SQL提⾼查询效率【in、notin、between、like】等条件讲述在使⽤SQL语句查询数据库记录时，如果要查询相同的内容，有着不同的多种⽅法。
  仍然，尽管使⽤多种⽅法可以得到相同的结果，但是，如果您使⽤不同的⽅法，在执⾏效益上是截然不同的。因此，我们得仔细考虑，如果要查询相同结果，该使⽤哪种语句，执⾏效益⽐较好。
  这就是SQL语句的优化。
  以下优化语句，针对MS Sql数据库。
  1、对查询进⾏优化，应尽量避免全表扫描，⾸先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建⽴索引。
  2、应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏ null 值判断，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，如：
  select id from t where num is null
  可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from twhere num=0
  3、应尽量避免在 where ⼦句中使⽤!=或<>操作符，否则将引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。
  4、应尽量避免在 where ⼦句中使⽤ or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描，如：
  select id from t where num=10 or num=20
  可以改为如下的查询：
select id from t wherenum=10
union all
select id from t wherenum=20
  5、in 和 not in 也要慎⽤，否则会导致全表扫描，如：
  select id from t where num in(1,2,3)
  对于连续的数值，能⽤ between 就不要⽤ in 了：
select id from t wherenum between 1 and 3
  6、下⾯的查询也将导致全表扫描：
  select id from t where name like '%abc%'
  若要提⾼效率，可以考虑全⽂检索。
  7、如果在 where ⼦句中使⽤参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运⾏时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运⾏时；它必须在编译时进⾏选择。然⽽，如果在编译时建⽴访问计划，变量的值还是未知的，因⽽⽆法作为索引选择的输⼊项。如下⾯语句将进⾏全表扫描：
  select id from t where num=@num
  可以改为强制查询使⽤索引：
  select id from t with(index(索引名)) where num=@num
  8、应尽量避免在 where ⼦句中对字段进⾏表达式操作，这将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。如：
  select id from t where num/2=100
  应改为:
select id from t wherenum=100*2
  9、应尽量避免在where⼦句中对字段进⾏函数操作，这将导致引擎放弃使⽤索引⽽进⾏全表扫描。如：
  select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
  select id from t wheredatediff(day,createdate,'2010-11-30')=0--‘2010-11-30’⽣成的id
  应改为:
select id from t wherename like 'abc%'
select id from t wherecreatedate>='2010-11-30' and createdate<'2010-12-1'
  10、不要在 where ⼦句中的“=”左边进⾏函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能⽆法正确使⽤索引。
  11、在使⽤索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使⽤到该索引中的第⼀个字段作
为条件时才能保证系统使⽤该索引，否则该索引将不会被使⽤，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相⼀致。
  12、不要写⼀些没有意义的查询，如需要⽣成⼀个空表结构：
  select col1,col2 into #t from t where 1=0
  这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
  create table #t(...)
  13、很多时候⽤ exists 代替 in 是⼀个好的选择：
  select num from a where num in(select num from b)
  ⽤下⾯的语句替换：
select num from a whereexists(select 1 from b where num=a.num)
  14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进⾏查询优化的，当索引列有⼤量数据重复时，SQL查询可能不会去利⽤索引，如⼀表中有字段sex，male、female⼏乎各⼀半，那么即使在s
ex上建了索引也对查询效率起不了作⽤。
  15、索引并不是越多越好，索引固然可以提⾼相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况⽽定。⼀个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑⼀些
不常使⽤到的列上建的索引是否有必要。
  16、应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，⼀旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当⼤的资源。若应⽤系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered 索引。
  17、尽量使⽤数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个⽐较字符串中每⼀个字符，⽽对于数字型⽽⾔只需要⽐较⼀次就够了。
  18、尽可能的使⽤ varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为⾸先变长字段存储空间⼩，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在⼀个相对较⼩的字段内搜索效率显然要⾼些。
  19、任何地⽅都不要使⽤ select * from t ，⽤具体的字段名称代替“*”，不要返回⽤不到的任何字段。
  20、尽量使⽤表变量来代替临时表。如果表变量包含⼤量数据，请注意索引⾮常有限（只有主键索引）。
  21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
  22、临时表并不是不可使⽤，适当地使⽤它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引⽤⼤型表或常⽤表中的某个数据集时。但是，对于⼀次性事件，最好使⽤导出表。
  23、在新建临时表时，如果⼀次性插⼊数据量很⼤，那么可以使⽤ select into 代替 create table，避免造成⼤量 log ，以提⾼速度；如果数据量不⼤，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
  24、如果使⽤到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
  25、尽量避免使⽤游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万⾏，那么就应该考虑改写。
  26、使⽤基于游标的⽅法或临时表⽅法之前，应先寻基于集的解决⽅案来解决问题，基于集的⽅法通常更有效。
  27、与临时表⼀样，游标并不是不可使⽤。对⼩型数据集使⽤ FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐⾏处理⽅法，尤其是在必须引⽤⼏个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要⽐使⽤游标执⾏的速度快。如果开发时间允许，基于游标的⽅法和基于集的⽅法都可以尝试⼀下，看哪⼀种⽅法的效果更好。
insert语句字段顺序  28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。⽆需在执⾏存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
  29、尽量避免⼤事务操作，提⾼系统并发能⼒。
  30.尽量避免向客户端返回⼤数据量，若数据量过⼤，应该考虑相应需求是否合理

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