从所有缓存中释放所有未使用的缓存条目。SQL Server 2005 数据库引擎会事先在后台清理未使用的缓存条目，以使内存可用于当前条目。但是，可以使用此命令从所有缓存中手动删除未使用的条目。
此时分两种情况:
5:接下来就是对数据库用户权限的验证,SQL语句语法,语义都正确,此时并不一定能够得到查询结果,如果数据库用户没有相应的访问权限,服务器会报出权限不足的错误给应用程序,在稍大的项目中,往往一个项目里面会包含好几个数据库连接串,这些数据库用户具有不同的权限,有的是只读权限,有的是只写权限,有的是可读可写,根据不同的操作选取不同的用户来执行,稍微不注意,无论你的SQL语句写的多么完善,完美无缺都没用。
3. GROUP BY 子句将选定的行收集到 GROUP BY 子句中各个唯一值的组中。
6:解析的最后一步,就是确定最终的执行计划。当语法,语义,权限都验证后,服务器并不会马上给你返回结果,而是会针对你的SQL进行优化,选择不同的查询算法以最高效的形式返回给应用程序。例如在做表联合查询时,服务器会根据开销成本来最终决定采用hash join,merge join ,还是loop join,采用哪一个索引会更高效等等,不过它的自动化优化是有限的,要想写出高效的查询SQL还是要优化自己的SQL查询语句。
1. FROM 子句返回初始结果集。
4. 选择列表中指定的聚合函数可以计算各组的汇总值。
原因:
　从过程缓存中删除所有元素。
说明:SQL缓存分好几种,这里有兴趣的朋友可以去搜索一下,有时因为缓存的存在,使得我们很难马上看出优化的结果,因为第二次执行因为有缓存的存在,会特别快速,所以一般都是先消除缓存,然后比较优化前后的性能表现,这里有几个常用的方法:
1):如果查询语句所包含的数据行已经读取到数据缓冲存储区的话,服务器会直接从数据缓冲存储区中读取数据返回给应用程序,避免了从物理文件中读取,提高查询速度。
注意:此时返回的错误信息中,只会包含基本的语法错误信息,例如select 写成selec等,错误信息中如果包含一列表中本没有的列,此时服务器是不会检查出来的,因为只是语法验证,语义是否正确放在下一步进行。
2. WHERE 子句排除不满足搜索条件的行。
1):服务器在接收到查询请求后,并不会马上去数据库查询,而是在数据库中的计划缓存中找是否有相对应的执行计划,如果存在,就直接调用已经编译好的执行计划,节省了执行计划的编译时间。
5. 此外，HAVING 子句排除不满足搜索条件的行。
服务器对SQL语句解析完成后,服务器才会知道这条语句到底表态了什么意思,接下来才会真正的执行SQL语句。
当确定好执行计划后,就会把这个执行计划保存到SQL计划缓存中,下次在有相同的执行请求时,就直接从计划缓存中取,避免重新编译执行计划。
第三步：语句执行。
我们在数据层执行SQL语句时,应用程序会连接到相应的数据库服务器,把SQL语句发送给服务器处理。
2):如果所查询的行已经存在于数据缓冲存储区中,就不用查询物理文件了,而是从缓存中取数据,这样从内存中取数据就会比从硬盘上读取数据快很多,提高了查询效率.数据缓冲存储区会在后面提到。
第二步：服务器解析请求的SQL语句。
2:如果在SQL计划缓存中没有对应的执行计划,服务器首先会对用户请求的SQL语句进行语法效验,如果有语法错误,服务器会结束查询操作,并用返回相应的错误信息给调用它的应用程序。
1:SQL计划缓存,经常用查询分析器的朋友大概都知道这样一个事实,往往一个查询语句在第一次运行的时候需要执行特别长的时间,但是如果你马上或者在一定时间内运行同样的语句,会在很短的时间内返回查询结果。　　
7. 使用order by对结果集进行排序。
2):如果数据行没有在数据缓冲存储区中,则会从物理文件中读取记录返回给应用程序,同时把数据行写入数据缓冲存储区中,供下次使用。
　DBCC FREEPROCCACHE
　从缓冲池中删除所有清除缓冲区。
3:语法符合后,就开始验证它的语义是否正确,例如,表名,列名,存储过程等等数据库对象是否真正存在,如果发现有不存在的,就会报错给应用程序,同时结束查询。
这只能基本消除SQL缓存的影响,目前好像没有完全消除缓存的方案,如果大家有,请指教。
原理：
6. 计算所有的表达式；
执行顺序：
第一步：应用程序把查询SQL语句发给服务器端执行。
　DBCC DROPCLEANBUFFERS
8.查找你要搜索的字段。 　DBCC FREESYSTEMCACHE
4:接下来就是获得对象的解析锁,我们在查询一个表时,首先服务器会对这个对象加锁,这是为了保证数据的统一性,如果不加锁,此时有数据插入,但因为没有加锁的原因,查询已经将这条记录读入,而有的插入会因为事务的失败会回滚,就会形成脏读的现象。