SELECT*FROMuser
2、正例
SELECTid,username,telFROMuser
3、理由
SELECT*FROMuserWHEREid=1ORsalary=5000
2、正例
（1）使用union all
SELECT*FROMuserWHEREid=1
UNIONALL
SELECT*FROMuserWHEREsalary=5000
（2）分开两条SQL写
SELECT*FROMuserWHEREid=1
SELECT*FROMuserWHEREsalary=5000
3、理由
2、理由
`address`char(100)DEFAULTNULLCOMMENT'地址'
2、正例
`address`varchar(100)DEFAULTNULLCOMMENT'地址'
3、理由
比如，存储字符串“101”，对于char(10)，表示你存储的字符将占10个字节（包括7个空字符），在数据库中它是以空格占位的，而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度，10只是最大值，当你存储的字符小于10时，按实际长度存储。
2、char的效率比varchar2的效率稍高。3、何时用char，何时用varchar2?
char和varchar2是一对矛盾的统一体，两者是互补的关系，varchar2比char节省空间，在效率上比char会稍微差一点，既想获取效率，就必须牺牲一点空间，这就是我们在数据库设计上常说的“以空间换效率”。
varchar2虽然比char节省空间，但是假如一个varchar2列经常被修改，而且每次被修改的数据的长度不同，这会引起“行迁移”现象，而这造成多余的I/O，是数据库设计中要尽力避免的，这种情况下用char代替varchar2会更好一些。
char中还会自动补齐空格，因为你insert到一个char字段自动补充了空格的,但是select后空格没有删除，因此char类型查询的时候一定要记得使用trim，这是写本文章的原因。
如果开发人员细化使用rpad技巧将绑定变量转换为某种能与char字段相比较的类型（当然，与截断trim数据库列相比，填充绑定变量的做法更好一些，因为对列应用函数trim很容易导致无法使用该列上现有的索引），可能必须考虑到经过一段时间后列长度的变化。如果字段的大小有变化，应用就会受到影响，因为它必须修改字段宽度。
正是因为以上原因，定宽的存储空间可能导致表和相关索引比平常大出许多，还伴随着绑定变量问题，所以无论什么场合都要避免使用char类型。
SELECT*FROMuserWHEREageISNOTNULL
2、正例
SELECT*FROMuserWHEREage>0
3、理由
SELECT*FROMuserWHEREsalary!=5000
SELECT*FROMuserWHEREsalary<>5000
2、理由
三种连接如果结果相同，优先使用inner join，如果使用left join左边表尽量小。
为什么？
先分组，再过滤
selectjob,avg（salary）fromemployee
groupbyjob
havingjob='develop'orjob='test';
2、正例
先过滤，后分组
selectjob，avg（salary）fromemployee
wherejob='develop'orjob='test'
groupbyjob;
3、理由
可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉
truncate table在功能上与不带 where子句的 delete语句相同：二者均删除表中的全部行。但 truncate table比 delete速度快，且使用的系统和事务日志资源少。
delete语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。truncate table通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。
truncate table删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用 drop table语句。
对于由 foreign key约束引用的表，不能使用 truncate table，而应使用不带 where子句的 DELETE 语句。由于 truncate table不记录在日志中，所以它不能激活触发器。
truncate table不能用于参与了索引视图的表。
清空表数据可不是小事情，一个手抖全没了，删库跑路？如果加limit，删错也只是丢失部分数据，可以通过binlog日志快速恢复的。
2、SQL效率很可能更高
SQL中加了limit 1，如果第一条就命中目标return， 没有limit的话，还会继续执行扫描表。
3、避免长事务
delete执行时,如果age加了索引，MySQL会将所有相关的行加写锁和间隙锁，所有执行相关行会被锁住，如果删除数量大，会直接影响相关业务无法使用。
4、数据量大的话，容易把CPU打满
如果你删除数据量很大时，不加 limit限制一下记录数，容易把cpu打满，导致越删越慢。
5、锁表
一次性删除太多数据，可能造成锁表，会有lock wait timeout exceed的错误，所以建议分批操作。
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。实际大部分应用中是不会产生重复的记录，最常见的是过程表与历史表UNION。如：
selectusername,telfromuser
