上篇介绍了一下自己在项目中遇到的一种使用sql语句的优化方式（性能优化——SQL语句），但是说的不够完整。在对比的过程中，没有将max函数考虑在内，经人提醒之后赶紧做了一个测试，测试过程中又学到了不少的东西。
上次用的是select count（*） 和select * 的执行效率问题，因为我的需求是获取数据的一个总数来自动给出新的id，然后网友给出可以使用max的方式给出新id。其实这也是一种不错的思路（当时我们也用过该函数，只不过因为系统数据本身问题，不适合用该函数），然后我就对max函数的性能做了一下测试。
第一次测试：
Declare @dddd Datetime Set @dddd=GETDATE() select MAX(num) from T_BasicInformation select [花费时间]=DATEDIFF(ms,@dddd,GetDate())
测试结果：
通过对比发现，使用该方法的执行效率貌似不如select count（*） 的效率高（当时测得的时间为3ms），那么事实真的是这样吗？后来查了一些资料，发现其实max的效率相对来说会更高，那么为什么我们的测试结果会是这样的呢？咱们接着进行测试
第二次测试：
①语句一
Declare @ddd Datetime Set @ddd=GETDATE() select MAX(id) from t_SellLogDetail select [花费时间]=DATEDIFF(ms,@ddd,GetDate())
测试结果：
②语句二
Declare @dddd Datetime Set @dddd=GETDATE() select MAX(foodId) from t_SellLogDetail select [花费时间]=DATEDIFF(ms,@dddd,GetDate())
测试结果：
③语句三
Declare @ddddd Datetime Set @ddddd=GETDATE() select MAX(orderId) from t_SellLogDetail select [花费时间]=DATEDIFF(ms,@ddddd,GetDate())
测试结果：
做完第二次测试会发现，同样的表，不同的字段，其max函数执行效果就不一样。然后就从数据类型出发了，数据类型如下：
这样的话，我们的测试结果不同问题就迎刃而解了，在max函数的执行过程中，会根据数据类型的不同而有不同的执行效率。如果是主键且为整型，其效率是最高的；而非主键时，int的效率又会高于字符类型。其实这些都很容易理解，各有各的使用方式。
小结：
第一次测试完之后就没有考虑其他的东西，后来又发现在max中还有一些需要注意的地方。所以，在我们平常的学习中，一定要学会拓展学习，不要仅仅限于自己想要的结果。得到结果固然是系统需要的，但是对于处于学习期的我们，这远远不够，我们要不断的探索，才能赢得更大的进步。
关于SQL语句性能优化，小编就给大家介绍到这里，希望对大家有所帮助！
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。