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许多人不知道。;我不知道sql语句在sql server中是如何执行的。他们担心sql语句会被sql server误解:select * from table name = 张三 和tid 10000和实施:从表1中选择* tid 10000人= 张三有些人不 我不知道两个以上的语句的执行效率是一样的，因为如果从一个新的角度来看一个简单的语句，这两个语句是不同的。如果tid是一个聚合指数，那就简单的从10000后的短句来看；从综合查找表中，我看到了几个名字= 张三 ，然后根据tid 10000条件提出了限制搜索结果。其实这种担心是多余的。sql server中有一个查询分析优化器，可以计算where子句中的搜索条件，确定哪些索引可以减少表扫描的扫描空间，即可以实现自动优化。虽然查询优化器可以根据where子句自动进行查询优化，但还是需要了解查询优化器的工作原理。如果没有，有时候查询优化器不会按照你的本意快速查询。在查询分析阶段，查询优化器在查询的每个阶段以及确定是否要限制需要扫描的数据量时似乎都很有用。如果一个阶段可以作为一个扫描参数(sarg)，它被称为可优化的，所需的数据可以快速传递，以获得一个索引。特区的定义是一个运算，它限制了搜索，因为它通常指的是一个值范围内的匹配。两个或两个以上的条件和连接形式如下:列名运算符或运算符列名可以出现在运算符的一侧，常量或变量出现在运算符的另一侧:name = price 5000 5000 5000如果表达式不满足sarg形式，则不能限制搜索范围。也就是说，sql server必须判断每个条件的每一行是否满足所有条件。在where子句中，以不满足sarg的形式表示索引是没有用的。在介绍特区后，我们将总结利用sarg的经验和在实践中遇到的一些数据得出不同的结论:1 .你是否喜欢宣布它属于sarg取决于通配符的类型-如:name like ——张%。这是蒲的。是像，不是溥像。原因是通配符%对字符串开放，所以不能使用索引。或将导致全表扫描name =和price 5000 logo和name = 张浦，三个还是价格。grid 5000不适合特区使用或将导致全表扫描。3.sarg表造成的不理想的非经营和职能的财务报表不符合sarg报表，包括非经营报表，如最典型的形式:没有！=，，不存在，不存在！我不 除了功能以外，我不喜欢它。下面举几个例子，不符合sarg形式:abs (price) 2500 2但是我们不推荐这种方法，因为有时候sqlserver并不能保证这种转换完全等价于原始表达式。4.按照or语句uff1a select * from table 1，tid(2，3)-select * from table 1，tid = 2或tid = 3也将导致扫描整个表。如果其中一个被tid索引，该索引也将失败。5。用的越少越好，执行效率为6，存在且相同。很多信息表明，存在比存在更有效，应该尽量用不存在来代替。但事实上，我 我试图找出这两种效率之间的相似之处。因为子查询，我们尝试使用pubs数据库，并带来了sql服务器。在运行之前，我们可以打开my/sql server状态的统计:(1)选择标题，从标题中选择title_id的价格(销售选择title_id)。这句话的结果如下:表 销售。扫描计数为18，逻辑读取为56次，物理读取为0次，0次。表 标题.扫描计数1，逻辑读取2次，物理读取0次，0次。(2)从标题和价格存在的销售中选择标题(从销售中选择*)。title_id = titles.title_id和quantity 30)第二句的结果如下:table 销售。扫描计数为18，逻辑读取为56次，物理读取为0次，0次。表 标题.扫描计数1，逻辑读取2次，物理读取0次，0次。我们可以看到同样的执行效率。7。函数charindex用于通配符%,它喜欢执行效率。前面我们讲过，如果前面加了通配符%会造成全表扫描，所以它的执行效率很低。但是有数据显示，这个函数的charindex速度会大大提高，而不是图像速度。选择gid，title，fariqi，reader from tgongwen，其中charind测试之后，作者发现如果查询两边的列相同，联合执行的速度要差很多。虽然联合扫描是索引，还是扫描全是表。选择gid，fariqi，neibuyonghu，readers，标题来自fariqi = 2004年9月16日;或者fariqi = 时间:6423毫秒。