参考：
http://blog.csdn.net/luoyanqing119/article/details/17022649
1. 开启方式
菜单栏：query---Display Estimated Execution Plan
图标栏：Display Estimated Execution Plan
2. 执行计划的图表是从右向左看的
开销--看百分比，
数据量--看箭头粗细
做了什么--鼠标悬停
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3. 查找数据的几种方式 (尽量实现后面的两种)
[Table Scan] 表扫描（最慢），对表记录逐行进行检查
[Clustered Index Scan] 聚集索引扫描（较慢），按聚集索引对记录逐行进行检查
[Index Scan] 索引扫描（普通），根据索引滤出部分数据在进行逐行检查
[Index Seek] 索引查找（较快），根据索引定位记录所在位置再取出记录
[Clustered Index Seek] 聚集索引查找（最快），直接根据聚集索引获取记录
4. 应对和分析慢查询的思路：
先检查哪些操作的成本比较高，再看看那些操作在查找记录时用scan，则要考虑增加索引来解决。注意添加索引后，也会影响数据表的修改动作
然后可以试试调整语句结构，引导SQL Server采用其它的查询方案去执行(比如使用临时表、CTE、更高效的查询等)
离散度不太大的数据，比如0/1这样的数据，可以考虑使用分区
5. 常见的优化：
为【scan】这类操作增加相应字段的索引
有时重建索引或许也是有效的，具体情形请参考后文
调整语句结构，引导SQL Server采用其它的查询方案去执行
调整表结构（分表或者分区）
提高硬件性能或者调整OS,内存,CPU,SQL Server的设置
6. 视图的优化：
视图也是由一个查询语句定义，多数时候不是直接使用原表，会加上where语句
优化视图时， 最好能根据实际需求，应用不同的过滤条件，再来决定如何去优化
SQL Server实现Join的方式：
1. Nested Loops Join 一张大表，一张小表
2. Merge join 两张表有排序，或者经扫描排序的索引而获得的数据
3. Hash Join 未排序的大型非索引输入