一.創建索引
1. 要儘量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引
2. (1)在經常需要進行檢索的字段上創建索引，比如要按照表字段username進行檢索，那麼就應該在姓名字段上創建索引，如果經常要按照員工部門和員工崗位級別進行檢索，那麼就應該在員工部門和員工崗位級別這兩個字段上創建索引。
(2)創建索引給檢索帶來的性能提升往往是巨大的，因此在發現檢索速度過慢的時候應該首先想到的就是創建索引。
(3)一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因爲 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。
二.避免在索引上使用計算
在where字句中，如果索引列是計算或者函數的一部分，DBMS的優化器將不會使用索引而使用全表查詢,函數屬於計算的一種,同時在in和exists中通常情況下使用EXISTS，因爲in不走索引。
效率低：
select * from user where salary*22>11000(salary是索引列)
效率高：
select * from user where salary>11000/22(salary是索引列)
三.使用預編譯查詢
程序中通常是根據用戶的輸入來動態執行SQL，這時應該儘量使用參數化SQL,這樣不僅可以避免SQL注入漏洞攻擊，最重要數據庫會對這些參數化SQL進行預編譯，這樣第一次執行的時候DBMS會爲這個SQL語句進行查詢優化並且執行預編譯，這樣以後再執行這個SQL的時候就直接使用預編譯的結果，這樣可以大大提高執行的速度。
四.調整Where字句中的連接順序
DBMS一般採用自下而上的順序解析where字句，根據這個原理表連接最好寫在其他where條件之前，那些可以過濾掉最大數量記錄。
五.儘量將多條SQL語句壓縮到一句SQL中
每次執行SQL的時候都要建立網絡連接、進行權限校驗、進行SQL語句的查詢優化、發送執行結果，這個過程是非常耗時的，因此應該儘量避免過多的執行SQL語句，能夠壓縮到一句SQL執行的語句就不要用多條來執行。
六.用where字句替換HAVING字句
避免使用HAVING字句，因爲HAVING只會在檢索出所有記錄之後纔對結果集進行過濾，而where則是在聚合前刷選記錄，如果能通過where字句限制記錄的數目，那就能減少這方面的開銷。HAVING中的條件一般用於聚合函數 的過濾，除此之外，應該將條件寫在where字句中。
七.使用表的別名
當在SQL語句中連接多個表時，請使用表的別名並把別名前綴於每個列名上。這樣就可以減少解析的時間並減 少哪些友列名歧義引起的語法錯誤。
八.用union all替換union
當SQL語句需要union兩個查詢結果集合時，即使檢索結果中不會有重複的記錄，如果使用union這兩個結果集 同樣會嘗試進行合併，然後在輸出最終結果前進行排序，因此如果可以判斷檢索結果中不會有重複的記錄時候，應該用union all，這樣效率就會因此得到提高。
九.考慮使用“臨時表”暫存中間結果
簡化SQL語句的重要方法就是採用臨時表暫存中間結果，但是，臨時表的好處遠遠不止這些，將臨時結果暫存在臨時表，後面的查詢就在tempdb中了，這可以避免程序中多次掃描主表，也大大減少了程序執行中“共享鎖”阻塞“更新鎖”，減少了阻塞，提高了併發性能。
但是也得避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
十.只在必要的情況下才使用事務begin translation
SQL Server中一句SQL語句默認就是一個事務，在該語句執行完成後也是默認commit的。其實，這就是begin tran的一個最小化的形式，好比在每句語句開頭隱含了一個begin tran，結束時隱含了一個commit。
有些情況下，我們需要顯式聲明begin tran，比如做“插、刪、改”操作需要同時修改幾個表，要求要麼幾個表都修改成功，要麼都不成功。begin tran 可以起到這樣的作用，它可以把若干SQL語句套在一起執行，最後再一起commit。 好處是保證了數據的一致性，但任何事情都不是完美無缺的。Begin tran付出的代價是在提交之前，所有SQL語句鎖住的資源都不能釋放，直到commit掉。
可見，如果Begin tran套住的SQL語句太多，那數據庫的性能就糟糕了。在該大事務提交之前，必然會阻塞別的語句，造成block很多。
Begin tran使用的原則是，在保證數據一致性的前提下，begin tran 套住的SQL語句越少越好！有些情況下可以採用觸發器同步數據，不一定要用begin tran。
十一.儘量避免使用遊標
儘量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。因爲遊標的效率較差，如果遊標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
十二.用varchar/nvarchar 代替 char/nchar
儘可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因爲首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。 不要以爲 NULL 不需要空間，比如：char(100) 型，在字段建立時，空間就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在內），都是佔用 100個字符的空間的，如果是varchar這樣的變長字段， null 不佔用空間。
十三.查詢select語句優化
1.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段
2.應儘量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，
然後這樣查詢：
select id from t where num=0
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
3.不能前置百分
select id from t where name like ‘%abc%’
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
select id from t where num in(1,2,3)
4.對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
5.如果查詢的兩個表大小相當，那麼用in和exists差別不大。
例如：表A（小表），表B（大表）
select * from A where cc in (select cc from B) 效率低，用到了A表上cc列的索引；
select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) 效率高，用到了B表上cc列的索引。
相反的
select * from B where cc in (select cc from A) 效率高，用到了B表上cc列的索引；
select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc) 效率低，用到了A表上cc列的索引。
十四.更新Update語句優化
如果只更改1、2個字段，不要Update全部字段，否則頻繁調用會引起明顯的性能消耗，同時帶來大量日誌
十五. 刪除Delete語句優化語句
最高效的刪除重複記錄方法 ( 因爲使用了ROWID，oracle)例子：
DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID) FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);
十六.插入Insert語句優化
在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，爲了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。