SQL语句造成全部扫描
1:where条件中对字段进行null判断
2:where条件使用 != 或 <> 操作符
3:or 连接条件
4:in 或 not in
5:like '%ll%' 或 like '%ll'
6:where条件中使用参数,SQL只有运行时才会解析局部变量,但是优化程序不能将访问计划的选择
推迟到运行时,他必须在编译时进行选择。然而,在编译时建立访问计划变量的值时未知的,因而无
法作为索引选择的输入项.但是可以强制使用索引
select id from t where num = @num
=>
select id from t with(index(索引名)) where num = @num
7:避免对字段进行表达式操作
8:避免对字段进行函数操作
9:不要在where子句=的左边进行函数,算数或其他表达式操作
10：使用索引字段作为条件时,如果是复合索引必须使用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,并且尽可能的让字段顺序与索引顺序一致。
11：用exists 代替 in 

什么情况下使用存储过程
一个业务同时对多个表进行处理的
一个业务逻辑很复杂的时候
优点：
1.执行速度更快，在创建时编译。
2.允许模块化程序设计。
3.提高系统安全,可以指定账号执行
4.减少网络流通量。

--创建proc
create proc up_name
@id int  = 0,  --参数
@code varchar(64) = '' output  --参数输出参数
as
begin
  		--想要执行的SQL语句必须写
end
go

--调用
exec up_name @id,@code output  
go

-- 查询存储过程的sql脚本
sp_helptext up_name 
go

--修改
alter proc up_name
@id int,  --参数
@code varchar(64) = '' output  --参数输出参数
as
begin
  		--想要执行的新的SQL语句
end
go

--删除
drop proc up_name 
go

总结：
在写查询语句时需要避免全表扫描。
创建索引虽然能够提高查询效率，但与此同时或降低插入修改删除的效率。
涉及到较复杂的sql操作，我们可是创建存储过程，存储过程在创建时编译，执行效率会更高，而且可以降低程序与数据库的网络流通量因为程序只需要将存储过程的名称和参数传递到数据库。

在写mysql存储过程时，比如有一张数据量很大的log表，我们要取符合条件的20条，为了方便我们一般会这样写：
SELECT * FROM logs ORDER BY id DESC LIMIT in_page,in_limit;
其中in_page,in_limit 是传入的参数，当没有其他条件时，这样查询没有什么问题，假如我们要查询某人，某时的log时，为了方便我们一般会这么写：
SELECT * FROM logs WHERE CASE WHEN in_username = "" THEN true ELSE username LIKE CONCAT("%",in_username,"%") END
AND CASE WHEN time = ""  THEN true ELSE time = in_time END
ORDER BY id DESC LIMIT in_page,in_limit;
其中in_username,in_time是传入的参数，这样写的后果是当数据量很大的情况下查询会很慢，原因是WHERE条件语句中case when后面的username和time字段的索引将失效!
为了提高查询效率，提高索引的使用效率where语句后面尽量不要使用case when，需要做判断的条件尽量在查询之前判断，组合成完整sql后在执行。
以上sql可以修改为：
SET kusername = CONCAT("'%",in_username,"%'");
IF in_username = "" THEN
SET continion = true;
ELSE
SET continion = CONCAT(continion," username LIKE ",kusername );
END IF;
IF in_time <> "" THEN
SET continion = CONCAT(continion," AND time = ",in_time);
END IF;
SET sqltxt = "SELECT * FROM logs WHERE";
SET pagetxt = CONCAT(" ORDER BY id DESC LIMIT ",def_page,",",in_pagesize);
SET sqltxt=CONCAT(sqltxt,continion,pagetxt);
SET @sqltxt = sqltxt;
PREPARE stmt FROM @sqltxt;
EXECUTE stmt;
需要注意的是WHERE后面的条件参数尽量不要使用函数方法，如：
SELECT * FROM logs WHERE DATE_SUB(time,INTERVAL 1 DAY)=in_time ORDER BY id DESC LIMIT 20;
这样会导致mysql进行全表操作，失去time索引的作用。

在写mysql存储过程时，比如有一张数据量很大的log表，我们要取符合条件的20条，为了方便我们一般会这样写：
SELECT * FROM logs ORDER BY id DESC LIMIT in_page,in_limit;

