Where子句中条件的顺序对性能没有影响，注意，额外说一下，这里只是说条件的顺序，不包含表的顺序。在RBO优化器模式下，表应按结果记录数从大到小的顺序从左到右来排列，因为表间连接时，最右边的表会被放到嵌套循环的最外层。最外层的循环次数越少，效率越高。
尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）
任何地方都不要使用 select * from jl，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
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。
应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
应尽量避免在 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。
应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，可以使用union all
n 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
下面的查询也将导致全表扫描：
select id from stu where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考虑全文检索。
