SQL Server 查询优化器运行方式

Posted 2020-10-25 烟雨楼台^浮云往事

一、结合实际，谈索引使用的误区

理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。

1、主键就是聚集索引

这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。

通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。

显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。

从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。

在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。

通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。

在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：

（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：

1.Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen

用时：128470毫秒（即：128秒）

（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

2.where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

用时：53763毫秒（54秒）

（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen

2.where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())

用时：2423毫秒（2秒）

虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：

1.declare @d datetime

2.set @d=getdate()

并在select语句后加：

1.select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())

2、只要建立索引就能显著提高查询速度

事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。

从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。

3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度

上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。

很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）：

1.（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>\'\'2004-5-5\'\'

查询速度：2513毫秒

1.（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>\'\'2004-5-5\'\' and neibuyonghu=\'\'办公室\'\'

查询速度：2516毫秒

1.（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=\'\'办公室\'\'

查询速度：60280毫秒

从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。

二、其他书上没有的索引使用经验总结

1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快

下面是实例语句：（都是提取25万条数据）

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=\'\'2004-9-16\'\'

使用时间：3326毫秒

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000

使用时间：4470毫秒

这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。

2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi

用时：12936

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid

用时：18843

这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。

3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个：

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>\'\'2004-1-1\'\'

用时：6343毫秒（提取100万条）

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>\'\'2004-6-6\'\'

用时：3170毫秒（提取50万条）

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=\'\'2004-9-16\'\'

用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>\'\'2004-1-1\'\' and fariqi<\'\'2004-6-6\'\'

用时：3280毫秒

4、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度

下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>\'\'2004-1-1\'\' order by fariqi

用时：6390毫秒

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi<\'\'2004-1-1\'\' order by fariqi

用时：6453毫秒

三、 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：

1.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’ and 价格>5000 符号SARG，而：Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。

3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句

不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子：

ABS(价格)<5000

Name like ‘%三’

有些表达式，如：

WHERE 价格*2>5000

SQL SERVER也会认为是SARG，SQL SERVER会将此式转化为：

WHERE 价格>2500/2

但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。

4、IN 的作用相当与OR

语句：

Select * from table1 where tid in (2,3)和Select * from table1 where tid=2 or tid=3

是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。

5、尽量少用NOT

6、exists 和 in 的执行效率是一样的

很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开：

1.（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)

该句的执行结果为：

表 \'\'sales\'\'。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。

表 \'\'titles\'\'。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。

1.（2）select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)

第二句的执行结果为：

表 \'\'sales\'\'。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。

表 \'\'titles\'\'。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。

我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。

7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样

前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的：　

1.select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex(\'\'刑侦支队\'\',reader)>0 and fariqi>\'\'2004-5-5\'\'

用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。

1.select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like \'\'%\'\' + \'\'刑侦支队\'\' + \'\'%\'\' and fariqi>\'\'2004-5-5\'\'

用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。

8、union并不绝对比or的执行效率高

我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大部分都是适用的。

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=\'\'2004-9-16\'\' or gid>9990000

用时：68秒。扫描计数 1，逻辑读 404008 次，物理读 283 次，预读 392163 次。

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=\'\'2004-9-16\'\'

2.union

3.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000

用时：9秒。扫描计数 8，逻辑读 67489 次，物理读 216 次，预读 7499 次。

看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。

但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union则反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。　

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=\'\'2004-9-16\'\' or fariqi=\'\'2004-2-5\'\'

用时：6423毫秒。扫描计数 2，逻辑读 14726 次，物理读 1 次，预读 7176 次。

1.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=\'\'2004-9-16\'\'

2.union

3.select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=\'\'2004-2-5\'\'

用时：11640毫秒。扫描计数 8，逻辑读 14806 次，物理读 108 次，预读 1144 次。

9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”

