上回我们说到评估一条语句执行效率主要看逻辑 IO （啥是逻辑 IO ，啥是物理 IO 见联机文档），这次我们继续。
我们先说说，返回多行结果时，为什么 SQLServer 有时会选择 index seek ，有时会选择 index scan 。
以 nonclustered index 为例说明。
像所有的索引 B 树一样，非聚集索引树也包括完全由索引数据组成的根节点和中间级节点；但是和聚集索引树不同的是，聚集索引树叶节点包含的是基础表的数据页（我们常说，表的物理存储顺序和聚集索引相同，就是这个原因）,非聚集索引树叶节点是索引页。 SQLServer 通过非聚集索引查找数据时，会通过这个非聚集索引键值去搜索聚集索引，进而检索基础表数据行。
假设有这样一张表，非聚集索引树深度为 2 ，一层根节点（ 1 个索引页），一层叶节点（ 4 个索引页）。聚集索引树深度为 3 ，一层根节点（ 1 个索引页），一层中间级节点（ 2 个索引页），一层叶节点（ 250 页，也就是基础表物理存储页）表的数据假设 1w 行。注：所有数据均为假设，只为说明原理。
我们首先，再强调一遍， SQLServer 获取数据，总是以页为单位，就算是只读取一行也会获取整张页 （见《写有效率的 SQL 查询（ I ）》）
现在有一条简单查询 ( 如 ......
大型系统的生产环境，一般情况下，我们评价一条查询是否有效率，更多的是关注逻辑 IO( 至于为什么，回头补一篇 ) 。我们常说，“要建彪悍的索引”、“要写高效的 SQL ”，其实最终目的就是在相同结果集情况下，尽可能减少逻辑 IO 。
1.1 where 条件的列上都得有统计信息。
没统计信息 SQLServer 就无法估算不同查询计划开销优劣，而只能采用最稳妥的 Scan （不管是 table scan 还是 clustered index scan ）。一般情况下我们不会犯这种错误—— where 条件里不使用非索引列是个常识。索引上的统计信息是无法删除的。
1.2 尽量不使用不等于（ != ）或者 NOT 逻辑运算符。
这条规则被广为传颂，原因据联机文档和百敬同学的书讲，也是 SQLServer 无法评估不同查询计划开销的优劣。但是 SqlServer2k5 聪明了很多，试验发现尽管用了 != 或者 not ，查询还是会被优化。如下：
create table tb1
(
col1 int identity ( 1, 1) primary key ,
col2 int not null,
col3 varchar ( 64) not null
)
create i ......
先说说这些误区。所谓“误区”，有一些是新手很容易犯的错误或者很容易忽略的问题，另外一些，则是像“耗子吃了盐会变成蝙蝠”一样，让我们从小就认为是正确的事情。如下：
1、 表上不管用得着用不着，都加个聚集索引。
我们知道，表以两种方式组织物理存储：有聚集索引的“聚集表”；没有聚集索引的“堆”。在聚集表中，数据行按照聚集索引的顺序存储（这也是为啥一张表最多只能有一个聚集索引的原因）；堆中，数据行的存储可以认为是不确定的。
在偶《写有效率的 SQL 查询（ II ）》中曾经介绍过 DB 引擎如何在聚集表中通过非聚集索引查找目标数据：从非聚集索引树根开始 seek ，查找到目标索引行，然后通过索引行上存储的聚集索引键值，爬聚集索引树，并最终通过聚集索引行上的指针拿到目标数据。
但是堆上的非聚集索引存储的不是聚集索引键值，它存储的是指向目标行的指针。也就是说，如果在同样的表是堆，通过非聚集索引 seek 数据将省掉爬聚集索引树的损耗，而可以直接通过非聚集索引行上的行指针直接拿到目标数据。也就是说，在某些情况下，使用堆可以提高系统效率。
这个“某些情况”，就是 ......
SQL 查看所有表名：
select name from sysobjects where type='U'
查询表的所有字段名：
Select name from syscolumns Where ID=OBJECT_ID('表名')
select * from information_schema.tables
select * from information_schema.views
select * from information_schema.columns
ACCESS
查看所有表名：
select name from MSysObjects where type=1 and flags=0
MSysObjects是系统对象，默认情况是隐藏的。通过工具、选项、视图、显示、系统对象可以使之显示出来。
SQL查询表的备注说明
SELECT 表名 = case when a.colorder = 1 then d.name
else '' end,
表说明 = case when a.colorder = 1 then isnull(f.value, '')
else '' end
from syscolumns a
inner join sysobjects d
&nbs ......
在SQL Server 2008下，网上以前流行的截断日志并收缩文件的方法不适合了，报语法错误。
同时因为我的数据库日志增长非常快，大概每天在1G以上，因此必须对其进行收缩。
经过在系统上的测试，感觉用SQL SERVER的维护计划更可行，现将操作方式简介如下：
注：下面的说明中也提到了使用差异备份，因为数据库文件增长也非常快，因此此处也稍作说明。关注收缩数据库日志文件的可以忽略此部分内容。
1、创建维护计划：
2、创建子计划
a、完整备份，每周一次
b、差异备份，每天一次，或每天多次
c、日志备份，每天一次
d、收缩数据库
e、删除备份文件，删除四周以前的备份文件，每天执行
f、清除日志备份文件，每天执行
3、关于日志文件的增长
如上所述，日志文件每天进行备份，同时每天清除旧的备份文件，这样日志文件虽然做了备份，但不会保留太多。（当然，如果你需要保留日志文件，则可以使用与数据库备份文件相同的清除策略）
日志文件在备份以后，在收缩数据库时，就可以回收已备份的日志文件的空间。但文件大小不会减少，只是增加了可用空间。但这样是可以满足我们的要求的：比如每天可能产生大约1G的日志，而每次备份并回� ......
一、基础
1、说明：创建数据库
CREATE DATABASE database-name
2、说明：删除数据库
drop database dbname
3、说明：备份sql server
--- 创建 备份数据的 device
USE master
EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat'
--- 开始 备份
BACKUP DATABASE pubs TO testBack
4、说明：创建新表
create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..)
根据已有的表创建新表：
A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表)
B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only
5、说明：删除新表
drop table tabname
6、说明：增加一个列
Alter table tabname add column col type
注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。
7、说明：添加主键： Alter table tabname add primary key(col)
说明：删除主键： Alter table tabname drop primary key(col)
8、说明：创建索引：create [unique] index idxname on tabname(col….)
删除索引：drop index idxname
注： ......
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