1、首先打开sqlserver2008软件，并登录注册自己的账号。
2、其次点击该软件主界面的设置选项，并在该选项中找到多个数据库数据选项。
3、最后点击该选项进行读取即可。
2. SQL2005和SQL2008的区别
总体而言，SQL server2008优于SQL server2005。
SQL server2005的前一个版本是SQL 2000，2005版与2000版相差得非常大，引入了很多不同的理念，并开始走支持.net的路线，大版本的升级自然会有很多考虑不周的地方。
SQL server2008是SQL server2005的升级版本，这两个功能上版本变化不大，SQL server2008更成熟稳定，以及一些后台上的优化，比如：
改进了数据库镜像 、简单的数据加密 ……
对于SQL 2005的数据库，2008基本上是完全兼容，可以直接附加。（附加后登录帐户权可能需要重新配置一下）
3. SQL如何将一个数据库中查到的结果加入到另一个数据库
语句形式为：insert into 数据库名.框架名.表名(列名) select (列名) from 数据库名.框架名.表名 where 条件。
类似这样写就行了：
insert into MyEmp.dbo.tjdjb(yybh)
select yybh
from MyCmd.dbo.tjdjb where djrq='2009-10-15' and yybh = '11'
select a,c INTO Table2 from Table1。
4. sql-sever 2008与sql-sever 2000有什么区别
资源管理器 SQL Server 2008里资源管理器是崭新的。管理器用于限制用户或用户组使用高级别的资源。能够监视的项目包括CPU带宽、超时等待、执行时间、阻塞时间和空闲时间。如果达到资源管理器的阈值，系统可以触发一个事件或停止进程。 性能数据 在SQL Server 208里的性能计数器的数量相比以前的版本有所扩展了。IO和内存使用计数器仅是性能监视器能收集的条目中的两个。计数器收集的数据存储在集中的数据仓库里。微软声称运行关于监视器的默认性能集将消耗少于5%的CPU和内存资源。 现在也有了能够读取保存的性能数据的性能仪表盘工具。另外，可以做历史和基线的比较，并用来创建动作触发器。例如，如果内存使用超过了某个阈值5分钟，那么一个更详细的数据收集可以自动的触发。 在SQL Server 2008里Performance Studio是一个崭新的工具。该工具是性能工具的一个集合。它们可以一起用来监控、诊断、调优和报告。其中的数据收集器组建可配置的且开销很低。它支持几种收集方式包括TSQL查询、SQL跟踪和性能计数器。数据也可以通过编程来收集。一旦收集了数据，就有一个下钻和汇总的报表详细。微软列出了Performance Studio的6个客户端特点： ◆SQL Server仪表盘 ◆性能监视 ◆当前和历史数据分析 ◆潜在的性能调优建议 ◆基于集合的数据收集报告 ◆基于MDW的报告 热插CPU 在SQL Server 2008里，假如基本的硬件支持，在运行时可以添加另外的CPU。 SQL Server 2008的一些新特点及独到之处： 设置和安装 SQL Server 2008的设置和安装也有所改进。配置数据和引擎位已经分开了，所以它使创建基本的未配置系统的磁盘图像变得可能了，它使分布到多个服务器变得更容易了。从微软的站点也可以找到安装可用的最新更新。另一个特点是有能力把安装SQL、SP和补丁做一个单一的步骤进行了。另一个的最后的特点是，有能力卸载SP了。 关键的领域 当回顾微软关于SQL Server 2008的文档时注意到的第一条就是术语分类的特点和用途分组的特点、或者关键的领域。有四个关键的领域：企业数据平台、动态开发、超越关系型数据库和无处不在的远见。本文将按照这些分类尽量使涉及到的微软的文章简单化。 已终止对SQL 2000的支持 对SQL 2000的主流支持将被终止。主流支持的特点和好处包括提交对产品特点改变的要求、安全方面的更新、非安全方面的补丁、免费的支持和付费的支持。对SQL Server 2000 64-bit版本、SQL Server 2000开发版、SQL Server 2000企业版、SQL Server 2000标准版、SQL Server 2000 CE版和SQL Server 2000工作组版本的这种主流支持将在2008年4月8号到期。延伸的支持，包括安全方面的更新和付费支持将持续到2013年。关于支持的完整描述可以在Microsoft Support Lifecycle和Microsoft Support Lifecycle Policy FAQ里找到。很多代理商会在2007年12月停售SQL 2000。Vista上也不支持SQL 2000的任何版本，包括SQL 2000 Express版本。 企业数据平台 企业数据平台分类通常指的是重要任务平台，包含核心的SQL Server引擎特点、包括数据加密方式的很多好处、资源管理、系统分析和服务器管理特点。 加密 有几个加密选择。第1个称作透明数据加密。在SQL Server 2008里，整个数据库可以通过SQL引擎加密。该方式加密了所有数据库的数据和数据库的日志文件。通过使用这个包罗万象的方式，所有的索引和表都是加密的。不必更改你的应用程序。 第2个加密特点是备份加密。SQL Server 2008加密备份的方式可以防止数据泄漏和被窜改。另外，备份的恢复可以限于特点的用户。 最后，对于外部密钥管理有一个新的选项。如果你要处理信用卡或遵循PCI的处理的话，SQL Server 2008将支持硬件安全模块(HSM)。