1. 索引优化： 确保适当的索引在数据库表上创建，以加快查询性能。分析查询语句，确定可能需要的列和联合索引，并避免过多或不必要的索引。
2. 优化查询语句： 优化查询语句的写法，避免全表扫描和不必要的数据检索。使用合适的WHERE子句、JOIN语句和子查询，以提高查询效率。
3. 避免使用SELECT * ： 明确指定需要检索的列，而不是使用SELECT*来检索所有列。这可以减少网络传输的数据量，提高查询性能。
4. 合理使用连接：在使用JOIN连接表时，选择合适的连接类型（如INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN等）以及适当的连接顺序，以避免不必要的数据重复和性能问题。
5. 使用适当的数据类型： 选择适当的数据类型来存储数据，避免存储过多的数据或使用过大的数据类型。这可以减少磁盘空间和内存占用，并提高查询和排序的效率。
6. 分页优化： 对于分页查询，使用合适的LIMIT或ROWNUM来限制返回的行数，并避免在查询中使用OFFSET。OFFSET会导致数据库跳过大量行，对性能造成负面影响。
7. 避免使用函数和操作符： 在查询条件中避免使用函数和操作符，尽可能在查询之前处理好数据，以提高查询性能。
8. 定期执行表维护： 定期执行表的优化和维护操作，如重新生成索引、收集统计信息、清理无用数据等，以保持表的性能和响应时间。
9. 分区和分表： 对于大型表，考虑使用分区或分表来分割数据，提高查询和维护性能。
10. 监视和调整数据库配置： 监视数据库的配置参数和性能指标，如缓冲区大小、连接池大小、并发连接数等，并进行适当的调整以满足实际需求。
第一点和第二点是开发中常用到的，索引优化其实就是一些索引规约，该如何创建索引、对哪些字段应当创建索引等，具体可看我的MySQL规约中的索引规约；对于全表扫描，往往是因为where语句不当，或者字段值设置不当，导致在查询时不走索引，当然，like语句或者in（not in）语句也常常导致全表扫描，这也是我们在sql调优中应当关注的方向。