1. 未使用索引的字段进行大量筛选
描述：在WHERE子句中频繁使用未建立索引的列进行过滤，这将导致数据库执行全表扫描，极大降低查询效率。
解决方案：为常用查询字段建立索引，尤其是在WHERE、JOIN、ORDER BY等子句中的字段。
2. **在SELECT语句中滥用SELECT ***
描述：使用SELECT *会检索表中的所有列，即便你的查询仅需要几列数据。这不仅增加了数据传输的负担，还可能因为读取不需要的列而降低了性能。
解决方案：明确指定需要查询的列名，避免使用SELECT *。
3. 使用子查询代替JOIN
描述：在可以通过JOIN轻松实现的查询中，错误地使用子查询，特别是在子查询结果集很大的情况下，会显著降低查询效率。
解决方案：优先使用JOIN，特别是在涉及大数据量的情况下。
4. 复杂的嵌套查询
描述：过深的嵌套查询不仅难以阅读和维护，还可能因为每一层都需要额外的数据处理而导致性能下降。
解决方案：尽量简化查询逻辑，通过分解复杂查询为多个简单查询或使用临时表/表变量来分步处理。
5. 忽视WHERE子句中的NULL判断
描述：直接在WHERE子句中使用= NULL进行比较，因为SQL中NULL值的使用逻辑比较特殊，这样的查询永远返回空结果。
解决方案：使用IS NULL或IS NOT NULL来正确判断NULL值。
6. 函数索引使用不当
描述：在可以直接通过列索引提高查询效率的情况下，错误地在列上应用函数，导致索引失效。
解决方案：避免在查询条件中对列使用函数，除非必要且已评估过性能影响。
7. 大事务的滥用
描述：长时间运行的大事务会锁定大量资源，影响其他并发操作，降低系统整体性能。
解决方案：优化事务设计，尽可能缩短事务执行时间，合理使用事务隔离级别。
8. 忽视SQL语句的优化分析
描述：写完SQL后直接运行，不进行分析和优化，即使遇到性能问题也未能及时采取措施。
解决方案：利用EXPLAIN等SQL分析工具查看查询执行计划，识别性能瓶颈，并根据分析结果调整查询逻辑或索引策略。
通过以上八点，我们可以发现，许多看似微小的SQL编写习惯，实际上可能对系统性能产生巨大的影响。作为数据工程师，我们应该时刻保持对SQL性能优化的敏感性，不断提升自己的编写技能，共同营造一个高效、和谐的数据库开发环境。记住，你的每一个小改动，都可能成为团队成功的关键。
