sqlserver 多表关联时where语句中慎用trim()方法

近期，我们面临了一个棘手的问题，源于一个数据库设计缺陷。在项目初期，由于主外键长度的设计不当，导致了多表关联时的性能瓶颈。当涉及到过长字段的匹配时，多余的部分被填充为空字符，这无疑增加了系统的复杂性和运行时间。我们在复杂的SQL查询中不得不引入了trim()函数来尝试解决这一问题。

举个例子，当我们尝试执行类似以下的查询时：从A表选择key字段，与B表和C表进行关联，使用trim()函数处理主外键的匹配问题。这个查询看起来是这样的：select A.key,B.key,C.key from A,B,C where trim(A.key)=trim(B.fk) and trim(A.col)=trim(C.pk)。在这个例子中，即使主表A仅有200多条记录，与附表B的关联也花费了一秒钟的时间。尽管这个时间在不同机器上执行可能有差异，但使用trim()函数后查询速度的确稍显缓慢。特别是当加入第三个表C时，执行时间显著延长至近70秒。

经过一系列的实验和测试，我们发现了一种改进的方法。如果在多表关联的左边条件不使用trim()函数处理，而在右边条件使用，那么查询效率可以显著提升。也就是说，我们可以将查询条件更改为类似下面的样子：select A.key,B.key,C.key from A,B,C where A.key=trim(B.fk) and A.col=trim(C.pk)。通过这种方式调整之后，我们的SQL查询性能几乎可以与未使用trim()函数的查询相媲美。

这个改进为我们提供了一个新的视角，让我们意识到数据库查询优化不仅仅是调整查询语句本身，还需要深入理解数据库的内部工作机制以及表结构的设计。通过细致的调整和优化，我们可以在保证数据完整性和准确性的显著提高数据库查询的效率。这对于任何一个依赖数据库运行的系统来说都是一个重要的发现和实践。