sqlserverin使用

A. sqlSERVER語句 in和exists哪個效率高本人測試證明

當in的部分很小，只有原表的10%不到會比較高效，
還要看你內存大小，禪譽in部分會罩培先放到內存里，如果內存放不下那麼就會很慢很慢，不停的io交換
事實上如果in部分不能枚舉出來我都物襲唯不會用in操作
exists更百搭一點，至少不會太慢

B. 關於sqlserver中存儲過程裡面in關鍵字的使用

首先就是@chooseid的問題
如果你這樣in的話
即使你的 @chooseid=1,2,3
他也會把這幾個看做一個整體
也就是把 id 同 '1,2,3'這個整體去比對
而不是拆開

這樣的話只能用動態去構建

declare @sql varchar(1000)
set @sql=''
select @sql='delete from table1 where id in ('+ @chooseid+') and uid='+@uid
exec(@sql)

動態構建 也是可以增加@uid的條件的啊...
不太明白你的意思
你可以把代碼寫全
肯定是可以動態的
寫全了 我給你寫

C. SQLSERVER語句 in和exists哪個效率高本人測試證明

相同庫結構下，很明顯 Exists效率高 in 在字元串下的效率是很低的，
主要原因是索引 如果是INT型，有索引的情況，基本上沒太大區別 沒有太大數據的情況，基本上不用糾結這些陸睜知東西早消早頃

D. sqlserver資料庫，批量更新用in不生效。

這跟你的存儲過程有關，明顯是傳進去的id值拼接成了一個字元串，存儲過程沒處理，導致存儲過程真正執行的sql是這樣的↓
select * from tb where id in('1002，5008')
看到沒，資料庫就認為'1002，5008'這個是一個單獨的id

把存儲過程的sql列印出來看下你就清楚了。

E. SQLSERVER 2005資料庫 IN 操作符 的問題

需粗慧要輔助表

select a.Functionary,isnull(sum(MoneyReceipt),0) as TotalReceipt
from
(select Functionary='111' union all
select '2222' union all
select '3333'並亂union all
select '44444'岩蔽答) a
left join PE_Orders b on a.Functionary=b.Functionary
group by a.functionary

F. SQLSERVER語句 in和exists哪個效率高本人測試證明

例如下面兩個SQL語句蠢並

1 SELECT OrderNo, SiteCode, AreaCode
2 FROM SchelingProgram
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語句IN裡面有IN和NOT IN

1 SELECT OrderNo, SiteCode, AreaCode
2 FROM SchelingProgram
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 = SchelingProgram.OrderNo )

上面的SQL語句IN裡面又有NOT EXISTS

這樣的情況很難測試同等條件下IN語句和EXISTS語句的效率

還有一個非SARG運算符

在《SQLSERVER企業級平台管理實踐》的第424頁里提到：

SQLSERVER對篩選條件（search argument/SARG）的寫法有一定的建議

對於不使用SARG運算符的表達式，索引是沒有用的，SQLSERVER對它們很難使用比較優化的做法。非SARG運算符包括

NOT、<>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE和內部函數，例如：Convert、Upper等咐爛

所以當您的表中有索引並且SQL語句包含非SARG運帶簡跡算符，那麼當測試SQL語句的執行時間的時候肯定相差很大，

因為有些SQL語句走索引，有些SQL語句不走索引

建表腳本

注意：兩個表中都有索引！！

CT_FuelingData表

1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 /****** 對象: Table [dbo].[CT_FuelingData] 腳本日期: 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 /****** 對象: Table [dbo].[CT_InhouseCard] 腳本日期: 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

G. SQLSERVER語句 in和exists哪個效率高本人測試證明

最近很多人討燃則論in和exists哪個效率高，今茄段旦天就自己測試一下

我使用的是客戶的資料庫GPOSDB(已經有數據)

環境：SQLSERVER2005 Windows7

我的測試條件：兩個表作連接根據VC_IC_CardNO欄位，查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO（卡號）在CT_FuelingData表中存在的記錄

前提：某些人可能在SQL語句中有多個in，或者多個exists，這些情況很難測試效率的，因為大家的條件都不相同

例如下面兩個SQL語句

1 SELECT OrderNo, SiteCode, AreaCode
2 FROM SchelingProgram
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語句顫擾IN裡面有IN和NOT IN

1 SELECT OrderNo, SiteCode, AreaCode
2 FROM SchelingProgram
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 = SchelingProgram.OrderNo )
上面的SQL語句IN裡面又有NOT EXISTS

這樣的情況很難測試同等條件下IN語句和EXISTS語句的效率

還有一個非SARG運算符

在《SQLSERVER企業級平台管理實踐》的第424頁里提到：

SQLSERVER對篩選條件（search argument/SARG）的寫法有一定的建議

對於不使用SARG運算符的表達式，索引是沒有用的，SQLSERVER對它們很難使用比較優化的做法。非SARG運算符包括

NOT、<>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE和內部函數，例如：Convert、Upper等

所以當您的表中有索引並且SQL語句包含非SARG運算符，那麼當測試SQL語句的執行時間的時候肯定相差很大，

因為有些SQL語句走索引，有些SQL語句不走索引

建表腳本

注意：兩個表中都有索引！！

CT_FuelingData表

1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 /****** 對象: Table [dbo].[CT_FuelingData] 腳本日期: 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 /****** 對象: Table [dbo].[CT_InhouseCard] 腳本日期: 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

