DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 使用子查詢可以一次性的完成很多邏輯上需要多個步驟才能完成的SQL操作，同時也可以避免事務或者表鎖死，并且寫起來也很容易。但是，有些情況下，子查詢 可以被更有效率的連接（JOIN）.. 替代。例如，假設我們要將所有沒有訂單記錄的用戶取出來，可以用下面這個查詢完成：
SELECT * FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo ) 如果使用連接（JOIN）.. 來完成這個查詢工作，速度將會快很多。尤其是當salesinfo表中對CustomerID建有索引的話，性能將會更好，查詢?nèi)缦拢?br /> SELECT * FROM customerinfo LEFT JOIN salesinfo ON customerinfo.CustomerID=salesinfo.CustomerID WHERE salesinfo.CustomerID IS NULL 連接（JOIN）.. 之所以更有效率一些，是因為 MySQL不需要在內(nèi)存中創(chuàng)建臨時表來完成這個邏輯上的需要兩個步驟的查詢工作。
3、使用聯(lián)合(UNION)來代替手動創(chuàng)建的臨時表
MySQL 從 4.0 的版本開始支持 UNION 查詢，它可以把需要使用臨時表的兩條或更多的 SELECT 查詢合并的一個查詢中。在客戶端的查詢會話結束的時候，臨時表會被自動刪除，從而保證數(shù)據(jù)庫整齊、高效。使用 UNION 來創(chuàng)建查詢的時候，我們只需要用 UNION作為關鍵字把多個 SELECT 語句連接起來就可以了，要注意的是所有 SELECT 語句中的字段數(shù)目要想同。下面的例子就演示了一個使用 UNION的查詢。
SELECT Name, Phone FROM client UNION SELECT Name, BirthDate FROM author UNION SELECT Name, Supplier FROM product 4、事務
盡管我們可以使用子查詢（Sub-Queries）、連接（JOIN）和聯(lián)合（UNION）來創(chuàng)建各種各樣的 查詢，但不是所有的數(shù)據(jù)庫操作都可以只用一條或少數(shù)幾條SQL語句就可以完成的。更多的時候是需要用到一系列的語句來完成某種工作。但是在這種情況下，當 這個語句塊中的某一條語句運行出錯的時候，整個語句塊的操作就會變得不確定起來。設想一下，要把某個數(shù)據(jù)同時插入兩個相關聯(lián)的表中，可能會出現(xiàn)這樣的情 況：第一個表中成功更新后，數(shù)據(jù)庫突然出現(xiàn)意外狀況，造成第二個表中的操作沒有完成，這樣，就會造成數(shù)據(jù)的不完整，甚至會破壞數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。要避免這種 情況，就應該使用事務，它的作用是：要么語句塊中每條語句都操作成功，要么都失敗。換句話說，就是可以保持數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一致性和完整性。事物以 BEGIN 關鍵字開始，COMMIT關鍵字結束。在這之間的一條SQL操作失敗，那么，ROLLBACK命令就可以把數(shù)據(jù)庫恢復到BEGIN開始之前的狀態(tài)。
BEGIN; INSERT INTO salesinfo SET CustomerID=14; UPDATE inventory SET Quantity=11 WHERE item='book'; COMMIT; 事務的另一個重要作用是當多個用戶同時使用相同的數(shù)據(jù)源時，它可以利用鎖定數(shù)據(jù)庫的方法來為用戶提供一種安全的訪問方式，這樣可以保證用戶的操作不被其它的用戶所干擾。
SELECT * FROM order WHERE YEAR(OrderDate)<2001; SELECT * FROM order WHERE OrderDate<"2001-01-01"; 同樣的情形也會發(fā)生在對數(shù)值型字段進行計算的時候：
SELECT * FROM inventory WHERE Amount/7<24; SELECT * FROM inventory WHERE Amount<24*7; 上面的兩個查詢也是返回相同的結果，但后面的查詢將比前面的一個快很多。第三，在搜索字符型字段時，我們有時會使用 LIKE 關鍵字和通配符，這種做法雖然簡單，但卻也是以犧牲系統(tǒng)性能為代價的。例如下面的查詢將會比較表中的每一條記錄。
SELECT * FROM books WHERE name like "MySQL%" 但是如果換用下面的查詢，返回的結果一樣，但速度就要快上很多：
SELECT * FROM books WHERE name>="MySQL"and name<"MySQL" 最后，應該注意避免在查詢中讓MySQL進行自動類型轉換，因為轉換過程也會使索引變得不起作用。
