人们在使用SQL时往往会堕入一个误区，即太关注于所得的结果能否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的功用差异，这种功用差异在大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在任务实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运转速度有了明显地提高！下面我将从这三个方面分别进行总结：（为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运转时间均经过测试，不超过１秒的均表示为（< 1秒）。 ）

一、不合理的索引设计

　　例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运转情况：

　　1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)

　　分析：
　　date上有大量的反复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。

　　2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）

　　分析：
　　在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，反复值也陈列在一同，因此在范围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范围扫描，提高了查询速度。

　　3.在place，date，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ, 'SH')（< 1秒）

　　分析：
　　这是一个不很合理的组合索引，由于它的前导列是place，第一和第二条SQL没有援用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place。

　　4.在date，place，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）

　　分析：
　　这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并且在第一和第三个SQL中构成了索引覆盖，因此功用达到了最优。

　　5.总结：
　　缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。普通来说：

　　①.有大量反复值、且经常有范围查询

　　（between, >,< ，>=,< =）和order by、group by发生的列，可考虑建立群集索引；

　　②.经常同时存取多列，且每列都含有反复值可考虑建立组合索引；

　　③.组合索引要尽量使关键查询构成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。

二、不充份的连接条件

　　例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在 account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no（20秒）

　　将SQL改为：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no（< 1秒）

　　分析：
　　在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用card上的索引，其I/O次数可由以下公式预算为：
　　外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层表第一行所要查找的3页）=595907次I/O

　　在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用account上的索引，其I/O次数可由以下公式预算为：
　　外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一行所要查找的4页）= 33528次I/O

　　可见，只要充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。

　　总结：
　　1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会依据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的婚配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。

　　2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,302)。

三、不可优化的where子句

　　1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where
amount/30< 1000（11秒）
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）

　　分析：
　　where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运转时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：
select * from record where card_no like
'5378%'（< 1秒）
select * from record where amount
< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'
（< 1秒）

　　你会发现SQL明显快起来！

　　2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')（23秒）<