---- 分析：

---- where 子句中对列的任何操作结果都是在 SQL 运行时逐列计算得到的，因此它不得不

进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么

就可以被 SQL 优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将 SQL 重写成下面这样：

select * from record where card_no like

'5378%' （ < 1 秒）

select * from record where amount

< 1000*30 （ < 1 秒）

select * from record where date= '1999/12/01'

（ < 1 秒）

---- 你会发现 SQL 明显快起来！

---- 2. 例：表 stuff 有 200000 行， id_no 上有非群集索引，请看下面这个 SQL ：

select count(*) from stuff where id_no in('0','1')

（ 23 秒）

---- 分析：

---- where 条件中的 'in' 在逻辑上相当于 'or' ，所以语法分析器会将 in ('0','1') 转化

为 id_no ='0' or id_no='1' 来执行。我们期望它会根据每个 or 子句分别查找，再将结果

相加，这样可以利用 id_no 上的索引；但实际上（根据 showplan ） , 它却采用了 "OR 策略 "

，即先取出满足每个 or 子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉

重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用 id_no 上索引，并且完

成时间还要受 tempdb 数据库性能的影响。

---- 实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当 stuff 有 620000 行时，执行时

间竟达到 220 秒！还不如将 or 子句分开：

select count(*) from stuff where id_no='0'

select count(*) from stuff where id_no='1'

---- 得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有 3 秒，

在 620000 行下，时间也只有 4 秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：

create proc count_stuff as

declare @a int

declare @b int

declare @c int

declare @d char(10)

begin

select @a=count(*) from stuff where id_no='0'

select @b=count(*) from stuff where id_no='1'

end

select @c=@a+@b

select @d=convert(char(10),@c)

print @d

---- 直接算出结果，执行时间同上面一样快！

---- 总结：

---- 可见，所谓优化即 where 子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。

---- 1. 任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时

要尽可能将操作移至等号右边。

---- 2.in 、 or 子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把

子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。

---- 3. 要善于使用存储过程，它使 SQL 变得更加灵活和高效。

---- 从以上这些例子可以看出， SQL 优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可

以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的 I/O 次数，尽量避免表搜索的发生。其实 S

QL 的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会

涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计

作者：踏雪无痕