SELECT *会查询表中的所有列，包括不需要的列，这会消耗大量的计算资源和时间。而且，如果使用了SELECT *，MySQL无法使用索引优化查询，因为MySQL无法确定要查询的列是哪些。这将导致MySQL必须对所有列进行扫描，这将使查询变得非常缓慢。
如果必须使用它，可以考虑以下几个优化策略：

1. 明确指定要查询的列，而不是使用SELECT *。
2. 只查询需要的列，避免查询不需要的列。
3. 使用索引来优化查询，以避免对所有列进行扫描。
4. 使用缓存来减少查询的开销。

假设有一个名为users的表，包含id、name、age、email等列。如果使用SELECT*查询这个表，会返回所有列的值，即使只需要其中的一部分。而如果只查询id和name列，可以使用:

SELECT id, name FROM users;

这样只会返回需要的列，免了冗余数据的产生，提高了查询效率。

LIKE ‘%value%’需要对所有数据进行扫描，这会消耗大量的计算资源和时间。如果数据量很大，这些操作可能会变得非常缓慢。

另一方面，如果使用了LIKE ‘%value%’，MySQL无法使用索引优化查询，因为MySQL不知道要匹配的字符串在哪个位置。这将导致MySQL必须对所有数据进行扫描，这将使查询变得非常缓慢。

因此，为了优化MySQL查询性能，我们应该尽量避免使用LIKE ‘%value%’。如果必须使用它，可以考虑以下几个优化策略：

1. 尽可能缩小查询结果集的大小，以减少扫描的开销。
2. 尽可能使用索引来优化查询，以避免MySQL无法使用索引优化查询。
3. 尽可能使用前缀匹配，例如LIKE ‘value%’或LIKE ‘%value’，这样MySQL可以使用索引优化查询。
4. 尽可能使用全文索引，例如使用MySQL的全文索引功能，以避免LIKE ‘%value%’导致的性能问题。

例如，对于一个文章表，应该使用LIKE 'value%'来提高搜索效率。

SELECT * FROM article WHERE title LIKE 'mysql%';

一方面，NOT IN和NOT EXISTS需要对所有数据进行扫描，这会消耗大量的计算资源和时间。如果数据量很大，这些操作可能会变得非常缓慢。

另一方面，如果使用了NOT IN和NOT EXISTS，MySQL无法使用索引优化查询，因为MySQL无法确定要查询的数据是否在指定的列表或子查询中。这将导致MySQL必须对所有数据进行扫描，这将使查询变得非常缓慢。

因此，为了优化MySQL查询性能，我们应该尽量避免使用NOT IN和NOT EXISTS。如果必须使用它们，可以考虑以下几个优化策略：

1. 尽可能使用IN和EXISTS，因为它们可以使用索引优化查询。

2. 尽可能缩小查询结果集的大小，以减少扫描的开销。

3. 尽可能使用JOIN操作，因为它可以使用索引优化查询，并且可以在查询结果集上执行其他操作。

4. 尽可能使用子查询的内部表连接，因为它可以使用索引优化查询，并且可以在查询结果集上执行其他操作。

例如，对于一个订单表和一个产品表，可以使用LEFT JOIN来查询没有订单的产品。

SELECT p.product_id, p.product_name
FROM product p
LEFT JOIN order_detail od ON p.product_id = od.product_id
WHERE od.order_id IS NULL;

ORDER BY和GROUP BY会进行全表扫描，从而增加查询的时间和资源消耗。我们应该尽可能避免使用ORDER BY和GROUP BY。如果必须使用它们，可以考虑以下几个优化策略：

1. 尽可能缩小查询结果集的大小，以减少排序和分组的开销。
2. 尽可能使用索引来优化查询，以避免MySQL无法使用索引优化查询。
3. 尽可能使用覆盖索引，以避免MySQL需要进行回表操作。
4. 尽可能使用LIMIT来限制查询结果集的大小，以减少排序和分组的开销。
5. 尽可能使用更快的排序算法，例如使用索引排序而不是文件排序。

假设我们有一个名为students的表，其中包含了学生的ID、姓名、年龄、成绩等信息。我们需要查询年龄大于18岁的学生的姓名和成绩，并按照成绩从高到低进行排序。可以使用以下SQL语句：

SELECT name, score FROM students WHERE age > 18 ORDER BY score DESC;

这个查询语句中，我们使用了WHERE来筛选出年龄大于18岁的学生，然后使用ORDER BY按照成绩从高到低进行排序。这个查询语句在数据量较小的情况下可能没有问题，但是在数据量较大的情况下也会导致查询性能下降，因为MySQL需要对所有符合条件的学生进行排序。

