场景：在开发某系统的过程中，我遇到了要实现“相关文章”功能：任何文章都可以定义“关键字”，每篇文章依靠这个“关键字”来确定其它文章是否跟它相关，如果没有定义关键字，则可能需要使用全文检索来实现了，这是别的话题了。
思考：因为允许关键字可以通过“,”分隔符号来定义多个，所以加大了难度。经过思考，可以通过在保存文章的时候便分解关键字，建立一关键字表，把所有关键字逐个按对应的文章ID来保存。并决定采用纯SQL存储过程的办法，因为这种重复的操作，与其用通用函数，倒不如用预编译的存储过程更加快，这样能把所有处理都留給SQL Server。
解决方案1：首选要做的是在原有文章表(Details)的基础上建立相关文章表(RelatedDetails)，字段包括ItemID(主键)、DetailID(文章ID)和Keyword(关键字)。以下是主要存储过程：
１、UpdateRelatedDetails：更新相关文章关键字
CREATE procedure dbo.UpdateRelatedDetails
@DetailID INT,
@Keywords NVARCHAR(500)
AS
EXEC DeleteRelatedDetails @DetailID
DECLARE @I INT
DECLARE @Keyword NVARCHAR(50)
SET @Keywords=REPLACE(@Keywords,'，', ',')
SET @Keywords=REPLACE(@Keywords,'；', ',')
SET @Keywords=RTRIM(LTRIM(@Keywords))
SET @I=CHARINDEX(',', @Keywords)
WHILE @I>=1
BEGIN
SET @Keyword=LEFT(@Keywords, @I-1)
INSERT INTO DetailKeywords (DetailID, Keyword) VALUES(@DetailID, @Keyword)
SET @Keywords=SUBSTRING(@Keywords, @I+1,LEN(@Keywords)-@I)
SET @I=CHARINDEX(',', @Keywords)
END
IF @Keywords<>''
INSERT INTO DetailKeywords (DetailID, Keyword) VALUES(@DetailID, @Keywords)
GO
２、DeleteRelatedDetails：删除原有相关文章关键字
CREATE PROCEDURE dbo.DeleteRelatedDetails
@DetailID INT
AS
DELETE FROM DetailKeywords WHERE DetailID=@DetailID
GO
３、GetRelatedDetails：获取相关文章，其中Details就是文章表
CREATE procedure dbo.GetRelatedDetails
@DetailID INT
AS
DECLARE @Keywords NVARCHAR(500)
SELECT @Keywords=Keywords FROM Details WHERE ItemID=@DetailID
IF @Keywords<>''
BEGIN
SELECT DISTINCT d.ItemID, d.Subject, d.ItemFile
FROM Details d RIGHT OUTER JOIN DetailKeywords k ON k.DetailID=d.ItemID WHERE d.ItemID <> @DetailID AND @Keywords LIKE '%'+k.Keyword+'%'
END
GO
解决方案2：原来的做法是文章表和关键字表，关键字表可能会存在大量重复的关键字，所以采用中间表，而关键字不再重复。
设计：首选要做的是在原有文章表(Details)的基础上建立关键字表(DetailKeywords)，字段包括ItemID(主键)和Keyword(关键字)，还有中间表DetailsKeywords，包括DetailID(文章ID)和KeywordID(关键字ID)。以下是主要存储过程：
UpdateRelatedDetails：更新关键字
CREATE procedure dbo.UpdateRelatedDetails
@DetailID INT,
@Keywords NVARCHAR(500)
AS
SET NOCOUNT ON
EXEC DeleteRelatedDetails @DetailID
DECLARE @I INT
DECLARE @Keyword NVARCHAR(50)
DECLARE @KeywordID INT
SET @Keywords=REPLACE(@Keywords,'，', ',')
SET @Keywords=REPLACE(@Keywords,'；', ',')
SET @Keywords=RTRIM(LTRIM(@Keywords))
SET @I=CHARINDEX(',', @Keywords)
WHILE @I>=1
BEGIN
SET @Keyword=LEFT(@Keywords, @I-1)
EXEC AddRelatedDetailKeyword @DetailID, @Keyword
SET @Keywords=SUBSTRING(@Keywords, @I+1,LEN(@Keywords)-@I)
SET @I=CHARINDEX(',', @Keywords)
END
IF @Keywords<>''
EXEC AddRelatedDetailKeyword @DetailID, @Keywords
SET NOCOUNT OFF
GO
AddRelatedDetailKeyword：添加单个关键字
CREATE procedure dbo.AddRelatedDetailKeyword
@DetailID INT,
@Keyword NVARCHAR(50)
AS
SET NOCOUNT ON
DECLARE @KeywordID INT
SELECT @KeywordID=ItemID FROM DetailKeywords WHERE Keyword=@Keyword
IF @KeywordID IS NULL
BEGIN
INSERT INTO DetailKeywords (Keyword) VALUES(@Keyword)
SET @KeywordID=IDENT_CURRENT('DetailKeywords')
END
INSERT INTO DetailsKeywords (DetailID, KeywordID) VALUES(@DetailID, @KeywordID)
SET NOCOUNT OFF
GO
DeleteRelatedDetails：删除之前的关键字，存在点问题
CREATE PROCEDURE dbo.DeleteRelatedDetails
@DetailID INT
AS
SET NOCOUNT ON
--这里还有其它东西没有判断和删除
DELETE FROM DetailsKeywords WHERE DetailID=@DetailID
SET NOCOUNT OFF
GO
GetRelatedDetails：根据某文章ID获取相关文章
CREATE procedure dbo.GetRelatedDetails
@DetailID INT
AS
SELECT DISTINCT d.ItemID, d.Subject FROM Details d, DetailKeywords k, DetailsKeywords s
WHERE d.ItemID = s.DetailID AND k.ItemID=s.KeywordID AND d.ItemID<>@DetailID
GO
我贴一下性能比较，环境是30万条记录，机器是PIII 800+300多内存，硬盘是7200转：
--第1种，两表情况
--select a.* from Article a,ArtKey2 b
--where a.ArtID=b.ArtID and b.KeyValue='科技9'
--第2种，三表情况
--select a.* from Article a,ArtKey1 b,
--(select KeyID from KeyValue where KeyValue='科技9') c
--where a.ArtID=b.ArtID and b.KeyID=c.KeyID
--第3种，三表情况
--select * from Article where ArtID in
--(select ArtID from ArtKey1 where KeyID in
--(select KeyID from KeyValue where KeyValue='科技9'))
优化Sql语句主要是通过在“执行计划”图所显示的IO成本,以及cpu成本来分析执行效率。在SQL查询分析器的执行计划中，IO成本+CPU成本=本步成本。
三种SQL语句在同一批处理中的执行分析结果：
1、占14.22%，实际执行成本为2.96。
2、占43.08%，实际执行成本为9.96。
3、占42.70%，实际执行成本为8.88。
第一种执行成本远小于后者，且执行计划也比后者简洁得多，显然第一种要优于其它两种。执行计划简洁不是优越的标准，但SQL语句写得不够简洁，通常是为了满足业务需求不得已写出复杂语句。第2种与种3种的执行计划只是在最后一步不同，前者是inner join，后者是Right Semi Join。