❶ 關於sql語句的效率問題
一般說來，對於sex這樣的欄位，索引不索引都沒什麼效果，如果知道是boy，最好就別加這個條件。
對於你這樣的查詢，應該給name建議索引。
對於比較實用的資料庫管理系統（DBMS），系統會自動優化。對於比較垃圾的系統，很多時候沒辦法優化，比如有的資料庫只要存在OR就不走索引，那麼你上面的語句就沒有三次select來得快。
❷ 如何查看sql執行效率
在點擊某個按鈕,執行完後,再執行下面語句,就可以知道系統運行什麼Sql和多少次了,其主要慢語句是那些了;
--先清除sql
server的緩存dbcc
freeProcCache
SELECT
creation_time
N'語句編譯時間'
,last_execution_time
N'上次執行時間'
,total_physical_reads
N'物理讀取總次數'
,total_logical_reads/execution_count
N'每次邏輯讀次數'
,total_logical_reads
N'邏輯讀取總次數'
,total_logical_writes
N'邏輯寫入總次數'
,execution_count
N'執行次數'
,total_worker_time/1000
N'所用的CPU總時間ms'
,total_elapsed_time/1000
N'總花費時間ms'
,(total_elapsed_time
/
execution_count)/1000
N'平均時間ms'
,SUBSTRING(st.text,
(qs.statement_start_offset/2)
+
1,
((CASE
statement_end_offset
WHEN
-1
THEN
DATALENGTH(st.text)
ELSE
qs.statement_end_offset
END
-
qs.statement_start_offset)/2)
+
1)
N'執行語句'FROM
sys.dm_exec_query_stats
AS
qsCROSS
APPLY
sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle)
stwhere
SUBSTRING(st.text,
(qs.statement_start_offset/2)
+
1,
((CASE
statement_end_offset
WHEN
-1
THEN
DATALENGTH(st.text)
ELSE
qs.statement_end_offset
END
-
qs.statement_start_offset)/2)
+
1)
not
like
'%fetch%'ORDER
BY
total_elapsed_time
/
execution_count
DESC;
❸ 關於SQL查詢效率比較
要看sql的執行效率，可以看資料庫的執行計劃，和數據情況
這四條語句都是比較簡單的，但從Explain plan來看，他們差不多，但根據數據情況來看，第一條速度最快
❹ sql執行效率
第二個效率高。
理由是sql查詢，會先走子查詢。數據量在一步步減少。
2個子查詢出來的數據會少很多。
第一個是全表關聯，所有的數據會有效。
建議：如果實際想知道哪一個快，可以用工具查看執行計劃，看看cost的使用量
❺ 關於SQL server 中SQL語句效率
都差不多，sql server會對sql語句進行優化，功能差不多的效率也差不多。理論上Select ... From A Join B On A.ID = B.ID效率更高。
如果想提高效率，可以用存儲過程
❻ SQL語句效率問題
對比查詢性能，不能只看語句，而是要看執行計劃。即使是相同的查詢語句，在不同的情況下也有可能生成不同的執行計劃。
之所以一個查詢性能高，是因為id欄位上有聚集索引。從查詢計劃來看，使用了合並連接(merge join)，合並連接是非常高效的連接。
而第二個查詢使用了max聚合，聚合運算本身效率比較低，而且因為聚合的使用，使得不能使用合並連接，而只能使用嵌套循環(nested loop)，所以效率低。
❼ SQl 查詢效率的問題
當然是in快了，in雖然說有些時候效率不高，但是起碼也是機器內部的東西。
怎麼都比分開查詢快很多的。
而且你的id1是索引，應該不會太慢
❽ SQL語句的效率問題
select top 1 * from A order by year,month desc
以上是查出最近的一條記錄，倒敘
十條就把1改成10，依此類推
❾ sql語言的執行效率
使用explain命令，寫在執行的sql前面，即可查看執行過程，看看索引使用情況