⑴ 如何提高sql語句的查詢效率
1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like '%abc%'
若要提高效率，可以考慮全文檢索。
7.如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
9.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc' // oracle總有的是substr函數。
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0 //查過了確實沒有datediff函數。
應改為:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1' //
oracle 中時間應該把char 轉換成 date 如： createdate >= to_date('2005-11-30','yyyy-mm-dd')
10.不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
11.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。
12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(...)
13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
14.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
15.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。
17.盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。
19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。
20.盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。
21.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
22.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
23.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。
26.使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
27.與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
28.在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。
29.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
30.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。
⑵ 如何提高sql查詢的效率
你的題目太籠統，因為不同的寫法，不同的處理方式，不同的數據量，都會有不同的考慮，需要根據實際情況來提升，對於mssql，以下幾點可以參考
1、少用子查詢
2、少用or，當有or時，可以用union代替
3、查詢數據量太大，太慢，並且有子查詢時，可以考慮下臨時表處理
4、數據量大時，索引是提升效率的好手段
5、需要用到in的條件可以考慮用exists來取代
6、mssql的軟體有一個顯示計劃時間，可以幫助優化sql，就寫這么多吧，畢竟優化包含太多了，需要自己一點點的積累，並且不同場景不同處理
⑶ 一般在寫SQL時需要注意哪些問題，可以提高查詢的效率
資料庫執行sql的大致流程粗略流程，所有關系型資料庫都是這幾步，具體前後皮老順序根據不同dbms不同配置下略有小差別，以下過程都需要耗時耗資源1.應用程序與資料庫伺服器建立鏈接2.sql發送到資料庫，資料庫驗證是否有執行燃歲升的許可權3.進入語法解析器，進行詞法與語雀州法分析4.進入優化器生成執行計劃，部分dbms會檢查是否有可重用的執行計劃5.根據執行計劃依次掃描相關表中的行，不在數據緩沖區的走io6.同時對於被掃描的行可能加鎖，同時也可能會被其他sql阻塞7.掃描的行足夠放入查詢緩存則開始運算或直接返回，不夠則生成臨時表，可能消耗io8.對sql結果進行計算（可能）9.將計算完成的結果全部寫入網路io（可能）10.如果事務完成則同步事務日誌並釋放鎖，具體方式取決於dbms和當前配置11.關閉連接（可選）
⑷ 查詢的SQL語句怎麼寫才能提高查詢效率
這是SQL語句優化的問題了。網上好多類似的文章，非常全面。
個人覺得比較常用的是：
SQL語句查詢中經常用到的欄位建索引，這樣可以非常明顯的提升查詢速度。
FROM表的順序，大表在前，小表在後，因為檢索的順序從後往前。
WHERE， WHERE A.COLUMN = B.COLUMN，把小表的欄位放在後邊（B表），大表在前。
固定值查詢的放在後邊 COLUMN = '1'這種。因為這個也是從後往前的順序。
如果有(NOT) IN (SELECT ...) 盡量避免，因為IN裡面也是一個大的查詢，使用 (NOT) EXISTS的語法代替。
還有UNION和UNION ALL，多表聯合，UNION的作用是可以去掉重復，如果多表沒有重復數據，使用UNION ALL效率也會大大提高。
⑸ 一般在寫SQL時需要注意哪些問題，可以提高查詢的效率
1、把數據、日誌、索引放到不同的I/O設備上，資料庫增加讀取速度，以前可以將Tempdb應放在RAID0上，SQL2000不在支持。數據量(尺寸)越大，提高I/O越重要.
