最近总想整理下对MSSQL的一些理解与感悟，却一直没有心思和时间写，晚上无事便写了一篇探索MSSQL执行计划,本文讲执行计划但不仅限于讲执行计划。
网上的SQL优化的文章实在是很多，说实在的，我也曾经到处找这样的文章，什么不要使用IN了，什么OR了，什么AND了，很多很多，还有很多人拿出仅几S甚至几MS的时间差的例子来证明着什么(有点可笑)，让许多人不知道其是对还是错。而SQL优化又是每个要与数据库打交道的程序员的必修课，所以写了此文，与朋友们共勉。
谈到优化就必然要涉及索引，就像要讲锁必然要说事务一样，所以你需要了解一下索引，仅仅是索引，就能讲半天了，所以索引我就不说了(打很多字是很累的，况且我也知之甚少)，可以去参考相关的文章，这个网上资料比较多了。
今天来探索下MSSQL的执行计划，来让大家知道如何查看MSSQL的优化机制，以此来优化SQL查询。
--DROP TABLE T_UserInfo----------------------------------------------------
--建测试表
CREATE TABLE T_UserInfo
(
Userid varchar(20), UserName varchar(20),
RegTime datetime, Tel varchar(20),
)
--插入测试数据
DECLARE @I INT
DECLARE @ENDID INT
SELECT @I = 1
SELECT @ENDID = 100 --在此处更改要插入的数据，重新插入之前要删掉所有数据
WHILE @I <= @ENDID
BEGIN
INSERT INTO T_UserInfo
SELECT ‘ABCDE‘+CAST(@I AS VARCHAR(20))+‘EF‘,‘李‘+CAST(@I AS VARCHAR(20)),
GETDATE(),‘876543‘+CAST(@I AS VARCHAR(20))
SELECT @I = @I + 1
END
--相关SQL语句解释
---------------------------------------------------------------------------
--建聚集索引
CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid ON T_UserInfo (Userid)
--建非聚集索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX INDEX_Userid ON T_UserInfo (Userid)
--删除索引
DROP INDEX T_UserInfo.INDEX_Userid
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---------------------------------------------------------------------------
--显示有关由Transact-SQL 语句生成的磁盘活动量的信息
SET STATISTICS IO ON
--关闭有关由Transact-SQL 语句生成的磁盘活动量的信息
SET STATISTICS IO OFF
--显示[返回有关语句执行情况的详细信息，并估计语句对资源的需求]
SET SHOWPLAN_ALL ON
--关闭[返回有关语句执行情况的详细信息，并估计语句对资源的需求]
SET SHOWPLAN_ALL OFF
---------------------------------------------------------------------------
请记住：SET STATISTICS IO 和 SET SHOWPLAN_ALL 是互斥的。
OK，现在开始：
首先，我们插入100条数据
然后我写了一个查询语句：
SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID=‘ABCDE6EF‘
选中以上语句，按Ctrl+L，如下图
这就是MSSQL的执行计划：表扫描：扫描表中的行
然后我们来看该语句对IO的读写：
执行:SET STATISTICS IO ON
此时再执行该SQL:SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID=‘ABCDE6EF‘
切换到消失栏显示如下：
表‘T_UserInfo‘。扫描计数1，逻辑读1 次，物理读0 次，预读0 次。
解释下其意思：
四个值分别为：
执行的扫描次数;
从数据缓存读取的页数;
从磁盘读取的页数;
为进行查询而放入缓存的页数
重要：如果对于一个SQL查询有多种写法，那么这四个值中的逻辑读(logical reads)决定了哪个是最优化的。
接下来我们为其建一个聚集索引
执行CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid ON T_UserInfo (Userid)
然后再执行SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID=‘ABCDE6EF‘
切换到消息栏如下显示：
表‘T_UserInfo‘。扫描计数1，逻辑读2 次，物理读0 次，预读0 次。
此时逻辑读由原来的1变成2，
说明我们又加了一个索引页，现在我们查询时，逻辑读就是要读两页(1索引页+1数据页)，此时的效率还不如不建索引。
此时再选中查询语句，然后再Ctrl+L，如下图:
聚集索引查找：扫描聚集索引中特定范围的行
说明，此时用了索引。
OK,到这里你应该已经知道初步知道MSSQL查询计划和如何查看对IO的读取消耗了吧！
接下来我们继续：
现在我再把测试数据改变成1000条
再执行SET STATISTICS IO ON,再执行
SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID=‘ABCDE6EF‘
在不加聚集索引的情况下：
