为什么别人的查询只要几秒，而你的查询语句少则十多秒，多则十几分钟甚至几个小时？与你的查询语句是否高效有很大关系。
今天我们来看看如何写出比较高效的查询语句。
- 尽量不要使用NULL当默认值 在有索引的列上如果存在NULL值会使得索引失效，降低查询速度，该如何优化呢？例如： SELECT * FROM [Sales].[Temp_SalesOrder] WHERE UnitPrice IS NULL 我们可以将NULL的值设置成0或其他固定数值，这样保证索引能够继续有效。 SELECT * FROM [Sales].[Temp_SalesOrder] WHERE UnitPrice =0 这是改写后的查询语句，效率会比上面的快很多。
- 尽量不要在WHERE条件语句中使用!=或<> 在WHERE语句中使用!=或<>也会使得索引失效，进而进行全表扫描，这样就会花费较长时间了。
- 应尽量避免在 WHERE子句中使用 OR 遇到有OR的情况，我们可以将OR使用UNION ALL来进行改写 例如： SELECT * FROM T1 WHERE NUM=10 OR NUM=20 可以改写成 SELECT * FROM T1 WHERE NUM=10 UNION ALL SELECT * FROM T1 WHERE NUM=20
- IN和NOT IN也要慎用 遇到连续确切值的时候 ，我们可以使用BETWEEN AND来进行优化 例如： SELECT * FROM T1 WHERE NUM IN (5,6,7,8) 可以改写成： SELECT * FROM T1 WHERE NUM BETWEEN 5 AND 8.
- 子查询中的IN可以使用EXISTS来代替 子查询中经常会使用到IN，如果换成EXISTS做关联查询会更快 例如： SELECT * FROM T1 WHERE ORDER_ID IN (SELECT ORDER_ID FROM ORDER WHERE PRICE>20); 可以改写成： SELECT * FROM T1 AS A WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM ORDER AS B WHERE A.ORDER_ID=B.ORDER_ID AND B.PRICE>20) 虽然代码量可能比上面的多一点，但是在使用效果上会优于上面的查询语句。
- 模糊匹配尽量使用前缀匹配 在进行模糊查询，使用LIKE时尽量使用前缀匹配，这样会走索引，减少查询时间。 例如： SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE '%李四%' 或者 SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE '%李四' 均不会走索引，只有当如下情况 SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE '李四%'才会走索引。