扫描计数2次，逻辑读取14726次，物理读取1次，前7176次。选择gid，fariqi，neibuyonghu，readers，来自tgongwen，fariqi = 2004-9-16.联盟选择gid，fariqi，neibuyonghu，readers，from tgongwen，fariqi = 2004-2-5，标题时间:11640毫秒。扫描计数8次，逻辑读取14806次，物理读取108次，第一次1144次。9.应根据多少字段提取以及避免选择的原则。让 让我们做一个实验。选择前10000个gid，fariqi，reader，从tgongwen到gid desc标题使用时间:4673毫秒，选择前10000个gid，fariqi从tgongwen到gid desc标题使用时间:1376毫秒，选择前10000个gid，fariqi从tgongwen到gid desc使用时间:80毫秒，因此，每一个小字段都是晋升的速度取决于你放弃的领域的大小。10，count (*)不会比count (field)慢。在某些数据中，统计所有列的效率明显不如世界名:select count(* ) tgongwen使用时间:1500毫秒select count(gid)tgongwen使用时间:1483毫秒select count(fariqi)tgongwen使用时间:3140毫秒select count (title) tgongwen使用时间:52050毫秒从上面可以看出，如果我们使用counting (*)和counting (primary key)，速度非常相似，当数字(*)比除了主键、站点和我觉得如果用sql server来统计(*)，可以自动找到最小的字段来收集。当然，如果你写直接计算(主键)，它会来得更直接。11.通过聚合索引列来获得最高效率。让 s see: (gid为主键，fariqi为聚集索引列):从tgongwen中选择前10000个gid，fariqi，reader，title时间:196毫秒。扫描计数一次，逻辑读取289次，物理读取一次，第一次1527次。选取gid，fariqi，readers前10000名，从tgongwen到gidaasc标题时间:4720ms。扫描计数1次，逻辑读取41956次，物理读取0次，第1287次。选取前10000名gid、fariqi、readers，从tgongwen到gid desc标题时间:4736毫秒。扫描计数一次，逻辑读取55350次，物理读取10次，第一次775次。选取前10000名gid，fariqi，readers，从tgongwen到fariqi asc标题时间:173毫秒。扫描计数1次，逻辑读取290次，物理读取0次，第一次0次。选择前10000名gid，fariqi，reader，按tgongwen fariqi desc标题时间:156毫秒。扫描计数1次，逻辑读取289次，物理读取0次，第一次0次。从上面可以看出，排序的速度和逻辑读取的次数与聚集索引列的顺序相当，但这些速度比非聚集索引列快得多。同时，按照一个场来排序时间，无论是正还是负，都是很基本的。十二个。高效top其实在查询提取大型数据集时，影响数据库响应时间最大的因素不是数据搜索，而是物理i/o操作:选择top 10 * from(选择top 10000 gid，fariqi，title from tgo。从理论上来说，ngwen是《内比都》中gid asc的顺序= office)使得整句的执行时间比该子句的执行时间长，但事实却相反。因为，在条款的执行中，返回10000条记录，全句只返回10条语句，所以影响数据库响应时间最重要的因素就是物理i/o操作。限制物理i/o操作最有效的方法之一是使用热关键字，热关键字是系统优化和从sql server提取数据之前的百分比或百分比。经过实际应用，笔者发现以上是很有效的，但是这句话是否在另一个大型数据库oracle，c中找到并不可惜，但是可以用其他方法解决(比如rownumber)。在oracle的分页过程中，我们会讨论未来几千万的横向数据，我们会使用最高的关键词。到目前为止，我们已经讨论了如何从大容量数据库中快速查询所需数据。在实际应用中，必须考虑各种硬因素，如网络性能、服务器性能、操作系统性能、网卡、交换机等。
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