SQL Server里怎么快速拿到某列的数据，方法和技巧分享

在SQL Server里，我们经常需要从表中获取某一列的数据，可能是为了做报表、数据分析，或者只是简单地查看，要想做得快，不仅仅是写个SELECT 列名 FROM 表名那么简单，里面有不少门道可以帮你提升速度，下面就来分享一些实用的方法和技巧,这些内容是基于常见的数据库优化实践和微软官方文档中的相关建议。

最基础但关键：只获取你需要的列

这听起来像是老生常谈，但却是最重要也是最容易被忽略的一点，很多新手为了方便，会直接使用SELECT *来查询所有列，如果你的表有几十个列，但你只需要其中的一两个，那么SELECT *会导致数据库引擎从磁盘读取大量你根本不需要的数据，这会白白消耗大量的I/O（输入/输出）资源和网络带宽（如果数据库和应用服务器是分开的话），第一个技巧就是：明确指定你需要的列名，你只需要UserName这一列，就老老实实写SELECT UserName FROM Users，而不是SELECT * FROM Users,这是所有优化手段里性价比最高的。

利用索引来加速

索引就像是书本的目录，能帮你快速定位到想要的内容，如果你的查询只涉及某一列，并且这一列上有一个合适的索引，那么查询速度会有质的飞跃,这里有几个关键点：

• 覆盖索引：这是一个非常重要的概念，假设你在UserName列上有一个索引，而你的查询是SELECT UserName FROM Users，这时，SQL Server可以完全只扫描这个索引（索引的叶子节点就包含了UserName的值），而根本不需要去触碰庞大的主数据表，这个过程叫做“索引覆盖”，速度非常快，因为索引通常比整个表小得多,而且结构更利于快速查找。
• 筛选索引：如果你只需要查询某一列中符合特定条件的数据，可以考虑创建筛选索引，你经常要查询状态为“活跃”的用户名，可以创建一个像CREATE INDEX IX_Users_ActiveName ON Users(UserName) WHERE Status = 'Active'这样的索引，这个索引只包含活跃用户的数据，体积更小,查询起来自然更快。

关于索引的详细说明,可以参考微软Learn文档中关于索引架构和设计的部分。

处理大数据量：分页查询

当某一列的数据量非常大（比如上百万行）时，一次性全部获取不仅慢，还可能把应用程序拖垮，这时就需要使用分页技术，在老版本的SQL Server中，我们常用ROW_NUMBER()函数来实现分页，而在SQL Server 2012及以后版本，有了更简洁的OFFSET-FETCH子句。

你要获取Products表中ProductName列的第21到30条记录,可以这样写：

SELECT ProductName
FROM Products
ORDER BY ProductName -- 分页必须要有ORDER BY
OFFSET 20 ROWS -- 跳过前20行
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY; -- 只取接下来的10行

这种方法能有效减少单次查询返回的数据量，降低数据库和网络的压力,用户体验也更好。

考虑数据压缩

如果数据库的存储空间紧张，或者你发现查询速度受限于磁盘读取速度（I/O瓶颈），可以尝试对表或索引启用数据压缩，SQL Server提供了行压缩和页压缩两种方式，压缩后，数据在磁盘上占用的空间更小，这意味着每次I/O操作可以读取更多的数据页到内存中，从而间接提高了查询速度，不过需要注意，压缩和解压会消耗额外的CPU资源，这属于一种“以时间换空间”或“以CPU换I/O”的权衡,这个功能可以在表或索引的属性中进行设置。

避免在WHERE子句中对列进行函数操作

这个技巧虽然更常出现在带条件的查询中，但因为它对性能影响巨大，也值得在这里提一下，假设你在CreateTime列上建立了索引，现在想查询今天创建的用户名。错误的写法是：

SELECT UserName FROM Users WHERE CAST(CreateTime AS DATE) = CAST(GETDATE() AS DATE);

这是因为对CreateTime列使用了CAST函数，导致SQL Server无法使用该列上的索引，不得不进行全表扫描。正确的写法应该是利用范围查询：

SELECT UserName FROM Users WHERE CreateTime >= CAST(GETDATE() AS DATE) AND CreateTime < DATEADD(DAY, 1, CAST(GETDATE() AS DATE));

这样写，查询优化器就可以高效地使用CreateTime索引来快速定位数据。

保持统计信息更新

SQL Server查询优化器依靠“统计信息”来估算不同查询计划的成本，从而选择它认为最快的一个，如果统计信息过时了，优化器可能会选择一个很慢的执行计划（比如该用索引扫描却用了全表扫描），确保数据库的自动更新统计信息功能是开启的，或者对于数据变化非常频繁的表，定期手动更新统计信息,这对于维持查询性能的稳定性至关重要。

总结一下

快速获取某列数据，核心思想就是“减少工作量”——让数据库读取更少的数据页、进行更高效的数据定位，从最简单的SELECT 列名开始，到善用索引（尤其是覆盖索引），再到大数据量下的分页策略，每一步都是在为速度服务，注意避免那些会导致索引失效的写法，并维护好数据库的统计信息，这样才能保证查询性能持续稳定，这些方法结合起来使用,就能让你在获取数据时更加得心应手。