经常在使用MYSQL，那么总是有一些小技巧的，我在这里稍稍介绍一点，这也是日常工作中常用到的。
1、尽量在SQL中对字段使用函数（条件部分）
在WHERE条件中，对字段使用函数的时候，往往就自动放弃了该字段的索引值了。举例：
SQL代码
- SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001;
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- SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01";
第二句会比第一句快很多，数据少可能看不出，数据量超过50W以后将非常明显。
2、尽量在SQL的条件中先取值再比较
SQL代码
- SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24;
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- SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7;
虽然取回来的值都一样，但是。。。第一句是拿字段中的值先进行计算，再比较大小，而第二句却仅仅比较大小，谁快谁慢，一眼便知。
3、在搜索字符型字段时，我们有时会使用 LIKE 关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。（这个我自己没有测过，不能乱讲）。。。
例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。
SQL代码
- SELECT * FROM books WHERE name like "MySQL%"
但是如果换用下面的查询，返回的结果一样，但速度就要快上很多：
SQL代码
- SELECT * FROM books WHERE name>="MySQL"and name<"MySQM"
4、应该注意避免在查询中让MySQL进行自动类型转换，因为转换过程也会使索引变得不起作用。
5、为字段选用最恰当的属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的 查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为 CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的， 如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
6、使用命令复制表时，请先禁止源表中的索引，因为在COPY的过程中，MYSQL会同样复制索引，而不是复制数据后重建索引，因此建议COPY前先禁用，然后COPY完后，为目标表添加相应的索引。