1、使用索引来更快地遍历表。
缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。
一般来说：
a.有大量重复值、且经常有范围查询（ > ,< ，> =,< =）和order by、group by发生的列，可考
虑建立群集索引；
b.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
c.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。索引虽有助于提高性能但不是索引越多越好，恰好相反过多的索引会导致系统低效。
用户在表中每加进一个索引，维护索引集合就要做相应的更新工作。
2、在海量查询时尽量少用格式转换。
3、ORDER BY和GROPU BY使用ORDER BY和GROUP BY短语，任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。
4、IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。
Sql的优化原则2：
1、只要能满足你的需求，应尽可能使用更小的数据类型：例如使用MEDIUMINT代替INT
2、尽量把所有的列设置为NOT NULL，如果你要保存NULL，手动去设置它，而不是把它设为默认值。
3、尽量少用VARCHAR、TEXT、BLOB类型
4、如果你的数据只有你所知的少量的几个。最好使用ENUM类型
5、正如graymice所讲的那样，建立索引。
以下是我做的一个实验，可以发现索引能极大地提高查询的效率：
我有一个会员信息表users，里边有37365条用户记录：
在不加索引的时候进行查询：
sql语句A:
select * from users where username like ’%许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：1.40,0.54,0.54,0.54,0.53,0.55,0.54 共找到960条记录
sql语句B:
select * from users where username like ’许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.53,0.53,0.53,0.54,0.53,0.53,0.54,0.54 共找到836条记录
sql语句C:
select * from users where username like ’%许’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.51,0.51,0.52,0.52,0.51,0.51,0.52,0.51 共找到7条记录
为username列添加索引:
create index usernameindex on users(username(6));
再次查询：
sql语句A:
select * from users where username like ’%许%’;
在Mysql-Front中的8次查询时长为：0.35,0.34,0.34,0.35,0.34,0.34,0.
