要知道SQL语句，我想我们有必要知道SQL Server查询分析器怎么执行我们的SQL语句的，我们很多人会看执行计划，或者用Profiler来监视和调优查询语句或者存储过程慢的原因，但是如果我们知道查询分析器的执行逻辑顺序，下手的时候就胸有成竹，那么下手是不是有把握点呢？
一、查询的逻辑执行顺序
(1) FROM left_table
(3) join_type JOIN right_table (2) _disibledevent=>如有表table1(ID,col1)和table2(ID,col2)
Select A.ID, A.col1, B.col2 -- Select A.ID, col1, col2 –不要这么写，不利于将来程序扩展 from table1 A inner join table2 B _disibledevent=>
B、纵向来看
(1) 合理写WHERE子句，不要写没有WHERE的SQL语句。
(2) SELECT TOP N * -- 没有WHERE条件的用此替代。
四、尽量少做重复的工作
A、控制同一语句的多次执行，特别是一些基础数据的多次执行是很多程序员很少注意的。
B、减少多次的数据转换，也许需要数据转换是设计的问题，但是减少次数是程序员可以做到的。
C、杜绝不必要的子查询和连接表，子查询在执行计划一般解释成外连接，多余的连接表带来额外的开销。
D、合并对同一表同一条件的多次UPDATE，比如
UPDATE EMPLOYEE SET FNAME='HAIWER'
WHERE EMP_ID=' VPA30890F'UPDATE EMPLOYEE SET LNAME='YANG'
WHERE EMP_ID=' VPA30890F'
这两个语句应该合并成以下一个语句
UPDATE EMPLOYEE SET FNAME='HAIWER',LNAME='YANG'WHERE EMP_ID=' VPA30890F'
E、UPDATE操作不要拆成DELETE操作+INSERT操作的形式，虽然功能相同，但是性能差别是很大的。
五、注意临时表和表变量的用
在复杂系统中，临时表和表变量很难避免，关于临时表和表变量的用法，需要注意：
A、如果语句很复杂，连接太多，可以考虑用临时表和表变量分步完成。
B、如果需要多次用到一个大表的同一部分数据，考虑用临时表和表变量暂存这部分数据。
C、如果需要综合多个表的数据，形成一个结果，可以考虑用临时表和表变量分步汇总这多个表的数据。
D、其他情况下，应该控制临时表和表变量的使用。
E、关于临时表和表变量的选择，很多说法是表变量在内存，速度快，应该首选表变量，但是在实际使用中发现：
(1) 主要考虑需要放在临时表的数据量，在数据量较多的情况下，临时表的速度反而更快。
(2) 执行时间段与预计执行时间(多长)
F、关于临时表产生使用SELECT INTO和CREATE TABLE + INSERT INTO的选择，一般情况下：
SELECT INTO会比CREATE TABLE + INSERT INTO的方法快很多，
但是SELECT INTO会锁定TEMPDB的系统表SYSOBJECTS、SYSINDEXES、SYSCOLUMNS，在多用户并发环境下，容易阻塞其他进程。
所以我的建议是，在并发系统中，尽量使用CREATE TABLE + INSERT INTO，而大数据量的单个语句使用中，使用SELECT INTO。
六、子查询的用法
子查询是一个 SELECT 查询，它嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 语句或其它子查询中。
任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询，子查询可以使我们的编程灵活多样，可以用来实现一些特殊的功能。但是在性能上，往往一个不合适的子查询用法会形成一个性能瓶颈。如果子查询的条件中使用了其外层的表的字段，这种子查询就叫作相关子查询。
相关子查询可以用IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS引入。 关于相关子查询，应该注意：
(1) NOT IN、NOT EXISTS的相关子查询可以改用LEFT JOIN代替写法。比如：
SELECT PUB_NAME FROM PUBLISHERS WHERE PUB_ID NOTIN (SELECT PUB_ID FROM TITLES WHERE TYPE ='BUSINESS')
可以改写成：
SELECT A.PUB_NAME FROM PUBLISHERS A LEFTJOIN TITLES B ON B.TYPE ='BUSINESS'AND A.PUB_ID=B. PUB_ID WHERE B.PUB_ID IS NULL
比如NOT EXISTS：
SELECT TITLE FROM TITLES
WHERE NOT EXISTS
(SELECT TITLE_ID FROM SALES WHERE TITLE_ID = TITLES.TITLE_ID)
可以改写成：
SELECT TITLE
FROM TITLES LEFTJOIN SALES
