1. XML数据模型
XML存储与处理查询的性能取决于数据库的设计与XML数据的结构与粒度。是否要使用XML数据模型，看你
是不是有半结构化的数据，需要保留文档结构与层次结构的标记语言数据，或可变的结构。
1.1 标记 Markups
同样的数据可以以不同的方式来标记，视内容（element值）与元数据信息（attribute值）。越具体的
element名越易于阅读，且对生成有效的查询计划有帮助。冗长的标记会增加存储的成本。例如：
a.
<item type="book"><title>Writing Secure Code</title></item>
<item type="DVD"><title>The Godfather</title></item>
如果要查询book，需要写为：/item[@type = "book"]
b.
<book><title>Writing Secure Code</title></book>
<DVD><title>The Godfather</title></DVD>
如果要查询book，只需要写：/book ，这样效率更高也看起来更简单，而且减少了primary XML index（
主XML索引）的层数（少了item层）。这就是具体标记（Specific Markups）相对一般标记（Generic
Markups）的优点。
对于被类型化的的XML（typed XML），还可以缩减到两层：
<book title="Writing Secure Code"/>
<DVD title="The Godfather"/>
像<DVD><title>The Godfather</title></DVD>这种格式，称为element-centric markup，查询格式
为/DVD[title = "The Godfather"]
像<DVD title="The Godfather"/>这种格式，attribute-centric markup，查询格式为/DVD[@title =
"The Godfather"] ，可以减少一个JOIN。
1.2 Typed 和 Untyped XML（类型化与非类型化的XML）
非类型化的XML（untyped XML，没有以XML schema来表示）在SQL Server内部以Unicode字符串的形式存
储。对他们的操作需要数据转换到相应的类型。例如 (/book/price)[1] > 19.99，会有<price>转换为
decimal的过程。大量类似的比较就会非常耗资源，这就引出了XML schema中类型信息的重要性。
类型信息在以下几个方面起作用：
a. 插入更新的XML数据先被验证是否符合schema，然后以二进制形式存储，方便更快地转换
b. 类型化的值被存储在XML索引中
c. 类型化的数据还可以减少范围扫描，例如(/book/price)[1]中的序数[1]在XML schema规定了<price>
为单值时就是不必要的。
1.3 属性
可以使用UDF（用户自定义函数）来获得计算列（computed column）。可以在计算列上添加索引。由于计算列是预计算好的，查询速度更快。
范例：
书籍都有ISBN号，把ISBN单独作为计算列的过程如下
a. 定义获取ISBN号的函数
CREATE FUNCTION udf_get_book_ISBN (@xData xml) RETURNS varchar(20)
WITH SCHEMABINDING
BEGIN
RETURN @xData.value('(/book/@ISBN)[1]', 'varchar(20)')
END
b. 添加计算列
CREATE TABLE docs (id int PRIMARY KEY, xCol XML)
ALTER TABLE docs ADD ISBN AS dbo.udf_get_book_ISBN(xCol)
c. 添加非聚类索引
CREATE INDEX COMPUTED_IDX ON docs (ISBN)
d. 写查询
如果不使用ISBN列，查询如下：
SELECT xCol
FROM docs
WHERE xCol.exist ('/book/@ISBN[. = "0-2016-3361-2"]') = 1
如果使用ISBN列
SELECT xCol
FROM docs
WHERE ISBN = '0-2016-3361-2'
还可以建立属性表（Property Table）
2. 批量载入XML数据
--可以使用BCP IN，BULK INSERT和OPENROWSET方法，因为和这次的case无关暂且略过。
3. XML索引
3.1 普通索引
推荐创建初级XML索引（primary XML index），实际上是创建了一个B+树。还可以对于PATH，PROPERTY，VALUE创建次级XML索引（secondary XML indexes）。
a. PATH索引
适用于有类似/book[@ISBN = "0-2016-3361-2"]的路径表达式，路径越长越有效
b. PROPERTY索引
适用于XML中的多properties查询
c. VALUE索引
适用于存在子轴（//操作符）和通配符（类似(/book[@* = "novel"])）的查询
维护索引的开销也是需要整体考虑的。
--关于XML部分更新和这次的case无关暂且略过。
--关于XML全文索引和这次的case无关暂且略过。
4. 查询优化
4.1 使用exist()方法来检测是否存在
尽可能使用exist()来代替value()
比如如下的查询：
SELECT *
FROM docs
WHERE xCol.exist('(/book/title/text())[.="Writing Secure Code"]') = 1
比
SELECT *
FROM docs
WHERE xCol.value('(/book/title)[1]', 'varchar(50)') = 'Writing Secure Code'
4.2 优化XML blobs（二进制XML）
更多的tempDB文件可以提供更好的可扩展性。
减少额外的XML数据类型转换
4.3 指定Singleton Elements（单件元素）
对于类型化的XML，默认是singleton的
非类型化的XML，需要加[1]，xCol.query ('/book/title')会被自动转换为xCol.query ('(/book/title)[1]')。
4.4 对于非类型化的XML的text聚合
(/book/title[.="Writing Secure Code"])[1]需要聚合<title>下所有的text节点
如果<title> element只有一个text节点，那么可以使用(/book/title/text())[1][. = "Writing Secure Code"]更有效。
4.5 将XQuery和XML DML表达式参数化
XQuery和XML DML不会自动参数化，最好使用sql:column() 或sql:variable() 。
4.6 序数和预计的优化
减少语句的分支，如/book[@ISBN = "1-8610-0157-6"]/author/first-name，最好使用/book[author/first-name = "Davis"]这样的格式。
把序数移到路径的最后，/book[1]/title[1]等同于 (/book/title)[1]
使用Context Node（上下文节点）
如下的范例：
SELECT *
FROM docs
WHERE xCol.exist ('/book[@subject = "security"]') = 1
分别对/book和/book/@subject进行了评估，并检测了后者是否包含了值“security”
如果使用如下表达：
SELECT *
FROM docs
WHERE xCol.exist ('/book/@subject[. = "security"]') = 1
只会对/book/@subject 进行评估
动态查询与本次的case无关暂且略过。
具体案例等我做完这个case再详细阐述。
参考资料：
Performance Optimizations for the XML Data Type in SQL Server 2005
http://technet.microsoft.com/en-us/library/ms345118.aspx
XML Best Practices for Microsoft SQL Server 2005
http://technet.microsoft.com/en-us/library/ms345115.aspx