在实际开发中，查询语句的效率往往直接影响数据库的性能以及整个应用系统的响应速度。因此，我们在编写查询语句时，需要考虑如何优化和重构查询语句，使其能够更高效地执行。以下是我总结出来的一些优化和重构查询语句的方法。
1. 避免查询全表
当我们在查询数据时，不应该使用SELECT * FROM table这种查询全部数据的方式。这种查询会造成不必要的性能损耗，特别是当数据量非常大时。因此，我们应该只查询需要的字段，如下所示：
SELECT id, name, age FROM table
2. 避免使用关键字和保留字
关键字和保留字是SQL语言中具有特殊含义的单词，如SELECT、FROM、WHERE等。当我们查询数据时，我们应该尽量避免使用这些关键字和保留字作为字段名、表名等标识符。
SELECT id, name, age FROM student WHERE age > 18
3. 使用合适的索引
对于一些经常被查询的字段，我们可以通过创建索引来提高查询效率。索引能够让数据库更快地找到符合条件的数据，从而减少了扫描表的时间。但是，过多的索引会降低查询效率，并且增加了对数据库的存储空间的要求。因此，我们需要权衡查询效率和存储空间的消耗。
CREATE INDEX idx_age ON student(age);
SELECT id, name, age FROM student WHERE age > 18
4. 使用子查询
使用子查询可以将复杂的查询分成多个简单的查询，从而减少了每个查询的处理数据量。特别是在需要对大表进行查询时，使用子查询可以大大提高查询效率。
SELECT id, name, age FROM student WHERE age > (SELECT AVG(age) FROM student)
5. 避免使用模糊查询
模糊查询通常是通过LIKE关键字来实现的，但这种查询方式会增加数据库的负担。如果要进行模糊查询，我们应该尽量使用前缀匹配，避免使用通配符和正则表达式。
SELECT id, name FROM student WHERE name LIKE 'Tom%'
6. 避免使用函数和操作符
函数和操作符可以使查询更加灵活。但是，在使用这些函数和操作符时，我们也需要考虑它们的执行效率，特别是在处理大量数据时。因此，我们应该尽量简化查询条件，避免不必要的函数和操作符。
SELECT id, name, age FROM student WHERE age BETWEEN 18 AND 30
7. 使用JOIN
JOIN可以将多张表的数据进行关联，从而减少多次查询的次数，并提高查询效率。但是，在使用JOIN时，我们需要考虑表之间的关系，避免出现笛卡尔积等问题。
SELECT s.id, s.name, c.course_name FROM student s INNER JOIN course c ON s.course_id = c.id
8. 重构嵌套查询
嵌套查询可以实现很多复杂的查询。但在实现的同时，我们也需要考虑它们的性能。重构嵌套查询，将其分解成多个简单的查询，可以提高查询效率。
SELECT id, name, age FROM student WHERE id IN (SELECT student_id FROM score WHERE score > 80)
重构后：
SELECT s.id, s.name, s.age FROM student s INNER JOIN score sc ON s.id = sc.student_id WHERE sc.score > 80