union
selectdepartmentnamefromdepartment
这个SQL在运行时先取出两个表的结果，再用排序空间进行排序删除重复的记录，最后返回结果集，如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。推荐方案：采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。
INSERTINTOuser(id,username)VALUES(1,'编程');
INSERTINTOuser(id,username)VALUES(2,'妲己');
2、批量提交
INSERTINTOuser(id,username)VALUES(1,'编程'),(2,'妲己');
3、理由
默认新增SQL有事务控制，导致每条都需要事务开启和事务提交，而批量处理是一次事务开启和提交，效率提升明显，达到一定量级，效果显著，平时看不出来。
1、表连接不宜太多，一般5个以内
2、索引不宜太多，一般5个以内
SELECT*FROMuserWHEREDATE_ADD(birthday,INTERVAL7DAY)>=NOW;
2、正例
SELECT*FROMuserWHEREbirthday>=DATE_ADD(NOW,INTERVAL7DAY);
3、理由
使用索引列上内置函数，索引失效。
排序时应按照组合索引中各列的顺序进行排序，即使索引中只有一个列是要排序的，否则排序性能会比较差。
createindexIDX_USERNAME_TELonuser(deptid,position,createtime);
selectusername,telfromuserwheredeptid=1andposition='java开发'orderbydeptid,position,createtimedesc;
实际上只是查询出符合 deptid= 1 and position = 'java开发'条件的记录并按createtime降序排序，但写成order by createtime desc性能较差。
ALTERTABLEemployeeADDINDEXidx_name_salary(name,salary)
2、满足复合索引的最左特性，哪怕只是部分，复合索引生效
SELECT*FROMemployeeWHERENAME='编程'
3、没有出现左边的字段，则不满足最左特性，索引失效
SELECT*FROMemployeeWHEREsalary=5000
4、复合索引全使用，按左侧顺序出现 name,salary，索引生效
SELECT*FROMemployeeWHERENAME='编程'ANDsalary=5000
5、虽然违背了最左特性，但MySQL执行SQL时会进行优化，底层进行颠倒优化
SELECT*FROMemployeeWHEREsalary=5000ANDNAME='编程'
6、理由
复合索引也称为联合索引，当我们创建一个联合索引的时候，如(k1,k2,k3)，相当于创建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则。
联合索引不满足最左原则，索引一般会失效。
模糊查询，程序员最喜欢的就是使用like，但是like很可能让你的索引失效。
1、反例
select*fromcityswherenamelike'%大连'(不使用索引)
select*fromcityswherenamelike'%大连%'(不使用索引)
2、正例
select * from citys where name like '大连%'(使用索引)。
3、理由
2、Extra常用关键字
1、设计表的时候，所有表和字段都添加相应的注释。
2、SQL书写格式，关键字大小保持一致，使用缩进。
3、修改或删除重要数据前，要先备份。
4、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
5、where后面的字段，留意其数据类型的隐式转换。
未使用索引
SELECT*FROMuserWHERENAME=110
因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配；
MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为数值类型再做比较；
6、尽量把所有列定义为NOT NULL
NOT NULL列更节省空间，NULL列需要一个额外字节作为判断是否为 NULL的标志位。NULL列需要注意空指针问题，NULL列在计算和比较的时候，需要注意空指针问题。
7、伪删除设计
8、数据库和表的字符集尽量统一使用UTF8
9、select count(*) from table；
这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。
10、避免在where中对字段进行表达式操作
11、关于临时表
12、索引不适合建在有大量重复数据的字段上，比如性别，排序字段应创建索引13、去重distinct过滤字段要少
14、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力15、所有表必须使用Innodb存储引擎
Innodb「支持事务，支持行级锁，更好的恢复性」，高并发下性能更好，所以呢，没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎。
16、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。