2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)
3、升級硬體
4、根據查詢條件,建立索引,優化索引、優化訪問方式，限制結果集的數據量。注意填充因子要適當(最好是使用默認值0)。索引應該盡量小，使用位元組數小的列建索引好(參照索引的創建),不要對有限的幾個值的欄位建單一索引如性別欄位
5、提高網速;
6、擴大伺服器的內存,Windows2000和SQLServer2000能支持4-8G的內存。配置虛擬內存：虛擬內存大小應基於計算機上並發運行的服務進行配置。運行MicrosoftSQLServer?2000時，可考慮將虛擬內存大小設置為計算機中安裝的物理內存的1.5倍。如果另外安裝了全文檢索功能，並打算運行Microsoft搜索服務以便執行全文索引和查詢，可考慮：將虛擬內存大小配置為至少是計算機中安裝的物理內存的3倍。將SQLServermaxservermemory伺服器配置選項配置為物理內存的1.5倍(虛擬內存大小設置的一半)。
7、增加伺服器CPU個數;但是必須明白並行處理串列處理更需要資源例如內存。使用並行還是串列程是MsSQL自動評估選擇的。單個任務分解成多個任務，就可以在處理器上運行。例如耽擱查詢的排序、連接、掃描和GROUPBY字句同時執行，SQLSERVER根據系統的負載情況決定最優的並行等級，復雜的需要消耗大量的CPU的查詢最適合並行處理。但是更新操作Update,Insert，Delete還不能並行處理。
8、如果是使用like進行查詢的話，簡單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。like'a%'使用索引like'%a'不使用索引用like'%a%'查詢時，查詢耗時和欄位值總長度成正比,所以不能用CHAR類型，而是VARCHAR。對於欄位的值很長的建全文索引。
9、DBServer和APPLicationServer分離;OLTP和OLAP分離
10、分布式分區視圖可用於實現資料庫伺服器聯合體。聯合體是一組分開管理的伺服器，但它們相互協作分擔系統的處理負荷。這種通過分區數據形成資料庫伺服器聯合體的機制能夠擴大一組伺服器，以支持大型的多層Web站點的處理需要。有關更多信息，參見設計聯合資料庫伺服器。
⑹ 請簡單說明SQL語句書可以提高執行效率的5種需要注意的書寫方法。
之前收集的一些資料僅供參考, 不一定完全正確... 有錯誤望指正
1、操作符號： NOT IN操作符
此操作是強列推薦不使用的，因為它不能應用表的索引。推薦方案：用NOT EXISTS 或（外連接+判斷為空）方案代替 "IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", "LIKE '%500'"，因為他們不走索引全是表掃描。NOT IN會多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS、IN、LEFT OUTER JOIN來替代，特別是左連接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作. 如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，現在2000的優化器能夠處理了。相同的是IS NULL，"NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能優化她，而"<>"等還是不能優化，用不到索引。
2、注意union和union all的區別。union比union all多做了一步distinct操作。能用union all的情況下盡量不用union。
3、查詢時盡量不要返回不需要的行、列。另外在多表連接查詢時，盡量改成連接查詢，少用子查詢。。
4、盡量少用視圖，它的效率低。對視圖操作比直接對表操作慢,可以用存儲過程來代替它。特別的是不要用視圖嵌套,嵌套視圖增加了尋找原始資料的難度。
我們看視圖的本質：它是存放在伺服器上的被優化好了的已經產生了查詢規劃的SQL。對單個表檢索數據時，不要使用指向多個表的視圖，
直接從表檢索或者僅僅包含這個表的視圖上讀，否則增加了不必要的開銷,查詢受到干擾.為了加快視圖的查詢，MsSQL增加了視圖索引的功能。
5、創建合理的索引，對於插入或者修改比較頻繁的表，盡量慎用索引。因為如果表中存在索引，插入和修改時也會引起全表掃描。
索引一般使用於where後經常用作條件的欄位上。
6、在表中定義欄位或者存儲過程、函數中定義參數時，將參數的大小設置為合適即可，勿設置太大。這樣開銷很大。
7、Between在某些時候比IN速度更快,Between能夠更快地根據索引找到范圍。用查詢優化器可見到差別。
select * from chineseresume where title in ('男','女')
