如何做好SQL的性能优化

　　1.查询的模糊匹配

　　尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用.

　　解决办法:

　　其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。改进方法如下：

　　a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表，用户模糊输入供应商名称时，直接在前台就帮忙定位到具体的供应商，这样在调用后台程序时，这列就可以直接用等于来关联了。

　　b、直接修改后台——根据输入条件，先查出符合条件的供应商，并把相关记录保存在一个临时表里头，然后再用临时表去做复杂关联

　　2.索引问题

　　在做性能跟踪分析过程中，经常发现有不少后台程序的性能问题是因为缺少合适索引造成的，有些表甚至一个索引都没有。这种情况往往都是因为在设计表时，没去定义索引，而开发初期，由于表记录很少，索引创建与否，可能对性能没啥影响，开发人员因此也未多加重视。然一旦程序发布到生产环境，随着时间的推移，表记录越来越多

　　这时缺少索引，对性能的影响便会越来越大了。

　　这个问题需要数据库设计人员和开发人员共同关注

　　法则：不要在建立的索引的数据列上进行下列操作:

　　◆避免对索引字段进行计算操作

　　◆避免在索引字段上使用not，< >，！=

　　◆避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

　　◆避免在索引列上出现数据类型转换

　　◆避免在索引字段上使用函数

　　◆避免建立索引的列中使用空值。

　　3.复杂操作

　　部分UPDATE、SELECT 语句 写得很复杂(经常嵌套多级子查询)——可以考虑适当拆成几步，先生成一些临时数据表，再进行关联操作

　　4.update

　　同一个表的修改在一个过程里出现好几十次，如：

　　update table1 set col1=...

　　where col2=...；

　　update table1