ON SALES.TITLE_ID = TITLES.TITLE_ID
WHERE SALES.TITLE_ID ISNULL
2）如果保证子查询没有重复 ，IN、EXISTS的相关子查询可以用INNER JOIN 代替。比如：
SELECT PUB_NAME
FROM PUBLISHERS
WHERE PUB_ID IN
(SELECT PUB_ID
FROM TITLES
WHERE TYPE ='BUSINESS')
可以改写成：
SELECT A.PUB_NAME --SELECT DISTINCT A.PUB_NAME
FROM PUBLISHERS A INNERJOIN TITLES B
ON B.TYPE ='BUSINESS'AND
A.PUB_ID=B. PUB_ID
(3) IN的相关子查询用EXISTS代替，比如：
SELECT PUB_NAME FROM PUBLISHERS
WHERE PUB_ID IN
(SELECT PUB_ID FROM TITLES WHERE TYPE ='BUSINESS')
可以用下面语句代替：
SELECT PUB_NAME FROM PUBLISHERS WHERE EXISTS
(SELECT1FROM TITLES WHERE TYPE ='BUSINESS'AND
PUB_ID= PUBLISHERS.PUB_ID)
4） 不要用COUNT(*)的子查询判断是否存在记录，最好用LEFT JOIN或者EXISTS，比如有人写这样的语句：
SELECT JOB_DESC FROM JOBS
WHERE (SELECTCOUNT(*) FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)=0
应该改成：
SELECT JOBS.JOB_DESC FROM JOBS LEFTJOIN EMPLOYEE
ON EMPLOYEE.JOB_ID=JOBS.JOB_ID
WHERE EMPLOYEE.EMP_ID ISNULL
SELECT JOB_DESC FROM JOBS
WHERE (SELECT COUNT(*) FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)0
应该改成：
SELECT JOB_DESC FROM JOBS
WHEREEXISTS (SELECT 1 FROM EMPLOYEE WHERE JOB_ID=JOBS.JOB_ID)
七：尽量使用索引
建立索引后，并不是每个查询都会使用索引，在使用索引的情况下，索引的使用效率也会有很大的差别。只要我们在查询语句中没有强制指定索引，索引的选择和使用方法是SQLSERVER的优化器自动作的选择，而它选择的根据是查询语句的条件以及相关表的统计信息，这就要求我们在写SQL语句的时候尽量使得优化器可以使用索引。为了使得优化器能高效使用索引，写语句的时候应该注意：
（1）不要对索引字段进行运算，而要想办法做变换，比如：
SELECT ID FROM T WHERE NUM/2=100
应改为:
SELECT ID FROM T WHERE NUM=100*2
SELECT ID FROM T WHERE NUM/2=NUM1
如果NUM有索引应改为:
SELECT ID FROM T WHERE NUM=NUM1*2
如果NUM1有索引则不应该改。
（2）发现过这样的语句：
SELECT 年,月,金额 FROM 结余表 WHERE100*年+月=2010*100+10
应该改为：
SELECT 年,月,金额 FROM 结余表 WHERE 年=2010 AND 月=10
（3）不要对索引字段进行格式转换
日期字段的例子：
WHERECONVERT(VARCHAR(10), 日期字段,120)='2010-07-15'
应该改为
WHERE日期字段〉='2010-07-15'AND 日期字段'2010-07-16'
ISNULL转换的例子：
WHEREISNULL(字段,'')''应改为:WHERE字段''
WHEREISNULL(字段,'')=''不应修改
WHEREISNULL(字段,'F') ='T'应改为: WHERE字段='T'
WHEREISNULL(字段,'F')'T'不应修改
（4） 不要对索引字段进行格式转换
WHERELEFT(NAME, 3)='ABC' 或者WHERE SUBSTRING(NAME,1, 3)='ABC'
应改为: WHERE NAME LIKE'ABC%'
日期查询的例子：
WHEREDATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')=0
应改为:WHERE 日期='2010-06-30' AND 日期 '2010-07-01'
WHEREDATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')0
应改为:WHERE 日期 '2010-06-30'
WHEREDATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')=0
