如何写有效率的SQL查询
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写有效率的SQL查询（I）
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 index ix_tb1_col2 on tb1
(
col2
)
create index ix_tb1_col3 on tb1
(
col3
)
declare @f int
set @f = 0
while @f < 9999
begin
insert into tb1 (col2, col3) values(1, 'ssdd')
set @f = @f + 1
end
insert into tb1 (col2, col3) values(0, 'aadddd')
insert into tb1 (col2, col3) values(2, 'bbddd')
insert into tb1 (col2, col3) values(3, 'bbaaddddddaa')
通过上述代码，各位可以看到数据分布。col2值为1的有9999条；col2值为0、2、3的分别有1条。
按照本条规则，!= 和NOT带来的应该是个scan操作，但实际情况是：
SQL
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ALTER TABLE "table_name"
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