分析一下测试结果，不难发现每一个一千次所用的时间基本符合一个等差数列。当然第一个一千次由于要初始化，所以显得慢一些。

　　总体来说，在程序中用处理一对多关系，比在数据库中用函数处理效率要高35%这样。

　　那么如果我们在Student表中再添加一行这样的数据：

　　测试结果如下：

　　00:00:00.5519228
　　00:00:00.8206084
　　效率比1.486817
　　=============================
　　00:00:01.0263686
　　00:00:01.5813210
　　效率比1.540695
　　=============================
　　00:00:01.4886327
　　00:00:02.3516000
　　效率比1.579705
　　=============================
　　00:00:01.9807901
　　00:00:03.1495472
　　效率比1.590046
　　=============================
　　00:00:02.4613411
　　00:00:03.9278171
　　效率比1.595804
　　=============================
　　00:00:02.9246678
　　00:00:04.6961790
　　效率比1.605714
　　=============================
　　00:00:03.3911521
　　00:00:05.5018374
　　效率比1.62241
　　=============================
　　00:00:03.8737490
　　00:00:06.2716150
　　效率比1.619004
　　=============================
　　00:00:04.4047347
　　00:00:07.1796579
　　效率比1.629986
　　=============================
　　00:00:04.8688508
　　00:00:07.9477787
　　效率比1.632372
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　　发现添加数据之后，效率比进一步加大

　　环境：vs2008,sql 2005

　　总结：根据测试结果来说，对于大规模高并发的数据库操作（在这里是10次循环，每次1000次读取数据），我们应该尽可能的避免使用数据库函数，而应该将数据全部取出来，在程序中进行处理

　　写在最后的话：对于我的程序、代码、思路等等一切的一切有不同见解者，欢迎留言讨论。这是我的第一篇博客，希望大家多多支持，如有不足望海涵。