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=04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=10union allselect id from t where num=205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。6in 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)7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 38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*29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 datediffff(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 where 1=013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(…)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，那么可以使用 select into 代替 create table ，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先 create table ，然后 insert 。24如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。25尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过 1 万行，那么就应该考虑改写。26使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。27与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方 法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括 “ 合计 ” 的例程通常要比使用游标执行的速度 快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。28在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置SET NOCOUNT OFF无需在执 行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。29尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。30尽量避免大事务操作，提高系统并发能力