硬件安全模块是在独立于要保护的数据的本地用来存储密钥的第三方硬件解决方案。 审计 除了登录/登出和权限更改的标准审计外，SQL Server 2008允许监控数据的更改或访问。审计通过TSQL语句来配置，如下面的例子：AUDIT UPDATE(Salary) ON Employee TO MyAuditFolder WHERE Salary>200000。 数据压缩 通常，数据压缩总是和节约硬盘、更小的物理文件、备份次数的减少是联系在一起的。而对于SQL Server的数据压缩而言，主要的目的是实际的表的尺寸的减小。数据压缩的某些好处包括以下几点： ◆通过减少I/O和提高缓存命中率来提升查询性能 ◆提供对真实DW实际数据2倍到7倍的压缩比率 ◆和其他特点是正交的 ◆对数据和索引都可用 据微软所说，使用压缩时会轻微的增加CPU的使用，整个系统的性能会因为I/O的减少而得多提升。
5. 什么叫“上钻”、“下钻”、“切片”和“转轴”这是属于数据库哪一章的内容
上钻：从当前数据往上回归到上一层数据。例如：（某数据的分类下面分为品名）从品名列表收拢到分类列表。
下钻：从当前数据往下展开下一层数据。例如：（某数据的分类下面分为品名）从分类列表展开到品名列表。
上钻、下钻统称钻取。
切片：展现同一层面的数据。如上述的产品。
转轴：这些应该属于查询、展现范畴。
原材料
标准的马氏体不锈钢是：403、410、414、416、416(Se)、420、431、440A、440B和440C型，这些钢材的耐腐蚀性来自“铬”，其范围是从11.5至18%，铬含量愈高的钢材需碳含量愈高，以确保在热处理期间马氏体的形成，上述三种440型不锈钢很少被考虑做为需要焊接的应用，且440型成份的熔填金属不易取得。
以上内容参考：网络-转轴
6. SQL如何快速处理海量数据
在以下的文章中，我将以“办公自动化”系统为例，探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页。以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构：
CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] ( --TGongwen是红头文件表名
[Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL ,
--本表的id号，也是主键
[title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
--红头文件的标题
[fariqi] [datetime] NULL ,
--发布日期
[neibuYonghu] [varchar] (70) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
--发布用户
[reader] [varchar] (900) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,
--需要浏览的用户。每个用户中间用分隔符“,”分开
) ON [PRIMARY] TEXTIMAGE_ON [PRIMARY]
GO
下面，我们来往数据库中添加1000万条数据：
declare @i int
set @i=1
while @i<=250000
begin
insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-2-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科','这是最先的25万条记录')
set @i=@i+1
end
GO
declare @i int
set @i=1
while @i<=250000
begin
insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-9-16','办公室','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是中间的25万条记录')
set @i=@i+1
end
GO
declare @h int
set @h=1
while @h<=100
begin
declare @i int
set @i=2002
while @i<=2003
begin
declare @j int
set @j=0
while @j<50
begin
declare @k int
set @k=0
while @k<50
begin
insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values(cast(@i as varchar(4))+'-8-15 3:'+cast(@j as varchar(2))+':'+cast(@j as varchar(2)),'通信科','办公室,通信科,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,外事科','这是最后的50万条记录')
set @k=@k+1
end
set @j=@j+1
end
set @i=@i+1
end
set @h=@h+1
end
GO
declare @i int
set @i=1
while @i<=9000000
begin
insert into Tgongwen(fariqi,neibuyonghu,reader,title) values('2004-5-5','通信科','通信科,办公室,王局长,刘局长,张局长,admin,刑侦支队,特勤支队,交巡警支队,经侦支队,户政科,治安支队,外事科','这是最后添加的900万条记录')
