技术准备
数据库版本为SQL Server2008R2，利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析。
一、独立的子查询方式
所谓的独立的子查询方式，就是说子查询和主查询没有相关性，这样带来的好处就是子查询不依赖于外部查询，所以可以独立外部查询而被评估，形成自己的执行计划执行。
举个例子
SELECT O1.OrderID,O1.Freight
FROM Orders O1
WHERE O1.Freight>
(
SELECT AVG(O2.Freight)
FROM Orders O2
)
这句SQL执行的目标是查询订单中运费大于平均运费数的订单。
这里提取平均运费的子句就是一个完全独立的子查询，完全不依赖主查询而独立执行。同时这里我们这里利用利用一个标量计算(AVG)，因此正好返回一行。
查看一下该语句的查询计划：
这个查询计划没啥好介绍的，关于子查询的执行计划形成可以参照我的第二篇：SQL Server调优系列基础篇(常用运算符总结)
不过这里需要提示一下就是，关于流聚合和计算标量形成的结果值(AVG)只包含一个结果值，所以该语句能正常的执行。
我们再来看另外一种情况
SELECT O.OrderID
FROM Orders O
WHERE O.CustomerID=
(
SELECT C.CustomerID
FROM Customers C
WHERE C.ContactName=N'Maria Anders'
)
该语句的也是获取名字为'Maria Anders'的顾客有多少订单。这句T-SQL语句能否执行的前提是在顾客表里存不存在同名的“'Maria Anders'”顾客，如果存在同名情况，该语句就不能正确执行，而如果恰巧只有一名顾客为'Maria Anders'，则能正常执行。
我们来分析一下对于这种执行的时候才能判断能否正确执行的SQL Server如何判断的
在这里出现了一个新的运算符，名字是：断言。我们用文本执行计划来查看一下，这个运算符的主要功能是什么
经过上面的分析，我们已经分析出了上面的“断言”运算符的作用，因为我们的子查询语句不能保证返回的结果为一行，所以，这里引入了一个断言运算符来做判断。
所以，断言的作用就是根据下文的条件，判断子查询句的查询结果是否满足主语句的查询要求。
如果，断言发现子语句不满足，就会直接报错，比如上面的Expr1005>1
并且，断言运算符还经常用来检测其它条件是否满足，比如：约束条件、参数类型、值长度等。
其实，这里断言要解决的问题就是判断我们的筛选条件中ContactName中的值是否存在重复值的，对于这种判断相对性能消耗还是比较小的，有时候对于别的复杂的断言操作需要消耗大量资源，所以我们就可以根据适当情况情况避免断言操作。
比如，上面的语句我们可以明确的告诉SQL Server在表Customers中ContactName列就不存在重复值，它就不需要断言了。我们在上面建立一个：唯一、非聚集索引实现
CREATE UNIQUE INDEX ContactNameIndex ON Customers(ContactName)
GO
SELECT O.OrderID
FROM Orders O
WHERE O.CustomerID=
(
SELECT C.CustomerID
FROM Customers C
WHERE C.ContactName=N'Maria Anders'
)
drop index Customers.ContactNameIndex
GO
经过我们唯一非聚集索引的提示，SQL Server已经明确的知道我们的子查询语句不会返回多行的情况，所以就去掉了断言操作。
二、相关的子查询方式
相比上面的独立子查询方式，这里的相关的子查询方式相对复杂点，就是我们的子查询依赖于主查询的的结果，对于这种子查询就不能单独执行。
我们来看个这样的子查询例子
SELECT O1.OrderID
FROM Orders O1
WHERE O1.Freight>
(
SELECT AVG(O2.Freight)
FROM Orders O2
WHERE O2.OrderDate
这个语句就是返回之前订单中运费量大于平均值的顶点编号。
