三、不可优化的where子句

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/301000 --(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运行时逐列计算得到的，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 amount1000*30 --(1秒)

select * from record wheredate='1999/12/01' --(1秒)

你会发现SQL明显快起来！

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)

分析：where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in('0','1')转化为id_no='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上(根据showplan),它却采用了“OR策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。

实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时间竟达到220秒！还不如将or子句分开：

select count(*) from stuff where id_no='0'

select count(*) from stuff where id_no='1'

得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，在620000行下，时间也只有4秒。或者用更好的方法，写一个简单的存储过程：

create proc count_stuff as

declare @a int

declare @b int

declare @c int

declare @d char(10)

begin

select @a=count(*) from stuff where id_no='0'

select @b=count(*) from stuff where id_no='1'

end

select @c=@a＋@b

select @d=convert(char(10),@c)

print @d

直接算出结果，执行时间同上面一样快！

总结：可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。

任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。

要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充分利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。