SQL Server 索引结构及其使用（二）
一、深入浅出理解索引结构
改善SQL语句
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：
select * from table1 where name=''zhangsan'' and tID > 10000
和执行:
select * from table1 where tID > 10000 and name=''zhangsan''
一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name=''zhangsan''的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。
虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。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。
SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：
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。
介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验：
1、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。
2、or 会引起全表扫描
Name=’张三&rsquo
相关文档：
一、NATURAL JOIN（自然连接）
两张表通过NATURAL JOIN连接的时候，相当于有个隐含的WHERE子句，对两张表中同名的对应列相比较看是否相等。
二、CROSS JOIN（创建笛卡尔积）
对两张表通过交叉联合产生第三张返回结果集的表。相当于普通的连接。
三、INNER JOIN� ......
Cross Apply使表可以和表值函数结果进行join，在下面的示例中建了两个表和一个表值函数，T_b的列a_ids中会存放a表的id用,分割的字符串连接；我们通过cross apply使T_a，T_b表通过splitIDs inner join 连接。请看示例：GO
if object_id('T_a','U') is not null
drop table T_a
GO
CREATE TABLE T_a( ......
现有table_for_report_1和table_for_report_2，详情如下：
table_for_report_1有num字段，c1,c2,c3字段。
数据如下：
num c1 c2 c3
1 15001346690 11 12 13
2 1 ......
1. 获取数据库中当前月份的相关数据
SELECT WorkerSortID, SUM(WorkerCount) AS WorkerMothCount
from WorkerRecord
WHERE (YEAR(WorkerTime) = YEAR({ fn NOW() })) AND (MONTH(WorkerTime)
= MONTH({ fn NOW() })) AND (WorkerCount > 0) AND (WorkerID = 'wy')
GROUP BY Worker ......