语句很简单的逻辑，但是这里面的子查询就依赖于主查询的结果项，筛选条件中 WHERE O2.OrderDate
我们来看一下这个语句的执行计划
这里的查询计划有出现了一个新的运算符：索引假脱机。
其实，关于索引假脱机的作用主要是用于子查询的独立运行，因为我们知道这里的子查询的查询条件是依赖于主查询的，所以，这里想运行的话就的先提前获取出主查询的结果项，而这里获取的主查询的结果项需要一个中间表来暂存，这里暂存的工具就是：(索引池)Index Spool，而对这个索引池的操作，比如：新建、增加等操作就是上面我们所标示的“索引假脱机”了。
索引假脱机分为两种：Eager Spool和Lazy Spool，其实简单点讲就是需不需要立刻将结果存入Index Spool里面，还是通过延迟操作。
而这里形成的索引池(Index Spool)是存放于系统的临时库Tempdb中。
我们通过文本查询计划，来分析下两个索引假脱机里面的值是什么
经过上面的分析，我们已经看到了，里面的Eager Spool是和主查询比较形成的结果值，因为这个必须要及时的形成，以便于子查询的进行，所以它的类型为Eager Spool，
而子查询外面的那个Index Spool为Lazy Spool，这个结果项的保存不需要那么及时了，这个保存的就是子查询的形成的结果项了，就是相对每个订单运费的平均值。
我上面的分析，希望各位看官能看懂了。
其实，关于这个Index Spool的设计的目的，完全为了就是提升性能，因为我们知道上面的查询语句每个子查询的进行，都必须回调主查询的结果，所以为了避免每次都回调，就采用了Index Spool进行暂存，而这个Index Spool存储的位置就是Tempdb，所以Tempdb运行的快慢直接关乎这种查询语句的性能。
这也是我们为什么强调大并发的数据库搭建，建议将Tempdb库单独存放于高性能的硬件环境中。
晒晒联机丛书中关于假脱机数据运算符官方介绍：
Index Spool 物理运算符在 Argument 列中包含 SEEK:() 谓词。Index Spool 运算符扫描其输入行，将每行的副本放置在隐藏的假脱机文件(存储在 tempdb 数据库中且只在查询的生存期内存在)中，并为这些行创建非聚集索引。这样可以使用索引的查找功能来仅输出那些满足 SEEK:() 谓词的行。
如果重绕该运算符(例如通过 Nested Loops 运算符重绕)，但不需要任何重新绑定，则将使用假脱机数据，而不用重新扫描输入。
跟索引脱机类似的还有一个相似的运算符：表脱机，其功能类似，表脱机存储的应该是键值列，而表脱机则是存储的是多列数据了。
来看例子
SELECT O1.OrderID,O1.Freight
FROM Orders O1
WHERE O1.Freight>
(
SELECT AVG(O2.Freight)
FROM Orders O2
WHERE O2.CustomerID=O1.CustomerID
)
这个查询和上面的类似，只不过是查询的同一个客户加入的超过所有订单运费平均值的订单。
此语句同样不是独立的子查询语句，每个子查询的结果的形成都需要依赖主查询的结果项，为了加快速度，提升性能，SQL Server会将主表查询的的结果项暂存到一张临时表中，这个表就被称为表脱机
我们来看这句话的执行计划：
这里就用到了一个表脱机的运算符，这个运算符的作用就是用来暂存后面扫描获取的结果集合，用于下面的子查询的应用
这个表脱机形成的结果项也是存储到临时库Tempdb中，所以它的应用和前面提到的索引脱机类似。
上面的执行计划中，还提到了一个新的运算符：段(Segment)
这个运算符的解释是：
Segment 既是一个物理运算符，也是一个逻辑运算符。它基于一个或多个列的值将输入集划分成多个段。这些列显示为 Segment 运算符中的参数。然后运算符每次输出一个段。
其实作用就是将结果进行汇总整理，将相同值汇聚到一起，跟排序一样，只不过这里可以对多列值进行汇聚。
我们再来看一个例子，加深 一下关于段运算的作用
SELECT CustomerID,O1.OrderID,O1.Freight
FROM Orders O1
WHERE O1.Freight=
(
SELECT MAX(O2.Freight)
FROM Orders O2