表‘T_UserInfo‘。扫描计数1，逻辑读7 次，物理读0 次，预读0 次。
在加聚集索引的情况下：CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid ON T_UserInfo (Userid)
表‘T_UserInfo‘。扫描计数1，逻辑读2 次，物理读0 次，预读0 次。
(其实也就是说此时是读了一个索引页，一个数据页)
如此，在数据量稍大时，索引的查询优势就显示出来了。
先小总结下：
当你构建SQL语句时，按Ctrl+L就可以看到语句是如何执行，是用索引扫描还是表扫描？
通过SET STATISTICS IO ON 来查看逻辑读，完成同一功能的不同SQL语句，逻辑读
越小查询速度越快(当然不要找那个只有几百条记录的例子来反我)。
我们再继续深入：
OK，现在我们再来看一次，我们换个SQL语句，来看下MSSQL如何来执行的此SQL呢？
现在去掉索引：DROP INDEX T_UserInfo.INDEX_Userid
现在打开[显示语句执行情况的详细信息]：SET SHOWPLAN_ALL ON
然后再执行：SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID LIKE ‘ABCDE8%‘
看结果栏：结果中有些具体参数，比如IO的消耗，CPU的消耗。
在这里我们只看StmtText:
SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID LIKE ‘ABCDE8%‘
|--Table Scan(OBJECT:([student].[dbo].[T_UserInfo]), WHERE:(like([T_UserInfo].[Userid], ‘ABCDE8%‘, NULL)))
Ctrl+L看下此时的图行执行计划：
我再加上索引：
先关闭：SET SHOWPLAN_ALL OFF
再执行：CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid ON T_UserInfo (Userid)
再开启：SET SHOWPLAN_ALL ON
再执行：SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID LIKE ‘ABCDE8%‘
查看StmtText:
SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID LIKE ‘ABCDE8%‘
|--Clustered Index Seek(OBJECT:([student].[dbo].[T_UserInfo].[INDEX_Userid]), SEEK:([T_UserInfo].[Userid] >= ‘ABCDE8‘ AND [T_UserInfo].[Userid] < ‘ABCDE9‘), WHERE:(like([T_UserInfo].[Userid], ‘ABCDE8%‘, NULL)) ORDERED FORWARD)Ctrl+L看下此时的图行执行计划：
Ctrl+L看下此时的图行执行计划：
在有索引的情况下，我们再写一个SQL：
SET SHOWPLAN_ALL ON
SELECT * FROM T_UserInfo WHERE LEFT(USERID,4)=‘ABCDE8%‘
查看StmtText:
SELECT * FROM T_UserInfo WHERE LEFT(USERID,4)=‘ABCDE8%‘
|--Clustered Index Scan(OBJECT:([student].[dbo].[T_UserInfo].[INDEX_Userid]), WHERE:(substring([T_UserInfo].[Userid], 1, 4)=‘ABCDE8%‘))
Ctrl+L看下此时的图行执行计划：
我们再分别看一下三种情况下对IO的操作
分别如下：
第一种情况：表‘T_UserInfo‘。扫描计数1，逻辑读7 次，物理读0 次，预读0 次。
第二种情况：表‘T_UserInfo‘。扫描计数1，逻辑读3 次，物理读0 次，预读0 次。
第三种情况：表‘T_UserInfo‘。扫描计数1，逻辑读8 次，物理读0 次，预读0 次。
这说明:
第一次是表扫描，扫了7页，也就是全表扫描
第二次是索引扫描，扫了1页索引，2页数据页
第三次是索引扫描+表扫描，扫了1页索引，7页数据页
[图形界面也有对CPU和IO的消耗，也可以看出来哪个最优!]
通过比较，嘿嘿，很容易的看出：第二种第三种写法在都有索引的情况下，like有效的使用索引，而left则不能，这样一个最简单的优化的例子就出来了，哈哈。
如果以上你都明白了，那么你可能已经对SQL的优化有初步新的想法了，网上一堆堆的SQL优化的文章真的是那样吗？你自己试试就知道了，而不必盲目去记那些东西，自己试试，看看MSSQL到底是怎么来执行就明白了。
在我举的例子中，用的是聚集索引扫描，字段是字母加数字，大家可以试试看纯数字的、字母的、汉字的等等，了解下MMSQL会如何改变SQL语句来利用索引。然后再试试非聚集索引是什么情况？用不用索引和什么有关？子查询MSSQL是如何执行？IN用不用索引，LIKE用不用索引？函数用不用索引？OR、AND、UNION？子查询呢？在这里我不一一去试给大家看了，只要知道了如何去看MSSQL的执行计划（图形和文本)，很多事情就很明朗了。
大总结：
实现同一查询功能的SQL写法可能会有多种，如果判断哪种最优化，如果仅仅是从时间上来测，会受很多外界因素的影响，而我们明白了MSSQL如何去执行，通过IO逻辑读、通过查看图示的查询计划、通过其优化后而执行的SQL语句，才是优化SQL的真正途径。
另外提醒下：数据量的多少有时会影响MSSQL对同一种查询写法语句的执行计划，这一点在非聚集索引上特别明显，还有就是在多CPU与单CPU下，在多用户并发情况下，同一写法的查询语句执行计划会有所不同，这个就需要大家有机会去试验了(我也没有这方面的太多经验与大家分享)。