sqlserverin使用

A. sqlSERVER语句 in和exists哪个效率高本人测试证明

当in的部分很小，只有原表的10%不到会比较高效，
还要看你内存大小，禅誉in部分会罩培先放到内存里，如果内存放不下那么就会很慢很慢，不停的io交换
事实上如果in部分不能枚举出来我都物袭唯不会用in操作
exists更百搭一点，至少不会太慢

B. 关于sqlserver中存储过程里面in关键字的使用

首先就是@chooseid的问题
如果你这样in的话
即使你的 @chooseid=1,2,3
他也会把这几个看做一个整体
也就是把 id 同 '1,2,3'这个整体去比对
而不是拆开

这样的话只能用动态去构建

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

动态构建 也是可以增加@uid的条件的啊...
不太明白你的意思
你可以把代码写全
肯定是可以动态的
写全了 我给你写

C. SQLSERVER语句 in和exists哪个效率高本人测试证明

相同库结构下，很明显 Exists效率高 in 在字符串下的效率是很低的，
主要原因是索引 如果是INT型，有索引的情况，基本上没太大区别 没有太大数据的情况，基本上不用纠结这些陆睁知东西早消早顷

D. 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。

E. SQLSERVER 2005数据库 IN 操作符 的问题

需粗慧要辅助表

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

F. SQLSERVER语句 in和exists哪个效率高本人测试证明

例如下面两个SQL语句蠢并

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语句IN里面有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等咐烂

所以当您的表中有索引并且SQL语句包含非SARG运带简迹算符，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

G. SQLSERVER语句 in和exists哪个效率高本人测试证明

最近很多人讨燃则论in和exists哪个效率高，今茄段旦天就自己测试一下

我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据)

环境：SQLSERVER2005 Windows7

我的测试条件：两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段，查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO（卡号）在CT_FuelingData表中存在的记录

前提：某些人可能在SQL语句中有多个in，或者多个exists，这些情况很难测试效率的，因为大家的条件都不相同

例如下面两个SQL语句

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语句颤扰IN里面有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

测试脚本

因为这个是客户的数据库，本来里面已经有数据了，所以在测试之前先更新两个表的统计信息，以做到公正

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

IN语句

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语句

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] )

测试结果

IN语句

1 SQL Server 执行时间:
2 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 2 毫秒。
3 SQL Server 分析和编译时间:
4 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
5
6 SQL Server 执行时间:
7 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
8 SQL Server 分析和编译时间:
9 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
10
11 SQL Server 执行时间:
12 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
13 SQL Server 分析和编译时间:
14 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
15
16 SQL Server 执行时间:
17 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
18 SQL Server 分析和编译时间:
19 CPU 时间 = 31 毫秒，占用时间 = 67 毫秒。
20
21 (167 行受影响)
22 表 'Worktable'。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
23 表 'CT_FuelingData'。扫描计数 1，逻辑读取 31 次，物理读取 1 次，预读 64 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
24 表 'CT_InhouseCard'。扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 1 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
25
26 (4 行受影响)
27
28 SQL Server 执行时间:
29 CPU 时间 = 16 毫秒，占用时间 = 192 毫秒。

EXISTS语句

1 SQL Server 分析和编译时间:
2 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
3
4 SQL Server 执行时间:
5 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
6 SQL Server 分析和编译时间:
7 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 34 毫秒。
8
9 (167 行受影响)
10 表 'Worktable'。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
11 表 'CT_FuelingData'。扫描计数 1，逻辑读取 31 次，物理读取 1 次，预读 64 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
12 表 'CT_InhouseCard'。扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 1 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
13
14 (4 行受影响)
15
16 SQL Server 执行时间:
17 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 163 毫秒。
大家可以看到除了执行时间有一点差别，IO是一样的

因为数据量比较大，所以两个查询都用到了Worktable（中间表）来存储中间结果

H. sqlserver中想用in判断范围，但只能输入一个字符串参数，如何拆字符串然后动态拼in（）里面的内容呢

字符串应该类似'a,b,c,d' 或者'1,2,3,4'这样的吧？
拼字符串 set @str='select * from tb where 字段 in ('+char(39)+replace('字符串',',',char(39)+','+char(39)))+char(39)+')'
exec(@str)
就是把'a,b,c,d' 替换成 ('a','b','c','d')

I. sqlserver的查询结果按照in条件顺序输出

按指定顺序输出数据，可以使用order bycharindex(','+convert(varchar,ID)+',',',3,1,2,5,4,')的方法来实现这个目的

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

J. SqlServer中in和exists的区别效率问题

in和exists
in 是把外表和内表作hash 连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表梁或进行查询。

如果两个表中一个较小，一个是大表悄渣神，则子查询表大的用exists，子查启亏询表小的用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如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。

in 与 =的区别
select name from student where name in ('zhang','wang','li','zhao');与
select name from student where name='zhang' or name='li' or
name='wang' or name='zhao'
的结果是相同的。