set @i=@i+1000000
end
GO
通过以上语句，我们创建了25万条由通信科于2004年2月5日发布的记录，25万条由办公室于2004年9月6日发布的记录，2002年和2003年各100个2500条相同日期、不同分秒的由通信科发布的记录（共50万条），还有由通信科于2004年5月5日发布的900万条记录，合计1000万条。
一、因情制宜，建立“适当”的索引
建立“适当”的索引是实现查询优化的首要前提。
索引（index）是除表之外另一重要的、用户定义的存储在物理介质上的数据结构。当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快速访问。事实上，没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。注意，在这句话中，我们用了“适当”这个词，这是因为，如果使用索引时不认真考虑其实现过程，索引既可以提高也会破坏数据库的工作性能。
（一）深入浅出理解索引结构
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。
我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。
进一步引申一下，我们可以很容易的理解：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
（二）何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）。
动作描述
使用聚集索引
使用非聚集索引
列经常被分组排序
应
应
返回某范围内的数据
应
不应
一个或极少不同值
不应
不应
小数目的不同值
应
不应
大数目的不同值
不应
应
频繁更新的列
不应
应
外键列
应
应
主键列
应
应
频繁修改索引列
不应
应
事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
（三）结合实际，谈索引使用的误区
理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。
1、主键就是聚集索引
这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：
（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：
Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen
用时：128470毫秒（即：128秒）
（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：53763毫秒（54秒）
（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：2423毫秒（2秒）
虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。
得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：declare @d datetime
set @d=getdate()
并在select语句后加：
select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
2、只要建立索引就能显着提高查询速度
事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。
从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。
3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。
很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）
（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>'2004-5-5'
查询速度：2513毫秒
（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>'2004-5-5' and neibuyonghu='办公室'
查询速度：2516毫秒
（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu='办公室'
查询速度：60280毫秒
从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到最优。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。
（四）其他书上没有的索引使用经验总结
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快
下面是实例语句：（都是提取25万条数据）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'
使用时间：3326毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000
使用时间：4470毫秒