測試腳本

因為這個是客戶的資料庫，本來裡面已經有數據了，所以在測試之前先更新兩個表的統計信息，以做到公正

1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 UPDATE STATISTICS CT_FuelingData
4 UPDATE STATISTICS CT_InhouseCard
5 GO

IN語句

1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 DBCC DROPCLEANBUFFERS
4 GO
5 DBCC FREEPROCCACHE
6 GO
7 SET STATISTICS IO ON
8 GO
9 SET STATISTICS TIME ON
10 GO
11 SET STATISTICS PROFILE ON
12 GO
13 SELECT * FROM [dbo].[CT_FuelingData] WHERE [VC_FD_Cardno] IN (SELECT [VC_IC_CardNO] FROM [dbo].[CT_InhouseCard])
EXISTS語句

1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 DBCC DROPCLEANBUFFERS
4 GO
5 DBCC FREEPROCCACHE
6 GO
7 SET STATISTICS IO ON
8 GO
9 SET STATISTICS TIME ON
10 GO
11 SET STATISTICS PROFILE ON
12 GO
13 SELECT *
14 FROM [dbo].[CT_FuelingData]
15 WHERE EXISTS ( SELECT [VC_IC_CardNO]
16 FROM [dbo].[CT_InhouseCard]
17 WHERE [dbo].[CT_FuelingData].[VC_FD_Cardno] = [dbo].[CT_InhouseCard].[VC_IC_CardNO] )

測試結果

IN語句

1 SQL Server 執行時間:
2 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 2 毫秒。
3 SQL Server 分析和編譯時間:
4 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 0 毫秒。
5
6 SQL Server 執行時間:
7 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 0 毫秒。
8 SQL Server 分析和編譯時間:
9 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 0 毫秒。
10
11 SQL Server 執行時間:
12 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 0 毫秒。
13 SQL Server 分析和編譯時間:
14 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 0 毫秒。
15
16 SQL Server 執行時間:
17 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 0 毫秒。
18 SQL Server 分析和編譯時間:
19 CPU 時間 = 31 毫秒，佔用時間 = 67 毫秒。
20
21 (167 行受影響)
22 表 'Worktable'。掃描計數 0，邏輯讀取 0 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
23 表 'CT_FuelingData'。掃描計數 1，邏輯讀取 31 次，物理讀取 1 次，預讀 64 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
24 表 'CT_InhouseCard'。掃描計數 1，邏輯讀取 2 次，物理讀取 1 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
25
26 (4 行受影響)
27
28 SQL Server 執行時間:
29 CPU 時間 = 16 毫秒，佔用時間 = 192 毫秒。

EXISTS語句

1 SQL Server 分析和編譯時間:
2 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 0 毫秒。
3
4 SQL Server 執行時間:
5 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 0 毫秒。
6 SQL Server 分析和編譯時間:
7 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 34 毫秒。
8
9 (167 行受影響)
10 表 'Worktable'。掃描計數 0，邏輯讀取 0 次，物理讀取 0 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
11 表 'CT_FuelingData'。掃描計數 1，邏輯讀取 31 次，物理讀取 1 次，預讀 64 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
12 表 'CT_InhouseCard'。掃描計數 1，邏輯讀取 2 次，物理讀取 1 次，預讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預讀 0 次。
13
14 (4 行受影響)
15
16 SQL Server 執行時間:
17 CPU 時間 = 0 毫秒，佔用時間 = 163 毫秒。
大家可以看到除了執行時間有一點差別，IO是一樣的

因為數據量比較大，所以兩個查詢都用到了Worktable（中間表）來存儲中間結果

H. sqlserver中想用in判斷范圍，但只能輸入一個字元串參數，如何拆字元串然後動態拼in（）裡面的內容呢

字元串應該類似'a,b,c,d' 或者'1,2,3,4'這樣的吧？
拼字元串 set @str='select * from tb where 欄位 in ('+char(39)+replace('字元串',',',char(39)+','+char(39)))+char(39)+')'
exec(@str)
就是把'a,b,c,d' 替換成 ('a','b','c','d')

I. sqlserver的查詢結果按照in條件順序輸出

按指定順序輸出數據，可以使用order bycharindex(','+convert(varchar,ID)+',',',3,1,2,5,4,')的方法來實現這個目的

selectid,title
fromtbname
whereidin(3,1,2,5,4)
orderbycharindex(','+convert(varchar,ID)+',',',3,1,2,5,4,')

J. SqlServer中in和exists的區別效率問題

in和exists
in 是把外表和內表作hash 連接，而exists是對外表作loop循環，每次loop循環再對內表梁或進行查詢。

如果兩個表中一個較小，一個是大表悄渣神，則子查詢表大的用exists，子查啟虧詢表小的用in：
例如：表A（小表），表B（大表）1：select * from A where cc in (select cc from B)
效率低，用到了A表上cc列的索引；select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc)
效率高，用到了B表上cc列的索引。
相反的2：select * from B where cc in (select cc from A)
效率高，用到了B表上cc列的索引；select * from B where exists(select cc from A where cc=B.cc)
效率低，用到了A表上cc列的索引。
not in 和not exists如果查詢語句使用了not in 那麼內外表都進行全表掃描，沒有用到索引；而not extsts 的子查詢依然能用到表上的索引。所以無論那個表大，用not exists都比not in要快。

in 與 =的區別
select name from student where name in ('zhang','wang','li','zhao');與
select name from student where name='zhang' or name='li' or
name='wang' or name='zhao'
的結果是相同的。