4.判断表中是否存在数据
　　select count(*) from product
　　select top(1) id from product
　　很显然下面完胜
　　5.连接查询的优化
　　首先你要弄明白你想要的数据是什么样子的，然后再做出决定使用哪一种连接，这很重要。
　　各种连接的取值大小为：
　　内连接结果集大小取决于左右表满足条件的数量
　　左连接取决与左表大小，右相反。
　　完全连接和交叉连接取决与左右两个表的数据总数量
　　select * from
　　( (select * from orde where OrderId>10000) o  left join orderproduct op on o.orderNum=op.orderNum )
　　select * from
　　( orde o left join orderproduct op on o.orderNum=op.orderNum )
　　where o.OrderId>10000

　　由此可见减少连接表的数据数量可以提高效率。
　　insert插入优化
　　--创建临时表

create table #tb1
(
id int，
name nvarchar(30)，
createTime datetime
)
declare @i int
declare @sql varchar(1000)
set @i=0
while (@i<100000)  --循环插入10w条数据
begin
set @i=@i+1
set @sql=' insert into #tb1 values('+convert(varchar(10)，@i)+'，''erzi'+convert(nvarchar(30)，@i)+'''，'''+convert(nvarchar(30)，getdate())+''')'
exec(@sql)
end
　　我这里运行时间是51秒
　　--创建临时表
create table #tb2
(
id int，
name nvarchar(30)，
createTime datetime
)
declare @i int
declare @sql varchar(8000)
declare @j int
set @i=0
while (@i<10000)  --循环插入10w条数据
begin
set @j=0
set @sql=' insert into #tb2 select '+convert(varchar(10)，@i*100+@j)+'，''erzi'+convert(nvarchar(30)，@i*100+@j)+'''，'''+convert(varchar(50)，getdate())+''''
set @i=@i+1
while(@j<10)
begin
set @sql=@sql+' union all select '+convert(varchar(10)，@i*100+@j)+'，''erzi'+convert(nvarchar(30)，@i*100+@j)+'''，'''+convert(varchar(50)，getdate())+''''
set @j=@j+1
end
exec(@sql)
end
drop table #tb2
select count(1) from #tb2
　　我这里运行时间大概是20秒
　　分析说明：insert into select批量插入，明显提升效率。所以以后尽量避免一个个循环插入。
　　优化修改删除语句
　　如果你同时修改或删除过多数据，会造成cpu利用率过高从而影响别人对数据库的访问。
　　如果你删除或修改过多数据，采用单一循环操作，那么会是效率很低，也是操作时间过程会很漫长。
　　这样你该怎么做呢？
　　折中的办法是，分批操作数据。
　　delete product where id<1000
　　delete product where id>=1000 and id<2000
　　delete product where id>=2000 and id<3000
　　.....
　　当然这样的优化方式不一定是优的选择，其实这三种方式都是可以的，这要根据你系统的访问热度来定夺，关键你要明白什么样的语句是什么样的效果。
　　总结：优化，重要的是在于你平时设计语句，数据库的习惯，方式。如果你平时不在意，汇总到一块再做优化，你需要耐心的分析，然而分析的过程看你的悟性，需求，知识水平啦。