要理解执行计划，怎么也得先理解，那各种各样的名词吧。鉴于自己还不是很了解。本文打算作为只写懂的，不懂的懂了才写。
在开头要先说明，第一次看执行计划要注意，SQL Server的执行计划是从右向左看的。
名词解析：
扫描：逐行遍历数据。
先建立一张表，并给大家看看大概是什么样子的。
CREATE TABLE Person(
Id int IDENTITY(1,1) NOT NULL,
Name nvarchar(50) NULL,
Age int NULL,
Height int NULL,
Area nvarchar(50) NULL,
MarryHistory nvarchar(10) NULL,
EducationalBackground nvarchar(10) NULL,
Address nvarchar(50) NULL,
InSiteId int NULL
) ON [PRIMARY]
表中的数据14万左右，大概类似下面这样：
此表，暂时没有任何索引。
一、数据访问操作
1、表扫描
表扫描:发生于堆表，并且没有可用的索引可用时，会发生表扫描,表示整个表扫描一次。
现在，我们来对此表执行一条简单的查询语句：
SELECT * From Person WHERE Name = '公子'
查看执行计划如下：
表扫描，顾名思义就是整张表扫描，找到你所需要的数据了。
2、聚集索引扫描
聚集索引扫描：发生于聚集表，也相当于全表扫描操作，但在针对聚集列的条件如(WHERE Id > 10)等操作时，效率会较好。
下面我们在Id列来对此表加上一个聚集索引
CREATE CLUSTERED INDEX IX_Id ON Person(Id)
再次执行同样的查询语句：
SELECT * From Person WHERE Name = '公子'
执行计划如下：
为什么建的聚集索引在Id列，会对扫描有影响呢？更何况与Name条件也没关系啊？
其实，你加了聚集索引之后，表就由堆表变成了聚集表。我们知道聚集表的数据存在于聚集索引的叶级节点。因此，聚集扫描与表扫描其实差别不大，要说差别大，也得看where条件里是什么，以后返回的数据。就本条SQL语句而言，效率差别并不大。
可以看看I/O统计信息：
表扫描：
聚集索引扫描：
此处超出本文范畴了，效率不在本文考虑范围内，本文只考虑的是，各种扫描的区别，以及为何会产生。
3、聚集索引查找
聚集索引查找：扫描聚集索引中特定范围的行。
看执行以下SQL语句：
SELECT * FROM Person WHERE Id = '73164'
执行计划如下:
4、索引扫描
索引扫描：整体扫描非聚集索引。
下面我们来添加一个聚集索引，并执行一条查询语句：
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Name ON Person(Name) --创建非聚集索引 SELECT Name FROM Person
查看执行计划如下：
为什么此处会选择索引扫描(非聚集索引)呢？
因为此非聚集索引能够覆盖所需要的数据。如果非聚集索引不能覆盖呢?例如，我们将SELECT改为SELECT *再来看看。
好明显，返回结果所包括的记录太多，用非聚集索引反而不合算。因此使用了聚集索引。
如果此时我们删除聚集索引，再执行SELECT *看看。
DROP INDEX Person.IX_Id
而此时没有聚集索引，所以只有使用表扫描。
5、书签查找
前面关于索引的学习我们已经知道，当在非聚集索引中并非覆盖和包含所需全部的列时，SQL Server会选择，直接进行聚集索引扫描获得数据，还是先去非聚集索引找到聚集索引键，然后利用聚集索引找到数据。
下面来看一个书签查找的示例：
SELECT * FROM Person WHERE Name = '胖胖' --Name列有非聚集索引
执行计划如下：
上面的过程可以理解为：首先通过非聚集索引找到所求的行，但这个索引并不包含所有的列，因此还要额外去基本表中找到这些列，因此要进行键查找，如果基本表是以堆进行组织的，那么这个键查找(Key Lookup)就会变成RID查找(RID Lookup),键查找和RID查找统称为书签查找。不过有时当非聚集索引返回的行数过多时，SQL Server可能会选择直接进行聚集索引扫描了。
二、流聚合操作
1、流聚合
流聚合：在相应排序的流中，计算多组行的汇总值。
所有的聚合函数(如COUNT(),MAX())都会有流聚合的出现，但是其不会消耗IO，只有消耗CPU。
例如执行以下语句：
SELECT MAX(Age) FROM Person
查看执行计划如下：
2、计算标量
计算标量：根据行中的现有值计算新值。比如COUNT()函数，多一行，行数就加1咯。
除MIN和MAX函数之外的聚合函数都要求流聚合操作后面跟一个计算标量。
SELECT COUNT(*) FROM Person
查看执行计划如下：
3、散列聚合(哈希匹配)
