处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：

?1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

?2.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。

?3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，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 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

?4.应尽量避免在 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=10
???? union all
???? select id from t where num=20

?5.下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
???? select id from t where name like ‘%abc%’
??? 若要提高效率，可以考虑全文检索。

?6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，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

??8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，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 num/2=100
???? 应改为:
???? select id from t where num=100*2

?9.应尽量避免在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,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
???? 应改为:
???? select id from t where name like ‘abc%’
???? select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

?10.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。

?11.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，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

?12.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的，应改成这样：
???? create table #t(…)

?13.很多时候用 exists 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)

?14.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，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

?15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，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。

?16.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。

?17.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。

?18.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。

?19.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。

?20.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）。

?21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

?22.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。

?23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那