我们来做一个试验：

1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc

用时：4673毫秒

1.select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc

用时：1376毫秒

1.select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc

用时：80毫秒

由此看来，我们每少提取一个字段，数据的提取速度就会有相应的提升。提升的速度还要看您舍弃的字段的大小来判断。

10、count(*)不比count(字段)慢

某些资料上说：用*会统计所有列，显然要比一个世界的列名效率低。这种说法其实是没有根据的。我们来看：

1.select count(*) from Tgongwen

用时：1500毫秒

1.select count(gid) from Tgongwen

用时：1483毫秒

1.select count(fariqi) from Tgongwen

用时：3140毫秒

1.select count(title) from Tgongwen

用时：52050毫秒

从以上可以看出，如果用count(*)和用count(主键)的速度是相当的，而count(*)却比其他任何除主键以外的字段汇总速度要快，而且字段越长，汇总的速度就越慢。我想，如果用count(*)， SQL SERVER可能会自动查找最小字段来汇总的。当然，如果您直接写count(主键)将会来的更直接些。

11、order by按聚集索引列排序效率最高

我们来看：（gid是主键，fariqi是聚合索引列）：

1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen

用时：196 毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 1 次，预读 1527 次。

1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc

用时：4720毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 41956 次，物理读 0 次，预读 1287 次。

1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc

用时：4736毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 55350 次，物理读 10 次，预读 775 次。

1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc

用时：173毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 290 次，物理读 0 次，预读 0 次。

1.select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc

用时：156毫秒。 扫描计数 1，逻辑读 289 次，物理读 0 次，预读 0 次。

从以上我们可以看出，不排序的速度以及逻辑读次数都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相当的，但这些都比“order by 非聚集索引列”的查询速度是快得多的。

同时，按照某个字段进行排序的时候，无论是正序还是倒序，速度是基本相当的。

12、高效的TOP

事实上，在查询和提取超大容量的数据集时，影响数据库响应时间的最大因素不是数据查找，而是物理的I/0操作。如：

1.select top 10 * from (

2.select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen

3.where neibuyonghu=\'\'办公室\'\'

4.order by gid desc) as a

5.order by gid asc

这条语句，从理论上讲，整条语句的执行时间应该比子句的执行时间长，但事实相反。因为，子句执行后返回的是10000条记录，而整条语句仅返回10条语句，所以影响数据库响应时间最大的因素是物理I/O操作。而限制物理I/O操作此处的最有效方法之一就是使用TOP关键词了。TOP关键词是SQL SERVER中经过系统优化过的一个用来提取前几条或前几个百分比数据的词。经笔者在实践中的应用，发现TOP确实很好用，效率也很高。但这个词在另外一个大型数据库ORACLE中却没有，这不能说不是一个遗憾，虽然在ORACLE中可以用其他方法（如：rownumber）来解决。在以后的关于“实现千万级数据的分页显示存储过程”的讨论中，我们就将用到TOP这个关键词。

四、查询优化器运行方式

在我们将写好的一个T-SQL语句抛给SQL Server准备执行的时候，首选要经历的过程就是编译过程，当然如果此语句以前在SQL Server中执行过，那么将检测是否存在已经缓存的编译过的执行计划，用以重用。

但是，执行编译的过程需要执行一系列的优化过程，关于优化过程大致分为两个阶段：

1、首先，SQL Server对我们写的T-SQL语句先执行一些简化，通常由查询本身来寻找交互性及重新安排操作的顺序。

在此过程中，SQL Server侧重于语句写法调整，而不过多的考虑成本或者分析索引可用性的等，最重要的目标就是产生一个有效的查询。

然后，SQL Server才会加载元数据，包括索引的统计信息，进入第二个阶段。

2、在这个阶段才是SQL Server一个复杂的优化过程，这个阶段SQL Server会根据上一阶段形成的执行计划运算符进行评估和尝试，甚至于重组执行计划，所以相对这个优化过程是一个耗时的过程。

通过如下流程图，来理解该过程：

这个图看上去有点复杂，我们来详细分析下，其实就是将这个优化阶段分为3个子阶段

<1>这个阶段仅考虑串行计划，也就说单处理器运行，如果这个阶段找到了一个好的串行计划，优化器就不会进入下一阶段。所以对于数据量少的情况，或者执行语句简单的情况下，基本采用的都是串行计划。

当然，如果这个阶段开销比较大，那么会进入到第2个阶段，再进行优化。

<2>这个阶段首先对第1阶段的串行计划进行优化，然后如果环境支持并行化操作，则进行并行化操作，通过进行比较，然后进行优化后的成本如果比较低则输出执行计划，如果成本还是比较高，则进入第2阶段，再继续优化。