Select * from chineseresume where between '男' and '女'是一樣的。由於in會在比較多次，所以有時會慢些。
8、在必要是對全局或者局部臨時表創建索引，有時能夠提高速度，但不是一定會這樣，因為索引也耗費大量的資源。他的創建同是實際表一樣。
9、WHERE後面的條件順序影響
WHERE子句後面的條件順序對大數據量表的查詢會產生直接的影響，如
Select * from zl_yhjbqk where dy_dj = '1KV以下' and xh_bz=1
Select * from zl_yhjbqk where xh_bz=1 and dy_dj = '1KV以下'
以上兩個SQL中dy_dj（電壓等級）及xh_bz（銷戶標志）兩個欄位都沒進行索引，所以執行的時候都是全表掃描，如果dy_dj = '1KV以下'條件在記錄集內比率為99%，而xh_bz=1的比率只為0.5%，在進行第一條SQL的時候99%條記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，而在進行第二條SQL的時候0.5%條記錄都進行dy_dj及xh_bz的比較，以此可以得出第二條SQL的CPU佔用率明顯比第一條低。所以盡量將范圍小的條件放在前面。。
10、用OR的字句可以分解成多個查詢，並且通過UNION 連接多個查詢。他們的速度只同是否使用索引有關,如果查詢需要用到聯合索引，用 UNION all執行的效率更高.多個OR的字句沒有用到索引，改寫成UNION的形式再試圖與索引匹配。一個關鍵的問題是否用到索引。
11、沒有必要時不要用DISTINCT和ORDER BY，這些動作可以改在客戶端執行。它們增加了額外的開銷。這同UNION和UNION ALL一樣的道理。
12、使用in時，在IN後面值的列表中，將出現最頻繁的值放在最前面，出現得最少的放在最後面，這樣可以減少判斷的次數
13、當用SELECT INTO時，它會鎖住系統表(sysobjects，sysindexes等等)，阻塞其他的連接的存取。創建臨時表時用顯示聲明語句，在另一個連接中SELECT * from sysobjects可以看到 SELECT INTO 會鎖住系統表， Create table 也會鎖系統表(不管是臨時表還是系統表)。所以千萬不要在事物內使用它！！！這樣的話如果是經常要用的臨時表請使用實表，或者臨時表變數。
14、一般在GROUP BY和HAVING字句之前就能剔除多餘的行，所以盡量不要用它們來做剔除行的工作。他們的執行順序應該如下最優：select 的Where字句選擇所有合適的行，Group By用來分組個統計行，Having字句用來剔除多餘的分組。這樣Group By和Having的開銷小，查詢快.對於大的數據行進行分組和Having十分消耗資源。如果Group BY的目的不包括計算，只是分組，那麼用Distinct更快
15、一次更新多條記錄比分多次更新每次一條快,就是說批處理好
16、慎用臨時表，臨時表存儲於tempdb庫中，操作臨時表時，會引起跨庫操作。盡量用結果集和表變數來代替它。
17、盡量將數據的處理工作放在伺服器上，減少網路的開銷，如使用存儲過程。存儲過程是編譯好、優化過，並且被組織到一個執行規劃里、且存儲在資料庫中的 SQL語句，是控制流語言的集合，速度當然快。
18、不要在一段SQL或者存儲過程中多次使用相同的函數或相同的查詢語句，這樣比較浪費資源,建議將結果放在變數里再調用。這樣更快。
19、按照一定的次序來訪問你的表。如果你先鎖住表A，再鎖住表B，那麼在所有的存儲過程中都要按照這個順序來鎖定它們。如果你（不經意的）某個存儲過程中先鎖定表B，再鎖定表A，這可能就會導致一個死鎖。如果鎖定順序沒有被預先詳細的設計好，死鎖很難被發現
⑺ 如何提高SQL語言的查詢效率
由於SQL是面向結果而不是面向過程的查詢語言，所以一般支持SQL語言的大型關系型資料庫都使用一個基於查詢成本的優化器，為即時查詢提供一個最佳的執行策略。對於優化器，輸入是一條查詢語句，輸出是一個執行策略。
一條SQL查詢語句可以有多種執行策略，優化器將估計出全部執行方法中所需時間最少的所謂成本最低的那一種方法。所有優化都是基於用記所使用的查詢語句中的where子句，優化器對where子句中的優化主要用搜索參數(Serach Argument)。
搜索參數的核心思想就是資料庫使用表中欄位的索引來查詢數據，而不必直接查詢記錄中的數據。
帶有 =、<、<=、>、>= 等操作符的條件語句可以直接使用索引，如下列是搜索參數：
emp_id = "10001" 或 salary > 3000 或 a =1 and c = 7
而下列則不是搜索參數：
salary = emp_salary 或 dep_id != 10 或 salary * 12 >= 3000 或 a=1 or c=7
