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。
7、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
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：0.35,0.34,0.34,0.35,0.34,0.34,0.35,0.34 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：0.06,0.07,0.07,0.07,0.07,0.07,0.06,0.06 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：0.32,0.31,0.31,0.32,0.31,0.32,0.31,0.31 共找到7条记录
在实验过程中，我没有另开任何程序，以上的数据说明在单表查询中，建立索引的可以极大地提高查询速度。
另外要说的是如果建立了索引，对于like ’许%’类型的查询，速度提升是最明显的。因此，我们在写sql语句的时候也尽量采用这种方式查询。
对于多表查询我们的优化原则是：
尽量将索引建立在：left join on/right join on ... ＋条件，的条件语句中所涉及的字段上。
多表查询比单表查询更能体现索引的优势。
6、索引的建立原则：
如果一列的中数据的前缀重复值很少，我们最好就只索引这个前缀。Mysql支持这种索引。我在上面用到的索引方法就是对username最左边的6个字符进行索引。索引越短，占用的
磁盘空间越少，在检索过程中花的时间也越少。这方法可以对最多左255个字符进行索引。
在很多场合，我们可以给建立多列数据建立索引。
索引应该建立在查询条件中进行比较的字段上，而不是建立在我们要找出来并且显示的字段上
7、限制索引的使用的避归。
7.1 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。这句话怎么理解决，请举个例子
例子如下:
如果在fields1和fields2上同时建立了索引，fields1为主索引
以下sql会用到索引
select * from tablename1 where fields1=’value1’ and fields2=’value2’
以下sql不会用到索引
select * from tablename1 where fields1=’value1’ or fields2=’value2’
7.2 使用IS NULL 或IS NOT NULL
使用IS NULL 或IS NOT NULL同样会限制索引的使用。因为NULL值并没有被定义。在SQL语句中使用NULL会有很多的麻烦。因此建议开 发人员在建表时，把需要索引的列设成NOT NULL。如果被索引的列在某些行中存在NULL值，就不会使用这个索引（除非索引是一个位图索引，关于位图索引在稍后在详细讨论）。
7.3 使用函数
如果不使用基于函数的索引，那么在SQL语句的WHERE子句中对存在索引的列使用函数时，会使优化器忽略掉这些索引。下面的查询不会使用索引（只要它不是基于函数的索引）
select empno,ename,deptno
from emp
where trunc(hiredate)='01-MAY-81';
把上面的语句改成下面的语句，这样就可以通过索引进行查找。
select empno,ename,deptno
from emp
where hiredate<(to_date('01-MAY-81')+0.9999);
7.4 比较不匹配的数据类型
比较不匹配的数据类型也是比较难于发现的性能问题之一。注意下面查询的例子，account_number是一个VARCHAR2类型，在account_number字段上有索引。下面的语句将执行全表扫描。
select bank_name,address,city,state,zip
from banks
where account_number = 990354;
Oracle可以自动把where子句变成to_number(account_number)=990354，这样就限制了索引的使用,改成下面的查询就可以使用索引：
select bank_name,address,city,state,zip
from banks
where account_number ='990354';
特别注意：不匹配的数据类型之间比较会让Oracle自动限制索引的使用，即便对这个查询执行Explain Plan也不能让您明白为什么做了一 次“全表扫描”。
补充:
1.索引带来查询上的速度的大大提升,但索引也占用了额外的硬盘空间(当然现在一般硬盘空间不成问题),而且往表中插入新记录时索引也要随着更新这也需要一定时间.
有些表如果经常insert,而较少select,就不用加索引了.不然每次写入数据都要重新改写索引,花费时间;
这个视实际情况而定,通常情况下索引是必需的.
2.我在对查询效率有怀疑的时候,一般是直接用Mysql的Explain来跟踪查询情况.
你用Mysql-Front是通过时长来比较,我觉得如果从查询时扫描字段的次数来比较更精确一些.
聚集索引和非聚集索引的区别
聚集索引:物理存储按照索引排序
非聚集索引:物理存储不按照索引排序
优势与缺点聚集索引：插入数据时速度要慢（时间花费在“物理存储的排序”上，也就是首先要找到位置然后插入） 查询数据比非聚集数据的速度快