为了避免这个问题，我们可以尝试使用索引来加速查询。可以为age和score两个字段分别创建索引，如下所示：

CREATE INDEX idx_age ON students(age);
CREATE INDEX idx_score ON students(score);

然后修改查询语句，如下所示：

SELECT name, score FROM students USE INDEX (idx_score) WHERE age > 18 ORDER BY score DESC;

这个查询语句中，我们使用了USE INDEX来指定使用idx_score索引来加速查询避免了MySQL对所有符合条件的学生进行排序的问题。

需要注意的是，使用索引来加速查询也并不是适用于所有情况的。在某些情况下，使用索引可能会导致查询性能更差。因此，在进行优化时需要根据具体情况进行权衡和测试。

尽量使用连接（JOIN）来代替子查询（Sub-Queries）是一个常见的优化策略。这是因为子查询通常会比连接慢，而且在某些情况下，它们可能会导致性能问题。连接是一种将两个或多个表中的数据合并在一起的方式。而子查询是一种查询语句嵌套在另一个查询语句中的方式。在使用子查询时，MySQL需要先执行子查询，然后再将其结果作为参数传递给外部查询。这种操作会增加查询的复杂度和执行时间。

相比之下，连接通常更快，因为它可以在一次查询中将两个或多个表中的数据合并在一起。这种操作可以减少查询的复杂度和执行时间。

当需要查询多个表中的数据时，尽量使用连接而不是子查询。但是，对于一些特殊的情况，使用子查询可能会更加方便和有效。因此，在实际使用中，需要根据具体情况选择最适合的优化策略。

假设我们有两个表：学生表（students）和成绩表（scores）。学生表包含学生的ID和姓名，成绩表包含学生的ID和成绩。

现在我们需要查询所有成绩大于90分的学生的姓名。我们可以使用连接和子查询两种方式来实现这个查询。

使用子查询：

SELECT name
FROM students
WHERE id IN (SELECT student_id FROM scores WHERE score > 90);

使用连接：

SELECT students.name
FROM students
INNER JOIN scores ON students.id = scores.student_id
WHERE scores.score > 90;

这两种方式都可以得到正确的结果，但是使用连接的查询通常会比使用子查询的查询更快。因为连接可以在一次查询中将两个表中的数据合并在一起，而子查询需要先执行子查询，然后再将其结果作为参数传递给外部查询。所以在这个例子中，使用连接可以减少查询的复杂度和执行时间，从而提高查询的效率。

当我们需要在查询中使用临时表时，MySQL会自动创建一个临时表来存储查询结果。这种方法虽然可以实现我们的查询需求，但是会增加系统的负担，降低查询的效率。

相比之下，使用UNION操作可以将多个查询的结果合并在一起，从而避免了手动创建临时表的过程。这种方法通常比手动创建临时表更高效，因为它可以减少系统的负担并提高查询的速度。

需要注意的是，UNION操作也有一些限制和注意事项。例如，UNION操作会去重，如果需要保留重复的行，则需要使用UNION ALL操作。此外，UNION操作的两个查询必须具有相同的列数和列类型，否则会出现错误。

总之，在MySQL优化中，使用UNION操作来代替手动创建临时表是一种有效的优化方法，可以提高查询的效率并减少系统的负担。

假设我们有两个表，分别是employees和customers，我们想要将这两个表中的数据合并起来，并统计每个部门的员工和客户数量。可以使用以下SQL语句：

SELECT department, COUNT(*) as count
FROM (SELECT departmentFROM employeesUNION ALLSELECT departmentFROM customers
) t
GROUP BY department;

这个SQL语句中，我们使用了UNION ALL操作将employees表和customers表中的department字段合并起来，然后再使用GROUP BY对department字段进行分组统计。这样可以避免手动创建临时表，提高查询性能。

使用索引可以加速数据的查找，从而提高查询性能。关于索引以及其优化详见我的另一个博客：MySQL优化-索引优化。下面举一个例子来说明如何使用索引进行优化。

假设我们有一个名为users的表，其中包含了用户的ID、姓名、年龄等信息。我们需要查询年龄为21岁的用户，可以使用以下SQL语句：

SELECT * FROM users WHERE age = 21;

如果users表中的数据量非常大，那么这个查询可能会非常耗时。为了提高查询性能，我们可以在age字段上创建一个索引。可以使用以下SQL语句来创建索引：

CREATE INDEX idx_age ON users(age);

这个SQL语句中，我们使用了CREATE INDEX语句来创建一个名为idx_age的索引，它是基于age字段创建的。

创建索引后，我们再次执行查询语句，可以发现查询速度大大提高了。这是因为MySQL在查询时会使用索引来加速数据的查找，从而提高查询性能。

需要注意的是，索引并不是越多越好。过多的索引会增加数据插入、更新和删除的时间，同时也会占用更多的磁盘空间。因此，在创建索引时需要权衡索引的数量和性能需求，选择合适的索引策略。如果使用的是复合索引，还得考虑最左前缀匹配原则，否则索引起不到理想的效果。

