下载文档原格式
复杂sql优化的方法及思路复杂SQL优化的方法及思路在实际的开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，而这些数据往往需要通过SQL语句进行查询、统计、分析等操作。
然而，当数据量变得越来越大时，SQL语句的执行效率也会变得越来越低，这时就需要进行SQL优化来提高查询效率。
下面介绍一些复杂SQL 优化的方法及思路。
1. 索引优化索引是提高SQL查询效率的重要手段之一。
在使用索引时，需要注意以下几点：（1）选择合适的索引类型：根据查询条件的特点选择合适的索引类型，如B-Tree索引、Hash索引、全文索引等。
（2）避免过多的索引：过多的索引会降低SQL语句的执行效率，因为每个索引都需要占用一定的存储空间，并且在更新数据时需要维护索引。
（3）避免使用不必要的索引：有些查询条件并不需要使用索引，因此在编写SQL语句时需要避免使用不必要的索引。
2. SQL语句优化SQL语句的优化是提高查询效率的关键。
在编写SQL语句时，需要注意以下几点：（1）避免使用子查询：子查询会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用JOIN语句代替子查询。
（2）避免使用OR操作符：OR操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。
可以使用UNION操作符代替OR操作符。
（3）避免使用LIKE操作符：LIKE操作符会使SQL语句的执行计划变得复杂，降低查询效率。
可以使用全文索引代替LIKE操作符。
3. 数据库结构优化数据库结构的优化也是提高查询效率的重要手段之一。
在设计数据库结构时，需要注意以下几点：（1）避免使用过多的表：过多的表会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用视图代替多个表。
（2）避免使用过多的字段：过多的字段会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用分表代替过多的字段。
（3）避免使用过多的关联：过多的关联会增加SQL语句的复杂度，降低查询效率。
可以使用冗余字段代替过多的关联。
复杂SQL优化需要从索引优化、SQL语句优化和数据库结构优化三个方面入手，通过合理的优化手段提高查询效率，从而提高系统的性能和稳定性。
数据库性能分析与调优方法数据库是现代应用程序中关键的组成部分，对于保证应用程序的高性能和可靠性至关重要。
在企业和组织中，数据库通常存储着大量的数据，并且需要同时支持多个用户的并发访问。
因此，数据库的性能成为了一个重要的问题。
为了提高数据库的性能，我们需要进行性能分析，并根据分析结果实施相应的调优方法。
一、性能分析性能分析是确定数据库存在性能问题的第一步。
通过性能分析，我们可以了解到数据库的工作情况，包括响应时间、吞吐量、并发访问等。
常见的数据库性能分析方法包括：1. 监测数据库的运行状态通过监测数据库的运行状态，可以收集到丰富的性能数据。
这些数据可以包括每个SQL语句的执行时间、数据读取和写入的速度、锁定和死锁的情况等。
通过分析这些数据，可以找出数据库中存在的性能问题的根源。
2. 执行性能测试通过模拟实际的工作负载，在不同的负载情况下对数据库进行性能测试。
根据测试结果，找出数据库的性能瓶颈，为后续的性能优化提供参考。
3. 分析执行计划执行计划是数据库系统在执行SQL语句时生成的一种执行策略。
通过分析SQL语句的执行计划，可以了解到SQL语句在数据库中的执行情况，并找出可能存在的性能问题。
二、调优方法当我们通过性能分析确定了数据库存在性能问题后，就需要针对具体问题采取相应的调优方法来提高数据库的性能。
常见的数据库性能调优方法包括：1. 优化查询语句查询语句是数据库常用的操作之一，也是常见的性能瓶颈所在。
通过优化查询语句，可以降低查询的时间复杂度，提高查询的效率。
常用的方法包括：- 使用索引：通过为数据库表建立合适的索引，可以加速查询操作。
- 优化连接条件：尽量避免在查询语句中使用“or”、“not”等复杂的连接条件，减少查询的复杂度。
- 避免全表扫描：全表扫描是一种低效的查询方法，应尽量避免使用。
2. 调整数据库参数数据库的性能也与其配置参数有关，通过调整数据库的相关参数，可以改善数据库的性能。
常见的调整方法包括：- 内存与磁盘配置：将数据库中常用的表和索引放置在内存中，可以提高查询和读写的速度。
数据库慢查询优化的方法与技巧数据库是现代应用程序中不可或缺的组成部分，它负责存储、管理和提供数据。
然而，随着数据量的增长和复杂查询的增加，数据库查询性能可能会变得缓慢。
在这篇文章中，我们将探讨一些常见的数据库慢查询优化方法和技巧，帮助您提高数据库查询的执行效率。
1.适当的索引策略索引是提高数据库查询速度的重要手段之一。
通过对经常被查询的列创建索引，可以减少数据库查询的扫描次数，从而提高查询性能。
然而，过多或不恰当的索引可能会导致性能下降。
因此，在进行索引优化时，在经常被查询的列上创建适当的索引，并避免索引重叠和冗余是非常重要的。
2.优化SQL查询语句良好的SQL查询语句可以显著提高数据库的执行效率。
首先，避免使用SELECT *语句，因为它会返回所有列的数据，而不仅仅是需要的数据。
其次，尽量避免使用复杂的子查询和嵌套查询，这些查询可能会导致性能下降。