对于加了Group by的子句，因为需要数据按照group by 后面的列有序，就需要Sort来保证排序。注意,Sort操作是占用内存的操作，当内存不足时还会去占用tempdb。SQL Server总是会在Sort操作和散列匹配中选择成本最低的。
SELECT Height,COUNT(Id) FROM Person --查出各身高的认输 GROUP BY Height
执行计划如下：
对于数据量比较大时，SQL Server选择的是哈希匹配。
在内存中建立好散列表后，会按照group by后面的值作为键，然后依次处理集合中的每条数据，当键在散列表中不存在时，向散列表添加条目，当键已经在散列表中存在时，按照规则（规则是聚合函数，比如Sum,avg什么的）计算散列表中的值（Value）。
4、排序
当数据量比价少时，例如执行以下语句，新建一个只有数十条记录的与Person一样的表。
SELECT * INTO Person2 FROM Person2 WHERE Id < 100
再来执行同样的查询语句：
SELECT Height,COUNT(Id) FROM Person2 --只是表换成了数据量比较少的表 GROUP BY Height
执行计划如下：
三、连接
当多表连接时(包括书签查找，索引之间的连接)，SQL Server会采用三类不同的连接方式：循环嵌套连接，合并连接，散列连接。这几种连接格式有适合自己的场景，不存在哪个更好的说法。
新建两张表如下
这是一个简单的新闻，栏目结构。
1、嵌套循环
先来看一个简单的Inner Join查询语句
SELECT * FROM Nx_Column AS C INNER JOIN Nx_Article AS A ON A.ColumnId = C.ColumnId
执行计划如下：
循环嵌套连接的图标同样十分形象，处在上面的外部输入(Outer input)，这里也就是聚集索引扫描。和处在下面的内部输入(Inner Input),这里也就是聚集索引查找。外部输入仅仅执行一次，根据外部输入满足Join条件的每一行，对内部输入进行查找。这里由于是7行，对于内部输入执行7次。
根据嵌套循环的原理不难看出，由于外部输入是扫描，内部输入是查找，当两个Join的表外部输入结果集比较小，而内部输入所查找的表非常大时，查询优化器更倾向于选择循环嵌套方式。
2、合并连接
不同于循环嵌套的是，合并连接是从每个表仅仅执行一次访问。从这个原理来看，合并连接要比循环嵌套要快了不少。
从合并连接的原理不难想象，首先合并连接需要双方有序.并且要求Join的条件为等于号。因为两个输入条件已经有序，所以从每一个输入集合中取一行进行比较，相等的返回，不相等的舍弃，从这里也不难看出Merge join为什么只允许Join后面是等于号。从图11的图标中我们可以看出这个原理。
SELECT * FROM Nx_Column AS C INNER JOIN Nx_Article AS A ON A.ColumnId = C.ColumnId OPTION(MERGE join)
执行计划如下：
如果输入数据的双方无序，则查询分析器不会选择合并连接，我们也可以通过索引提示强制使用合并连接，为了达到这一目的，执行计划必须加上一个排序步骤来实现有序。这也是上述SQL语句为什么要加OPTION(MERGE join)的原因。上述对Article表的ColumnId列进行了排序。
3、哈希连接
散列连接同样仅仅只需要只访问1次双方的数据。散列连接通过在内存中建立散列表实现。这比较消耗内存，如果内存不足还会占用tempdb。但并不像合并连接那样需要双方有序。
要进行下面这两个实现，得把两个列的聚集索引不要建在ColumnId列，否则不会采用哈希连接。
ALTER TABLE PK_Nx_Column DROP CONSTRAINT PK_Nx_Column --删除主键 DROP INDEX Nx_Column.PK_Nx_Column --删除聚集索引 CREATE CLUSTERED INDEX IX_ColumnName ON Nx_Column(ColumnName) --创建聚集索引
--这里再设置回主键就可以了，有了聚集索引，就不能随主键默认建啦
还要删除另外一个表Article的聚集索引哦。
然后执行以下查询：
SELECT * FROM Nx_Column AS C INNER JOIN Nx_Article AS A ON A.ColumnId = C.ColumnId
执行计划如下：
要删除掉聚集索引，否则两个有序输入SQL Server会选择代价更低的合并连接。SQL Server利用两个上面的输入生成哈希表，下面的输入来探测，可以在属性窗口看到这些信息，如图15所示。
通常来说，所求数据在其中一方或双方没有排序的条件达成时，会选用哈希匹配。
四、并行
当多个表连接时，SQL Server还允许在多CPU或多核的情况下允许查询并行，这样无疑提高了效率。
标签：聚集,扫描,Server,索引,SQL,执行,优化,SELECT From： https://www.cnblogs.com/Alex80/p/17983535