<3>其实到达这个阶段就是优化的最后一个阶段了，这个阶段会对第2个阶段中采用串行和并行的比较结果进行最后一步优化，如果串行执行好那就进一步优化，当然如果并行执行好的话，则再继续并行优化。

其实第3阶段是查询优化器的无奈之举，当到达第3阶段了就是一个补救阶段，只能最后做优化了，优化完好不好的就只能按照这个执行计划执行了。

那么上述过程中，各个阶段的优化的原则有哪些：

关于这些优化器的最重要原则的就是：尽可能的减少扫描范围，不管是表或者索引，当然走索引比表好，索引的量也是越少越好，最理想的情况是只有一条或者几条。 

所以，SQL Server也尊重上述原则，一直围绕着这个原则去优化。

 

（1）、筛选条件分析

所谓的筛选条件，其实就是我们所写的T-SQL语句中的WHERE语句后面的条件，我们会通过这里面的语句进行尽量缩小数据扫描范围，SQL Server通过这些语句来优化。

一般格式如下：

column  operator  <constant or variable>

或者

<constant or variable>  operator  column

而这上面格式中operator包括：=、>、<、=>、<=、BETWEEN、LIKE

比如：name=\'liudehua\'、price>4000、4000<price、name like \'liu%\'、name=\'liudehua\' AND price >1000

上面这些语句是我们写的语句中最常用的方式，并且这种方式也将被SQL Server用来减少扫描，并且这些列被索引覆盖，那将尽量采取索引进行获取值，但是SQL Server也不是万能的，有些写法它也是不能识别的，也是我们写语句要避免的：

a、where name like \'%liu\'这货就不能被SQL Server优化器识别，所以它只能通过全表扫描或者索引扫描执行。

b、name=\'liudehua\' OR price >1000，这个同样也是失效的，因为它不能利用两个的筛选条件进行逐步减少扫描。

c、price+4>100这个同样不被识别

d、name not in (\'liudehua\'、‘zhourunfa’)，当然还有类似的：NOT 、NOT LIKE

举个列子：

SELECT CustomerID FROM Orders
WHERE CustomerID=\'Vinet\'

SELECT CustomerID FROM Orders
WHERE UPPER(CustomerID)=\'VINET\'

所以上述的方式写语句的时候需要尽量避免，或者采取变通的方式实现。

 

（2）、索引优化

经过上面的筛选范围的确定之后，SQL Server紧接着开始索引的选择，首先要确定的第一件事就是筛选字段是否存在索引项，也就是说是否被索引覆盖。

当然，如果查询项为索引覆盖最好，如果不被索引覆盖，那么为了充分利用索引的特性，就引入了书签查找（bookmark）部分。

所以，鉴于此，我们在创建索引的时候，所参考的属性值就为筛选条件的列了。

关于利用索引优化的选择：

CREATE INDEX EmployeesName ON Employees(FirstName,LastName)
INCLUDE(HIREDATE) WITH(ONLINE=ON)
GO

SELECT FirstName,LastName,HireDate,EmployeeID 
FROM Employees
WHERE FirstName=\'Anne\'

当然也不尽然只要查询列存在索引覆盖就执行索引查找，这取决于扫描的内容的多少，所以对于索引的利用程度还取决获取内容的多少

来举个例子：

CREATE INDEX NameIndex  ON person.contact(FirstName,LastName)
GO

SELECT * FROM Person.Contact
WHERE FirstName LIKE \'K%\'

SELECT * FROM Person.Contact
WHERE FirstName LIKE \'Y%\'
GO

完全相同的查询语句，来看执行计划：

完全相同的查询语句，产生的查询计划完全不同，一个是索引扫描，一个则是高效的索引查找。

这里我只告诉你：FirstName like \'K%\'的有1255行；而FirstName like \'Y%\'只有37行，其中

其实，关于这里的原因就是统计信息在作怪了。

所以，特定的T-SQL语句不一定生成特定的查询计划，同样特定的查询计划不一定是最优的方式，影响的它的因素很多：关于索引、关于硬件、关于表内容、关于统计信息等诸多因素影响。