1.不查询多余的列

查询过程中经常为了省事，而直接使用*来代替所有的列，好处是不需要写明列。坏处就是遇到列比较多的表查询效率就大大折扣了。例如：

SELECT * FROM [Sales].[SalesOrderDetail];

我们执行一下可以看到如下信息：

上面的相关信息我给大家解读一下：

扫描计数：索引或表扫描次数

逻辑读取：数据缓存中读取的页数

物理读取：从磁盘中读取的页数

预读：查询过程中，从磁盘放入缓存的页数

lob逻辑读取：从数据缓存中读取，image，text，ntext或大型数据的页数

lob物理读取：从磁盘中读取，image，text，ntext或大型数据的页数

lob预读：查询过程中，从磁盘放入缓存的image，text，ntext或大型数据的页数

语句的CPU时间分编译阶段和执行阶段。

CPU时间是指：执行语句的时间

占用时间是指：从磁盘读取数据再处理总的使用时间

编译阶段：

SQL Server 分析和编译时间:

执行阶段：

SQL Server 执行时间:

这些信息我们以后都会经常看到的，这是判断一个查询语句最直观的方式。

Q：上面的消息界面是怎么出来的呢？

A：点击菜单栏的查询——查询选项...——高级，将SET  STATISTICS TIME和SET STATISTICS IO都勾选上就可以了

我们再单独查询一列看会怎么样？例如：

SELECT UnitPrice FROM [Sales].[SalesOrderDetail];

我们执行一下可以看到如下信息：

通过上面的时间对比我们就可以清楚的看到：将列名明确的列出，不显示不相关的列效率有很大的提升。

这里就是大家经常看到的一条优化建议：不要直接使用*进行查询，而只查询需要的列。

2.不查询多余的行

• 在查询的时候使用WHERE关键字可以很好的过滤掉不需要的行。这也是提高查询效率的一种方式，其实这才是WHERE关键字存在的意义。例如：
  

SELECT UnitPrice FROM [Sales].[SalesOrderDetail] WHERE UnitPrice>1000;

我们执行一下可以看到如下信息：

通过上面的时间对比我们就可以清楚的看到：将列名明确的列出，不显示不相关的列效率有很大的提升。

这里就是大家经常看到的一条优化建议：不要直接使用*进行查询，而只查询需要的列。

2.不查询多余的行

• 在查询的时候使用WHERE关键字可以很好的过滤掉不需要的行。这也是提高查询效率的一种方式，其实这才是WHERE关键字存在的意义。例如：
  

SELECT UnitPrice FROM [Sales].[SalesOrderDetail] WHERE UnitPrice>1000;

我们执行一下可以看到如下信息：

可能有些同学对DISTINCT关键字有不同的看发，稍后我们根据具体情况再逐一给大家进行分析。

今天的课就讲到这里，小伙伴可以动手尝试一下。