1、 用程序中，保證在實現(xiàn)功能的基礎上，盡量減少對數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)；通過搜索參數(shù)，盡量減少對表的訪問行數(shù),最小化結果集，從而減輕網(wǎng)絡負擔；能夠分開的操作盡量分開處理，提高每次的響應速度；在數(shù)據(jù)窗口使用SQL時，盡量把使用的索引放在選擇的首列；算法的結構盡量簡單；在查詢時，不要過多地使用通配符如SELECT * FROM T1語句，要用到幾列就選擇幾列如：SELECT COL1,COL2 FROM T1；在可能的情況下盡量限制盡量結果集行數(shù)如：SELECT TOP 300 COL1,COL2,COL3 FROM T1,因為某些情況下用戶是不需要那么多的數(shù)據(jù)的。不要在應用中使用數(shù)據(jù)庫游標，游標是非常有用的工具，但比使用常規(guī)的、面向集的SQL語句需要更大的開銷；按照特定順序提取數(shù)據(jù)的查找。

2、避免使用不兼容的數(shù)據(jù)類型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。數(shù)據(jù)類型的不兼容可能使優(yōu)化器無法執(zhí)行一些本來可以進行的優(yōu)化操作。例如: SELECT name FROM employee WHERE salary ＞ 60000 在這條語句中,如salary字段是money型的,則優(yōu)化器很難對其進行優(yōu)化,因為60000是個整型數(shù)。我們應當在編程時將整型轉化成為錢幣型,而不要等到運行時轉化。

3、盡量避免在WHERE子句中對字段進行函數(shù)或表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如： SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100應改為: SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’應改為:SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name; FROM membersWHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21應改為:SELECT member_number, first_name, last_name; FROM membersWHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())即：任何對列的操作都將導致表掃描，它包括數(shù)據(jù)庫函數(shù)、計算表達式等等，查詢時要盡可能將操作移至等號右邊。

4、避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等這樣的操作符,因為這會使系統(tǒng)無法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。例如: SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%' 優(yōu)化器將無法通過索引來確定將要命中的行數(shù),因此需要搜索該表的所有行。5、盡量使用數(shù)字型字段，一部分開發(fā)人員和數(shù)據(jù)庫管理人員喜歡把包含數(shù)值信息的字段設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接回逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

6、合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：1.SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE((SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)2.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)兩者產(chǎn)生相同的結果，但是后者的效率顯然要高于前者。因為后者不會產(chǎn)生大量鎖定的表掃描或是索引掃描。如果你想校驗表里是否存在某條紀錄，不要用count(*)那樣效率很低，而且浪費服務器資源。可以用EXISTS代替。如：IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')可以寫成：IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

經(jīng)常需要寫一個T_SQL語句比較一個父結果集和子結果集，從而找到是否存在在父結果集中有而在子結果集中沒有的記錄，如：1.SELECT a.hdr_key; FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用別名a代替WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)

2.SELECT a.hdr_key; FROM hdr_tbl aLEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key; WHERE b.hdr_key IS NULL

3.SELECT hdr_key; FROM hdr_tblWHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl) 三種寫法都可以得到同樣正確的結果，但是效率依次降低。

7、盡量避免在索引過的字符數(shù)據(jù)中，使用非打頭字母搜索。這也使得引擎無法利用索引。; 見如下例子：SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’即使NAME字段建有索引，前兩個查詢依然無法利用索引完成加快操作，引擎不得不對全表所有數(shù)據(jù)逐條操作來完成任務。而第三個查詢能夠使用索引來加快操作。

8、分利用連接條件，在某種情況下，兩個表之間可能不只一個的連接條件，這時在; WHERE 子句中將連接條件完整的寫上，有可能大大提高查詢速度。例：SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO; AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO第二句將比第一句執(zhí)行快得多。

9、;消除對大型表行數(shù)據(jù)的順序存取 盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句強迫優(yōu)化器使用順序存取。如：SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104; AND order_num>1001) OR order_num=1008解決辦法可以使用并集來避免順序存取：SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 UNION SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 這樣就能利用索引路徑處理查詢。