因为MySQL无法将表达式的计算结果与索引中的值进行比较，而是需要对整个表进行扫描，从而导致查询效率低下。

下面举一个例子来说明这个问题。假设我们有一个名为users的表，其中包含了用户的ID、姓名、年龄等信息。我们需要查询年龄为21岁的用户，并且名字的长度为3。可以使用以下SQL语句：

SELECT * FROM users WHERE LENGTH(name) = 3 AND age = 21;

这个查询语句中，我们在WHERE子句中使用了LENGTH函数来计算名字的长度，这就会导致MySQL无法使用索引进行优化。为了避免这个问题，我们可以将LENGTH函数移到SELECT子句中，然后使用别名进行引用，如下所示：

SELECT *, LENGTH(name) AS name_length FROM users WHERE name_length = 3 AND age = 21;

这个查询语句中，我们在SELECT子句中使用了LENGTH函数来计算名字的长度，并使用别名name_length进行引用。然后在WHERE子句中使用了别名name_length来进行筛选，这样就可以避免在WHERE子句中进行函数运算，从而提高查询性能。

需要注意的是，这个优化方法并不是适用于所有情况的。在某些情况下，将函数移到SELECT子句中可能会导致查询性能更差。因此，在进行优化时需要根据具体情况进行权衡和测试。

因为这两个操作符会使得查询条件不满足索引最左匹配原则，从而使得查询效率变慢。

举个例子，假设我们有一个名为 students 的表，其中包含了学生的ID、姓名、年龄、成绩等信息。我们需要查询成绩不等于 80 分的学生的姓名和成绩。如果使用 != 或 <> 操作符，查询语句如下：

SELECT name, score FROM students WHERE score != 80;

这个查询语句中，使用了 != 操作符来筛选出成绩不等于 80 分的学生。但是，由于 != 操作符无法使用索引进行优化，MySQL 将不得不扫描整个表来找到符合条件的记录，从而导致查询性能下降。

为了避免这个问题，我们可以使用其他操作符来代替 != 操作符，如下所示：

SELECT name, score FROM students WHERE score < 80 OR score > 80;

这个查询语句中， > 操作符来筛选出成绩不等于 80 分的学生。由于这些操作符可以使用索引进行优化，MySQL 可以快速定位符合条件的记录，从而提高查询性能。

需要注意的是，在某些情况下，使用 != 操作符可能是必要的，但是需要根据具体情况进行权衡和测试。

因为 OR 操作符会使得查询条件不满足索引最左匹配原则，从而使得查询效率变慢。

举个例子，假设我们有一个表格 students，其中包含了学生的信息，包括姓名和年龄两个字段。如果我们需要查询年龄等于 18 岁或者 20 岁的学生记录，我们可以使用以下 SQL 语句：

SELECT * FROM students WHERE age = 18 OR age = 20;

但是，这个查询语句会导致 MySQL 引擎无法使用 age 字段上的索引来加速查询，因为 OR 操作符会使得查询条件不满足索引最左匹配原则。为了避免这个问题，我们可以使用 IN 操作符来进行查询，例如：

SELECT * FROM students WHERE age IN (18, 20);

这个查询语句可以使用 age 字段上的索引来加速查询，从而提高查询效率。因此，在 MySQL 优化中，尽量避免在 where 子句中使用 OR 操作符是一个很好的实践。总结

查询优化是数据库优化中的一个重要方面，可以提高查询的效率和响应速度，从而提升数据库系统的整体性能。以下是一些查询优化的总结：

1. 使用索引：索引可以加速查询的速度，因此需要在经常使用的字段上创建索引，避免在 where 子句中使用不等于避免在 where 子句中使用 or 操作符，避免在 where 子句中使用函数，避免在 where 子句中使用模糊查询。

2. 避免全表扫描：尽量避免使用不带条件的 select 语句，因为这会导致数据库执行全表扫描，而且会消耗大量的系统资源。

3. 优化 join 操作：join 操作是数据库中经常使用的操作，需要注意 join 的顺序，使用 inner join 代替其他类型的 join，避免在 join 子句中使用 or 操作符。

4. 避免使用子查询：子查询可以导致性能问题，尽量避免使用子查询，可以使用 join 操作来代替子查询。

综上所述，以上大部分优化查询的方法都是为了避免全表扫描和尽可能利用索引。查询优化是数据库优化中的一个重要方面。为了提高数据库系统的整体性能，需要从多个方面来考虑和优化。