一．WITH AS的含义
WITH AS短语，也叫做子查询部分（subquery factoring），可以让你做很多事情，定义一个SQL片断，该SQL片断会被整个SQL语句所用到。有的时候，是为了让SQL语句的可读性更高些， 也有可能是在UNION ALL的不同部分，作为提供数据的部分。
特别对于UNION ALL比较有用。因为UNION ALL的每个部分可能相同，但是如果每个部分都去执行一遍的话，则成本太高，所以可以使用WITH AS短语，则只要执行一遍即可。如果WITH AS短语所定义的表名被调用两次以上，则优化器会自动将WITH AS短语所获取的数据放入一个TEMP表里，如果只是被调用一次，则不会。而提示materialize则是强制将WITH AS短语里的数据放入一个全局临时表里。很多查询通过这种方法都可以提高速度。
二．使用方法
先看下面一个嵌套的查询语句：
select * from person.StateProvince where CountryRegionCode in
(select CountryRegionCode from person.CountryRegion where Name like 'C%')
上面的查询语句使用了一个子查询。虽然这条SQL语句并不复杂，但如果嵌套的层次过多，会使SQL语句非常难以阅读和维护。因此，也可以使用表变量的方式来解决这个问题，SQL语句如下：
declare @t table(CountryRegionCode nvarchar(3))
insert into @t(CountryRegionCode) (select CountryRegionCode from person.CountryRegion where Name like 'C%')
select * from person.StateProvince where CountryRegionCode
in (select * from @t)
虽然上面的SQL语句要比第一种方式更复杂，但却将子查询放在了表变量@t中，这样做将使SQL语句更容易维护，但又会带来另一个问题，就是性能的损失。 由于表变量实际上使用了临时表，从而增加了额外的I/O开销，因此，表变量的方式并不太适合数据量大且频繁查询的情况。为此，在SQL Server 2005中提供了另外一种解决方案，这就是公用表表达式（CTE），使用CTE，可以使SQL语句的可维护性，同时，CTE要比表变量的效率高得多。
下面是CTE的语法：
[ WITH <common_table_expression> [ ,n ] ]
<common_table_expression>::=
expression_name [ ( column_name [ ,n ] ) ]
AS
( CTE_query_definition )
现在使用CTE来解决上面的问题，SQL语句如下：
with
cr as
(
select CountryRegionCode from person.CountryRegion where Name like 'C%'
)
select * from person.StateProvince where CountryRegionCode in (select * from cr)
其中cr是一个公用表表达式，该表达式在使用上与表变量类似，只是SQL Server 2005在处理公用表表达式的方式上有所不同。
在使用CTE时应注意如下几点：
1. CTE后面必须直接跟使用CTE的SQL语句（如select、insert、update等），否则，CTE将失效。如下面的SQL语句将无法正常使用CTE：
with
cr as
(
select CountryRegionCode from person.CountryRegion where Name like 'C%'
)
select * from person.CountryRegion -- 应将这条SQL语句去掉
-- 使用CTE的SQL语句应紧跟在相关的CTE后面 --
select * from person.StateProvince where CountryRegionCode in (select * from cr)
2. CTE后面也可以跟其他的CTE，但只能使用一个with，多个CTE中间用逗号（,）分隔，如下面的SQL语句所示：
with
cte1 as
(
select * from table1 where name like 'abc%'
),
cte2 as
(
select * from table2 where id > 20
),
cte3 as
(
select * from table3 where price < 100
)
select a.* from cte1 a, cte2 b, cte3 c where a.id = b.id and a.id = c.id
3. 如果CTE的表达式名称与某个数据表或视图重名，则紧跟在该CTE后面的SQL语句使用的仍然是CTE，当然，后面的SQL语句使用的就是数据表或视图了，如下面的SQL语句所示：
-- table1是一个实际存在的表
with
table1 as
(
select * from persons where age < 30
)
select * from table1 -- 使用了名为table1的公共表表达式
select * from table1 -- 使用了名为table1的数据表
4. CTE 可以引用自身，也可以引用在同一 WITH 子句中预先定义的 CTE。不允许前向引用。
5. 不能在 CTE_query_definition 中使用以下子句：
（1）COMPUTE 或 COMPUTE BY
（2）ORDER BY（除非指定了 TOP 子句）
（3）INTO
（4）带有查询提示的 OPTION 子句
（5）FOR XML
（6）FOR BROWSE
6. 如果将 CTE 用在属于批处理的一部分的语句中，那么在它之前的语句必须以分号结尾，如下面的SQL所示：
declare @s nvarchar(3)
set @s = 'C%'
; -- 必须加分号
with
t_tree as
(
select CountryRegionCode from person.CountryRegion where Name like @s
)
select * from person.StateProvince where CountryRegionCode in (select * from t_tree)
二、 来源：SQL中使用WITH AS提高性能
摘要：本文结合笔者实际的工作情况，说明了如何使用with as改写存储过程，从而大幅提高SQL的运行时间。本文首先交代了案例的起因，随后简单介绍了WITH AS的含义，最后基于实际工作，使用了一个测试用例来说明如何使用WITH AS。
1. 案例起因