應當盡可能提供一些冗餘的搜索參數，使優化器有更多的選擇餘地。請看以下3種方法：
第一種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code='01') and (employee.dep_code='01');
它的搜索分析結果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals '01'
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第二種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (department.dep_code='01');
它的搜索分析結果如下：
Estimate 2 I/O operations
Scan department using primary key
for rows where dep_code equals '01'
Estimate getting here 1 times
Scan employee sequentially
Estimate getting here 5 times
第一種方法與第二種運行效率相同，但第一種方法最好，因為它為優化器提供了更多的選擇機會。
第三種方法：
select employee.emp_name,department.dep_name from department,employee where (employee.dep_id = department.dep_id) and (employee.dep_code='01');
這種方法最不好，因為它無法使用索引，也就是無法優化……
使用SQL語句時應注意以下幾點：
1、避免使用不兼容的數據類型。例如，Float和Integer，Char和Varchar，Binary和Long Binary不兼容的。數據類型的不兼容可能使優化器無法執行一些本可以進行的優化操作。例如：
select emp_name form employee where salary > 3000;
在此語句中若salary是Float類型的，則優化器很難對其進行優化，因為3000是個整數，我們應在編程時使用3000.0而不要等運行時讓DBMS進行轉化。
2、盡量不要使用表達式，因它在編繹時是無法得到的，所以SQL只能使用其平均密度來估計將要命中的記錄數。
3、避免對搜索參數使用其他的數學操作符。如：
select emp_name from employee where salary * 12 > 3000;
應改為：
select emp_name from employee where salary > 250;
4、避免使用 != 或 <> 等這樣的操作符，因為它會使系統無法使用索引，而只能直接搜索表中的數據。
目前,幾乎所有的應用程序都要和資料庫打交道。通過查詢資料庫可很容易地獲得想要的數據。但是,令人不滿意的是:某些查詢時間長,響應速度慢。究其原因,一是硬體設備(如CPU、磁碟)的存取速度跟不上,內存容量不夠大,這需要計算機製造商的努力;另一方面是沒有進行查詢優化
⑻ sql提高查詢效率
in：
exists：
distinct：
exists：
having：
where：
在col_1和col_2上分別建立了不同的索引，或者建立了(col_1,col_2)這樣的聯合索引時，如果使用 or 連接條件，那麼要麼用不到索引，要蔽襪么用到了但是效率比 and 要差很多宏鍵激。
假設存在這樣順序的一個聯合索引 col_1,col_2,col_3 。 聯合索引的第一列col_1 必須寫在查詢條件的開頭，而且索引中列的順序不能顛倒。如果無法保證查詢條件里列的順序與索引一亮告致，可以考慮將聯合索引拆分為多個索引。
對聚合結果指定篩選條件時，使用 having 語句很常見。不習慣使用 having 語句可能會先生成一張中間表a：
having：
⑼ 如何寫出高性能SQL語句
優化SQL查詢：如何寫出高性能SQL語句
1、首先要搞明白什麼叫執行計劃？
執行計劃是資料庫根據SQL語句和相關表的統計信息作出的一個查詢方案，這個方案是由查詢優化器自動分析產生欀如一條SQL語句如果用來從一個10萬條
記錄的表中查1條記錄，那查詢優化器會選擇「索引查找」方式，如果該表進行了歸檔，當前只剩下5000條記錄了，那查詢優化器就會改變方案，採用 「全表
掃描」方式。
可見，執行計劃並不是固定的，它是「個性化的」。產生一個正確的「執行計劃」有兩點很重要：
(1) SQL語句是否清晰地告訴查詢優化器它想干什麼？
(2) 查詢優化器得到的資料庫統計信息是否是最新的、正確的？
2、統一SQL語句的寫法
對於以下兩句SQL語句，程序員認為是相同的，資料庫查詢優化器認為是不同的。