这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。
2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi
用时：12936
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid
用时：18843
这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。
3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1'
用时：6343毫秒（提取100万条）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-6-6'
用时：3170毫秒（提取50万条）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'
用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1' and fariqi<'2004-6-6'
用时：3280毫秒
4 、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度
下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>'2004-1-1' order by fariqi
用时：6390毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi<'2004-1-1' order by fariqi
用时：6453毫秒
（五）其他注意事项
“水可载舟，亦可覆舟”，索引也一样。索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。
所以说，我们要建立一个“适当”的索引体系，特别是对聚合索引的创建，更应精益求精，以使您的数据库能得到高性能的发挥。
当然，在实践中，作为一个尽职的数据库管理员，您还要多测试一些方案，找出哪种方案效率最高、最为有效。
二、改善SQL语句
很多人不知道SQL语句在SQL SERVER中是如何执行的，他们担心自己所写的SQL语句会被SQL SERVER误解。比如：
select * from table1 where name='zhangsan' and tID > 10000
和执行:
select * from table1 where tID > 10000 and name='zhangsan'
一些人不知道以上两条语句的执行效率是否一样，因为如果简单的从语句先后上看，这两个语句的确是不一样，如果tID是一个聚合索引，那么后一句仅仅从表的10000条以后的记录中查找就行了；而前一句则要先从全表中查找看有几个name='zhangsan'的，而后再根据限制条件条件tID>10000来提出查询结果。
事实上，这样的担心是不必要的。SQL SERVER中有一个“查询分析优化器”，它可以计算出where子句中的搜索条件并确定哪个索引能缩小表扫描的搜索空间，也就是说，它能实现自动优化。
虽然查询优化器可以根据where子句自动的进行查询优化，但大家仍然有必要了解一下“查询优化器”的工作原理，如非这样，有时查询优化器就会不按照您的本意进行快速查询。
在查询分析阶段，查询优化器查看查询的每个阶段并决定限制需要扫描的数据量是否有用。如果一个阶段可以被用作一个扫描参数（SARG），那么就称之为可优化的，并且可以利用索引快速获得所需数据。
SARG的定义：用于限制搜索的一个操作，因为它通常是指一个特定的匹配，一个值得范围内的匹配或者两个以上条件的AND连接。形式如下：
列名 操作符 <常数 或 变量>
或
<常数 或 变量> 操作符列名
列名可以出现在操作符的一边，而常数或变量出现在操作符的另一边。如：
Name=’张三’
价格>5000
5000<价格
Name=’张三’ and 价格>5000
如果一个表达式不能满足SARG的形式，那它就无法限制搜索的范围了，也就是SQL SERVER必须对每一行都判断它是否满足WHERE子句中的所有条件。所以一个索引对于不满足SARG形式的表达式来说是无用的。
介绍完SARG后，我们来总结一下使用SARG以及在实践中遇到的和某些资料上结论不同的经验：
1、Like语句是否属于SARG取决于所使用的通配符的类型
如：name like ‘张%’ ，这就属于SARG
而：name like ‘%张’ ,就不属于SARG。
原因是通配符%在字符串的开通使得索引无法使用。
2、or 会引起全表扫描
Name=’张三’ and 价格>5000 符号SARG，而：Name=’张三’ or 价格>5000 则不符合SARG。使用or会引起全表扫描。
3、非操作符、函数引起的不满足SARG形式的语句
不满足SARG形式的语句最典型的情况就是包括非操作符的语句，如：NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外还有函数。下面就是几个不满足SARG形式的例子：
ABS(价格)<5000
Name like ‘%三’
有些表达式，如：
WHERE 价格*2>5000
SQL SERVER也会认为是SARG，SQL SERVER会将此式转化为：
WHERE 价格>2500/2
但我们不推荐这样使用，因为有时SQL SERVER不能保证这种转化与原始表达式是完全等价的。
4、IN 的作用相当与OR
语句：
