sqlserver有in,sqlserver功能介绍

SQLSERVER语句 in和exists哪个效率高本人测试证明

例如下面两个SQL语句

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1 SELECT OrderNo, SiteCode, AreaCode

2 FROM SchedulingProgram

3 WHERE AreaCode IN ( 'P', 'M' ) AND SiteCode IN ( SELECT SiteCode

4 FROM EnvBasicInfo

5 WHERE cityiD = 31 ) AND OrderNo NOT IN (

6 SELECT OrderNo

7 FROM KK_DeliveryinfoTmp )

上面SQL语句IN里面有IN和NOT IN

1 SELECT OrderNo, SiteCode, AreaCode

2 FROM SchedulingProgram

3 WHERE ( AreaCode IN ( 'P', 'M' ) AND SiteCode IN ( SELECT SiteCode

4 FROM EnvBasicInfo

5 WHERE cityiD = 31 )

6 ) AND NOT EXISTS ( SELECT OrderNo

7 FROM KK_DeliveryinfoTmp

8 WHERE KK_DeliveryinfoTmp.OrderNo = SchedulingProgram.OrderNo )

上面的SQL语句IN里面又有NOT EXISTS

这样的情况很难测试同等条件下IN语句和EXISTS语句的效率

还有一个非SARG运算符

在《SQLSERVER企业级平台管理实践》的第424页里提到：

SQLSERVER对筛选条件（search argument/SARG）的写法有一定的建议

对于不使用SARG运算符的表达式，索引是没有用的，SQLSERVER对它们很难使用比较优化的做法。非SARG运算符包括

NOT、、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE和内部函数，例如：Convert、Upper等

所以当您的表中有索引并且SQL语句包含非SARG运算符，那么当测试SQL语句的执行时间的时候肯定相差很大，

因为有些SQL语句走索引，有些SQL语句不走索引

建表脚本

注意：两个表中都有索引！！

CT_FuelingData表

1 USE [GPOSDB]

2 GO

3 /****** 对象: Table [dbo].[CT_FuelingData] 脚本日期: 08/24/2013 11:00:34 ******/

4 SET ANSI_NULLS ON

5 GO

6 SET QUOTED_IDENTIFIER ON

7 GO

8 SET ANSI_PADDING ON

9 GO

10 CREATE TABLE [dbo].[CT_FuelingData](

11 [RecordNO] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,

12 [I_FD_StationNo] [int] NOT NULL,

13 [VC_FD_No] [varchar](50) NOT NULL,

14 [VC_FD_Cardno] [varchar](50) NOT NULL,

15 [I_FD_CardStatus] [int] NULL,

16 [LI_FD_CTC] [bigint] NOT NULL,

17 [I_FD_TypeCode] [int] NULL,

18 [I_FD_PumpID] [int] NOT NULL,

19 [VC_FD_OilType] [varchar](50) NULL,

20 [DE_FD_Volume] [decimal](18, 2) NULL,

21 [DE_FD_Price] [decimal](18, 2) NULL,

22 [DE_FD_Amount] [decimal](18, 2) NULL,

23 [I_FD_Point] [decimal](10, 2) NULL,

24 [D_FD_DateTime] [datetime] NOT NULL,

25 [VC_FD_GroupNo] [varchar](50) NULL,

26 [D_FD_GroupDate] [datetime] NULL,

27 [DE_FD_CardAmount] [decimal](18, 2) NULL,

28 [DE_FD_VolumeTotals] [decimal](18, 2) NULL,

29 [DE_FD_AmountTotals] [decimal](18, 2) NULL,

30 [I_FD_ISSend] [int] NULL,

31 [VC_FD_CardMoneyauthFile] [varchar](50) NULL,

32 [D_Month] [datetime] NULL,

33 CONSTRAINT [PK_CT_FuelingData_1] PRIMARY KEY CLUSTERED

34 (

35 [VC_FD_No] ASC

36 )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]

37 ) ON [PRIMARY]

38

39 GO

40 SET ANSI_PADDING OFF

CT_InhouseCard表

1 USE [GPOSDB]

2 GO

3 /****** 对象: Table [dbo].[CT_InhouseCard] 脚本日期: 08/24/2013 10:59:58 ******/

4 SET ANSI_NULLS ON

5 GO

6 SET QUOTED_IDENTIFIER ON

7 GO

8 SET ANSI_PADDING ON

9 GO

10 CREATE TABLE [dbo].[CT_InhouseCard](

11 [RecordNO] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,

12 [VC_IC_CardNO] [varchar](50) NOT NULL,

13 [VC_IC_PhysicalNO] [varchar](50) NULL,

14 [I_IC_CardType] [int] NULL,

15 [VC_IC_UserName] [varchar](50) NULL,

16 [VC_IC_JobNO] [varchar](50) NULL,

17 [VC_IC_UserID] [varchar](50) NULL,

18 [VC_IC_Password] [varchar](50) NULL,

19 [DE_IC_CardAmount] [decimal](18, 2) NULL,

20 [DE_IC_AppendAmount] [decimal](18, 2) NULL,

21 [DE_IC_ConsumerAmount] [decimal](18, 2) NULL,

22 [I_IC_ISLost] [int] NULL,

23 [D_IC_UsedDateTime] [datetime] NULL,

24 [D_IC_UselifeDateTime] [datetime] NULL,

25 [I_IC_IssueStationNO] [int] NULL,

26 [VC_IC_IssuerNO] [varchar](50) NULL,

27 [D_IC_IssueDateTime] [datetime] NULL,

28 [D_IC_LastUpdateDateTime] [datetime] NULL,

29 [I_IC_CardStatus] [int] NULL,

30 [VC_IC_Remark] [varchar](256) NULL,

31 CONSTRAINT [PK_CT_InhouseCard] PRIMARY KEY CLUSTERED

32 (

33 [VC_IC_CardNO] ASC

34 )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]

35 ) ON [PRIMARY]

36

37 GO

38 SET ANSI_PADDING OFF

sqlserver数据库，批量更新用in不生效。

这跟你的存储过程有关，明显是传进去的id值拼接成了一个字符串，存储过程没处理，导致存储过程真正执行的sql是这样的↓

select * from tb where id in('1002，5008')

看到没，数据库就认为'1002，5008'这个是一个单独的id

把存储过程的sql打印出来看下你就清楚了。

sqlserver in 查找在聚集索引和非聚集索引上面的区别

SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引和非聚集索引。其中聚集索引表示表中存储的数据按照索引的顺序存储，检索效率比非聚集索引高，但对数据更新影响较大。非聚集索引表示数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置，非聚集索引检索效率比聚集索引低，但对数据更新影响较小。

聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。

非聚集索引中的项目按索引键值的顺序存储，而表中的信息按另一种顺序存储（这可以由聚集索引规定）。对于非聚集索引，可以为在表非聚集索引中查找数据时常用的每个列创建一个非聚集索引。有些书籍包含多个索引。例如，一本介绍园艺的书可能会包含一个植物通俗名称索引，和一个植物学名索引，因为这是读者查找信息的两种最常用的方法。