此外，合理利用JOIN和WHERE子句来限制查询结果的数量，从而提高查询性能。
3.合理分配硬件资源数据库的性能不仅取决于软件层面的优化，还与硬件资源的分配有关。
确保数据库服务器具有足够的处理能力、内存和存储空间，可以提高数据库查询的执行效率。
此外，可以考虑使用更快的存储设备，如固态硬盘（SSD），以加快数据库的读写速度。
4.定期更新统计信息数据库在执行查询时，会根据统计信息生成查询执行计划。
因此，定期更新统计信息可以帮助数据库优化查询执行计划，从而提高查询性能。
可以使用数据库管理工具或定期脚本来更新统计信息，确保它们与数据库中的实际数据保持一致。
5.分区和分表技术在处理大型数据集时，分区和分表技术可以提高数据库查询的执行效率。
分区可以根据数据范围、哈希值或列表将数据划分为多个逻辑部分，并分别存储在不同的物理位置。
而分表是将大型表拆分成多个小表，每个小表包含部分数据。
这些技术可以减少查询的扫描范围，从而提高查询性能。
6.避免过多的数据库连接数据库连接是应用程序和数据库之间的通信通道。
SQL优化工具及使用技巧介绍SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作关系型数据库的编程语言。
它可以让我们通过向数据库服务器发送命令来实现数据的增删改查等操作。
然而，随着业务的发展和数据量的增长，SQL查询的性能可能会受到影响。
为了提高SQL查询的效率，出现了许多SQL优化工具。
本文将介绍一些常见的SQL优化工具及其使用技巧。
一、数据库性能优化工具1. Explain PlanExplain Plan是Oracle数据库提供的一种SQL优化工具，它可以帮助分析和优化SQL语句的执行计划。
通过使用Explain Plan命令，我们可以查看SQL查询的执行计划，了解SQL语句是如何被执行的，从而找到性能瓶颈并进行优化。
2. SQL Server ProfilerSQL Server Profiler是微软SQL Server数据库管理系统的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析SQL Server数据库中的各种事件和耗时操作，如查询语句和存储过程的执行情况等。
通过使用SQL Server Profiler，我们可以找到数据库的性能瓶颈，并进行相应的优化。
3. MySQL Performance SchemaMySQL Performance Schema是MySQL数据库提供的一种性能监视工具。
它可以捕获和分析MySQL数据库中的各种事件和操作，如查询语句的执行情况、锁的状态等。
通过使用MySQL Performance Schema，我们可以深入了解数据库的性能问题，并对其进行优化。
二、SQL优化技巧1. 使用索引索引是提高SQL查询性能的重要手段之一。
在数据库中创建合适的索引可以加快查询操作的速度。
通常，我们可以根据查询条件中经常使用的字段来创建索引。
同时，还应注意索引的维护和更新，避免过多或过少的索引对性能产生负面影响。
2. 避免全表扫描全表扫描是指对整个表进行扫描，如果表中数据量较大，查询性能会受到较大影响。
sql优化的原则摘要：1.SQL 优化的概念2.SQL 优化的原则a.尽量减少SELECT 查询返回的数据量b.避免在WHERE 子句中使用函数c.使用INNER JOIN 代替子查询d.使用连接（JOIN）时注意顺序e.避免使用SELECT *f.使用LIKE 时避免使用通配符g.使用EXPLAIN 分析查询执行计划3.总结正文：SQL 优化是数据库管理员和开发人员的一项重要任务，目的是提高查询性能，减少查询时间。
本文将介绍SQL 优化的原则，帮助读者更好地理解和优化SQL 查询。
首先，我们需要了解SQL 优化的概念。
SQL 优化是指对SQL 查询进行调整，以提高查询性能和效率。
优化的目标是减少查询执行时间，提高数据库的响应速度。
接下来，我们来介绍SQL 优化的原则。
1.尽量减少SELECT 查询返回的数据量在编写SQL 查询时，应尽量只选择需要的字段，避免使用SELECT *。
这样可以减少数据传输量，提高查询速度。
2.避免在WHERE 子句中使用函数在WHERE 子句中使用函数会导致索引失效，从而降低查询性能。
如果必须使用函数，可以考虑将函数应用到常量上，而不是表列上。
3.使用INNER JOIN 代替子查询在可能的情况下，使用INNER JOIN 代替子查询可以提高查询性能。
子查询可能导致查询执行多次，而INNER JOIN 可以在一次查询中完成。
4.使用连接（JOIN）时注意顺序当使用连接（JOIN）时，应尽量让驱动表（记录数较少的表）放在左侧。
这样可以让数据库优化器更有效地过滤掉不需要的记录。
5.避免使用SELECT *只选择需要的字段，避免使用SELECT *。
这样可以减少数据传输量，提高查询速度。
6.使用LIKE 时避免使用通配符在编写LIKE 查询时，应避免使用通配符（如%）。
通配符会导致全表扫描，从而降低查询性能。
如果必须使用通配符，可以考虑使用前缀匹配，或者使用全文索引。
7.使用EXPLAIN 分析查询执行计划使用EXPLAIN 命令可以查看查询的执行计划，从而了解查询是如何执行的。
数据库管理使用SQL进行数据查询和更新数据库管理是计算机科学领域中重要的一项技术，它涉及对大量数据的存储、管理和查询。
SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）作为数据库管理系统中的标准查询语言，被广泛应用于各类关系型数据库。
本文将介绍使用SQL进行数据查询和更新的相关技术。
一、数据查询数据查询是数据库管理中最常见的操作之一。
SQL提供了丰富的语句和函数来满足不同查询需求。
1. SELECT语句SELECT语句是SQL中用于查询数据的基本语句，它可以根据指定的条件从数据库中检索数据。
示例：```SELECT * FROM 表名;```该语句将返回表中的所有数据，`*`表示选择所有字段。
我们也可以使用具体的字段名来筛选返回的数据，如：```SELECT 字段1, 字段2 FROM 表名;```2. WHERE子句WHERE子句用于在SELECT语句中添加筛选条件，从而限定查询结果。
示例：```SELECT * FROM 表名 WHERE 条件;```其中条件可以是等于、大于、小于、大于等于、小于等于等比较操作符，也可以是逻辑运算符（AND、OR）的组合。
3. ORDER BY子句ORDER BY子句用于指定查询结果的排序方式。
示例：```SELECT * FROM 表名 ORDER BY 字段 ASC/DESC;```其中ASC表示升序排列，DESC表示降序排列。
4. GROUP BY子句和聚合函数GROUP BY子句用于将查询结果按照指定字段进行分组，结合聚合函数（如SUM、AVG、COUNT）可以对分组后的数据进行统计。
示例：```SELECT 字段, 聚合函数 FROM 表名 GROUP BY 字段;```二、数据更新除了查询，SQL也支持对数据库中的数据进行更新操作。
1. INSERT INTO语句INSERT INTO语句用于往数据库表中插入新的数据。
示例：```INSERT INTO 表名 (字段1, 字段2) VALUES (值1, 值2);```其中，字段1和字段2表示要插入的字段名，值1和值2表示对应字段的值。
一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面入手？当一条SQL查询执行时间过长时，优化可以从多个方面入手。
以下是一些可能的优化方向：1. 执行计划分析：使用数据库提供的工具分析查询执行计划。
在MySQL中，可以使用EXPLAIN关键字来查看查询的执行计划，了解数据库是如何执行查询的。
通过分析执行计划，可以找到潜在的性能问题，例如是否使用了索引、是否有全表扫描等。
2. 索引优化：确保查询中涉及的列上有适当的索引。
缺乏索引或者使用不当的索引可能导致查询性能下降。
可以考虑创建、调整或删除索引以优化查询性能。
注意，索引并不是越多越好，需要根据具体查询模式和数据分布来合理选择索引。
3. 适当使用缓存：利用数据库缓存，如MySQL的查询缓存或其他缓存机制，可以避免重复执行相同的查询。
但要注意，在某些情况下，查询缓存可能并不总是有益的，因此需要谨慎使用。
4. 分析慢查询日志：启用慢查询日志并分析其中记录的查询，找出执行时间较长的语句。
慢查询日志可以提供有关执行时间、索引使用等方面的信息，有助于定位潜在的性能问题。
5. 表结构优化：检查表的设计，确保表结构符合业务需求。
有时，调整表的结构，如拆分或合并表，可以改善查询性能。
6. 分批处理：如果查询涉及大量数据，考虑使用分页或分批处理的方式，以避免一次性处理大量数据导致的性能问题。
7. 数据库参数调整：调整数据库系统的参数，如连接池大小、内存配置等，以适应查询的需求。
不同的数据库系统有不同的配置参数，需要根据具体情况来调整。
8. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减小存储空间、提高查询效率。
尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作，因为这可能导致索引失效。
9. 数据库版本升级：考虑将数据库升级到最新版本，因为新版本通常包含了性能改进和优化。
在进行优化时，通常需要综合考虑以上多个方面，并根据具体的业务场景和数据特点来制定合适的优化策略。
同时，对于复杂的查询和大规模数据，可能需要结合数据库监控工具来实时监测系统性能。
提高数据库查询效率的方法数据库查询是我们在日常开发中经常需要进行的操作之一，然而，如果查询效率低下，不仅会导致系统性能下降，还会严重影响用户体验。
因此，提高数据库查询效率成为了每个开发者必须掌握的技能之一。
以下是一些提高数据库查询效率的方法。
1. 索引优化索引是提高查询效率的最常用方法之一。
当我们需要查询某个字段时，如果该字段上没有索引，那么查询时会对整个表进行扫描，效率非常低下。
因此，在进行查询之前，我们应该先确定查询语句中所用到的字段，并在这些字段上创建相应的索引。
同时，过多的索引也会影响数据库性能，因此需要根据实际情况进行索引优化。
2. 避免使用子查询子查询是一种常用的查询方式，但是如果不加限制地使用，会严重影响查询效率。
因为子查询会将查询结果作为一个临时表存在内存中，而这个过程需要消耗大量的资源。
因此，应该尽可能避免使用子查询，尤其是在查询大数据量时。
3. 合理使用缓存缓存是提高查询效率的另一种常用方法。
如果查询结果会被频繁访问，我们可以将其缓存在内存中，这样就可以避免多次查询数据库的开销。
