变得同样“热”的时候，那么把特定部分的数据缓存到内存中就没有任何的优势了。并且如果工作集不能被装入内存中，缓存就会进行很多刷写的工作，并且会导致很多缓存未命中。
如果保存UUID值，就应该移除其中的短横线，更好的办法是使用UHEX（）把UUID值转化为16字节的数字，并把它保存在BINARY（16）列中。
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成
select * from users where adddate<‘2007-01-01’;
不使用NOT IN和操作
NOT IN和操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id != 3则可使用id>3 or id<3来代替。
不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。
任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的
普通索引 添加INDEX
ALTER TABLE ‘table_name’ ADD INDEX index_name (‘column’);
主键索引 添加PRIMARY KEY
ALTER TABLE ‘table_name’ ADD PRIMARY KEY (‘column’);
唯一索引 添加UNIQUE
ALTER TABLE ‘table_name’ ADD UNIQUE (‘column’);
全文索引 添加FULLTEXT
ALTER TABLE ‘table_name’ ADD FULLTEXT (‘column’);
多列索引
ALTER TABLE ‘table_name’ ADD INDEX index_name (‘column1’, ‘column2’, ‘column3’)
表的主关键字
自动建立唯一索引
如zl_yhjbqk（用户基本情况）中的hbs_bh（户标识编号）
表的字段唯一约束
ORACLE利用索引来保证数据的完整性
如lc_hj（流程环节）中的lc_bh+hj_sx（流程编号+环节顺序）
直接条件查询的字段
在SQL中用于条件约束的字段
如zl_yhjbqk（用户基本情况）中的qc_bh（区册编号）
select * from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’
查询中与其它表关联的字段
字段常常建立了外键关系
如zl_ydcf（用电成份）中的jldb_bh（计量点表编号）
select * from zl_ydcf a,zl_yhdb b where a.jldb_bh=b.jldb_bh and b.jldb_bh=’540100214511’
查询中排序的字段
排序的字段如果通过索引去访问那将大大提高排序速度
select * from zl_yhjbqk order by qc_bh（建立qc_bh索引）
select * from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’ order by cb_sx（建立qc_bh+cb_sx索引，注：只是一个索引，其中包括qc_bh和cb_sx字段）
查询中统计或分组统计的字段
select max(hbs_bh) from zl_yhjbqk
select qc_bh,count(*) from zl_yhjbqk group by qc_bh
表记录太少
如果一个表只有5条记录，采用索引去访问记录的话，那首先需访问索引表，再通过索引表访问数据表，一般索引表与数据表不在同一个数据块，这种情况下ORACLE至少要往返读取数据块两次。而不用索引的情况下ORACLE会将所有的数据一次读出，处理速度显然会比用索引快。
如表zl_sybm（使用部门）一般只有几条记录，除了主关键字外对任何一个字段建索引都不会产生性能优化，实际上如果对这个表进行了统计分析后ORACLE也不会用你建的索引，而是自动执行全表访问。如：select * from zl_sybm where sydw_bh=’5401’（对sydw_bh建立索引不会产生性能优化）
经常插入、删除、修改的表
对一些经常处理的业务表应在查询允许的情况下尽量减少索引，如zl_yhbm，gc_dfss，gc_dfys，gc_fpdy等业务表。
数据重复且分布平均的表字段
假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。
经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段
如gc_dfss（电费实收）表经常按收费序号、户标识编号、抄表日期、电费发生年月、操作 标志来具体查询某一笔收款的情况，如果将所有的字段都建在一个索引里那将会增加数据的修改、插入、删除时间，从实际上分析一笔收款如果按收费序号索引就已 经将记录减少到只有几条，如果再按后面的几个字段索引查询将对性能不产生太大的影 响。
1.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。
2.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
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
4.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，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
5.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
6.避免使用通配符。下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like ‘李%’若要提高效率，可以考虑全文检索。
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应改为:select id from t where name like ‘abc%’
10.不要在 where 子句中的“=”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.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么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，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。
18.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。
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，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。
