❶ 关于sql语句的效率问题
一般说来，对于sex这样的字段，索引不索引都没什么效果，如果知道是boy，最好就别加这个条件。
对于你这样的查询，应该给name建议索引。
对于比较实用的数据库管理系统（DBMS），系统会自动优化。对于比较垃圾的系统，很多时候没办法优化，比如有的数据库只要存在OR就不走索引，那么你上面的语句就没有三次select来得快。
❷ 如何查看sql执行效率
在点击某个按钮,执行完后,再执行下面语句,就可以知道系统运行什么Sql和多少次了,其主要慢语句是那些了;
--先清除sql
server的缓存dbcc
freeProcCache
SELECT
creation_time
N'语句编译时间'
,last_execution_time
N'上次执行时间'
,total_physical_reads
N'物理读取总次数'
,total_logical_reads/execution_count
N'每次逻辑读次数'
,total_logical_reads
N'逻辑读取总次数'
,total_logical_writes
N'逻辑写入总次数'
,execution_count
N'执行次数'
,total_worker_time/1000
N'所用的CPU总时间ms'
,total_elapsed_time/1000
N'总花费时间ms'
,(total_elapsed_time
/
execution_count)/1000
N'平均时间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'执行语句'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 关于SQL查询效率比较
要看sql的执行效率，可以看数据库的执行计划，和数据情况
这四条语句都是比较简单的，但从Explain plan来看，他们差不多，但根据数据情况来看，第一条速度最快
❹ sql执行效率
第二个效率高。
理由是sql查询，会先走子查询。数据量在一步步减少。
2个子查询出来的数据会少很多。
第一个是全表关联，所有的数据会有效。
建议：如果实际想知道哪一个快，可以用工具查看执行计划，看看cost的使用量
❺ 关于SQL server 中SQL语句效率
都差不多，sql server会对sql语句进行优化，功能差不多的效率也差不多。理论上Select ... From A Join B On A.ID = B.ID效率更高。
如果想提高效率，可以用存储过程
❻ SQL语句效率问题
对比查询性能，不能只看语句，而是要看执行计划。即使是相同的查询语句，在不同的情况下也有可能生成不同的执行计划。
之所以一个查询性能高，是因为id字段上有聚集索引。从查询计划来看，使用了合并连接(merge join)，合并连接是非常高效的连接。
而第二个查询使用了max聚合，聚合运算本身效率比较低，而且因为聚合的使用，使得不能使用合并连接，而只能使用嵌套循环(nested loop)，所以效率低。
❼ SQl 查询效率的问题
当然是in快了，in虽然说有些时候效率不高，但是起码也是机器内部的东西。
怎么都比分开查询快很多的。
而且你的id1是索引，应该不会太慢
❽ SQL语句的效率问题
select top 1 * from A order by year,month desc
以上是查出最近的一条记录，倒叙
十条就把1改成10，依此类推
❾ sql语言的执行效率
使用explain命令，写在执行的sql前面，即可查看执行过程，看看索引使用情况