其中in_page,in_limit 是传入的参数，当没有其他条件时，这样查询没有什么问题，假如我们要查询某人，某时的log时，为了方便我们一般会这么写：
SELECT * FROM logs WHERE CASE WHEN in_username = "" THEN true ELSE username LIKE CONCAT("%",in_username,"%") END
AND CASE WHEN time = ""  THEN true ELSE time = in_time END 
ORDER BY id DESC LIMIT in_page,in_limit;

其中in_username,in_time是传入的参数，这样写的后果是当数据量很大的情况下查询会很慢，原因是WHERE条件语句中case when后面的username和time字段的索引将失效!
为了提高查询效率，提高索引的使用效率where语句后面尽量不要使用case when，需要做判断的条件尽量在查询之前判断，组合成完整sql后在执行。
以上sql可以修改为：
	SET kusername = CONCAT("'%",in_username,"%'");
	IF in_username = "" THEN 
		SET continion = true;
	ELSE 
		SET continion = CONCAT(continion," username LIKE ",kusername ); 
	END IF;
	
	IF in_time <> "" THEN 
		SET continion = CONCAT(continion," AND time = ",in_time); 
	END IF;
	SET sqltxt = "SELECT * FROM logs WHERE";
	SET pagetxt = CONCAT(" ORDER BY id DESC LIMIT ",def_page,",",in_pagesize);
	SET sqltxt=CONCAT(sqltxt,continion,pagetxt);
	SET @sqltxt = sqltxt;
	PREPARE stmt FROM @sqltxt;
	EXECUTE stmt;	

需要注意的是WHERE后面的条件参数尽量不要使用函数方法，如：
SELECT * FROM logs WHERE DATE_SUB(time,INTERVAL 1 DAY)=in_time ORDER BY id DESC LIMIT 20;

任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。

1.　　怎么加快查询速度，优化查询效率，主要原则就是应尽量避免全表扫描，应该考虑在where及order by 涉及的列上建立索引。

2.：一个表的索引不是越多越好，也没有一个具体的数字，根据以往的经验，一个表的索引最多不能超过6个，因为索引越多，对update和insert操作也会有性能的影响，涉及到索引的新建和重建操作。

3.索引建立

1.多数查询经常使用的列；

2.很少进行修改操作的列；

3.索引需要建立在数据差异化大的列上

4.sql语句模型结构优化指导

　1. ORDER BY + LIMIT组合的索引优化

　　　如果一个SQL语句形如：SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT];

这个SQL语句优化比较简单，在[sort]这个栏位上建立索引即可。

2.LIKE语句优化

SELECT id FROM A WHERE name like ‘%abc%’

　由于abc前面用了“%”，因此该查询必然走全表查询，除非必要，否则不要在关键词前加%

　优化成如下

SELECT id FROM A WHERE name like ‘abc%’

3.where子句使用 ！= 或 <> 操作符优化

SQL:SELECT id FROM A WHERE ID != 5 优化成：SELECT id FROM A WHERE ID>5 OR ID<5

4.LIMIT分页优化

当偏移量特别大时，limit效率会非常低

　　　　SELECT id FROM A LIMIT 1000,10   很快
SELECT id FROM A LIMIT 90000,10 很慢

方法一：select id from A order by id limit 90000,10; 很快，0.04秒就OK。 因为用了id主键做索引当然快

5.视图操作

重点：视图不能加条件sql加条件判断推荐使用存储过程

1.创建视图 create view 视图名 as sql语句‘

2.删除视图 drop view 视图名

3.查看创建的视图

sqlyog



navicat



4.修改视图sql

create or replace view as sql语句

6.储存过程操作

1.创建储存过程：

1.DELIMITER //

2.CREATE PROCEDURE  过程名字（IN | OUT | INOUT）

3.BEGIN

4.		SQL体

5.END// 	

方法参数

　    1. IN 向过程里传参

　　　 2. OUT：过程向外传参值

　　　 3, INOUT：in and out

　　　在sql中写 DELIMITER// 相当于分辨是否是SQL 还是在创建储存过程，最后以END//结束还可以写%%分辨不是必须//

　调用储存过程

CALL 过程名（参数赋值）

删除储存过程

DROP  PROCEDURE 过程名

将原有表的数据传到其他数据库的表

ss为新表名                                     hrms为旧数据库名.旧表名

CREATE ss AS SELECT * FROM hrms.management