Select * from table1 where tid in (2,3)
和
Select * from table1 where tid=2 or tid=3
是一样的，都会引起全表扫描，如果tid上有索引，其索引也会失效。
5、尽量少用NOT
6、exists 和 in 的执行效率是一样的
很多资料上都显示说，exists要比in的执行效率要高，同时应尽可能的用not exists来代替not in。但事实上，我试验了一下，发现二者无论是前面带不带not，二者之间的执行效率都是一样的。因为涉及子查询，我们试验这次用SQL SERVER自带的pubs数据库。运行前我们可以把SQL SERVER的statistics I/O状态打开。
（1）select title,price from titles where title_id in (select title_id from sales where qty>30)
该句的执行结果为：
表 'sales'。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 'titles'。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
（2）select title,price from titles where exists (select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30)
第二句的执行结果为：
表 'sales'。扫描计数 18，逻辑读 56 次，物理读 0 次，预读 0 次。
表 'titles'。扫描计数 1，逻辑读 2 次，物理读 0 次，预读 0 次。
我们从此可以看到用exists和用in的执行效率是一样的。
7、用函数charindex()和前面加通配符%的LIKE执行效率一样
前面，我们谈到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么将会引起全表扫描，所以其执行效率是低下的。但有的资料介绍说，用函数charindex()来代替LIKE速度会有大的提升，经我试验，发现这种说明也是错误的：
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where charindex('刑侦支队',reader)>0 and fariqi>'2004-5-5'
用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
select gid,title,fariqi,reader from tgongwen where reader like '%' + '刑侦支队' + '%' and fariqi>'2004-5-5'
用时：7秒，另外：扫描计数 4，逻辑读 7155 次，物理读 0 次，预读 0 次。
8、union并不绝对比or的执行效率高
我们前面已经谈到了在where子句中使用or会引起全表扫描，一般的，我所见过的资料都是推荐这里用union来代替or。事实证明，这种说法对于大部分都是适用的。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16' or gid>9990000
用时：68秒。扫描计数 1，逻辑读 404008 次，物理读 283 次，预读 392163 次。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid>9990000
用时：9秒。扫描计数 8，逻辑读 67489 次，物理读 216 次，预读 7499 次。
看来，用union在通常情况下比用or的效率要高的多。
但经过试验，笔者发现如果or两边的查询列是一样的话，那么用union则反倒和用or的执行速度差很多，虽然这里union扫描的是索引，而or扫描的是全表。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16' or fariqi='2004-2-5'
用时：6423毫秒。扫描计数 2，逻辑读 14726 次，物理读 1 次，预读 7176 次。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-9-16'
union
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi='2004-2-5'
用时：11640毫秒。扫描计数 8，逻辑读 14806 次，物理读 108 次，预读 1144 次。
9、字段提取要按照“需多少、提多少”的原则，避免“select *”
我们来做一个试验：
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen ord
7. 如何在sql server 2008 r2中使用地图功能