select * from al
select * From al
其實就是大小寫不同，查詢分析器就認為是兩句不同的SQL語句，必須進行兩次解析。生成2個執行計劃。
所以作為程序員，應該保證相同的查詢語句在任何地方都一致，多一個空格都不行！
3、不要把SQL語句寫得太復雜
我經常看到，從資料庫中捕捉到的一條SQL語句列印出來有2張A4紙這么長。一般來說這么復雜的語句通常都是有問題的。我拿著這2頁長的SQL語句去請
教原作者，結果他說時間太長，他一時也看不懂了。可想而知，連原作者都有可能看糊塗的SQL語句，資料庫也一樣會看糊塗。
一般，將一個Select語句的結果作為子集，然後從該子集中再進行查詢，這種一層嵌套語句還是比較常見的，但是根據經驗，超過3層嵌套，查詢優化器就
很容易給出錯誤的執行計劃。因為它被繞暈了。像這種類似人工智慧的東西，終究比人的分辨力要差些，如果人都看暈了，我可以保證資料庫也會暈的。
另外，執行計劃是可以被重用的，越簡單的SQL語句被重用的可能性越高。而復雜的SQL語句只要有一個字元發生變化就必須重新解析，然後再把這一大堆垃圾塞在內存里。可想而知，資料庫的效率會何等低下。
4、使用「臨時表」暫存中間結果
簡化SQL語句的重要方法就是採用臨時表暫存中間結果，但是，臨時表的好處遠遠不止這些，將臨時結果暫存在臨時表，後面的查詢就在tempdb中了，這可以避免程序中多次掃描主表，也大大減少了程序執行中「共享鎖」阻塞「更新鎖」，減少了阻塞，提高了並發性能。
5、 OLTP系統SQL語句必須採用綁定變數
select * from orderheader where changetime > 』2010-10-20 00:00:01′
select * from orderheader where changetime > 』2010-09-22 00:00:01′
以上兩句語句，查詢優化器認為是不同的SQL語句，需要解析兩次。
如果採用綁定變數
select * from orderheader where changetime > @chgtime
@chgtime變數可以傳入任何值，這樣大量的類似查詢可以重用該執行計劃了，這可以大大降低資料庫解析SQL語句的負擔。一次解析，多次重用，是提高資料庫效率的原則。
6、綁定變數窺測
事物都存在兩面性，綁定變數對大多數OLTP處理是適用的，但是也有例外。
比如在where條件中的欄位是「傾斜欄位」的時候。
「傾斜欄位」指該列中的絕大多數的值都是相同的，一張人口調查表，其中「民族」這列，90%以上都是漢族。那麼如果一個SQL語句要查詢30歲的漢族人
口有多少，那「民族」這列必然要被放在where條件中。這個時候如果採用綁定變數@nation會存在很大問題。
試想如果@nation傳入的第一個值是「漢族」，那整個執行計劃必然會選擇表掃描。然後，第二個值傳入的是「布依族」，按理說「布依族」占的比例可能
只有萬分之一，應該採用索引查找。但是，由於重用了第一次解析的「漢族」的那個執行計劃，那麼第二次也將採用表掃描方式。這個問題就是著名的「綁定變數窺
測」，建議對於「傾斜欄位」不要採用綁定變數。
7、 只在必要的情況下才使用begin tran
SQL Server中一句SQL語句默認就是一個事務，在該語句執行完成後也是默認commit的。其實，這就是begin tran的一個最小化的形式，好比在每句語句開頭隱含了一個begin tran，結束時隱含了一個commit。
有些情況下，我們需要顯式聲明begin tran，比如做「插、刪、改」操作需要同時修改幾個表，要求要麼幾個表都修改成功，要麼都不成功。
begin tran 可以起到這樣的作用，它可以把若干SQL語句套在一起執行，最後再一起commit。好處是保證了數據的一致性，但任何事情都不是
完美無缺的。Begin tran付出的代價是在提交之前，所有SQL語句鎖住的資源都不能釋放，直到commit掉。
可見，如果Begin tran套住的SQL語句太多，那資料庫的性能就糟糕了。在該大事務提交之前，必然會阻塞別的語句，造成block很多。
Begin tran使用的原則是，在保證數據一致性的前提下，begin tran 套住的SQL語句越少越好！有些情況下可以採用觸發器同步數據，不一定要用begin tran。
8、一些SQL查詢語句應加上nolock
在SQL語句中加nolock是提高SQL Server並發性能的重要手段，在oracle中並不需要這樣做，因為oracle的結構更為合理，有
undo表空間保存「數據前影」，該數據如果在修改中還未commit，那麼你讀到的是它修改之前的副本，該副本放在undo表空間中。這
樣，oracle的讀、寫可以做到互不影響，這也是oracle 廣受稱贊的地方。
