摘要：最近，讨论到数据库的优化问题，查看了很多网上的文章，说得都不是很全，有些经过测试还有错误，所以抽点空余时间写下这篇随笔，希望能对你有所帮助。

1、数据准备

首先要准备数据来进行测试，这里我们准备了两张员工表，Employee表220888条数据，Employee_B 199条数据

2、SQL Server性能优化之SQL语句总结

1、SELECT

　　尽量避免使用SELECT *  应根据需求在SELECT中指定列 SELECT item1，item2，如图

　　在select中指定所需要的列，将带来的好处： 
　　（1）减少内存耗费和网络的带宽 
　　（2）更安全 
　　（3）给查询优化器机会从索引读取所有需要的列

2、COUNT(*)、COUNT(1)和COUNT([列])

 　　（1）COUNT(*)和COUN(1)的区别：

　　　　COUNT(*)和COUNT(1)两者没有太大的区别，执行结果都是一样的，根据当时的业务场景，选择适用的Count，相对来说Count(1)的执行时间比较少。如图

　　（2）COUNT(*)和COUNT([列])的区别：

 　　　　COUNT(*)  返回组中的项数。包括 NULL 值和重复项。

 　　　　COUNT([列]) 返回非空值的数量

3、LIKE

 　　应尽量避免'%Item%'的方式，除非必要，否则不要在关键字前加%，如下图

4、IN 、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS

　　1、IN 和 EXISTS区别：

　　　　IN 是把外表和内表作hash 连接，而EXISTS是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。EXISTS 和 IN 在执行时效率基本一致，执行时间相差不大（执行10次有时EXISTS快有时IN快，经测试：数据量小的表为主表速度会快很多，如果数据量一致，根据个人爱好选择）。如下图

　　2、NOT IN 和 NOT EXISTS区别：

　　　　NOT IN 在查询时主子查询都进行全表扫描，且没有用到索引；NOT EXISTS 的子查询会使用表中索引，所以无论主子结果集的大小 。所以NOT EXISTS执行效率都要比NOT IN高，如下图

5、IS NULL、IS NOT NULL

　　（1）应尽量避免在 WHERE子句中对字段进行 NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如下图

　　（2）尽可能不要给数据库留NULL，备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL，其他的，最好不要使用NULL。如下图(使用了索引)

6、!=、<>

 　　在where子句中使用 ！= 或 <>操作符，索引将被放弃使用，会进行全表查询。如下图