为什么AND on SQL update语句会减慢操作速度？

Question

CREATE TABLE [LB].[Orders]
(
    [OrderID] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [OrderDate] [date] NOT NULL,
    [Status] [nvarchar](max) NULL,

    CONSTRAINT [PK_MasterOrderID] 
        PRIMARY KEY CLUSTERED ([OrderID] ASC)
) 

CREATE NONCLUSTERED INDEX [PK_Index]  
    ON [BTP_NYA].[LB].[Orders] ([OrderDate]); 

为什么更新#1比更新#2快得多？

string newStaus = "Message";
long OrderID = 123;

// Update #1:
UPDATE [BTP_NYA].[XX].[Orders] 
SET [Status] = '" + newStatus + "' 
WHERE [OrderID] = " + orderID.ToString("0") + "";

// Update #2:
UPDATE [BTP_NYA].[XX].[Orders] 
SET [Status] = '" + newStatus + "' 
WHERE [OrderID] = " + orderID.ToString("0") + " 
  AND [Status] = 'NEW'

更新#1需要0-1毫秒，更新#2需要7-8毫秒

唯一的区别是我在更新#2中检查Status == 'NEW'。我不能索引状态，因为它经常改变值。

Answer 1

为什么此更新1比更新2快得多

更新一是使用它的主键 WHERE [OrderID] =查询表。这本质上是O(log n)的二叉树搜索复杂度(n是表中的记录数)

更新二是通过主键和另一个列进行搜索

WHERE [OrderID] = " + orderID.ToString("0") + " AND [Status] = 'NEW'

它现在可以使用二叉树来获取与订单id匹配的值(仍然是O(log n))，但是它必须遍历所有这些记录，以查看哪些记录与"NEW"的[Status]匹配。我不是百分之百确定SQL将如何优化这一点，我认为它仍然会首先使用二叉树进行匹配，然后迭代这些结果，所以复杂性如下：

O((x=(log n)) * x)

复杂度越高=查找记录的时间越长。

但是，根据SQL认为什么是优化此查询的最有效方法，这将略有不同。如果你包含了一个执行计划，你将能够看到这一点。

参考资料：

Big O cheat cheeet