SARG(Searchable Arguments)

　如下：

　　列名 操作符 <；常数 或 变量>

　　或

　　<；常数 或 变量> 操作符列名列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如：

　　Name=’张三’

　　价格>5000

　　5000<；价格

　　Name=’张三’ and 价格>5000　如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。

　　如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。

编辑本段问题

通配符

　　Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型

　　如：name like ‘张%’ ，这就属于SARG

　　而：name like ‘%张’，就不属于SARG。

　　原因是 通配符 %在字符串的开通使得索引无法使用。

全表扫描

　　如：Name=’张三’ and 价格>5000 符号SARG，

　　而：Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。

　　使用or会引起 全表扫描 。

非操作符

　　不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、！=、<>；、！<；、！>；、NOT EⅪSTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子：

　　ABS（价格）<5000

　　Name like ‘%三’

　　有些表达式，如：

　　WHERE 价格*2>5000

　　SQL SERVER也会认为是SARG，SQL SERVER会将此式转化为：

　　WHERE 价格>2500/2

　　但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始 表达式 是完全等价的。

IN 相当与OR

　　语句：

　　Select * from table1 where tid in （2,3）

　　和

　　Select * from table1 where tid=2 or tid=3

　　是一样的，都会引起 全表扫描 ，如果tid上有索引，其索引也会失效。

　　尽量少用NOT

exists 和 in 的执行效率

　　很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及 子查询 ，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开。

　　⑴select title,price from titles where title_id in

　　（select title_id from sales where qty>30）

　　该句的执行结果为：

　　表 'sales'。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。

　　表 'titles'。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。

　　⑵select title,price from titles where exists

　　（select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30）

　　第二句的执行结果为：

　　表 'sales'。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。

　　表 'titles'。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。

　　我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。

用函数和通配符效率

　　前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起 全表扫描 ，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex（）来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的：

　　select gid,title,fariqi,reader from tgongwen

　　where charindex('刑侦支队',reader)>0 and fariqi>'2004-5-5'

编辑本段函数

数据

　　用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。

　　select gid,title,fariqi,reader from tgongwen

　　where reader like '%' + '刑侦支队' + '%' and fariqi>'2004-5-5'

　　用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。

union比or

　　我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起 全表扫描 ，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大部分都是适用的。

　　select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

　　where fariqi='2004-9-16' or gid>9990000

　　用时：68秒。扫描计数 1，逻辑读 404008 次，物理读 283 次，预读 392163 次。

　　select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

　　where fariqi='2004-9-16'

　　union

　　select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000

　　用时：9秒。扫描计数 8，逻辑读 67489 次，物理读 216 次，预读 7499 次。

　　看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。

　　但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union则反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。

　　select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

　　where fariqi='2004-9-16' or fariqi='2004-2-5'

　　用时：6423毫秒。扫描计数 2，逻辑读 14726 次，物理读 1 次，预读 7176 次。

　　select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

　　where fariqi='2004-9-16'

　　union

　　select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen

　　where fariqi='2004-2-5'

　　用时：11640毫秒。扫描计数 8，逻辑读 14806 次，物理读 108 次，预读 1144 次。

避免select

　　我们来做一个试验：

　　select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc

　　用时：4673毫秒

　　select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc

　　用时：1376毫秒

　　select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc

　　用时：80毫秒

　　由此看来，我们每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。

count不比count慢

　　某些资料上说：用*会统计所有列，显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根据的。我们来看：

　　select count(*) from Tgongwen

　　用时：1500毫秒

　　select count(gid) from Tgongwen

　　用时：1483毫秒

　　select count(fariqi) from Tgongwen

　　用时：3140毫秒

　　select count(title) from Tgongwen

　　用时：52050毫秒

　　从以上可以看出，如果用count(*）和用count（主键）的速度是相当的，而count(*）却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要 快，而且字段越长，汇总的速度就越慢。我想，如果用count(*）， SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然，如果您直接写count（主键）将会来的更直接些。

排序效率最高

　　我们来看：（gid是主键，fariqi是聚合索引列）

　　select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen

　　用时：196 毫秒。扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 1 次，预读 1527 次。

　　select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc

　　用时：4720毫秒。扫描计数 1，逻辑读 41956 次，物理读 0 次，预读 1287 次。

　　select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc

　　用时：4736毫秒。扫描计数 1，逻辑读 55350 次，物理读 10 次，预读 775 次。

　　select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc

　　用时：173毫秒。扫描计数 1，逻辑读 290 次，物理读 0 次，预读 0 次。

　　select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc

　　用时：156毫秒。扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 0 次，预读 0 次。

　　从以上我们可以看出，不排序的速度以及逻辑读次数都是和“order by  聚集索引 列” 的速度是相当的，但这些都比“order by  非聚集索引 列”的查询速度是快得多的。

　　同时，按照某个字段进行排序的时候，无论是正序还是倒序，速度是基本相当的。

高效的TOP

　　事实上，在查询和提取超大容量的数据集时，影响数据库响应时间的最大因素不是 数据查找 ，而是物理的I/0操作。如：

　　select top 10 * from (

　　select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen

　　where neibuyonghu='办公室'order by gid desc) as a

　　order by gid asc