1. 建立索引

　　在经常需要进行检索的字段上创建索引，如 WHERE，JOIN ，ORDER BY。

　　索引并不是越多越好。索引固然可以提高相应的 select 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。

　　避免在索引上使用计算。

2. 使用预编译

　　如存储过程、视图。

3. where 顺序

　　过滤掉最大数量记录在前。

4. 尽量将多条 sql 压缩到一条 sql 语句之中

　　每次执行 sql 的时候都要建立网络连接、进行权限校验、进行SQL语句的查询优化、发送执行结果，这个过程是非常耗时的。

5. 用 where 代替 having

　　因为 having 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，而 where 则是在聚合前筛选记录。

　　但 having 可以结合聚合函数使用，where 不行。

6. 使用表的别名

　　如联表查询时，可以减少解析的时间。

7. union all 代替 union

　　如果可以判断检索结果中不会有重复的记录时候，应该用 union all。

8. 使用临时表暂存中间结果

　　将临时结果暂存在临时表，后面的查询就在 tempdb 中了。这可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了程序执行中 "共享锁" 阻塞 "更新锁"，减少了阻塞，提高了并发性能。 

　　但是也得避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

9. 尽量不要用游标。

　　游标详解：https://www.cnblogs.com/jdzhang/p/7576520.html

10. 使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar。

　　为列选择合适的数据类型，磁盘和内存消耗越小越好。

11. 如果不查询表中所有的列，尽量避免使用 "SELECT * "，因为它会进行全表扫描。

12. 明知只有一条查询结果，那请使用 "LIMIT 1"，可以避免全表扫描，找到对应结果就不会再继续扫描了。

13. 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in。

eg: select id from t where num in(1,2,3) >>> select id from t where num between 1 and 3

14. 避免前置百分号。

eg：select id from t where name like ‘%abc%’

　　若要提高效率，可以考虑全文检索：https://www.cnblogs.com/zzm96/p/12747029.html

15. 更新 update 语句优化。

　　如果只更改 1、2 个字段，不要 update 全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

16. with(nolock)：查询时不锁定表，从而达到提高查询速度。

缺点：

　　可能造成脏读。

使用场景：

　　数据量特别大的表，牺牲数据安全性来提升性能；

　　允许出现脏读现象的业务逻辑；

　　数据不经常修改的表。

17. expain 命令查看 sql 执行计划，详解：https://www.cnblogs.com/tufujie/p/9413852.html