很多人不知道SQL語句在SQL SERVER中是如何執行的，他們擔心自己所寫的SQL語句會被SQL Server誤解。比如：select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000
和執行:select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan''
一些人不知道以上兩條語句的執行效率是否一樣，因為如果簡單的從語句先後上看，這兩個語句的確是不一樣，如果tID是一個聚合索引，那麼後一句僅僅從表的10000條以後的記錄中查找就行了；而前一句則要先從全表中查找看有幾個name=''zhangsan''的，而後再根據限制條件條件tID>10000來提出查詢結果。
事實上，這樣的擔心是不必要的。SQL Server中有一個“查詢分析優化器”，它可以計算出where子句中的搜索條件並確定哪個索引能縮小表掃描的搜索空間，也就是說，它能實現自動優化。
雖然查詢優化器可以根據where子句自動的進行查詢優化，但大家仍然有必要了解一下“查詢優化器”的工作原理，如非這樣，有時查詢優化器就會不按照您的本意進行快速查詢。
在查詢分析階段，查詢優化器查看查詢的每個階段並決定限制需要掃描的數據量是否有用。如果一個階段可以被用作一個掃描參數（SARG），那麼就稱之為可優化的，並且可以利用索引快速獲得所需數據。
SARG的定義：用於限制搜索的一個操作，因為它通常是指一個特定的匹配，一個值得范圍內的匹配或者兩個以上條件的AND連接。形式如下：
列名 操作符 <常數 或 變量> 或 <常數 或 變量> 操作符列名
列名可以出現在操作符的一邊，而常數或變量出現在操作符的另一邊。如：
Name=’張三’ 價格>5000 5000<價格 Name=’張三’ and 價格>5000
如果一個表達式不能滿足SARG的形式，那它就無法限制搜索的范圍了，也就是SQL Server必須對每一行都判斷它是否滿足WHERE子句中的所有條件。所以一個索引對於不滿足SARG形式的表達式來說是無用的。
介紹完SARG後，我們來總結一下使用SARG以及在實踐中遇到的和某些資料上結論不同的經驗：
1、Like語句是否屬於SARG取決於所使用的通配符的類型
如：name like ‘張%’ ，這就屬於SARG 而：name like ‘%張’ ,就不屬於SARG。
原因是通配符%在字符串的開通使得索引無法使用。
2、or 會引起全表掃描
Name=’張三’ and 價格>5000 符號SARG，而：Name=’張三’ or 價格>5000 則不符合SARG。使用or會引起全表掃描。
3、非操作符、函數引起的不滿足SARG形式的語句
不滿足SARG形式的語句最典型的情況就是包括非操作符的語句，如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外還有函數。下面就是幾個不滿足SARG形式的例子：
ABS(價格)<5000 Name like ‘%三’ 有些表達式，如： WHERE 價格*2>5000 SQL SERVER也會認為是SARG，SQL Server會將此式轉化為： WHERE 價格>2500/2
但我們不推薦這樣使用，因為有時SQL Server不能保證這種轉化與原始表達式是完全等價的。
4、IN 的作用相當與OR
語句：
Select * from table1 where tid in (2,3) 和 Select * from table1 where tid=2 or tid=3
是一樣的，都會引起全表掃描，如果tid上有索引，其索引也會失效。
5、盡量少用NOT
6、exists 和 in 的執行效率是一樣的
很多資料上都顯示說，exists要比in的執行效率要高，同時應盡可能的用not exists來代替not in。但事實上，我試驗了一下，發現二者無論是前面帶不帶not，二者之間的執行效率都是一樣的。因為涉及子查詢，我們試驗這次用SQL Server自帶的pubs數據庫。
運行前我們可以把SQL Server的statistics I/O狀態打開：
（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)
該句的執行結果為：
表 ''sales''。掃描計數 18，邏輯讀 56 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
表 ''titles''。掃描計數 1，邏輯讀 2 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
（2）select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)
第二句的執行結果為：
表 ''sales''。掃描計數 18，邏輯讀 56 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
表 ''titles''。掃描計數 1，邏輯讀 2 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
我們從此可以看到用exists和用in的執行效率是一樣的。
7、用函數charindex()和前面加通配符%的LIKE執行效率一樣
前面，我們談到，如果在LIKE前面加上通配符%，那麼將會引起全表掃描，所以其執行效率是低下的。但有的資料介紹說，用函數charindex()來代替LIKE速度會有大的提升，經我試驗，發現這種說明也是錯誤的：
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen
where charindex(''刑偵支隊'',reader)>0 and fariqi>''2004-5-5''
用時：7秒，另外：掃描計數 4，邏輯讀 7155 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like ''%'' + ''刑偵支隊'' + ''%'' and fariqi>''2004-5-5''
用時：7秒，另外：掃描計數 4，邏輯讀 7155 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。 >>>更多專題請看SQL Server專題
