1. SELECT * FROM users;
优化原因 ：使用SELECT *会选择所有列，可能导致不必要的数据传输。应只选择需要的列，例如：
SELECT id, name FROM users;
2. WHERE age > 30;
优化原因 ：如果age字段没有索引，查询速度会慢。可以考虑在age列上创建索引，或者使用范围查询结合索引。
3. SELECT name FROM users WHERE name LIKE '%john%';
优化原因：前缀通配符会导致全表扫描。可以重构查询或使用全文索引。
4. INSERT INTO orders (id, user_id, product_id) VALUES (1, 2, 3);
优化原因：在高并发情况下，批量插入能提高性能。可以改为：
INSERT INTO orders (id, user_id, product_id) VALUES (1, 2, 3), (2, 3, 4);
5. SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1 ORDER BY created_at;
优化原因 ：如果没有索引，排序会影响性能。应在user_id和created_at上创建复合索引。
6. UPDATE users SET last_login = NOW() WHERE id = 1;
优化原因：频繁更新同一行会导致行锁。可以考虑批量更新，或者在业务逻辑中减少操作频率。
7. DELETE FROM users WHERE created_at < '2020-01-01';
优化原因 ：全表扫描会影响性能。可使用分区表或者在created_at上创建索引。
8. SELECT COUNT(*) FROM orders;
优化原因：全表扫描可能很慢。可以使用物化视图或维护一个单独的计数表。
9. SELECT * FROM products WHERE category_id IN (1, 2, 3);
优化原因 ：如果category_id没有索引，查询会很慢。应在category_id上创建索引。
10. JOIN多个表时没有使用ON条件
SELECT * FROM orders JOIN users;
优化原因 ：缺失ON条件会导致笛卡尔积，产生大量不必要的数据。应明确指定连接条件。