假如你要用进行容易学习的话 这2个是没啥区别的 2个都可以用 不过搞开发的时候建议还是用2005 毕竟版本低 稳定 一点 总的来说 SQL Server2008有十大新特性 1.Report Builder 3.0 Report Builder是1个工具集，通过它可以开发出发布到Web上的报表，通过Report Builder可以创建包含图像，图表，表格和打印控件的报表，此外，Report Builder也支持下钻和排序，假如你熟悉第三方报表工具，图Crystal Reports(水晶报表)，那么你一定会用Report Builder。 SQL Server 2008 R2/Report Builder 3.0中的新特性包括：○1地图图层，它可以容纳空间和分析数据，可以和微软的虚拟地球(Microsoft Virtual Earth)无缝集成;○2指示器，用于显示1个值的状态;○3报表部件，这个对象可以重复用或在多个报表之间共享;○4聚合计算(Aggregate Calculating)，允许你计算其它聚合计算结果的汇总值。 2.SQL Server 2008 R2 Datacenter SQL Server 2008 R2的数据中心版的目标是企业版用户，他们要求更好的性能，新版本支持256颗逻辑CPU，更多的实例数和更多的内存。 3.SQL Server 2008 R2 Parallel Data Warehouse SQL Server 2008 R2的另1个新版本是并行数据仓库版，正式代号是“Madison”，它主要目标是处理非常大的数据量，它用大规模并行处理功能将大表分散到多个SQL节点，这类节点通过微软的专利技术Ultra Shared Nothing进行控制，它可以将查找任务分配到各个计算节点上，之后从各个节点收集计算结果。 4.StreamInsight SQL Server 2008 R2中出现了1个新组件，叫做StreamInsight，这个有趣的组件允许在运行中分析流数据，也就是直接从源数据流进行处理，之后再保存到数据表中。假如你的系统（System）是1个实时系统（System），这个功能就非常非常的有用，由于实时系统（System）要分析数据，但又不能引起数据写入时的延迟，有些常见的例子如股票交易数据流，Web点击分析流和工业处理控制，可以同时监控多个输入数据流。 5.主数据服务 主数据服务(Master Data Services，MDS)既是1个概念又是1个产品，主数据服务的概念是对核心业务数据有1个集中的数据入口看守人，数据项如客户账单地址，雇员/客户姓名，以及产品名称应当集中管理，以便让全部消费应用系统（System）都具有相同的信息。微软提供了1个示例，在customer表中记录了1个顾客地址，但在mailing表中记录了1个不一样的地址。主数据服务应用程序可以保证全部表仅有1个正确的地址，而1个MDS可以是1个本地应用程序，SQL Server 2008 R2包括1个应用程序和1个接口管理核心数据。 6.PowerPivot for SharePoint PowerPivot是1个终端用户工具，它与SharePoint，SQL Server 2008 R2和Excel 2010联合用，可以在几秒内处理大量数据，PowerPivot的作用有点像Excel中的数据透视表，提供了分析功能。 7.数据层应用 数据层应用(Data-Tier Application，缩写为DAC，不知道C代表啥含义，别与Windows数据访问组件混淆了，由于它的缩写也是DAC)是1个对象，它可以为1个工程存储全部要的数据库信息，如登陆，表和Visual Studio可以用的存储过程。通过创建1个数据层应用，SQL Server包版本和每一个Visual Studio编译版本一起保存，也就是可以将应用程序和数据库构建成1个统一的版本，方便后期维护和管理。 8.Unicode压缩 SQL Server 2008 R2用1个新的算法，为Unicode存储提供了1个容易的压缩方案，通过Unicode压缩，可以减少Unicode字符对空间的占用，它由SQL Server引擎自动管理，因此不要修改现有应用程序，DBA也无须做任何干涉。 9.SQL Server Utility 新的SQL Server Utility是1个集中控制多个SQL Server实例的仓库对象，性能数据和配置策略可以存储在1个单一的Utility中，Utility也包括1个资源管理器工具，可以创建多个服务器仪表板。 10.多服务器仪表板 虽然SQL Server Management Studio也可以连接到多个服务器，但不能在1个集中的视图上查看全部的数据库，每一个数据库服务器要独立管理，在SQL Server 2008 R2中，可以创建同时显示多个服务器的仪表板。
8. sql如何将一 个数据库里的某一个表导入另一个数据库同名的表里
如果数据库在一台机器上，可以用sql语句实现，方法是在表前面加入实例名，insert 实例名.biao (字段列表) select （字段列表） from 实例名.biao
如果不是，我一般都是用查询结果复制，然后再到另外一个表中编辑模式下的黏贴结果的。
9. SQL语言是如何支持关系数据库的三级模型结构的
SQL全称是“结构化查询语言(Structured Query Language)”，最早的是IBM的圣约瑟研究实验室为其关系数据库管理系统SYSTEM R开发的一种查询语言，它的前身是SQUARE语言。SQL语言结构简洁，功能强大，简单易学，所以自从IBM公司1981年推出以来，SQL语言，得到了广泛的应用。如今无论是像Oracle ,Sybase,Informix,SQL server这些大型的数据库管理系统，还是像Visual Foxporo,PowerBuilder这些微机上常用的数据库开发系统，都支持SQL语言作为查询语言。
Structured Query Language包含4个部分：
数据查询语言DQL-Data Query Language SELECT
数据操纵语言DQL-Data Manipulation Language INSERT, UPDATE, DELETE
数据定义语言DQL-Data Definition Language CREATE, ALTER, DROP
