1、应用程序中，保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过
搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分
开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽量把使
用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多地使用通配
符如SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM
T1；在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300
COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。不要在
应用中使用数据库游标，游标是非常有用的工具，但比使用常规的、面向集的SQL
语句需要更大的开销；按照特定顺序提取数据的查找。

2、 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和
varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进
行的优化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary ＞ 60000
在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000
是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。

 

3、 尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数或表达式操作，这将导致引擎放弃
使用索引而进行全表扫描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
应改为:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

 

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
应改为:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

 

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
应改为:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：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。

 

4、 避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的操作符,
因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如:
SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%'
优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。

5、 尽量使用数字型字段，一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信
息的字段
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
处理查询和连接回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。

 

6、 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：
1.SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
2.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁
定的表扫描或是索引扫描。
如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服
务器资源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
可以写成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

 

经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父
结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：
1.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用别名a代替
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)

 

2.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL

 

3.SELECT hdr_key FROM hdr_tbl
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)
三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。

 

7、 尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法
利用索引。
见如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不
对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。

 

8、 分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这
时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。
例：
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句将比第一句执行快得多。

 

9、 消除对大型表行数据的顺序存取
尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句强迫优化器使用
顺序存取。如：
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR
order_num=1008
解决办法可以使用并集来避免顺序存取：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。

 

10、 避免困难的正规表达式
LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时
间。例如：SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如
果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询
时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
11、 使用视图加速查询
把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序
操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个
视图中，并按客户的名字进行排序：
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES
AS
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name

 

然后以下面的方式在视图中查询：
SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES
WHERE postcode>“98000”
视图中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘
I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

 

12、 能够用BETWEEN的就不要用IN
SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)
改成：
SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14
因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。

 

13、 DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID
可改为：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
 

14、 部分利用索引
1.SELECT employeeID, firstname, lastname
FROM names
WHERE dept = 'prod' or city = 'Orlando' or division = 'food'

 

2.SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE dept =
'prod'
UNION ALL
SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE city = 'Orlando'
UNION ALL
SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE division =
'food'
如果dept 列建有索引则查询2可以部分利用索引，查询1则不能。

 

15、 能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不执行SELECT DISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源

 

16、 不要写一些不做任何事的查询
如：SELECT COL1 FROM T1 WHERE 1=0
SELECT COL1 FROM T1 WHERE COL1=1 AND COL1=2
这类死码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源。

 

17、 尽量不要用SELECT INTO语句。
SELECT INTO 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。

 

18、 必要时强制查询优化器使用某个索引
SELECT * FROM T1 WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45)
改成：
SELECT * FROM T1 (INDEX = IX_ProcessID) WHERE nextprocess = 1 AND
processid IN (8,32,45)
则查询优化器将会强行利用索引IX_ProcessID 执行查询。

19、 虽然UPDATE、DELETE语句的写法基本固定，但是还是对UPDATE语句给点建
议：
a) 尽量不要修改主键字段。
b) 当修改VARCHAR型字段时，尽量使用相同长度内容的值代替。
c) 尽量最小化对于含有UPDATE触发器的表的UPDATE操作。
d) 避免UPDATE将要复制到其他数据库的列。
e) 避免UPDATE建有很多索引的列。
f) 避免UPDATE在WHERE子句条件中的列。
上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往
需要反复试验比较不同的语句以得到最佳方案。最好的方法当然是测试，看实现相
同功能的SQL语句哪个执行时间最少，但是数据库中如果数据量很少，是比较不出
来的，这时可以用查看执行计划，即：把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分
析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表扫描次数（这两个对性能影响最大），总体
上看询成本百分比即可。
简单的存储过程可以用向导自动生成：在企业管理器工具栏点击运行向导图标，点
击”数据库”、”创建存储过程向导”。复杂存储过程的调试：在查询分析器左边
的对象浏览器（没有？按F8）选择要调试的存储过程,点右键，点调试，输入参数
执行，出现一个浮动工具条，上面有单步执行，断点设置等。