遇到索引的那点事

1.两表连查  共同点 都有id  一个id是int类型 一个id是nvarchar   

select a.name,sum(b.chengji) from  a,b where a.id=b.id and a.name not in ('0',null)

耗时：32秒

经过csdn大神指点之后

改善：

select a.name,sum(b.chengji) from  a,b where a.id=b.id and a.name <>'0' and a.name is not null

耗时：32秒

发现还是那么慢

后来百度 google    研究表结构 发现 两表中的id类型不同   突然脑海浮现 id和字符类型 速度慢 

id  nvarchar-->  id int 

然后子啊

select a.name,sum(b.chengji) from  a,b where a.id=b.id and a.name <>'0' and a.name is not null

耗时：200毫秒

////////////////

1.转换字符的函数：cast(id as int ) 优先于 convert(int ,id) 

2.尽量不要用 not in

3.如果列很多 那么使用 no texists

4.在两张表比较 的那列数据加上聚集索引更快(请问下 聚集索引 是不是等于 群集索引呢？)

5.注意细节

----------------可爱的分割线--------------

关于组合索引

我有一张视图 大概就是这样

 select a.name,a.sex,a.address,sum(b.qw1),sum(b.qw2),sum(c.qw3),sum(d.qw4) from a,b,c,d where a.id=b.id and a.id=c.id and a.id=d.id group by a.name,a.sex,a.address

这里应该使用组合索引 

因为name最常用 sex次之，address再次之

所以建立组合索引应该这样： 加上复合索引,并各自再设置一个独立索引 

create   index   IX_name_sex_address_表   on   表(name,sex,address) 
create   index   IX_name_表   on   表(name) 
create   index   IX_sex_表   on   表(sex) 
create   index   IX_address_表   on   表(address) 

参考：http://topic.csdn.net/t/20040330/13/2903545.html

提到in用exists或者这样

select * from spt_values where number in (1,2,4)

select spt.* from spt_values as spt join(
	select number=1
	union all select number=2
	union all select number=4
)b on spt.number=b.number

--可以这样简写
--select spt.* from spt_values as spt join(
--	select number=1
--	union all select 2
--	union all select 4
--)b on spt.number=b.number