同时，缓存也可以减轻数据库的压力，提高系统整体性能。
4. 优化SQL语句SQL语句的优化也是提高查询效率的重要手段之一。
我们可以通过优化查询语句，减少查询所需的资源和时间。
具体而言，可以通过以下几个方面优化SQL语句：（1）避免使用通配符查询。
通配符查询的性能非常低下，因此应该尽可能避免使用，或者使用尽可能少的通配符。
（2）避免使用OR语句。
OR语句的查询效率较低，应该尽可能使用AND语句代替。
（3）避免使用LIKE语句。
LIKE语句的效率低下，应该尽可能使用其他查询方式代替。
（4）避免使用GROUP BY语句。
GROUP BY语句会对查询结果进行排序和分组，消耗大量时间和资源。
5. 数据库分区数据库分区是一种将数据库表分成多个逻辑部分的方法。
这种方法可以提高查询效率，尤其是在大数据量的情况下。
因为分区后，查询只需要在指定的分区中进行，可以减少查询所需的时间和资源。
oracle sql优化常用的15种方法1. 使用合适的索引索引是提高查询性能的重要手段。
在设计表结构时，根据查询需求和数据特点合理地添加索引。
可以通过创建单列索引、复合索引或者位图索引等方式来优化SQL查询。
2. 确保SQL语句逻辑正确SQL语句的逻辑错误可能会导致低效查询。
因此，在编写SQL语句前，需要仔细分析查询条件，确保逻辑正确性。
3. 使用连接替代子查询在一些场景下，使用连接（JOIN）操作可以替代子查询，从而减少查询的复杂度。
连接操作能够将多个数据集合合并为一个结果集，避免多次查询和表的扫描操作。
4. 避免使用通配符查询通配符查询（如LIKE '%value%'）在一些情况下可能导致全表扫描，性能低下。
尽量使用前缀匹配（LIKE 'value%'）或者使用全文索引进行模糊查询。
5. 注意选择合适的数据类型选择合适的数据类型有助于提高SQL查询的效率。
对于整型数据，尽量使用小范围的数据类型，如TINYINT、SMALLINT等。
对于字符串数据，使用CHAR字段而不是VARCHAR，可以避免存储长度不一致带来的性能问题。
6. 优化查询计划查询计划是数据库在执行SQL查询时生成的执行计划。
通过使用EXPLAIN PLAN命令或者查询计划工具，可以分析查询计划，找出性能瓶颈所在，并对其进行优化。
7. 减少磁盘IO磁盘IO是影响查询性能的重要因素之一。
可以通过增加内存缓存区（如SGA）、使用高速磁盘（如SSD）、使用合适的文件系统（如ASM）等方式来减少磁盘IO。
8. 分区表对于大数据量的表，可以考虑使用分区表进行查询优化。
分区表可以将数据按照某个规则分散到不同的存储区域，从而减少查询范围和加速查询。
9. 批量操作尽量使用批量操作而不是逐条操作，可以减少数据库的事务处理开销，提高SQL执行效率。
可以使用INSERT INTO SELECT、UPDATE、DELETE等批量操作语句来实现。
sql提高查询效率的方法
SQL是一种用于管理关系型数据库的编程语言，查询是SQL使用最频繁的操作之一。
在处理大量数据时，查询效率的提高尤为重要。
以下是一些提高SQL查询效率的方法：
1. 索引优化：在数据库表中添加索引可以大大提高查询效率。
索引可以加快数据的检索速度，但同时也会增加数据写入的时间和空间开销。
对于经常被查询的字段，可以考虑添加索引。
2. 数据库分区：对于大型数据库，可以将数据分区以减少查询数据量。
分区可以根据数据的时间、ID等分类方式进行。
3. 避免使用SELECT *：当查询数据库时，应该只选择所需的列，而不是选择整个表的所有列。
这样可以减少查询数据量，提高查询效率。
4. 使用子查询：子查询可以将多个查询语句合并为一个查询语句，减少查询次数，提高查询效率。
5. 编写优化的SQL语句：优化SQL语句可以减少数据库的负载，提高查询效率。
例如，使用JOIN代替WHERE子句可以提高查询速度。
6. 合理使用缓存：对于经常被查询的数据，可以将其缓存下来，以减少数据库的读取次数，提高查询效率。
7. 数据库服务器优化：对于大型数据库，可以通过调整数据库服务器的优化参数来提高查询效率。
通过上述方法，可以提高SQL查询效率，在处理大量数据时可以显著减少查询时间和资源消耗。
目录一、关于SQL查询效率，100w数据，查询只要1秒。
(2)二、SQL提高查询效率注意事项 (4)三、提高SQL查询效率（要点与技巧） (9)四、建立索引与不建立索引的一个查询效率分析： (10)五、如何提高SQL语言的查询效率 (11)六、使用SQL语句时应注意以下几点 (13)七、ORACAL中的应用案例分析 (14)一、关于SQL查询效率，100w数据，查询只要1秒。
