在查询优化器生成执行计划过程中，需要参考元数据来尽可能生成高效的执行计划，因此元数据越多，则执行计划更可能会高效。所谓需要参考的元数据主要包括：索引、表结构、统计信息等，但还有一些不是很被注意的元数据，其中包括本文阐述的Check约束。
查询优化器在生成执行计划之前有一个阶段叫做代数树优化，比如说下面这个简单查询：
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图1.简单查询
查询优化器意识到1=2这个条件是永远不相等的，因此不需要返回任何数据，因此也就没有必要扫描表，从图1执行计划可以看出仅仅扫描常量后确定了1=2永远为false后，就可完成查询。
那么Check约束呢
Check约束可以确保一列或多列的值符合表达式的约束。在某些时候，Check约束也可以为优化器提供信息，从而优化性能，比如看图二的例子。
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图2.有Check约束的列提升查询性能
图2是一个简单的例子，有时候在分区视图中应用Check约束也会提升性能，测试代码如下：
CREATE TABLE [dbo].[Test2007](
[ProductReviewID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[ReviewDate] [datetime] NOT NULL
) ON [PRIMARY]
GO
ALTER TABLE [dbo].[Test2007] WITH CHECK ADD CONSTRAINT [CK_Test2007] CHECK (([ReviewDate]>='2007-01-01' AND [ReviewDate]<='2007-12-31'))
GO
ALTER TABLE [dbo].[Test2007] CHECK CONSTRAINT [CK_Test2007]
GO
CREATE TABLE [dbo].[Test2008](
[ProductReviewID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[ReviewDate] [datetime] NOT NULL
) ON [PRIMARY]
GO
ALTER TABLE [dbo].[Test2008] WITH CHECK ADD CONSTRAINT [CK_Test2008] CHECK (([ReviewDate]>='2008-01-01' AND [ProductReviewID]<='2008-12-31'))
GO
ALTER TABLE [dbo].[Test2008] CHECK CONSTRAINT [CK_Test2008]
GO
INSERT INTO [Test2008] values('2008-05-06')
INSERT INTO [Test2007] VALUES('2007-05-06')
CREATE VIEW testPartitionView
AS
SELECT * FROM Test2007
UNION
SELECT * FROM Test2008
SELECT * FROM testPartitionView
WHERE [ReviewDate]='2007-01-01'
SELECT * FROM testPartitionView
WHERE [ReviewDate]='2008-01-01'
SELECT * FROM testPartitionView
WHERE [ReviewDate]='2010-01-01'
代码清单1.
我们针对Test2007和Test2008两张表结构一模一样的表做了一个分区视图。并对日期列做了Check约束，限制每张表包含的数据都是特定一年内的数据。当我们对视图进行查询并给定不同的筛选条件时，可以看到结果如图3所示。
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图3.不同的条件产生不同的执行计划
由图3可以看出，当筛选条件为2007年时，自动只扫描2007年的表，2008年的表也是同样。而当查询范围超出了2007和2008年的Check约束后，查询优化器自动判定结果为空，因此不做任何IO操作，从而提升了性能。
结论
在Check约束条件为简单的情况下（指的是约束限制在单列且表达式中不包含函数），不仅可以约束数据完整性，在很多时候还能够提供给查询优化器信息从而提升性能。
分类: SQL性能调优
本文转自CareySon博客园博客，原文链接http://www.cnblogs.com/CareySon/p/UsingCheckBoostPerformance.html，如需转载请自行联系原作者
