在数据库开发中，一些不经意的 SQL 编写习惯可能会对系统性能造成重大影响。以下是八个需要注意的方面：
一、未使用索引的字段进行大量筛选
描述：WHERE 子句中若频繁使用未建立索引的列进行过滤，会致使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，特别是在 WHERE、JOIN、ORDER BY 等子句中出现的字段建立索引。
**二、避免在 SELECT 语句中滥用 SELECT ***
描述：使用 SELECT *会检索表中所有列，即便查询仅需几列数据。这不但增加了数据传输负担，还可能因读取不必要的列而降低性能。
解决方案：明确指定需要查询的列名，杜绝使用 SELECT *。
三、优先使用 JOIN 而非子查询
描述：在可用 JOIN 轻松实现的查询中，错误地使用子查询，尤其当子查询结果集很大时，会显著降低查询效率。
解决方案：优先选用 JOIN，尤其是涉及大数据量的情况。
四、简化复杂的嵌套查询
描述：过深的嵌套查询不仅难以阅读和维护，还可能因每一层都需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，可将复杂查询分解为多个简单查询，或使用临时表/表变量分步处理。
五、正确判断 NULL 值
描述：直接在 WHERE 子句中用= NULL 进行比较是错误的，因为 SQL 中 NULL 值的使用逻辑特殊，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。
六、谨慎使用函数索引
描述：在可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，会导致索引失效。
解决方案：避免在查询条件中对列使用函数，除非确有必要且已评估过性能影响。
七、避免滥用大事务
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，合理选用事务隔离级别。
八、重视 SQL 语句的优化分析
描述：写完 SQL 后直接运行而不进行分析和优化，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。
总之，作为数据工程师，我们必须时刻保持对 SQL 性能优化的敏感性，不断提升自身编写技能，共同打造一个高效、和谐的数据库开发环境。要记住，你的每一个小改动，都可能成为团队成功的关键。