●机器情况：p4: 2.4●内存：1 G●Os：windows 2003●数据库：ms sql server 2000●目的：查询性能测试,比较两种查询的性能SQL查询效率step by step：step 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null default '',classid int not null default 0,writetime datetime not null default getdate())go-- 建索引create clustered index ix_userinfo_classid on t_userinfo(classid)gostep 2.--插入数据，耗时08:27 ，需要耐心等待declare @i intdeclare @k intdeclare @nick varchar(10)set @i = 1while @i<1000000beginset @k = @i % 10set @nick = convert(varchar,@i)insert into t_userinfo(nick,classid,writetime) values(@nick,@k,getdate())set @i = @i + 1endstep 3.-- where查询，耗时8 秒,够长的select top 20 userid,nick,classid,writetime from t_userinfowhere userid not in(select top 900000 userid from t_userinfo order by userid asc)step 4.-- where查询，耗时1 秒，太快了吧，不可以思议select erid,b.nick,b.classid,b.writetime from(select top 20 erid from(select top 900020 userid from t_userinfo order by userid asc) a order by erid desc) a inner join t_userinfo b on erid = eridorder by erid ascstep 5--where 查询，耗时2 秒select top 20 userid,nick,classid,writetime from t_userinfowhere classid = 1 and userid not in(select top 90000 userid from t_userinfowhere classid = 1order by userid asc)step 6--where 查询，分析器显示不到1 秒select erid,b.nick,b.classid,b.writetime from(select top 20 erid from(select top 90000 userid from t_userinfowhere classid = 1order by userid asc) a order by erid desc) a inner join t_userinfo b on erid = eridorder by erid asc查询效率分析：子查询为确保消除重复值，必须为外部查询的每个结果都处理嵌套查询。
在这种情况下可以考虑用联接查询来取代。
如果要用子查询，那就用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。
因为EXISTS引入的子查询只是测试是否存在符合子查询中指定条件的行，效率较高。
无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的。
因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历。
建立合理的索引,避免扫描多余数据，避免表扫描！几百万条数据，照样几十毫秒完成查询。
二、SQL提高查询效率注意事项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 t where num=03)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--可以这样查询：select id from t where num=10union allselect id from t where num=205)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 where num between 1 and 36)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=@num8)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 where num=100*29)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idselect id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id应改为:select id from t where name like 'abc%'select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'10)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 where exists(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sex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 ，用具体的字段列表代替“*”，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）。
