declare @procName varchar(500)
declare cur cursor
for select [name] from sys.objects where type = ‘p’
open cur
fetch next from cur into @procName
while @@fetch_status = 0
begin
if @procName <> ‘DeleteAllProcedures’
exec(‘drop procedure ‘ + @procName)
fetch next from cur into @procName
end
close cur
deallocate cur
1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。
3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。
见如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。
6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
应改为:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
应改为:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
应改为:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) 即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如： select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–‘2005-11-30’生成的id 应改为: select id from t where name like ‘abc%’ select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
11.很多时候用 exists是一个好的选择： select num from a where num in(select num from b) 用下面的语句替换： select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE( (SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。
如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)
可以写成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = ‘xxx’)
经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a—- tbl a 表示tbl用别名a代替
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key)
SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL
SELECT hdr_key FROM hdr_tbl
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl)
三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。
12.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
13.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
14.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
15.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
16.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
17.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
20. 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进行的优化操作。例如:
SELECT name FROM employee WHERE salary > 60000
在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。
21.充分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。
例：
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句将比第一句执行快得多。
22、使用视图加速查询
把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个视图中，并按客户的名字进行排序：
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES
AS
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
然后以下面的方式在视图中查询：
SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES
WHERE postcode>“98000”
视图中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
23、能用DISTINCT的就不用GROUP BY
SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID
可改为：
SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
24.能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不执行SELECT DISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源
35.尽量不要用SELECT INTO语句。
SELECT INOT 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。
上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往需要反复试验比较不同的语句以得到最佳方案。最好的方法当然是测试，看实现相同功能的SQL语句哪个执行时间最少，但是数据库中如果数据量很少，是比较不出来的，这时可以用查看执行计划，即：把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表扫描次数（这两个对性能影响最大），总体上看询成本百分比即可。
源文：http://www.cnblogs.com/kivenhou/archive/2010/10/06/1844856.html
背景：
公司生产系统数据库中的一个功能，显示了来自很多字段的值，以“/” 分隔，产生的问题是，如果某几个字符没有内容的话，那显示出来的效果就可能会出现多个“/” 相连。如“////////////////” 我们需要将这么多“/” 变成一个”/”。
解决方案：
使用SQL 自定义的函数，循环地将所有的“//” 变成”/” 即可。
Create function [dbo].[ReplaceFG](@string varchar(1000),@old varchar(50),@new varchar(50))
RETURNS varchar(1000)
AS
begin
declare @temp varchar(1000)
while CHARINDEX(@old,@string) > 0
begin
set @string = Replace(@string,@old,@new)
set @temp = @string
end
return @temp
end
示例代码如下：
select dbo.ReplaceFG(’sa/////////////00000////////dg///////sdf’,'//’,'/’) value
value
———————-
sa/00000/dg/sdf(1 row(s) affected)
–王成辉翻译整理，转贴请注明出自微软BI开拓者www.windbi.com
–原帖地址
如果你曾经做了很长时间的DBA，那么你会了解到SQLServe的性能调优不是一个精密的科学。即使是，对于为最佳的性能找到最佳的配置也是很困难的。这是因为对于调优来说很少东西是绝对的。例如，一个性能调优可能对某一方面有用，可是却会影响其他的性能。
我曾经做过DBA，在最后7年的日子里，我总结了一套SQLServer调优的清单。当第一次进行SQLServer性能调优的时候，可以用它来作为一个向导。我经常被邀请去检查SQLServer并提供一些性能方面的建议。直到现在，我还没有真正写下一个贯穿整个性能调优过程的方案。但是当我做了越来越多的性能调优的咨询工作后，我现在决定花点时间整理出来。你将会发现它是很有用的，就象我发现对我的用处一样.
SQLServer性能监控
这套性能优化的清单将至少准科学的帮助你找出你的SQLServer任何明显的性能问题。说是这样说，SQLServer的性能调优仍然是很困难的。我试图用这套清单去找出“容易”的sqlserver性能问题，困难的留待稍后。我这样做是因为很容易将容易和困难的的性能调优问题搞混。通过列出一个“容易”的性能调优范围，就很容易的将这些问题解决，一旦解决了这些容易的问题，那么你就能集中去解决更困难的问题。
使用这个SQLServer性能调优清单的一个好处是，它将不仅仅告诉你目前最容易解决的性能问题是什么，而且还帮助你正确的去解决。在某种程度上，你可以选择不同的顺序进行。换句话说，你可以故意做出特殊的决定而不是按照清单通常的顺序进行。某种意义上说你是对的，不是所有的性能调优建议都适合所有的情形。另外，你的决定是基于你的资源限制，例如没有足够的钱去买满足负荷的硬件。如果真是那样的话，你就别无选择了。还有，你的决定可能基于一些政治原因，那是你不得不作出的改变。不管怎样，你需要知道你能做什么，使用这个性能调优清单找出你能改变的范围并做出相应的改变提升你的SQLServer的性能。
一般来说，你将在你的每一个SQL服务器上执行这个清单。如果遇到清单中的一些问题，这会花掉你一些时间。我建议你从目前性能问题最多的的服务器开始，然后当你有时间的时候按照自己的思路去解决其他服务器。
一旦你完成了，可仍然有很多事情要去做。记住，这些只是一些容易的。一旦你完成了这些容易的，接下来你需要花时间去解决更困难问题。这个是另一篇文章要解决的问题了。
为了使其变得容易，我把它们分成了以下几个部分：
管理你的SQLServe性能的最好方法是首先回顾上面每一部分的内容，把它们打印出来。然后完成每一部分的内容，写下你收集到的结果。你也可以按照你喜欢的顺序进行。上面的步骤仅仅列出了我执行的顺序，因为那样通常能达到一个比较好的效果。
一旦你完成其中一部分，你可以按照在清单中发现的不同的建议进行你的性能优化工作。然后你将在后面的部分学到更多。
因文章太长,请下载word版全文:
通过设置STATISTICS我们可以查看执行SQL时的系统情况。
选项有PROFILE，IO ，TIME。介绍如下：
SET STATISTICS PROFILE ON：显示分析、编译和执行查询所需的时间（以毫秒为单位）。
SET STATISTICS IO ON：报告与语句内引用的每个表的扫描数、逻辑读取数（在高速缓存中访问的页数）和物理读取数（访问磁盘的次数）有关的信息。
SET STATISTICS TIME ON：显示每个查询执行后的结果集，代表查询执行的配置文件。
使用方法：打开SQL SERVER 查询分析器，输入以下语句：
SET STATISTICS PROFILE ON
SET STATISTICS io ON
SET STATISTICS time ON
Go –你的SQL脚本开始
Select * From Customer where name like ‘江苏扬子江药业%’
Go –你的SQL脚本结束
SET STATISTICS profile OFF
SET STATISTICS io OFF
SET STATISTICS time OFF
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