数据控制语言DQL-Data Control Language COMMIT WORK, ROLLBACK WORK
SQL的历史
在70年代初，E.E.Codd首先提出了关系模型。70年代中期，IBM公司在研制 SYSTEM R关系数据库管理系统中研制了SQL语言，最早的SQL语言(叫SEQUEL2)是在1976 年 11 月的IBM Journal of R&D上公布的。
1979年ORACLE公司首先提供商用的SQL，IBM公司在DB2 和SQL/DS数据库系统中也实现了SQL。
1986年10月，美国ANSI采用SQL作为关系数据库管理系统的标准语言(ANSI X3. 135-1986)，后为国际标准化组织(ISO)采纳为国际标准。
1989年，美国ANSI采纳在ANSI X3.135-1989报告中定义的关系数据库管理系统的SQL标准语言，称为ANSI SQL 89， 该标准替代ANSI X3.135-1986版本。该标准为下列组织所采纳：
● 国际标准化组织(ISO)，为ISO 9075-1989报告“Database Language SQL With Integrity Enhancement”
● 美国联邦政府，发布在The Federal Information Processing Standard Publication(FIPS PUB)127
目前，所有主要的关系数据库管理系统支持某些形式的SQL语言， 大部分数据库打算遵守ANSI SQL89标准。
SQL的优点
SQL广泛地被采用正说明了它的优点。它使全部用户，包括应用程序员、DBA管理员和终端用户受益非浅。
(1) 非过程化语言
SQL是一个非过程化的语言，因为它一次处理一个记录，对数据提供自动导航。SQL允许用户在高层的数据结构上工作，而不对单个记录进行操作，可操作记录集。所有SQL 语句接受集合作为输入，返回集合作为输出。SQL的集合特性允许一条SQL语句的结果作为另一条SQL语句的输入。 SQL不要求用户指定对数据的存放方法。 这种特性使用户更易集中精力于要得到的结果。所有SQL语句使用查询优化器，它是RDBMS的一部分，由它决定对指定数据存取的最快速度的手段。查询优化器知道存在什么索引，哪儿使用合适，而用户从不需要知道表是否有索引，表有什么类型的索引。
(2) 统一的语言
SQL可用于所有用户的DB活动模型，包括系统管理员、数据库管理员、 应用程序员、决策支持系统人员及许多其它类型的终端用户。基本的SQL 命令只需很少时间就能学会，最高级的命令在几天内便可掌握。 SQL为许多任务提供了命令，包括：
● 查询数据
● 在表中插入、修改和删除记录
● 建立、修改和删除数据对象
● 控制对数据和数据对象的存取
● 保证数据库一致性和完整性
以前的数据库管理系统为上述各类操作提供单独的语言，而SQL 将全部任务统一在一种语言中。
(3) 是所有关系数据库的公共语言
由于所有主要的关系数据库管理系统都支持SQL语言，用户可将使用SQL的技能从一个RDBMS转到另一个。所有用SQL编写的程序都是可以移植的。
参考资料：
10. sql如何查询语句的格式怎么写
VF常用SQL语句大全
SQL是结构化查询语言,查询是SQL语言的重要组成部分,但不是全部,SQL还包括数据定义,数据操纵和数据控制功能等部分.如今SQL已成为关系数据库的标准数据语言,所以现在的关系数据库管理系统都支持SQL.FOXPRO从2.5 FOR DOS版式就开始支持SQL,现在VISUAL FOXPRO当然在之方面更加完善,以下是VF经常用到SQL语句.
--语 句 功 能
--数据操作
SELECT --从数据库表中检索数据行和列
INSERT --向数据库表添加新数据行
DELETE --从数据库表中删除数据行
UPDATE --更新数据库表中的数据
--数据定义
CREATE TABLE --创建一个数据库表
DROP TABLE --从数据库中删除表
ALTER TABLE --修改数据库表结构
CREATE VIEW --创建一个视图
DROP VIEW --从数据库中删除视图
CREATE INDEX --为数据库表创建一个索引
DROP INDEX --从数据库中删除索引
CREATE PROCEDURE --创建一个存储过程
DROP PROCEDURE --从数据库中删除存储过程
CREATE TRIGGER --创建一个触发器
DROP TRIGGER --从数据库中删除触发器
CREATE SCHEMA --向数据库添加一个新模式
DROP SCHEMA --从数据库中删除一个模式
CREATE DOMAIN --创建一个数据值域
ALTER DOMAIN --改变域定义
DROP DOMAIN --从数据库中删除一个域
--数据控制
GRANT --授予用户访问权限
DENY --拒绝用户访问
REVOKE --解除用户访问权限
--事务控制
COMMIT --结束当前事务
ROLLBACK --中止当前事务
SET TRANSACTION --定义当前事务数据访问特征
--程序化SQL
DECLARE --为查询设定游标
EXPLAN --为查询描述数据访问计划
OPEN --检索查询结果打开一个游标
FETCH --检索一行查询结果
CLOSE --关闭游标
PREPARE --为动态执行准备SQL 语句
EXECUTE --动态地执行SQL 语句
DESCRIBE --描述准备好的查询
---局部变量
declare @id char(10)
--set @id = 10010001
select @id = 10010001
---全局变量
---必须以@@开头
希望对你有帮助～～～