找到查询会花费很长时间才能返回结果的sql语句。
考虑索引是否合理：确保查询使用了适当的索引。有时候，缺少或错误使用索引会导致查询变慢。
优化SQL：审查慢查询的SQL语句，看看是否可以通过改写查询或者使用更有效的SQL来提高性能。
检查数据库服务器：确保数据库服务器有足够的资源来处理查询。不足的CPU、内存或磁盘IO可能会导致性能问题。
连接池：如果你在应用程序中使用了数据库连接池，确保连接池的配置正确。连接池的设置也可能影响性能。
数据库统计信息：查看数据库的统计信息，了解表的大小、索引情况和数据分布。这些信息可以指导你哪些地方需要优化。
查询缓存：考虑使用查询缓存，将经常执行的查询结果缓存起来，以减轻数据库负担。
分页查询优化：如果涉及到分页查询，确保使用了有效的分页查询方式，避免一次性获取大量数据。
监控和性能测试：建立监控系统，随时监测数据库性能。进行性能测试，模拟高负载情况，确保数据库在压力下能够正常工作。
SQL优化规则：
避免全表扫描：
select *：会扫描全表，全字段，浪费没必要的CPU资源，同时将查询结果返回时会消耗网络流量
应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符
where 子句中对字段进行 null 值判断
用连接查询代替子查询
因为子查询需要执行两次数据库查询，一次是外部查询，一次是嵌套子查询。因此，使用连接查询可以减少数据库查询的次数，提高查询的效率。
对于大型数据集，使用连接查询通常比使用子查询更高效。子查询通常需要扫描整个表，而连接查询可以利用索引加速读取操作。
使用连接查询可以更快地执行查询操作，减少数据库的负载，提高查询的性能和效率。
提升group by的效率
创建索引：如果你使用group by的列没有索引，那么查询可能会变得很慢。因此，可以创建一个或多个适当的索引来加速查询。
调整查询：查询的写法也会影响group by的效率。可以尝试不使用子查询或临时表，或者可以使用JOIN或EXISTS来代替IN子查询。
限制结果集的数量：如果你只需要查看一小部分结果，可以在查询中添加LIMIT子句，以便只返回一定数量的结果。
批量操作
批量插入或批量删除数据，比如说现在需要将1w+数据插入到数据库，大家是一条一条处理还是批量操作呢？建议是批量操作，逐个处理会频繁的与数据库交互，损耗性能。
使用limit
提高查询效率：一个查询返回成千上万的数据行，不仅占用了大量的系统资源，也会占用更多的网络带宽，影响查询效率。使用LIMIT可以限制返回的数据行数，减轻了系统负担，提高了查询效率。
用union all代替union
- union all：获取所有数据但是数据不去重，包含重复数据；
- union：获取所有数据且数据去重，不包含重复数据；
那么union all与union如果当然它业务数据容许出现重复的记录，我们更推荐使用union all，因为union去重数据需要遍历、排序和比较，它更耗时，更消耗cpu资源，但是数据结果最完整。
减少join表的使用
多表JOIN操作需要进行大量的计算，因此会导致系统负载增加。
