本文通過詳細分析一個示例來說明SEEK、SCAN等操作的用法和效果，供大家參考！
入門指南
讓我們以一個簡單的例子幫助你理解如何閱讀查詢計劃，可以通過發出SET SHOWPLAN_TEXT On命令，或者在SQL Query Analyzer 的配置屬性中設置同樣的選項等方式得到查詢計劃。
注意：這個例子使用了表pubs.big_sales，該表與pubs..sales表完全相同，除了多了80000行的記錄，以當作簡單explain plan例子的主要數據。
如下所示，這個最簡單的查詢將掃描整個聚集索引，如果該索引存在。注意聚集鍵值是物理次序，數據按該次序存放。所以，如果聚集鍵值存在，你將可能避免對整個表進行掃描。即使你所選的列不在聚集鍵值中，例如ord_date，這個查詢引擎將用索引掃描並返回結果集。
SELECT *
FROM big_sales
SELECT ord_date
FROM big_sales
StmtText
-------------------------------------------------------------------------
|--ClusteredIndexScan(OBJECT:([pubs].[dbo].[big_sales].[UPKCL_big_sales]))
上面的查詢展示返回的數據量非常不同，所以小結果集(ord_date)的查詢比其它查詢運行更快，這只是因為存在大量底層的I/O。然而，這兩個查詢計劃實際上是一樣的。你可以通過使用其它索引提高性能。例如，在title_id列上有一個非聚集索引存在：
SELECT title_id
FROM big_sales
StmtText
------------------------------------------------------------------
|--Index Scan(OBJECT:([pubs].[dbo].[big_sales].[ndx_sales_ttlID]))
上面的查詢的執行時間與SELECT *查詢相比非常小，這是因為可以從非聚集索引即可得到所有結果。該類查詢被稱為covering query（覆蓋查詢），因為全部結果集被一個非聚集索引所覆蓋。
