這是在計算某個KPI指標的時候發現的，下面是摘錄的統計程式碼，就是這段程式碼巨慢，10分鐘也沒出結果：

  select dateid,EID,DID,y.Kpiid,y.[Property],Val=sum(JFJe-DFJe),d.start,d.[end]
  into #Val_1
  from KPI.YWData y --with(index(OpTime_IDX))
    join #Dateident d on y.OPtime>=d.Start and y.OpTime<d.[End]
    join #KPIID k on y.KPIID=k.KPIID
  group by d.dateid,y.KPIID,y.[Property],EID,DID,d.Start,d.[end]
 

程式碼實際執行時中，#Dateident一條記錄，#KPIID 有 15000條記錄，KPI.YWData是業務資料，經過條件OPtime>=d.Start and OpTime<d.[End]過濾後，約有670000條記錄，以我對客戶資料庫效能的瞭解，這個資料量最多2秒應該出結果，到底什麼原因呢？

看起來這段指令碼沒有太多的優化項，KPI.YwData中時間欄位OpTime已經加有索引，而且是聚簇索引，經測試，發現：

  select sum(JFJe-DFJe)
  into #Val_1
  from KPI.YWData y --with(index(OpTime_IDX))
    join #Dateident d on y.OPtime>=d.Start and y.OpTime<d.[End]
    join #KPIID k on y.KPIID=k.KPIID
 

為了查詢原因，寫了如下兩個統計語句，並觀察執行計劃：

SELECT sum(YPID) FROM  DrugMaterial.DMItem 

SELECT sum(YPID) 
FROM  DrugMaterial.DMItem d
  join(select A=1) as t on 1=1
group by A

兩條語句可以說無差別，但是執行計劃卻不一樣：

根據以往的經驗，執行計劃依賴統計結果，難道是統計結果有問題，於是，執行

update statistics KPI.YWData