要提高SQL查询效率where语句条件的先后次序应如何写效率更好，？

有索引的列优先，都有索引的看查询出来的数据量，少的优先

in ,not in,<>,is null,is not null 等由于不会走索引，尽量不要使用。

WHERE子句后面的条件顺序对大数据量表的查询会产生直接的影响，如

Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1K以下' and xh_bz=1

Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1K以下'

以上两个SQL中dy_dj及xh_bz两个字段都没进行索引，所以执行的时候都是全表扫描，第一条SQL的dy_dj = '1KV以下'条件在记录集内比率为99%，而xh_bz=1的比率只为0.5%，在进行第一条SQL的时候99%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，而在进行第二条SQL的时候0.5%条记录都进行dy_dj及xh_bz的比较，以此可以得出第二条SQL的CPU占用率明显比第一条低。

1.WHERE子句中的连接顺序
sql解析器采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾

SELECT … FROM emp e WHERE sal>50000 AND job=‘MANAGER’AND 25<(SELECT COUNT(*) FROM emp WHERE mgr=e.empno);

效率低于

SELECT… FROM emp e WHERE 25<(SELECT COUNT(*) FROM emp WHERE mgr=e.empno) AND sal>50000 AND job=‘MANAGER’;

2.选择最有效率的表名顺序
sql解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理。在FROM子句中包含多个表的情况下，你必须选择记录条数最少的表作为基础表

如果tab2中记录数明显高于tab1，用
SELECT COUNT(*) FROM tab2, tab1
效率明显优于
SELECT COUNT(*) FROM tab1, tab2

要提高SQL查询效率,最关键的是减少涉及查询的数据量，简单来说就是使用子查询把数据先筛选掉些。

条件中最好不要使用OR 或IN 。