SELECT * FROM [hcempno] where empno in(SELECT [empno] FROM [compemp])改用EXISTS
SELECT * FROM [hcempno] where exists(SELECT 1 FROM [compemp] where empno=[hcempno].empno )
數據量大的時候有明顯區別,但我的測試時和實際操作中並非如此。
以下方法得出測試時間:
select语句前加：
declare @d datetime
set @d=getdate()
并在select语句后加：
select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
yy 1753-9999 年份
qq 1-4 刻
mm 1-12 月
dy 1-366 日
dd 1-31 日
wk 1-54 週
dw 1-7 週幾
hh 0-23 小時
mi 0-59 分種
ss 0-59 秒
ms 0-999 毫秒
速度的快慢與數據結構有關，比如索引，還有就是實際情況。
但是exists 只會返回true或者false兩個值
以下網上找到的：
exists()后面的子查询被称做相关子查询 他是不返回列表的值的.只是返回一个ture或false的结果(这也是为什么子查询里是"select 1"的原因 当然也可以select任何东西)
其运行方式是先运行主查询一次 再去子查询里查询与其对应的结果 如果是ture则输出,反之则不输出.再根据主查询中的每一行去子查询里去查询.
in()后面的子查询 是返回结果集的,换句话说执行次序和exists()不一样.子查询先产生结果集,然后主查询再去结果集里去找符合要求的字段列表去.符合要求的输出,反之则不输出.
执行顺序如下：
1.首先执行一次外部查询
2.对于外部查询中的每一行分别执行一次子查询，而且每次执行子查询时都会引用外部查询中当前行的值。
3.使用子查询的结果来确定外部查询的结果集。
如果外部查询返回100行，SQL 就将执行101次查询，一次执行外部查询，然后为外部查询返回的每一行执行一次子查询。但实际上，SQL的查询
优化器有可能会找到一种更好的方法来执行相关子查询，而不需要实际执行101次查询。
in()里面的子查询是返回一个结果集，如下语句
select a.code,a.name from table a
where a.code in(select b.code from table b where a.name like 'A')
select b.code from table b where a.name like 'A'这名返回的是一个结果集，在执行上面的语句时，首先从TABLE表中取一条记录，再看这条记录的CODE记录是否在子查询返回的结果集中。如当前取得是‘００１’，子查询返回的结果集是
001
002
003
则条件条件。
而exists（）返回是一个逻辑值，如果子查询有结果值则返回TRUE，否则返回FALSE
主查询检查返回的结果值决定是否要当前的记录行。
一般EXISTS的执行效率高一些
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Procedure中優化:
当 SET NOCOUNT 为 ON 时，不返回计数（表示受 Transact-SQL 语句影响的行数）。当 SET NOCOUNT 为 OFF 时，返回计数。
如果存储过程中包含的一些语句并不返回许多实际的数据，则该设置由于大量减少了网络流量，因此可显著提高性