10、 避免困難的正規(guī)表達式 LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規(guī)表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 即使在zipcode字段上建立了索引，在這種情況下也還是采用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在執(zhí)行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。11、 使用視圖加速查詢把表的一個子集進行排序并創(chuàng)建視圖，有時能加速查詢。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優(yōu)化器的工作。例如： SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 AND cust.postcode>“98000” ORDER BY cust.name 如果這個查詢要被執(zhí)行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個視圖中，并按客戶的名字進行排序： CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBESAS SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 ORDER BY cust.name

然后以下面的方式在視圖中查詢： SELECT ＊ FROM; V_CUST_RCVLBESWHERE postcode>“98000” 視圖中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁盤I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。

12、 能夠用BETWEEN的就不要用INSELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)改成：SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14因為IN會使系統(tǒng)無法使用索引,而只能直接搜索表中的數(shù)據(jù)。

13、 DISTINCT的就不用GROUP BY SELECT OrderID; FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID 可改為： SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10

14、部分利用索引 1.SELECT employeeID, firstname, lastnameFROM namesWHERE dept = 'prod' or city = 'Orlando' or division = 'food'

2.SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE dept = 'prod'UNION ALLSELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE city = 'Orlando'UNION ALLSELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE division = 'food'如果dept 列建有索引則查詢2可以部分利用索引，查詢1則不能。

15、能用UNION; ALL就不要用UNIONUNION; ALL不執(zhí)行SELECT DISTINCT函數(shù)，這樣就會減少很多不必要的資源

16、不要寫一些不做任何事的查詢?nèi)纾篠ELECT COL1 FROM T1 WHERE 1=0 SELECT COL1 FROM T1 WHERE COL1=1 AND COL1=2這類死碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統(tǒng)資源。

17、; 盡量不要用SELECT INTO語句。SELECT INOT 語句會導致表鎖定，阻止其他用戶訪問該表。

18、 必要時強制查詢優(yōu)化器使用某個索引 SELECT * FROM T1 WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 改成：SELECT * FROM T1 (INDEX = IX_ProcessID) WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45)則查詢優(yōu)化器將會強行利用索引IX_ProcessID 執(zhí)行查詢。 19、; 雖然UPDATE、DELETE語句的寫法基本固定，但是還是對UPDATE語句給點建議：a) 盡量不要修改主鍵字段。b) 當修改VARCHAR型字段時，盡量使用相同長度內(nèi)容的值代替。c) 盡量最小化對于含有UPDATE觸發(fā)器的表的UPDATE操作。d) 避免UPDATE將要復制到其他數(shù)據(jù)庫的列。e) 避免UPDATE建有很多索引的列。f) 避免UPDATE在WHERE子句條件中的列。

上面我們提到的是一些基本的提高查詢速度的注意事項,但是在更多的情況下,往往需要反復試驗比較不同的語句以得到最佳方案。最好的方法當然是測試，看實現(xiàn)相同功能的SQL語句哪個執(zhí)行時間最少，但是數(shù)據(jù)庫中如果數(shù)據(jù)量很少，是比較不出來的，這時可以用查看執(zhí)行計劃，即：把實現(xiàn)相同功能的多條SQL語句考到查詢分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表掃描次數(shù)（這兩個對性能影響最大），總體上看詢成本百分比即可。簡單的存儲過程可以用向導自動生成：在企業(yè)管理器工具欄點擊運行向導圖標，點擊”數(shù)據(jù)庫”、”創(chuàng)建存儲過程向導”。復雜存儲過程的調試：在查詢分析器左邊的對象瀏覽器（沒有？按F8）選擇要調試的存儲過程,點右鍵，點調試，輸入?yún)?shù)執(zhí)行，出現(xiàn)一個浮動工具條，上面有單步執(zhí)行，斷點設置等。