应改为:WHERE 日期 '2010-07-01'
WHEREDATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')0
应改为:WHERE 日期='2010-07-01'
WHEREDATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')=0
应改为:WHERE 日期='2010-06-30'
（5）不要对索引字段使用函数
WHERE LEFT(NAME, 3)='ABC' 或者WHERE SUBSTRING(NAME,1, 3)='ABC'
应改为: WHERE NAME LIKE 'ABC%'
日期查询的例子：
WHEREDATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')=0
应改为:WHERE 日期='2010-06-30'AND 日期 '2010-07-01'
WHEREDATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')0
应改为:WHERE 日期 '2010-06-30'
WHEREDATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')=0
应改为:WHERE 日期 '2010-07-01'
WHEREDATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')0
应改为:WHERE 日期='2010-07-01'
WHEREDATEDIFF(DAY, 日期,'2010-06-30')=0
应改为:WHERE 日期='2010-06-30'
（6）不要对索引字段进行多字段连接
比如：
WHERE FAME+'. '+LNAME='HAIWEI.YANG'
应改为:
WHERE FNAME='HAIWEI' AND LNAME='YANG'
八：多表连接的连接条件对索引的选择有着重要的意义，所以我们在写连接条件条件的时候需要特别注意。
A、多表连接的时候，连接条件必须写全，宁可重复，不要缺漏。
B、连接条件尽量使用聚集索引
C、注意ON、WHERE和HAVING部分条件的区别
ON是最先执行， WHERE次之，HAVING最后，因为ON是先把不符合条件的记录过滤后才进行统计，它就可以减少中间运算要处理的数据，按理说应该速度是最快的，WHERE也应该比HAVING快点的，因为它过滤数据后才进行SUM，在两个表联接时才用ON的，所以在一个表的时候，就剩下WHERE跟HAVING比较了。
考虑联接优先顺序： (1) INNER JOIN (2) LEFT JOIN (注：RIGHT JOIN 用 LEFT JOIN 替代) (3) CROSS JOIN
其它注意和了解的地方有：
A、在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，出现得最少的放在最后面，减少判断的次数。
B、注意UNION和UNION ALL的区别。-- 允许重复数据用UNION ALL好
C、注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用。
D、TRUNCATE TABLE 与 DELETE 区别。
E、减少访问数据库的次数。
还有就是我们写存储过程，如果比较长的话，最后用标记符标开，因为这样可读性很好，即使语句写的不怎么样，但是语句工整，C# 有region，SQL我比较喜欢用的就是：
--startof 查询在职人数
SQL语句
--end of
正式机器上我们一般不能随便调试程序，但是很多时候程序在我们本机上没问题，但是进正式系统就有问题，但是我们又不能随便在正式机器上操作，那么怎么办呢？我们可以用回滚来调试我们的存储过程或者是SQL语句，从而排错。
BEGINTRAN
UPDATE a SET 字段=''
ROLLBACK
作业存储过程我一般会加上下面这段，这样检查错误可以放在存储过程，如果执行错误回滚操作，但是如果程序里面已经有了事务回滚，那么存储过程就不要写事务了，这样会导致事务回滚嵌套降低执行效率，但是我们很多时候可以把检查放在存储过程里，这样有利于我们解读这个存储过程，和排错。
BEGINTRANSACTION
--事务回滚开始
--检查报错
IF ( @@ERROR0 )
BEGIN
--回滚操作
ROLLBACKTRANSACTION
RAISERROR('删除工作报告错误', 16, 3)
RETURN
END
--结束事务
COMMITTRANSACTION
好久没有写博文了，工作项目一个接一个，再加上公司人员流动，新人很多事情接不下来，加班成了家常便饭，仓促写下这些希望对大家有帮助，不对的也欢迎指点，交流互相提高。
如有表table1（ID,col1）和table2 （ID,col2）
标签： SQL SQL Server
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