介绍一些只需调整 SQL 语句就能实现的通用的优化 Tips。
SQL优化基本出发点，即本质：
其实不只是数据库和 SQL，计算机世界里容易成为性能瓶颈的也是对硬盘，也就是文件系统的访问（因此个人计算机还可以通过增加内存，或者使用访问速度更快的硬盘等方法来提升性能）。不管是减少排序还是使用索引，抑或是避免中间表的使用，都是为了减少对硬盘的访问。
参数是子查询时，使用 EXISTS 代替 IN
例如：
-- 慢
SELECT *
FROM Class_A
WHERE id IN (SELECT id FROM Class_B);
-- 快
SELECT *
FROM Class_A A
WHERE EXISTS (SELECT * FROM Class_B B WHERE A.id = B.id);
参数是子查询时，使用连接代替 IN
-- 使用连接代替 IN
SELECT A.id, A.name
FROM Class_A A
INNER JOIN Class_B B ON A.id = B.id;
避免排序
会进行排序的代表性的运算有下面这些。
GROUP BY 子句
ORDER BY 子句
聚合函数（SUM、COUNT、AVG、MAX、MIN）
DISTINCT
集合运算符（UNION、INTERSECT、EXCEPT）
窗口函数（RANK、ROW_NUMBER 等）
排序如果只在内存中进行，那么还好；但是如果内存不足因而需要在硬盘上排序，那么伴随着“呲啦呲啦”的硬盘访问声，排序的性能也会急剧恶化（下面的数据可能不太准确……据说硬盘的访问速度比内存的要慢上 100 万倍）。因此，尽量避免（或减少）无谓的排序是我们的目标。
使用 EXISTS 代替 DISTINCT
因为后者会进行排序，示例，略
在极值函数中使用索引（MAX/MIN）
即max，或min 函数的参数列，在该列上建立索引。
这种方法并不是去掉了排序这一过程，而是优化了排序前的查找速度，从而减弱排序对整体性能的影响
能写在 WHERE 子句里的条件不要写在 HAVING 子句里
原因通常有两个。第
一个是在使用 GROUP BY 子句聚合时会进行排序，如果事先通过 WHERE 子
句筛选出一部分行，就能够减轻排序的负担。第二个是在 WHERE 子句的条
件里可以使用索引。HAVING 子句是针对聚合后生成的视图进行筛选的，
但是很多时候聚合后的视图都没有继承原表的索引结构。
在 GROUP BY 子句和 ORDER BY 子句中使用索引
一般来说，GROUP BY 子句和 ORDER BY 子句都会进行排序，来对行
进行排列和替换。不过，通过指定带索引的列作为 GROUP BY 和 ORDER
BY 的列，可以实现高速查询。特别是，在一些数据库中，如果操作对象
的列上建立的是唯一索引，那么排序过程本身都会被省略掉。
使用索引注意事项
使用索引时，条件表达式的左侧应该是原始字段。如果左边不是原始字段，则SQL 语句本来是想使用索引，但实际上执行时却进行了全表扫描。
比如为col_1 建立了索引：
WHERE col_1 * 1.1 > 100; 不如 WHERE col_1 > 100 / 1.1;
同样的，在查询条件左侧使用函数时，也不能用到索引，比如下面这句：
WHERE SUBSTR(col_1, 1, 1) = 'a';
下面几种否定形式也不能用到索引，会全表扫描
- <>
- !=
- not in
使用 or 的时候，两边的条件中用到的列如果是有索引的，也是达不到使用索引的理想效果的
使用 LIKE 谓词时，只有前方一致的匹配才能用到索引。避免使用 LIKE 谓词进行后方一致或中间一致的匹配，如下面示例：
× SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 LIKE '%a';
× SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 LIKE '%a%';
√ SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 LIKE 'a%';
应避免进行默认的类型转换
对 char 类型的“col_1”列指定条件的示例
× SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = 10;
√ SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = '10';
√ SELECT * FROM SomeTable WHERE col_1 = CAST(10, AS CHAR(2));
默认的类型转换不仅会增加额外的性能开销，还会导致索引不可用，可以说是有百害而无一利。虽然这样写还不至于出错，但还是不要嫌麻烦，在需要类型转换时显式地进行类型转换吧（别忘了转换要写在条件表达式的右边）
减少中间表
在 SQL 中，子查询的结果会被看成一张新表，这张新表与原始表一样，可以通过代码进行操作。这种高度的相似性使得 SQL 编程具有非常强的灵活性，但是如果不加限制地大量使用中间表，会导致查询性能下降。
频繁使用中间表会带来两个问题，一是展开数据需要耗费内存资源，二是原始表中的索引不容易使用到（特别是聚合时）。因此，尽量减少中间表的使用也是提升性能的一个重要方法。
灵活使用having子句
对聚合结果指定筛选条件时，使用 HAVING 子句是基本原则。
--使用中间表
SELECT *
FROM (SELECT sale_date, MAX(quantity) AS max_qty
FROM SalesHistory
GROUP BY sale_date) TMP 没用的中间表
WHERE max_qty >= 10;
--更优的查询。HAVING 子句和聚合操作是同时执行的，所以比起生成中间表后再执行的 WHERE 子句，效率会更高一些，而且代码看起来也更简洁。
SELECT sale_date, MAX(quantity)
FROM SalesHistory
GROUP BY sale_date
HAVING MAX(quantity) >= 10;
合理使用视图
特别是视图的定义语句中包含以下运算的时候，SQL 会非常低效，执
行速度也会变得非常慢。
- 聚合函数（AVG、COUNT、SUM、MIN、MAX）
- 集合运算符（UNION、INTERSECT、EXCEPT 等）
参考书籍：图灵社区的《SQL进价教程》