公司门店应用程序每天都要出一份报表，用来统计所有商品当天的期初库存数量、入库数量、出库数量
及当天的期末库存数量。运行半年以后，这份报表运行越来越慢，到现在，每次运行该报表显示当天数据时需要近20秒的时间。于是开发人员找到我，希望我看看，是不是可以使该报表运行的时间更短。
该报表就是一段SQL语句，主要由三部分组成，第一部分是计算每个商品的期初数量，第二部分是计算每个商品的当天发生（包括入库和出库的）数量，第三部分是计算每个商品的期末数量，也就是当天的余额。每个部分使用UNION ALL连接起来。
我看到该报表，第一个感觉就是这段SQL里的每个部分都要对表进行扫描，明显成本过高。应该可以使用WITH AS进行改写。
2. WITH AS的含义
WITH AS短语，也叫做子查询部分（subquery factoring），可以让你做很多事情，定义一个SQL片断，该SQL片断会被整个SQL语句所用到。有的时候，是为了让SQL语句的可读性更高些， 也有可能是在UNION ALL的不同部分，作为提供数据的部分。
特别对于UNION ALL比较有用。因为UNION ALL的每个部分可能相同，但是如果每个部分都去执行一遍的话，则成本太高，所以可以使用WITH AS短语，则只要执行一遍即可。如果WITH AS短语所定义的表名被调用两次以上，则优化器会自动将WITH AS短语所获取的数据放入一个TEMP表里，如果只是被调用一次，则不会。而提示materialize则是强制将WITH AS短语里的数据放入一个全局临时表里。很多查询通过这种方法都可以提高速度。
3. 案例说明
首先介绍该SQL所涉及到的主要的表的结构。该表表名为fin，用来存放每天每个商品的发生数以及该商
品的余额数。其表结构为如下所示（这里我只选取了与我们要讨论的SQL相关的部分表字段）。
SQL> desc fin
名称 是否为空? 类型
----------------------------------------- -------- ----------------------------
。。。。。。
DAY DATE
SKU VARCHAR2(8)
INQTY NUMBER(16,6)
OUTQTY NUMBER(16,6)
LASTQTY NUMBER(16,6)
。。。。。。。。
简单解释一下各个字段的含义：
1） DAY：发生的日期。
2） SKU：发生交易的商品代码。
3） INQTY：商品入库数量。
4） OUTQTY：商品出库数量。
5） LASTQTY：商品的余额数量。
该表中含有的记录数量为：
SQL> SELECT count(*) FROM fin;
COUNT(*)
----------
4729319
原来的SQL如下所示（比如查询2003年7月14日这天的记录。当然，我对该SQL做了些修改，去掉了与本文讨论无关的部分，比如显示商品名称之类的部分等）：
SELECT sku, SUM(initqty) AS initqty, SUM(inqty) AS inqty, SUM(outqty) AS outqty, SUM(lastqty) AS lastqty
FROM (
SELECT sku, lastqty AS initqty, 0 AS inqty, 0 AS outqty, 0 AS lastqty
FROM fin
WHERE day = to_date('20030713', 'yyyymmdd')
UNION ALL
SELECT sku, 0 AS initqty, inqty, outqty, 0 AS lastqty
FROM fin
WHERE day >= to_date('20030714', 'yyyymmdd')
AND day <= to_date('20030714', 'yyyymmdd')
UNION ALL
SELECT sku, 0 AS initqty, 0 AS inqty, 0 AS outqty, lastqty
FROM fin
WHERE day = to_date('20030714', 'yyyymmdd')
)
GROUP BY sku
我们来看该SQL所花费的时间为：
SQL> set timing on
SQL> /
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
SKU INITQTY INQTY OUTQTY LASTQTY
-------- ---------- ---------- ---------- ----------
00106162 0 0 12 60
00106467 0 20 10 60
已选择956行。
已用时间: 00: 00: 19.08
然后，我们来对该SQL进行改写一番，如下所示：
WITH result AS (
SELECT day,sku,inqty,outqty,lastqty
FROM fin
WHERE day>=to_date('20030713','yyyymmdd') AND day<=to_date('20030714','yyyymmdd')
)
SELECT sku, SUM(initqty) AS initqty, SUM(inqty) AS inqty, SUM(outqty) AS outqty, SUM(lastqty) AS lastqty
FROM (
SELECT sku, lastqty AS initqty, 0 AS inqty, 0 AS outqty, 0 AS lastqty
FROM result
WHERE day = to_date('20030713', 'yyyymmdd')
UNION ALL
SELECT sku, 0 AS initqty, inqty, outqty, 0 AS lastqty
FROM result
WHERE day = to_date('20030714', 'yyyymmdd')
UNION ALL
SELECT sku, 0 AS initqty, 0 AS inqty, 0 AS outqty, lastqty
FROM result
WHERE day = to_date('20030714', 'yyyymmdd')
)
GROUP BY sku
我们来看修改后的SQL所花费的时间为：
SQL> set timing on
SQL> /
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
SKU INITQTY INQTY OUTQTY LASTQTY
-------- ---------- ---------- ---------- ----------
00106162 0 0 12 60
00106467 0 20 10 60
已选择956行。
已用时间: 00: 00: 06.06
从这里可以看到，通过WITH AS可以从20秒降低到6秒，几乎提高了65%的性能。