1,查詢條件裡有不等號
SELECT * FROM `t_user` WHERE `id` != 2 中，id 的索引將不會被使用。
2,查詢條件裡使用了函數
SELECT * FROM `t_user` WHERE DAY(`regTime`) = 6 中，regTime 的索引將不會被使用。
3,在JOIN操作中，主鍵和外鍵的數據類型不同
SELECT `C` . * , `U`.`name` AS `userName` FROM `t_user_city` AS `C` LEFT JOIN `t_user` AS `U` ON `U`.`id` = `C`.`userId` 中，如果 t_user 表的 id 字段和 t_user_city 表的 userId 字段數據類型不同，那麼這兩個字段的索引將不會被使用。
4,查詢條件裡使用比較操作符 LIKE 和 REGEXP，只有在搜索模板的第一個字符不是通配符的情況下才能使用索引。
①SELECT * FROM `t_user` WHERE `name` LIKE ‘123%’ 和 ②SELECT * FROM `t_user` WHERE `name` LIKE ‘%123’ 中，① 查詢能使用 name 的索引，而 ② 查詢卻不行。
使用索引查詢出的記錄數量超過全表記錄的30%，MySQL 會遍歷全表。
SELECT * FROM `t_user` WHERE `isNovice` = 1 中，t_user 表所有的記錄都會被遍歷，因為 isNovice 只有 0 和 1 這兩個值，記錄數各占 50%，設置 isNovice 為索引沒有任何意義。
除了注意以上的幾條規則以外，還有一些構造的技巧，也可以幫助你提升查詢的效率。
1,嘗試使用 IN 代替 OR
①SELECT * FROM `t_user` WHERE `id` = 2 OR `id` = 4 OR `id` = 6 OR `id` = 8 OR `id` = 10 和 ②SELECT * FROM `t_user` WHERE `id` IN (2, 4, 6, 8, 10) 中，② 的效率明顯比 ① 要高的多。
2,避免在查詢條件中使用函數
①SELECT * FROM `t_user` WHERE DATE(`regTime`) = ‘2010-02-01’ 和 ②SELECT * FROM `t_user` WHERE `regTime` > ‘2010-02-01’ AND `regTime` < ‘2010-02-02’ 中，② 的效率明顯比 ① 要高的多。 3SELECT `userId`, SQRT(POW(`unitX`, 2) + POW(`unitY`, 2)) AS `distance` FROM `t_map_unit` WHERE `userId` = 2 中，計算距離的操作完全可以由程序來做，或者在需要的時候再用程序計算。為了圖一時方便，讓數據庫來運算，是得不償失的。
3,盡量避免使用聯合查詢
①SELECT `C` . * , `U`.`name` AS `userName` FROM `t_user_city` AS `C` LEFT JOIN `t_user` AS `U` ON `U`.`id` = `C`.`userId` 和 ②SELECT * FROM `t_user_city` 、③SELECT `name` FROM `t_user` WHERE `id` IN (……) ，我更建議使用後者，實際上通過增加簡單的程序處理就可以實現，但是效率上區別確是很大的，特別是當 2 個表的記錄都很多的時候。兩個查詢有時候比一個更快，這完全取決於查詢語句的復雜度。
