技巧1：使用高效的查询
原因：
1 使用连接列建立索引，查询时只需要查询索引不需要查询另一个表
2 查到满足条件的行就会终止查询，不会像 in一样扫描全表
- 当用到子查询时，最好是用 exists而不是 in
- 大多数时候not exists 和 not in查询结果相同，但exists用于子查询结果更快
表classes_a
表classes_b
查询方法1：使用in子句
查询方法2：使用exists语句(推荐）
技巧2：避免排序
原因：当内存不足，需要在硬盘上排序时，对数据库性能影响很大，因此要避免排序
-
涉及到排序的语句
- group by子句
- order by子句
- 聚合函数
- distinct
- 集合运算符（union/intersect/except）
- 窗口函数（rank/row_number)
尽量使用union/intersect/except all 而非union/intersect/except，因为后者会根据排序筛选信息
distinct也需要进行排序来去重，因此尽量用exists代替distinct
在极值函数max()/min()函数中使用索引而不是字段，仅扫描索引而非全表
-
能写在where里的条件不要写在having子句里
- where可以筛选出一部分行而不用选择全部数据
- having子句是根据聚合后的结果排序，不能继承原表的索引结构
技巧3：索引
原因：当使用索引查询时，不需要扫描全表，只需要查找索引即可，可大大提升效率
当索引出现在条件表达式中，左侧应该是原始字段而非原始字段+运算
通常索引字段不存在null，使用null和is null 会使索引无法使用
使用否定形式not in/<>/!=也无法使用索引
建立联合索引时，使用or的效率要比and更低
联合索引时，字段的顺序与原表中顺序一致（如列A and 列B and 列C,顺序与原来的顺序一致）
使用like谓词时，只有前方一致即'x%'才能匹配到索引
需要进行类型转换时显示类型转换，如cast（值，as char(2))
技巧4：减少中间表
原因：1 中间表耗费内存资源 2 中间表索引不容易用到，因此需要尽量减少
- 尽量在group by语句后直接使用having筛选，而不是group by结果作为子句+where筛选
- 需要对多个字段使用in时，把他们汇总到一列，如 where 列a in（select.... from） + where 列b in（select.... from）= where a||b in (select a||b ...)
- 先进行连接在进行聚合
- 合理使用视图,特别避免在视图中使用聚合函数和聚合运算符
