SQL语句优化
性能不理想的系统中，除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外，更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化。
为了获得稳定的执行性能，SQL语句越简单越好。对复杂的SQL语句，要设法对其进行简化。
常见的简化规则如下：
1）不要有超过5个以上的表连接（JOIN）
2）考虑使用临时表或表变量存放中间结果
3）少用子查询
4）视图嵌套不要过深，一般视图的嵌套不要超过两个为宜
连接的表越多，其编译的时间和连接的开销也越大，性能越不好控制。
最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行。
优先执行那些能够大量减少结果的连接。
拆分的好处不仅仅是减少SQL Server优化的时间，更使得SQL语句能够以你可以预测的方式和顺序执行。
如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么很可能意味着设计上的缺陷。
连接是outer join，非常不好。因为outer join意味着必须对左表或右表查询所有行。
如果表很大而没有相应的where语句，那么outer join很容易导致table scan或index scan。
要尽量使用inner join避免scan整个表。
优化建议：
1）使用临时表存放t1表的结果,能大大减少logical reads（或返回行数）的操作要优先执行。
仔细分析语句，你会发现where中的条件全是针对表t1的，所以直接使用上面的where子句查询表t1，然后把结果存放再临时表＃t1中：
Select t1…… into #tt1 from t1 where…(和上面的where一样)
2）再把＃tt1和其他表进行连接:
Select #t1…
Left outer join …
Left outer join…
3）修改 like 程序，去掉前置百分号。like语句却因为前置百分号而无法使用索引
4）从系统设计的角度修改语句，去掉outer join。
5）考虑组合索引或覆盖索引消除clustered index scan。
上面1和2点建议立即消除了worktable，性能提高了几倍以上，效果非常明显。
30种SQL语句优化方法
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。应该尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则引擎放弃使用索引而进行全表扫描。应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，否则引擎放弃使用索引而进行全表扫描。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 = 0;
应该尽量避免在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=20
下面的查询也将导致全表扫描
select * from t where name like '%abc%';
若要提高效率，可以考虑全文检索。
in和not in也要慎用，否则导致全表扫描，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 3;
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全局变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时，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，因此无法作为索引选择输入项，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;
尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这样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;
应该改为：
select id from t where num=2*100;
应该尽量避免在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 where datediff(day,createdate,'-11-30')=0 ---11-30生成的id
应改为：
select id from t where name like 'abc%' -- name以abc开头的id
select id from t where createdate>='-11-30' and createdate<'-12-1' ---11-30生成的id
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。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，并且应该尽可能的让字段顺序与索引顺序一致。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，应 改成这样：
create table #t(...)
很多时候用exist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);
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，如表中有字段sex，male，female几乎各占一半，那么即使在sex上建立了索引也对查询效率起不了作用。索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select效率，但同时也降低了insert及update的效率，因为insert或update时可能会重新建立索引，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。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。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。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。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。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）。避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。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。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。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。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。使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。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。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。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。尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
