这里的原则 只是针对mysql数据库，其他的数据库 某些是殊途同归，某些还是存在差异。我总结的也是mysql普遍的规则，对于某些特殊情况得特殊对待。在构造sql语句的时候养成良好的习惯
原则1、仅列出需要查询的字段，这对速度不会明显的影响，主要是考虑节省应用程序服务器的内存。
原来语句： select * from admin
优化为： select admin_id,admin_name,admin_password from admin原则2、尽量避免在列上做运算，这样导致索引失效
原语句： select * from admin where year(admin_time)>2014
优化为： select * from admin where admin_time> '2014-01-01'原则3、使用JOIN 时候，应该用小的结果驱动大的结果（left join 左边表结果尽量小 如果有条件应该放到左边先处理，right join 同理反向），同事尽量把牵涉到多表联合的查询拆分多个query(多个连表查询效率低，容易到之后锁表和阻塞)
原来语句 select * from admin left join log on admin.admin_id = log.admin_id where log.admin_id>10
优化为： select * from (select * from admin where admin_id>10) T1 left join log on T1.admin_id = log.admin_id原则 4、注意LIKE 模糊查询的使用， 避免使用 %% ,可以使用 后面带% ，双%是不走索引的
原来语句： select * from admin where admin_name like '%de%'
优化为： select * from admin where admin_name >='de' and admin_nam <'df' (注意不是等效的这里试试提供优化的思路)原则5、使用批量插入节省交互 （当如如果使用存储过程来处理批量的sql 各种逻辑是更好的选择）
原来语句：
insert into admin(admin_name,admin_password) values ('test1','pass1');
insert into admin(admin_name,admin_password) values ('test2','pass2');
insert into admin(admin_name,admin_password) values ('test3','pass3')
优化为：
insert into admin(admin_name,admin_password) values('test1','pass1'),('test2','pass2'),('test3','pass3')原则6、limit 的基数比较大时使用between
原来语句：select * from admin order by admin_id limit 100000,10
优化为： select * from admin where admin_id between 100000 and 100010 order by admin_id原则7、不要使用rand函数获取多条随机记录
原来语句： select * from admin order by rand() limit 20
优化为： select * from admin as t1 Join(select round(rand()*((select max(admin_id) from admin)-(select min(id) from admin))+(select min(id) from admin)) as id) as t2 where t1.id>=t2.id order by t1.id limit原则8、避免使用NULL
原则9. 不要使用 count(id) 使用 count(*)
原则10、不要做无谓的排序操作，而应该使用索引完成排序
数据库优化包括两个方面，一方面是sql 程序优化，另一方面是数据库配置的优化。另外在mysl 可以通过 以下语句来查看帮助sql进行优化
set @@profiling = 1;
select * from typecho_comments order mail limit 10,30;
show profiles;
show profile for query *