先介绍一个知乎看到关于sql调优的思路，写的很好，都是思路性的内容，没有具体的操作，启发思考，如果想看具体的内容。直接往下翻。
链接：http://www.zhihu.com/question/29619558/answer/45805380
来源：知乎
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数据库执行sql的大致流程
粗略流程，所有关系型数据库都是这几步，具体前后顺序根据不同dbms不同配置下略有小差别，以下过程都需要耗时耗资源
1.应用程序与数据库服务器建立链接
2.sql发送到数据库，数据库验证是否有执行的权限
3.进入语法解析器，进行词法与语法分析
4.进入优化器生成执行计划，部分dbms会检查是否有可重用的执行计划
5.根据执行计划依次扫描相关表中的行，不在数据缓冲区的走io
6.同时对于被扫描的行可能加锁，同时也可能会被其他sql阻塞
7.扫描的行足够放入查询缓存则开始运算或直接返回，不够则生成临时表，可能消耗io
8.对sql结果进行计算（可能）
9.将计算完成的结果全部写入网络io（可能）
10.如果事务完成则同步事务日志并释放锁，具体方式取决于dbms和当前配置
11.关闭连接（可选）
如何优化
这么多步骤，每一步都有优化策略，我尽量用简单的语言来描述
1.应用程序与数据库服务器建立链接
引入数据库连接池，避免每次都与数据库建立连接，提高效率
2.sql发送到数据库，数据库验证是否有执行的权限
没撒好说的
3.进入语法解析器，进行词法与语法分析
也没撒好说的，想要数据库在这里少用点资源就把sql写的简单点，但是差别不大
4.进入优化器生成执行计划，部分dbms会检查是否有可重用的执行计划
哦也，最复杂的部分来了，任何数据库如何生成执行计划都可以写一本几百页的书，我就简单说说，复杂的我也说不出来，哈哈哈
关系型数据库选择走什么执行计划都是基于消耗最小化的思路来的，简单来说就是走什么索引，按什么顺序走表，被扫到的数据行最少。如果你的表结构很复杂，有各种混搭的索引，你的join很多，那执行计划分析的时间就会拉长。所以sql对应的表索引简单，join或子查询少就快，复杂了优化器也会得选择困难症。
5.根据执行计划依次扫描相关表中的行，不在数据缓冲区的走io
存储引擎扫描表的性能消耗参考下面的list，消耗从大到小
全表扫描>全索引扫描>部分索引扫描>索引查找>唯一索引/主键查找>常量/null
要走索引对于sql语句也有要求，不能在谓词上作任何运算，扫描行数一般不能超过表的17%左右，这对你数据分布又有要求，比如你查select xxx from human where sex ='man'，五五开，还是走扫描。这里我就不展开了，推荐题主一本书《Relational Database Index Design and the Optimizers》
6.同时对于被扫描的行可能加锁，同时也可能会被其他sql阻塞
如果扫描的行多，sql执行的时间长，被阻塞的概率就高，阻塞别人的概率也高，然后大家一起等，数据库就hung住了
7.扫描的行足够放入查询缓存则开始运算或直接返回，不够则生成临时表，可能消耗io
一次取的尽量少，这不单指返回服务端的行数，应该从嵌套最深的一个子查询开始算
8.对sql结果进行计算（可能）
少用各种复杂的函数啊，count啊，order by啊等等
9.将计算完成的结果全部写入网络io（可能）
请尽量少返回一点数据，如果不行请多次分批
10.如果事务完成则同步事务日志并释放锁，具体方式取决于dbms和当前配置
这里举两个代表性栗子:
sql渣：
for i in (1-1000):
start transaction;
insert into table values (1);
commit;
end for
sql赞：
start transaction;
for i in (1-1000):
insert into table values (1);
end for
commit;
sql赞爆：
insert into table values (1)()...........()(1000);
首先，sql语法是我临时自创的，这个不是关键，关键在sql渣先生是1000个事务插1000行，日志flush1000次。sql赞先生是一个事务插1000行，事务日志flush1次。sql赞爆最nice。
这个例子我想表达的意思是如果你要用sql做一件事，那就要尽量让这件事占用的事务总时间最少。
第二个例子
sql渣：
update table where id > 0 and id < 1000000;
sql赞:
update table where id > 0 and id < 1000;
update table where id >= 1000 and id < 2000;
update table where id >＝ 2000 and id < 3000;
....
....
这个例子我想表达的意思是如果你要用sql做一件很大的事，那就尽量让大事化成很多小事。
两个例子好好体会下，一点不矛盾哦。补充一下，这里每个update都是单独事务
11.关闭连接（可选）
同1，别每次都关，关了也许还要重连。不关的话记得commit就好了，千万要记得commit啊！
最后，题主作为一个应届生的话，目前不了解数据库实现细节是很正常的，但是要学会一种思路：如果我是一个数据库，我会怎么执行一个sql，我喜欢怎么样的sql？
能写出多好的sql取决于你多了解数据库。
数据库调整：
1，加索引： WHERE子句和ORDER BY 句子；
2，添加复合索引的注意，尽量索引的顺序和查询的条件一致，尽量将索引的第一个作为条件，进行查询；
3，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。
1，不要给数据库留NULL，尽可能的使用 NOT NULL填充数据库。备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。不要以为 NULL 不需要空间，比如：char(100) 型，在字段建立时，空间就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在内），都是占用 100个字符的空间的，如果是varchar这样的变长字段， null 不占用空间。
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，
句子编写注意：
1，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
标注：对数据库设计的思考，最好不要用NULL类型做默认（详见下文）
2，尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
3，尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。可改用 UNION 例如：
SELECT id FROM t WHERE num=10 or Name = 'admin'
可以这样查询：
SELECT id FROM t WHERE num = 10 UNION ALL SELECT id FROM t WHERE Name='admin'
4.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 IN BETWEEN 1 AND 3
很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
SELECT num FROM a WHERE num IN ( SELCT num FROM b);
用下面的语句替换：
SELECT num FROM a WHERE e exists (SELECT 1 FROM b WHERE num = a.num )
5,这样的查询，like‘%abc%，也会导致查询变慢，可以考虑全文索引。
6，变量，表达式，函数都会导致检索全表。
变量：
select id from t where num=@num
select id from t with ( index(索引名)) where num = @num
表达式：
select id from t where num/2=100
select id from t where num=100*2
函数：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’
select id from t where name like 'abc%'
14.对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表JOIN，要先分页再JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。
高级应用：
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。
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。
实际案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 语句，批量提交SQL语句
如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETE 或 INSERT 查询，你需要非常小心，要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的，表一锁住了，别的操作都进不来了。
Apache 会有很多的子进程或线程。所以，其工作起来相当有效率，而我们的服务器也不希望有太多的子进程，线程和数据库链接，这是极大的占服务器资源的事情，尤其是内存。
如果你把你的表锁上一段时间，比如30秒钟，那么对于一个有很高访问量的站点来说，这30秒所积累的访问进程/线程，数据库链接，打开的文件数，可能不仅仅会让你的WEB服务崩溃，还可能会让你的整台服务器马上挂了。
所以，如果你有一个大的处理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)条件是一个好的方法。下面是一个mysql示例：
while(1){//每次只做1000条mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”);if(mysql_affected_rows() == 0){//删除完成，退出！break；
}//每次暂停一段时间，释放表让其他进程/线程访问。usleep(50000)
}
内容整理自：数据优化大总结之百万级数据库优化方案。
