形式
如下：列名 操作符 <；常數 或 變數>
或
<；常數 或 變數> 操作符列名列名可以出現在操作符的一邊，而常數或變數出現在操作符的另一邊。如：
Name=’張三’
價格>5000
5000<；價格
Name=’張三’ and 價格>5000 如果一個表達式不能滿足SARG的形式，那它就無法限制搜尋的範圍了，也就是SQL SERVER必須對每一行都判斷它是否滿足WHERE子句中的所有條件。所以一個索引對於不滿足SARG形式的表達式來說是無用的。
如果一個階段可以被用作一個掃描參數（SARG），那么就稱之為可最佳化的，並且可以利用索引快速獲得所需數據。
問題
通配符
Like語句是否屬於SARG取決於所使用的通配符的類型如：name like ‘張%’ ，這就屬於SARG
而：name like ‘%張’，就不屬於SARG。
原因是通配符%在字元串的開通使得索引無法使用。
全表掃描
如：Name=’張三’ and 價格>5000 符號SARG，而：Name=’張三’ or 價格>5000 則不符合SARG。
使用or會引起全表掃描。
非操作符
不滿足SARG形式的語句最典型的情況就是包括非操作符的語句，如：NOT、！=、<>；、！<；、！>；、NOT EⅪSTS、NOT IN、NOT LIKE等，另外還有函式。下面就是幾個不滿足SARG形式的例子：ABS（價格）<5000
Name like ‘%三’
有些表達式，如：
WHERE 價格*2>5000
SQL SERVER也會認為是SARG，SQL SERVER會將此式轉化為：
WHERE 價格>2500/2
但我們不推薦這樣使用，因為有時SQL SERVER不能保證這種轉化與原始表達式是完全等價的。
IN 相當與OR
語句：Select * from table1 where tid in （2,3）
和
Select * from table1 where tid=2 or tid=3
是一樣的，都會引起全表掃描，如果tid上有索引，其索引也會失效。
儘量少用NOT
exists 和 in 的執行效率
很多資料上都顯示說，exists要比in的執行效率要高，同時應儘可能的用not exists來代替not in。但事實上，我試驗了一下，發現二者無論是前面帶不帶not，二者之間的執行效率都是一樣的。因為涉及子查詢，我們試驗這次用SQL SERVER自帶的pubs資料庫。運行前我們可以把SQL SERVER的statistics I/O狀態打開。⑴select title,price from titles where title_id in
（select title_id from sales where qty>30）
該句的執行結果為：
表 'sales'。掃描計數 18，邏輯讀 56 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
表 'titles'。掃描計數 1，邏輯讀 2 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
⑵select title,price from titles where exists
（select * from sales where sales.title_id=titles.title_id and qty>30）
第二句的執行結果為：
表 'sales'。掃描計數 18，邏輯讀 56 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
表 'titles'。掃描計數 1，邏輯讀 2 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
我們從此可以看到用exists和用in的執行效率是一樣的。
用函式和通配符效率
前面，我們談到，如果在LIKE前面加上通配符%，那么將會引起全表掃描，所以其執行效率是低下的。但有的資料介紹說，用函式CHARINDEX（）來代替LIKE速度會有大的提升，經我試驗，發現這種說明也是錯誤的：select gid,title,fariqi,reader from tgongwen
where charindex('刑偵支隊',reader)>0 and fariqi>'2004-5-5'
函式
數據
用時：7秒，另外：掃描計數 4，邏輯讀 7155 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。select gid,title,fariqi,reader from tgongwen
where reader like '%' + '刑偵支隊' + '%' and fariqi>'2004-5-5'
用時：7秒，另外：掃描計數 4，邏輯讀 7155 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
union比or
我們前面已經談到了在where子句中使用or會引起全表掃描，一般的，我所見過的資料都是推薦這裡用union來代替or。事實證明，這種說法對於大部分都是適用的。select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi="2004-9-16" or gid>9990000
用時：68秒。掃描計數 1，邏輯讀 404008 次，物理讀 283 次，預讀 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
用時：9秒。掃描計數 8，邏輯讀 67489 次，物理讀 216 次，預讀 7499 次。
看來，用union在通常情況下比用or的效率要高的多。
但經過試驗，筆者發現如果or兩邊的查詢列是一樣的話，那么用union則反倒和用or的執行速度差很多，雖然這裡union掃描的是索引，而or掃描的是全表。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi="2004-9-16" or fariqi="2004-2-5"
用時：6423毫秒。掃描計數 2，邏輯讀 14726 次，物理讀 1 次，預讀 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"
用時：11640毫秒。掃描計數 8，邏輯讀 14806 次，物理讀 108 次，預讀 1144 次。
避免select
我們來做一個試驗：select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc
用時：4673毫秒
select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen order by gid desc
用時：1376毫秒
select top 10000 gid,fariqi from tgongwen order by gid desc
用時：80毫秒
由此看來，我們每少提取一個欄位，數據的提取速度就會有相應的提升。提升的速度還要看您捨棄的欄位的大小來判斷。
count不比count慢
某些資料上說：用*會統計所有列，顯然要比一個世界的列名效率低。這種說法其實是沒有根據的。我們來看：select count(*) from Tgongwen
用時：1500毫秒
select count(gid) from Tgongwen
用時：1483毫秒
select count(fariqi) from Tgongwen
用時：3140毫秒
select count(title) from Tgongwen
用時：52050毫秒
從以上可以看出，如果用count(*）和用count（主鍵）的速度是相當的，而count(*）卻比其他任何除主鍵以外的欄位匯總速度要 快，而且欄位越長，匯總的速度就越慢。我想，如果用count(*）， SQL SERVER可能會自動查找最小欄位來匯總的。當然，如果您直接寫count（主鍵）將會來的更直接些。
排序效率最高
我們來看：（gid是主鍵，fariqi是聚合索引列）select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen
用時：196 毫秒。掃描計數 1，邏輯讀 289 次，物理讀 1 次，預讀 1527 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid asc
用時：4720毫秒。掃描計數 1，邏輯讀 41956 次，物理讀 0 次，預讀 1287 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by gid desc
用時：4736毫秒。掃描計數 1，邏輯讀 55350 次，物理讀 10 次，預讀 775 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi asc
用時：173毫秒。掃描計數 1，邏輯讀 290 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
select top 10000 gid,fariqi,reader,title from tgongwen order by fariqi desc
用時：156毫秒。掃描計數 1，邏輯讀 289 次，物理讀 0 次，預讀 0 次。
從以上我們可以看出，不排序的速度以及邏輯讀次數都是和“order by 聚集索引列” 的速度是相當的，但這些都比“order by 非聚集索引列”的查詢速度是快得多的。
同時，按照某個欄位進行排序的時候，無論是正序還是倒序，速度是基本相當的。
高效的TOP
事實上，在查詢和提取超大容量的數據集時，影響資料庫回響時間的最大因素不是數據查找，而是物理的I/0操作。如：select top 10 * from (
select top 10000 gid,fariqi,title from tgongwen
where neibuyonghu="辦公室"order by gid desc) as a
order by gid asc