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.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，基于集的方法通常更有效。
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.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
30.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。
1，创建索引
对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别可能就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。
2，复合索引
比如有一条语句是这样的：select * from users where area=’beijing’ and age=22;
如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age,salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。
3，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。
4，使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的 列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
5，排序的索引问题
mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
6，like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
7，不要在列上进行运算
select * from users where YEAR(adddate)
8，不使用NOT IN和操作
NOT IN和操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id != 3则可使用id>3 or id < 3
1、show processlist;
2、select * from information_schema.processlist ;
3、可以在[mysqld]中添加如下：
log =/var/log/mysql.log
如果需要监控慢查询可以添加如下内容：
log-slow-queries = /var/log/slowquery.log
long_query_time = 1
术语“聚集”指实际的数据行和相关的键值都保存在一起。每个表只能有一个聚集索引。但是，覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引，因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前，SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。
优点：
可以把相关数据保存在一起。这样从磁盘上提取几个页面的数据就能把某个用户的数据全部抓取出来。如果没有使用聚集，读取每个数据都会访问磁盘。
数据访问快。聚集索引把索引和数据都保存到了同一棵B-TREE中，因此从聚集索引中取得数据通常比在非聚集索引进行查找要快。
缺点：
聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。如果数据能装入内存，那么其顺序也就无所谓了。这样聚集就没有什么用处。
插入速度严重依赖于插入顺序。更新聚集索引列是昂贵的，因为强制InnoDB把每个更新的行移到新的位置。
建立在聚集索引上的表在插入新行，或者在行的主键被更新，该行必须被移动的时候会进行分页。
聚集表可会比全表扫描慢，尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。
第二（非聚集）索引可能会比预想的大，因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。第二索引访问需要两次索引查找，而不是一次。 InnoDB的第二索引叶子节点包含了主键值作为指向行的“指针”，而不是“行指针”。 这种策略减少了在移动行或数据分页的时候索引的维护工作。使用行的主键值作为指针使得索引变得更大，但是这意味着InnoDB可以移动行，而无须更新指针。
索引类型: B-TREE索引，哈希索引
B-TREE索引(默认的索引类型)加速了数据访问，因为存储引擎不会扫描整个表得到需要的数据。相反，它从根节点开始。根节点保存了指向子节点的指针，并且存储引擎会根据指针寻找数据。它通过查找节点页中的值找到正确的指针，节点页包含子节点的指针，并且存储引擎会根据指针寻找数据。它通过查找节点页中的值找到正确的指针，节点页包含子节点中值的上界和下界。最后，存储引擎可能无法找到需要的数据，也可能成功地找到包含数据的叶子页面。
例：B-TREE索引 对于以下类型查询有用。匹配全名、匹配最左前缀、匹配列前缀、匹配范围值、精确匹配一部分并且匹配某个范围中的另一部分；
B-TREE索引的局限：如果查找没有从索引列的最左边开始，它就没什么用处。不能跳过索引中的列，存储引擎不能优先访问任何在第一个范围条件右边的列。例：如果查询是where last_name=’Smith’ AND first_name LIKE ‘J%’ AND dob=’1976-12-23’;访问就只能使用索引的头两列，因为LIKE是范围条件。
哈希索引建立在哈希表的基础上，它只对使用了索引中的每一列的精确查找有用。对于每一行，存储引擎计算出了被索引列的哈希码，它是一个较小的值，并且有可能和其他行的哈希码不同。它把哈希码保存在索引中，并且保存了一个指向哈希表中每一行的指针。
因为索引只包含了哈希码和行指针，而不是值自身，MYSQL不能使用索引中的值来避免读取行。
MYSQL不能使用哈希索引进行排序，因为它们不会按序保存行。
哈希索引不支持部分键匹配，因为它们是由被索引的全部值计算出来的。也就是说，如果在（A，B）两列上有索引，并且WHERE子句中只使用了A，那么索引就不会起作用。
哈希索引只支持使用了= IN（）和<=>的相等比较。它们不能加快范围查询。例如WHERE price > 100;
访问哈希索引中的数据非常快，除非碰撞率很高。当发生碰撞的时候，存储引擎必须访问链表中的每一个行指针，然后逐行进行数据比较，以确定正确的数据。如果有很多碰撞，一些索引维护操作就有可能会变慢。
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