如果MySQL需要做一次全表扫描来处理查询时，在 EXPLAIN 的结果中 type 字段的值是 ALL。
在以下几种条件下，MySQL就会做全表扫描：
- 数据表是在太小了，做一次全表扫描比做索引键的查找来得快多了。当表的记录总数小于10且记录长度比较短时通常这么做。
- 没有合适用于 ON 或 WHERE 分句的索引字段。
- 让索引字段和常量值比较，MySQL已经计算（基于索引树）到常量覆盖了数据表的很大部分，因此做全表扫描应该会来得更快。
- 通过其他字段使用了一个基数很小（很多记录匹配索引键值）的索引键。这种情况下，MySQL认为使用索引键需要大量查找，还不如全表扫描来得更快。
对于小表来说，全表扫描通常更合适。但是对大表来说，尝试使用以下技术来避免让优化程序错误地选择全表扫描：
- 执行 ANALYZE TABLE tbl_name 更新要扫描的表的索引键分布。
- 使用 FORCE INDEX 告诉MySQL，做全表扫描的话会比利用给定的索引更浪费资源。SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name;
- 启动 mysqld 时使用参数 –max-seeks-for-key=1000 或者执行 SET max_seeks_for_key=1000 来告诉优化程序，所有的索引都不会导致超过1000次的索引搜索。
避免使用NULL值
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
NULL对于大多数数据库都需要特殊处理，MySQL也不例外，它需要更多的代码，更多的检查和特殊的索引逻辑，有些开发人员完全没有意识到，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默认值。
不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列 就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。 任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。
此例可以在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=0
除主键外建立额外的索引
https://stackoverflow.com/questions/511820/select-count-is-slow-even-with-where-clause
InnoDB 的主键的索引保存在表数据空间中，而没有保存在独立的索引空间中，所以如果一个表只有一个主键索引，当运行 SELECT COUNT(*) FROM table 时，仍然会进行全表查询。特别当每条记录都保存了较多的内容，主键索引空间的搜索相当于全表便利，所以仅进行记录行数的查询就很慢。这种情况下，可以为其它列某个建立一个索引，提升SELECT COUNT(*) FROM table 查询的速度。
应尽量避免在 where 子句中使用 !=、<>、NOT IN 操作符
MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE。
可以在LIKE操作中使用索引的情形是指另一个操作数不是以通配符（%或者_）开头的情形。例如，SELECT id FROM t WHERE col LIKE ‘Mich%’ 这个查询将使用索引，但SELECT id FROM t WHERE col LIKE ‘%ike’ 这个查询不会使用索引。
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=10 union all select id from t where num=20
避免在 where 子句中使用参数
如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推 迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
避免在 where 子句中对字段进行表达式操作
如： select id from t where num/2=100
应改为: select id from t where num=100*2
避免在where子句中对字段进行函数操作
如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’ 应改为 select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0 应改为: select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<‘2005-12-1’
复合索引注意按照索引顺序查询
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。
注意控制索引数量
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。
避免更新 clustered 索引列
应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
不要在 varchar 字段间做连接
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。
truncate 避免表长时间锁定
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。
