1.首先看表的数据量级以及sql数据涉及的业务含义
A.数据量超2000万，大概率优化空间不大
B.数据量级小的情况下，需看查询sql是否合理
2.看表是否建立合适的索引
A.针对高频查询的字段建立索引
B.当查询涉及多列组合条件时（如 WHERE a=1 AND b=2），使用联合索引（CREATE INDEX idx ON t(a,b)），并遵循最左前缀原则，优先将区分度高、长度小的字段放在左侧
3.用explain看查询计划，看索引是否失效
A.LIKE模糊查询：通配符 % 在前（如 LIKE ‘%apple%’）会导致索引失效，应尽量写成 LIKE ‘apple%’
B.OR条件：确保 OR 两侧的字段均有索引，否则触发全表扫描
C.隐式类型转换：例如字符串字段与数值比较（WHERE phone=123456）会导致索引失效
D.查询字段里使用了函数，但是我记得mysql最新版本里新增了函数索引，可以针对表建立函数索引，这样查询时即使带上了函数；也会根据函数后的值的索引来进行查询
4.sql语句方面的优化
A.避免使用select *，尽量使用select字段名，这样查询出的字段数少，减少内存开销，提高性能
B.只查必要字段，非必要字段可以放到代码逻辑里组装
C.尽量避免使用子查询，子查询会新增临时表增加内存开销，影响性能;看是否能改成join查询
D.进行子查询时尽量使用主键来关联，用id来作为in或者关联条件，减少回表
E.left join时，右表的字段尽量有索引；join是两边表字段最好都有索引
F.join查询最好用小表作为驱动表
G.使用dinstict 而非group by来去重
H.能使用union all时不使用union
5.字段方面的优化
A.使用int而非varchar存储数据
B.尽量不使用大字段，如text、blob等
6.业务层面
A.如果是报表数据实时性要求不高的，可以使用定时任务跑出报表数据，避免实时统计汇总计算
B.如果数据量太大，可以使用分库分表
C.关键且数据量不大的数据，看是否可以换其他的存储方式，如redis、memcache等
D.考虑其他的存储引擎，例如es这种文本检索工具