SQL Server 的讀、寫是會相互阻塞的，為了提高並發性能，對於一些查詢，可以加上nolock，這樣讀的時候可以允許寫，但缺點是可能讀到未提交的臟數據。
使用 nolock有3條原則。
(1) 查詢的結果用於「插、刪、改」的不能加nolock ！
(2) 查詢的表屬於頻繁發生頁分裂的，慎用nolock ！
(3) 使用臨時表一樣可以保存「數據前影」，起到類似oracle的undo表空間的功能，
能採用臨時表提高並發性能的，不要用nolock 。
9、聚集索引沒有建在表的順序欄位上，該表容易發生頁分裂
比如訂單表，有訂單編號orderid，也有客戶編號contactid，那麼聚集索引應該加在哪個欄位上呢？對於該表，訂單編號是順序添加的，如果在
orderid上加聚集索引，新增的行都是添加在末尾，這樣不容易經常產生頁分裂。然而，由於大多數查詢都是根據客戶編號來查的，因此，將聚集索引加在
contactid上才有意義。而contactid對於訂單表而言，並非順序欄位。
比如「張三」的「contactid」是001，那麼「張三」的訂單信息必須都放在這張表的第一個數據頁上，如果今天「張三」新下了一個訂單，那該訂單
信息不能放在表的最後一頁，而是第一頁！如果第一頁放滿了呢？很抱歉，該表所有數據都要往後移動為這條記錄騰地方。
SQL Server的索引和Oracle的索引是不同的，SQL Server的聚集索引實際上是對表按照聚集索引欄位的順序進行了排序，相當於
oracle的索引組織表。SQL Server的聚集索引就是表本身的一種組織形式，所以它的效率是非常高的。也正因為此，插入一條記錄，它的位置不是
隨便放的，而是要按照順序放在該放的數據頁，如果那個數據頁沒有空間了，就引起了頁分裂。所以很顯然，聚集索引沒有建在表的順序欄位上，該表容易發生頁分
裂。
曾經碰到過一個情況，一位哥們的某張表重建索引後，插入的效率大幅下降了。估計情況大概是這樣的。該表的聚集索引可能沒有建在表的順序欄位上，該表經常
被歸檔，所以該表的數據是以一種稀疏狀態存在的。比如張三下過20張訂單，而最近3個月的訂單只有5張，歸檔策略是保留3個月數據，那麼張三過去的 15
張訂單已經被歸檔，留下15個空位，可以在insert發生時重新被利用。在這種情況下由於有空位可以利用，就不會發生頁分裂。但是查詢性能會比較低，因
為查詢時必須掃描那些沒有數據的空位。
重建聚集索引後情況改變了，因為重建聚集索引就是把表中的數據重新排列一遍，原來的空位沒有了，而頁的填充率又很高，插入數據經常要發生頁分裂，所以性能大幅下降。
對於聚集索引沒有建在順序欄位上的表，是否要給與比較低的頁填充率？是否要避免重建聚集索引？是一個值得考慮的問題！
10、加nolock後查詢經常發生頁分裂的表，容易產生跳讀或重復讀
加nolock後可以在「插、刪、改」的同時進行查詢，但是由於同時發生「插、刪、改」，在某些情況下，一旦該數據頁滿了，那麼頁分裂不可避免，而此時
nolock的查詢正在發生，比如在第100頁已經讀過的記錄，可能會因為頁分裂而分到第101頁，這有可能使得nolock查詢在讀101頁時重復讀到
該條數據，產生「重復讀」。同理，如果在100頁上的數據還沒被讀到就分到99頁去了，那nolock查詢有可能會漏過該記錄，產生「跳讀」。
上面提到的哥們，在加了nolock後一些操作出現報錯，估計有可能因為nolock查詢產生了重復讀，2條相同的記錄去插入別的表，當然會發生主鍵沖突。
11、使用like進行模糊查詢時應注意
有的時候會需要進行一些模糊查詢比如
select * from contact where username like 『%yue%』
關鍵詞%yue%，由於yue前面用到了「%」，因此該查詢必然走全表掃描，除非必要，否則不要在關鍵詞前加%，
12、數據類型的隱式轉換對查詢效率的影響
sql server2000
的資料庫一的程序在提交sql語句的時候，沒有使用強類型提交這個欄位的值，由sql server 2000自動轉換數據類型，會導致傳入的參數與主鍵
欄位類型不一致，這個時候sql server 2000可能就會使用全表掃描。Sql2005上沒有發現這種問題，但是還是應該注意一下。
13、SQL Server 表連接的三種方式
(1) Merge Join
(2) Nested Loop Join
(3) Hash Join
SQL Server 2000隻有一種join方式——Nested Loop Join，如果A結果集較小，那就默認作為外表，A中每條記錄都要去
B中掃描一遍，實際掃過的行數相當於A結果集行數x B結果集行數。所以如果兩個結果集都很大，那Join的結果很糟糕。
SQL Server 2005新增了Merge Join，如果A表和B表的連接欄位正好是聚集索引所在欄位，那麼表的順序已經排好，只要兩邊拼上去
就行了，這種join的開銷相當於A表的結果集行數加上B表的結果集行數，一個是加，一個是乘，可見merge join 的效果要比