WHERE O2.CustomerID=O1.CustomerID
)
这个语句查询的是：每个顾客所产生的最大运费的订单数据。
以上语句，如果理解起来有难度，我们可以变通以下的相同逻辑的T-SQL语句，相同的逻辑
SELECT O1.CustomerID,O1.OrderID,O1.Freight
FROM Orders O1
INNER JOIN
(
SELECT CustomerID,max(Freight) Freight
FROM Orders
GROUP BY CustomerID
) AS O2
ON O1.CustomerID=O2.CustomerID
AND O1.Freight=O2.Freight
先根据客户编号分组，然后获取出最大的运费项，再关联主表获取订单信息。
以上两种语句生成的相同的查询计划：
这里我们来解释一下，SQL Server的强大之处，也是段运算符使用的最佳方式。
本来这句话要实现，按照逻辑需要有一个嵌套循环连接，参照上面的方式，使用表脱机的方式进行数据的获取。
但是，我们这句话获取的结果项是每个顾客的最大运费的订单明细项，而且CustomerID列作为输出项，所以这里采用了，先按照运费列(Freight)排序，
然后采用段运算符进行将每个顾客相同的数据汇聚到一起，然后再输出每个顾客的前一列(TOP 1)获取的就是最每个顾客的运费最大的订单项。
省去了任何的表假脱机、索引假脱机、关联连接等一系列复杂的操作。
SQL Server看来这种智能化的操作还是挺强的。
我们再来分析SQL Server关于子查询这块的智能特性，因为经过上面的分析通过对比，相关的子查询语句在运行时需要更多的消耗：
1、有时候需要通过索引假脱机(Index Spool)、表脱机(Table Spool)进行中间结果项的暂存，而这一过程的中间项需要创建、增加、删除、销毁等操作都需要消耗大量的内存和CPU
2、关于相关子查询中以上提到的中间项的形成都是位于Tempdb临时库中，有时候会增大Tempdb的空间，增加Tempdb库的消耗、页争用等问题。
所以，要避免上面的问题，最好的方式是避免使用相关子查询，尽量使用独立子查询进行操作。
当然，SQL Server同样提供了自动转换的功能，智能的去分析语句，避免相关的子查询操作进行：
来看一个稍差的写法：
SELECT o.OrderID
FROM Orders O
WHERE EXISTS
(
SELECT c.CustomerID
FROM Customers C
WHERE C.City=N'Londom' AND C.CustomerID=O.CustomerID
)
上面的语句，我们写的是相关的子查询操作，但是在执行计划中形成的确实独立的子查询，这样从而避免相关的子查询所带来的性能消耗。
其实上面语句，相对好的写法是如下
SELECT o.OrderID
FROM Orders O
WHERE O.CustomerID IN
(
SELECT c.CustomerID
FROM Customers C
WHERE C.City=N'Londom'
)
这样所形成的就是完全独立的子查询，这也是SQL Server要执行的意图。所以这个语句形成的查询计划是和上面的查询计划一样。
这里的优化全部得益于SQL Server的智能化。
但是我们在写语句的时候，需要自己了解，掌握好，这样才能写出高效的T-SQL语句。
参考文献
微软联机丛书逻辑运算符和物理运算符引用
参照书籍《SQL.Server.2005.技术内幕》系列
结语
本篇篇幅有点长，但是介绍的子查询内容也还不是很全，后续慢慢的补充上，我们写的SQL语句中很多都涉及到子查询，所以这块应用还是挺普遍的。到本篇文章关于日常调优的T-SQL中的查询语句经常用到的一些运算符基本介绍全了，当然，还有一些别的增删改一系列的运算符，这些日常生活中我们一般不采用查询计划调优，后续我们的文章会将这些运算符也添加上，以供参考之用。
在完成本系列关于查询计划相关的调优之后，我打算将数据库有关统计信息这块也做一个详细的分析介绍。因为统计信息是支撑SQL Server评估最优执行计划的最重要的决策点，
所以统计信息的重要性不言而喻。有兴趣的童鞋可以提前关注。
关于SQL Server性能调优的内容涉及面很广，后续文章中依次展开分析。