很多人不知道SQL語句在SQL SERVER中是如何執行的，他們擔心自己所寫的SQL語句會被SQL Server誤解。比如：select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000
和執行:select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan''
一些人不知道以上兩條語句的執行效率是否一樣，因為如果簡單的從語句先後上看，這兩個語句的確是不一樣，如果tID是一個聚合索引，那麼後一句僅僅從表的10000條以後的記錄中查找就行了；而前一句則要先從全表中查找看有幾個name=''zhangsan''的，而後再根據限制條件條件tID>10000來提出查詢結果。
事實上，這樣的擔心是不必要的。SQL Server中有一個“查詢分析優化器”，它可以計算出where子句中的搜索條件並確定哪個索引能縮小表掃描的搜索空間，也就是說，它能實現自動優化。
雖然查詢優化器可以根據where子句自動的進行查詢優化，但大家仍然有必要了解一下“查詢優化
在查詢分析階段，查詢優化器查看查詢的每個階段並決定限制需要掃描的數據量是否有用。如果一個階段可以被用作一個掃描參數（SARG），那麼就稱之為可優化的，並且可以利用索引快速獲得所需數據。
SARG的定義：用於限制搜索的一個操作，因為它通常是指一個特定的匹配，一個值得范圍內的匹配或者兩個以上條件的AND連接。形式如下：
列名 操作符 <常數 或 變量> 或 <常數 或 變量> 操作符列名
列名可以出現在操作符的一邊，而常數或變量出現在操作符的另一邊。如：
Name=’張三’ 價格>5000 5000<價格
Name=’張三’ and 價格>5000
如果一個表達式不能滿足SARG的形式，那它就無法限制搜索的范圍了，也就是SQL Server必須對每一行都判斷它是否滿足WHERE子句中的所有條件。所以一個索引對於不滿足SARG形式的表達式來說是無用的。
介紹完SARG後，我們來總結一下使用SARG以及在實踐中遇到的和某些資料上結論不同的經驗：
1、Like語句是否屬於SARG取決於所使用的通配符的類型
如：name like ‘張%’ ，這就屬於SARG 而：name like ‘%張’ ,就不屬於SARG。
原因是通配符%在字符串的開通使得索引無法使用。
2、or 會引起全表掃描
Name=’張三’ and 價格>5000 符號SARG，而：Name=’張三’ or 價格>5000 則不符合SARG。使用or會引起全表掃描。
3、非操作符、函數引起的不滿足SARG形式的語句
不滿足SARG形式的語句最典型的情況就是包括非操作符的語句，如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外還有函數。下面就是幾個不滿足SARG形式的例子：
ABS(價格)<5000 Name like ‘%三’ 有些表達式，如： WHERE 價格*2>5000 SQL SERVER也會認為是SARG，SQL Server會將此式轉化為： WHERE 價格>2500/2
但我們不推薦這樣使用，因為有時SQL Server不能保證這種轉化與原始表達式是完全等價的。
4、IN 的作用相當與OR
語句：
Select * from table1 where tid in (2,3) 和 Select * from table1 where tid=2 or tid=3
是一樣的，都會引起全表掃描，如果tid上有索引，其索引也會失效。
5、盡量少用NOT
很多資料上都顯示說，exists要比in的執行效率要高，同時應盡可能的用not exists來代替not in。但事實上，我試驗了一下，發現二者無論是前面帶不帶not，二者之間的執行效率都是一樣的。因為涉及子查詢，我們試驗這次用SQL Server自帶的pubs數據庫。運行前我們可以把SQL Server的statistics I/O狀態打開：
（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)
該句的執行結果為：
表 ''sales''。掃描計數 18，邏輯讀 56 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
表 ''titles''。掃描計數 1，邏輯讀 2 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
（2）select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)
第二句的執行結果為：
表 ''sales''。掃描計數 18，邏輯讀 56 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
表 ''titles''。掃描計數 1，邏輯讀 2 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
我們從此可以看到用exists和用in的執行效率是一樣的。
7、用函數charindex()和前面加通配符%的LIKE執行效率一樣
前面，我們談到，如果在LIKE前面加上通配符%，那麼將會引起全表掃描，所以其執行效率是低下的。但有的資料介紹說，用函數charindex()來代替LIKE速度會有大的提升，經我試驗，發現這種說明也是錯誤的：
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen
where charindex(''刑偵支隊'',reader)>0 and fariqi>''2004-5-5''
用時：7秒，另外：掃描計數 4，邏輯讀 7155 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like ''%'' + ''刑偵支隊'' + ''%'' and fariqi>''2004-5-5''
用時：7秒，另外：掃描計數 4，邏輯讀 7155 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
