1、不要等待机会，而要创造机会。
2、成功的信念在人脑中的作用就如闹钟，会在你需要时将你唤醒。
3、成功决不喜欢会见懒汉，而是唤醒懒汉。
4、成功需要成本，时间也是一种成本，对时间的珍惜就是对成本的节约。
5、成交只是一个开始，成交之后建立一个恒久的关系，你永远都是我的。
6、出发前打开你自己所有的引擎，告诉自己，我是Number1！全力以赴，全心求胜。
7、挫折其实就是迈向成功所应缴的学费。
SQL语句的几种优化方法
1、尽可能建立索引，包括条件列，连接列，外键列等。
2、尽可能让where中的列顺序与复合索引的列顺序一致。
3、尽可能不要select *，而只列出自己需要的字段列表。
4、尽可能减少子查询的层数。
5、尽可能在子查询中进行数据筛选 。
可以通过以下两种方式定位执行效率较低的 SQL 语句。
1、通过慢查询日志定位那些执行效率较低的 SQL 语句，用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时，mysqld 写一个包含所有执行时间超过 long_query_time 秒的 SQL 语句的日志文件。
具体可以查看本书第 26 章中日志管理的相关部分。
慢查询日志在查询结束以后才纪录，所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题，可以使用 show processlist 命令查看当前 MySQL 在进行的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实时地查看 SQL 的执行情况，同时对一些锁表操作进行优化。
mysql 语句优化
从句子中可以看到，选取的字段比较多，另外连接条件也比较多，另外还包括了子查询。
就此语句给出几个需要注意的问题：1、请先使用explain，对这个语句进行分析，EXPLAIN解释SELECT命令如何被处理。
这不仅对决定是否应该增加一个索引，而且对决定一个复杂的Join如何被MySQL处理都是有帮助的。
2、尽量在连接条件多的时候，把数据提取量少的条件放在前面，这样会减少后一个条件的查询时间。
对了，这些经常用的连接条件最好建上索引。
我不清楚INNER JOIN table_user_profile AS up ON up.uid = u.uidINNER JOIN table_user_count AS uc ON uc.uid = u.uidINNER JOIN table_user_daren AS ud ON ud.uid = u.uid这些那个先内连接数据比较少，自己排列一下试一试。
3、避免使用！=或、IS NULL或IS NOT NULL、IN ,NOT IN等这样的操作符，因为这会使系统无法使用索引，而只能直接搜索表中的数据。
像in和not in这样的关键字用exists和not exists比较好。
u.uid not in改成u.uid not exists，效率会有提高。
4、mysql使用函数的时候会增加负担，完全可以交给脚本程序去解决。
比如此子查询：SELECT MAX FROM table_share 完全可以不写在这个sql语句中，交给脚本程序可以了。
优化sql 语句的几种方式
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=03.应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10union allselect id from t where num=205.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 36.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '%abc%'7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select id from t where num/2=100应改为：select id from t where num=100*28.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
如：select id from t where substring='abc'--name以abc开头的id应改为：select id from t where name like 'abc%'9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
11.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：select col1,col2 into #t from t where 1=0这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：create table #t12.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in用下面的语句替换：select num from a where exists13.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex,male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
14.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。
一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
15.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。
这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
16.尽可能的使用 varchar 代替 char ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
17.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
18.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
19.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。
但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
20.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
21.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
22.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
23.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
24.与临时
对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。
在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。
如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
25.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
26.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
如何优化switch语句
可以考虑换成not exists或minus--not existsSELECT name FROM test1 aWHERE NOT EXISTS --minusSELECT name FROM test1 aminusSELECT DISTINCT NAME FROM test2 WHERE NAME<>'admin'效率方面，一般来说not exists和minus要比not in强很多，但是也要具体情况具体分析。
可以参考这里：http://blog.
关于sql语句count（*)的优化
懒得看完；给个样式你自己看一下有没有帮助，用EXISTS应该比count后再比较会快很多SELECT DISTINCT pub_nameFROM publishersWHERE EXISTS
使用外部表对数据表进行批量更新如何提高更新效率？求优化我的语句 ...
刚刚在群里面有朋友建议可以使用复制表的方式来做。
试着在测试库中做了下。
1. 复制外部表生成新表expdata_tablecreate table expdata_table as select * from exp_table;2. 设置不写日志alter table expdata_table nologging;3. 创建新表main_phone字段的索引create index expdate_table_in on expdata_table ;4. 查看新表的数据量（与外部表的数据量一致）select count from expdata_table5. 试着更新数据UPDATE test_table t1 SET = WHERE EXISTS ；速度上是要比通过外部表做批量更新快了。
但效率还是不行。
我的这个update语句上是否有可以优化的地方？？？ 请大家帮忙看看！谢谢