转载（ SQL语句编写注意问题 ）
1. IS NULL 与 IS NOT NULL
不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。

任何在where子句中使用is null或is not null的语句优化器是不允许使用索引的。

2. 联接列
对于有联接的列，即使最后的联接值为一个静态值，优化器是不会使用索引的。我们一起来看一个例子，假定有一个职工表（employee），对于一个职工的姓和名分成两列存放（FIRST_NAME和LAST_NAME），现在要查询一个叫比尔.克林顿（Bill Cliton）的职工。

下面是一个采用联接查询的SQL语句， 

select * from employss 
where 
first_name//''//last_name ='Beill Cliton';

上面这条语句完全可以查询出是否有Bill Cliton这个员工，但是这里需要注意，系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。
当采用下面这种SQL语句的编写，数据库系统就可以采用基于last_name创建的索引。 

Select * from employee 
where 
first_name ='Beill' and last_name ='Cliton';

遇到下面这种情况又如何处理呢？如果一个变量（name）中存放着Bill Cliton这个员工的姓名，对于这种情况我们又如何避免全程遍历，使用索引呢？可以使用一个函数，将变量name中的姓和名分开就可以了，但是有一点需要注意，这个函数是不能作用在索引列上。下面是SQL查询脚本： 

select * from employee  
where 
first_name = SUBSTR('&&name',1,INSTR('&&name',' ')-1) 
and 
last_name = SUBSTR('&&name',INSTR('&&name’,' ')+1)

3. 带通配符（%）的like语句
同样以上面的例子来看这种情况。目前的需求是这样的，要求在职工表中查询名字中包含cliton的人。可以采用如下的查询SQL语句： 

select * from employee where last_name like '%cliton%';

这里由于通配符（%）在搜寻词首出现，所以数据库系统不使用last_name的索引。在很多情况下可能无法避免这种情况，但是一定要心中有底，通配符如此使用会降低查询速度。然而当通配符出现在字符串其他位置时，优化器就能利用索引。在下面的查询中索引得到了使用： 

select * from employee where last_name like 'c%';

4. Order by语句
ORDER BY语句决定了数据库如何将返回的查询结果排序。Order by语句对要排序的列没有什么特别的限制，也可以将函数加入列中（象联接或者附加等）。任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度。

仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式，它们会降低性能。解决这个问题的办法就是重写order by语句以使用索引，也可以为所使用的列建立另外一个索引，同时应绝对避免在order by子句中使用表达式。
5. NOT
我们在查询时经常在where子句使用一些逻辑表达式，如大于、小于、等于以及不等于等等，也可以使用and（与）、or（或）以及not（非）。NOT可用来对任何逻辑运算符号取反。下面是一个NOT子句的例子： 

.... where not (status ='VALID')

如果要使用NOT，则应在取反的短语前面加上括号，并在短语前面加上NOT运算符。NOT运算符包含在另外一个逻辑运算符中，这就是不等于（<>）运算符。换句话说，即使不在查询where子句中显式地加入NOT词，NOT仍在运算符中，见下例： 

.... where status <>'INVALID';

再看下面这个例子： 

select * from employee where salary<>3000;

对这个查询，可以改写为不使用NOT： 

select * from employee where salary<3000 or salary>3000;

虽然这两种查询的结果一样，但是第二种查询方案会比第一种查询方案更快些。第二种查询允许数据库对salary列使用索引，而第一种查询则不能使用索引。
6. IN和EXISTS
有时候会将一列和一系列值相比较。最简单的办法就是在where子句中使用子查询。在where子句中可以使用两种格式的子查询。

第一种格式是使用IN操作符： 

.... where column in(select * from ... where ...);

第二种格式是使用EXIST操作符：

.... where exists (select 'X' from ...where ...);

我相信绝大多数人会使用第一种格式，因为它比较容易编写，而实际上第二种格式要远比第一种格式的效率高。在数据库中可以几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。

第二种格式中，子查询以‘select 'X'开始。运用EXISTS子句不管子查询从表中抽取什么数据它只查看where子句。这样优化器就不必遍历整个表而仅根据索引就可完成工作（这里假定在where语句中使用的列存在索引）。相对于IN子句来说，EXISTS使用相连子查询，构造起来要比IN子查询困难一些。

通过使用EXIST，数据库系统会首先检查主查询，然后运行子查询直到它找到第一个匹配项，这就节省了时间。数据库系统在执行IN子查询时，首先执行子查询，并将获得的结果列表存放在在一个加了索引的临时表中。在执行子查询之前，系统先将主查询挂起，待子查询执行完毕，存放在临时表中以后再执行主查询。这也就是使用EXISTS比使用IN通常查询速度快的原因。

同时应尽可能使用NOT EXISTS来代替NOT IN，尽管二者都使用了NOT（不能使用索引而降低速度），NOT EXISTS要比NOT IN查询效率更高。
7．限制数据转换和串操作
优化器一般不会根据WHERE子句中的表达式和数据转换式生成索引选择。例如： 

paycheck * 12>36000 or substring(lastname,1,1)=“L”

　　如果该表建立了针对paycheck和lastname的索引，就不能利用索引进行优化，可以改写上面的条件表达式为： 

paycheck<36000/12 or lastname like “L%”

8．LEFT语句的转换
有一条语句大致如下： 

where LEFT(PtypID,4)=”0001”

在SQL Server实际执行的时候，会自动把该语句转换为如下语句来执行： 

where substring(PtypeID,1,4)=”0001”

所以，为了避免这种自动转化，提高一些效率，那么我们可以直接书写成上面的语句。