Nested Loop Join好多了。
如果連接的欄位上沒有索引，那SQL2000的效率是相當低的，而SQL2005提供了Hash join，相當於臨時給A，B表的結果集加上索引，因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高，我認為，這是一個重要的原因。
總結一下，在表連接時要注意以下幾點：
(1) 連接欄位盡量選擇聚集索引所在的欄位
(2) 仔細考慮where條件，盡量減小A、B表的結果集
(3) 如果很多join的連接欄位都缺少索引，而你還在用SQL Server 2000，趕緊升級吧。
⑽ MSSQL各種寫法的效率問題
經常可以遇到這種情況：用不同的SQL寫法可以達到同樣的目的。愛鑽牛角尖的人就想搞明白，誠然結果一樣，但到底孰優孰劣？下面是我列出的一些，請兄弟們賜教。也請兄弟們將你們遇到的類似問題一並列出。
(1)一次插入多條數據時:
CREATE TABLE tb(ID int, 名稱 NVARCHAR(30), 備注 NVARCHAR(1000))
INSERT tbSELECT 1,'DDD',1
UNIONALLSELECT 1,','D'
UNIONALLSELECT 1,','E'
也可以這樣:
CREATE TABLE tb1(ID int, 名稱 NVARCHAR(30), 備注 NVARCHAR(1000))
INSERT TB1 (ID,名稱,備注)VALUES(1,'DDD',1)
INSERT TB1 (ID,名稱,備注)VALUES(1,','D')
INSERT TB1 (ID,名稱,備注)VALUES(1,','E')
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上面兩種方法,哪種方法效率高?
(2)賦值時:
SELECT @a=N'aa'
SET @a=N'aa'
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上面兩種方法,哪種方法效率高?
(3)取前幾條數據時
set ROWCOUNT 2 select * from tb order by fd
select Top 2 * from tb order by fd
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上面兩種方法,哪種方法效率高?
(4)條件判斷時
where 0(select count(*) from tb where ）
where exists(select * from tb where ）
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上面兩種方法,哪種方法效率高?
(5)NULLIF的使用-----同斗宴理它的反函數ISNULL的使用
update tb set fd=case when fd=1 then null else fd end
update tb set fd=nullif(fd,1)
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上面兩種方法,哪種方法效率高?
(6)從字元串中取子字元串晌銷碼時
substring('abcdefg',1,3)
left('abcderg',3)_
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上面兩種方法,哪種方法效率高?
(7)EXCEPT和Not in的區別?
(8)INTERSECT和UNION的區別?
下面是鄒老大的回答:
'
(1)一次插入多條數據時:
第1種好一些, 但也得有個, 因為第1種的union all是做為一個語句整體, 查詢優化器會嘗試做優化, 同時, 也要先算出這個結果再插入的.
2. 如果是單個賦值, 沒有什麼好比較的話.
不過, 如果是為多個變數賦值, 我測試過, SELECT 一次性賦值, 比用SET 逐個賦值效率好.
3. SET ROWCOUNT和TOP 是一樣的, 包括執行的計劃等都是一樣的
4. 這個一般是exists快, 當然, 具體還要看你後面的子查詢的條件, 是否會引用外層查詢中的對象的列.
exists檢查到有值就返回, 而且不返回結果集, count需要統計出所有滿足條件的, 再返回一個結果集, 所以宴哪一般情況下exists快.
5. 應該是一樣的
6. 基本上是一樣的
7. except會去重復, not in 不會(除非你在select中顯式指定)
except用於比較的列是所有列, 除非寫子查詢限制列, not in 沒有這種情況
8. intersect是兩個查詢都有的非重復值(交集), union是兩個查詢結果的所有不重復值(並集)