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對於做管理系統和分析系統的程序員，復雜SQL語句是不可避免的，面對海量數據，有時候經過優化的某一條語句，可以提高執行效率和整體運行性能。
如何選擇SQL語句，本文提供了兩種方法，分別對多條SQL進行量化的分析。
在測試SQL性能的過程中。
一是通過設置STATISTICS查看執行SQL時的系統情況。
選項有PROFILE，IO ，TIME。 SET STATISTICS PROFILE ON：顯示分析、編譯和執行查詢所需的時間（以毫秒為單位）。
SET STATISTICS IO ON：報告與語句內引用的每個表的掃描數、邏輯讀取數（在高速緩存中訪問的頁數）和物理讀取數（訪問磁盤的次數）有關的信息。
SET STATISTICS TIME ON：顯示每個查詢執行后的結果集，代表查詢執行的配置文件。
實例如下：
SET STATISTICS PROFILE ON
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON
GO
–你的SQL腳本開始
SELECT [TestCase] FROM [TestCaseSelect]
–你的SQL腳本結束
GO
SET STATISTICS PROFILE OFF
SET STATISTICS IO OFF
SET STATISTICS TIME OFF
另外，也可以通過手工添加語句，計算執行時間來查看執行語句花費了的時間，以判斷該條SQL語句的效率如何：
declare @d datetime set @d=getdate()
–你的SQL腳本開始
SELECT [TestCase] FROM [TestCaseSelect]
–你的SQL腳本結束
select [語句執行花費時間(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
二是通過SQL 2008的“查詢”按鈕下的“包括實際的執行計划”和“包括客戶端統計信息”。
下面是我和經理寫的兩個例子的性能對比：
我的： 
SQL Server 執行時間:
CPU 時間= 32 毫秒，占用時間= 762 毫秒。
CPU 時間= 16 毫秒，占用時間= 475 毫秒。
CPU 時間= 32 毫秒，占用時間= 671 毫秒。
CPU 時間= 31 毫秒，占用時間= 615 毫秒。
經理的： 
SQL Server 執行時間:
CPU 時間= 16 毫秒，占用時間= 547 毫秒。
CPU 時間= 47 毫秒，占用時間= 491 毫秒。
CPU 時間= 32 毫秒，占用時間= 436 毫秒。
CPU 時間= 47 毫秒，占用時間= 416 毫秒。
PS：今天在做一道題目的時候，經理給出的一道難題，雖然做出來了，但是性能沒有做到最優化。
其中用到了三層嵌套。
現在特別是要總結的：大表跟小表進行關聯查詢 時，涉及到嵌套查詢，先查詢小表，然后再聯合大表。
我是一開始讓大小表進行關聯，然后再嵌套。而經理寫的是先讓小表嵌套，最后在關聯。這樣，執行效率自然要比我高