1.为了优化查询，我们应该尽量避免扫描整个表。首先，我们应该考虑在where和order by中涉及的列上建立索引。
2.尽量避免判断where子句中字段的空值，否则会导致引擎放弃使用索引，扫描整个表，比如:
从t中选择id，其中num为空
您可以将num的默认值设置为0，以确保表中的num列没有空值，然后进行如下查询:
从t中选择id，其中num=0
3.尽量避免在where子句中使用！=或< & gt运算符，否则，引擎将放弃索引并扫描整个表。
4.尽量避免在where子句中使用or连接条件，否则会导致引擎放弃使用索引并扫描整个表，例如:
从t中选择id，其中num=10或num=20
您可以像这样查询:
从t中选择id，其中num=10
联合所有
从t中选择id，其中num=20
5.in和not in也要慎用，否则会导致全表扫描，比如:
select id from t where num in(1，2，3)
对于连续值，如果可以使用between，请不要使用in:
从t中选择id，其中num介于1和3之间
6.以下查询也将导致全表扫描:
从t中选择id，其中名称如“%abc%”
为了提高效率，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只能在运行时解析局部变量，而优化器不能把访问计划的选择延迟到运行时；必须在编译时选择它。但是，如果访问计划是在编译时建立的，那么变量的值仍然是未知的，因此它不能用作索引选择的输入。以下语句将扫描整个表:
select id from t where num = @ num & ltmailto:num = @ num & gt；
您可以强制查询使用索引:
Select from t with (index))其中num = @ num < mailto:num = @ num & gt；
8.您应该尽量避免在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并扫描整个表。比如:
从t中选择id，其中num/2=100
应改为:
从t中选择id，其中num=100*2
9.您应该尽量避免对where子句中的字段执行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引并扫描整个表。比如:
select id from t where substring(name，1，3)= ' abc '-以ABC开头的名称id
select id from t where datediff(day，createdate，' 2005-11-30 ')= 0-& lsquo；2005年11月30日生成的id
应改为:
从t中选择id，其中名称如“abc%”
select id from t where create date & gt；='2005-11-30 '和创建日期& lt'2005-12-1'
10.where子句中的“不要”= & quot执行left函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统可能无法正确使用索引。
11.使用索引字段作为条件时，如果索引是复合索引，则必须使用索引中的第一个字段作为条件，以保证系统可以使用该索引，否则不会使用该索引，并且字段顺序应尽可能与索引顺序一致。
12.不要写一些无意义的查询，比如生成空表结构:
select col1，col2 into #t from t其中1=0
这种代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源。应该改成这样:
创建表#t(...)
13.很多时候，用exists替换in是个不错的选择:
从a中选择编号，其中编号在(从b中选择编号)
替换为以下语句:
从存在的a中选择num(从b中选择1，其中num=a.num)
14.并非所有索引都对查询有效，SQL是根据表中的数据进行优化的。当索引列中有大量重复数据时，SQL查询可能不会使用索引。比如一个表中有字段性别，男性和女性几乎各占一半，那么即使索引建立在性别上，也不会对查询效率起到作用。
15.索引越多越好。虽然索引可以提高相应select的效率，但也降低了insert和update的效率。因为索引可能会在插入或更新期间重建，所以如何建立索引需要根据具体情况仔细考虑。一个表中的索引数不应超过6。如果索引太多，就要考虑是否有必要在一些不常用的列上建立索引。
16.我们应该尽可能避免更新聚集索引数据列，因为聚集索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序。一旦该列的值发生变化，就会导致整个表记录顺序的调整，会消耗相当大的资源。如果应用程序系统需要频繁更新聚集索引数据列，就需要考虑是否应该将索引构建为聚集索引。
17.尽可能多地使用数字字段。如果只包含数字信息的字段不尽可能设计成字符，会降低查询和连接的性能，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的每个字符，但对于数值类型，只需进行一次比较。
18.尽可能用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为首先变长字段的存储量空小，可以节省存储量空。其次，对于查询来说，相对较小领域的搜索效率明显更高。
19.不要在任何地方使用select * from t，用特定的字段列表替换“”。* & quot，不要返回任何不需要的字段。
20.尽量使用表变量，而不是临时表。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.临时表并非不可用。正确使用它们可以使一些例程更加有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.创建新的临时表时，如果一次插入大量数据，可以用select into代替create table，避免造成大量日志，提高速度；如果数据量不大，为了减轻系统表的资源，应该先创建表再插入。
24.如果使用临时表，则必须在存储过程结束时显式删除所有临时表，首先truncate table，然后drop table，以避免系统表的长期锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率很差。如果游标操作的数据超过10000行，那么就要考虑重写了。
26.在使用基于游标的方法或临时表方法之前，应该先寻找一个基于集合的解决方案来解决问题。基于集合的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标也不是不可用的。对小型数据集使用FAST_FORWARD游标通常比其他逐行处理方法更好，尤其是在必须引用多个表来获取所需数据的情况下。Include " in the result set Total "的例程执行起来通常比使用游标更快。如果开发时间允许，基于光标的方法和基于集合的方法都可以尝试一下，看哪种效果更好。
28.在所有存储过程和触发器的开头设置SET NOCOUNT ON，在结尾设置SET NOCOUNT OFF。在执行完存储过程和触发器的每一条语句后，不需要向客户端发送DONE_IN_PROC消息。
29.尽量避免大的事务操作，提高系统的并发性。
30.尽量避免向客户端返回大量数据。如果数据量过大，要考虑对应的需求是否合理。
关键词:百万数据查询优化
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