[b]语法结构：[/b] 1. Cast 语法结构：CAST ( expression AS data_type [ ( length ) ] ) 2. Convert 语法结构：CONVERT ( data_type [ ( length ) ] , expression [ , style ] ) 3. Parse 语法结构：PARSE ( string_value AS data_type [ USING culture ] ) 其中，Parse 为 Sql Server 的新特性 expression 必须要为被转换类型的字符串形式 性能分析： 总结： [b]1. Convert 和 Cast 的区别 [/b]CONVERT是专对SQL Server使用的，使日期与时间值，小数之间转换具有更宽的灵活性。 CAST是两种功能中更具ANSI标准的功能，即虽然更具便携性（比如，使用CAST的函数能更容易的被其它数据库软件使用），但功能相对弱一些。不过，当小数转化为数值，并保留原始表达式中的小数数值时，仍然需要使用CAST [b]2. Convert 和 Parse 的区别 [/b]两者除了语法的区别，就是功能上面的区别，Convert 功能更强大，Parse 则为 Sql Server 2012 新增的功能，同时功能弱小很多的，只能将 字符串 转换为 数字类型 或者 日期类型，因为数字类型 或 日期类型长度都很小的，所以 Parse 所带来的性能几乎不可能有大的改变的，之后我也做了大量的比较，发现 Parse 是在绝大多数情况下都是可以替代的 [b]3. 综合比较 [/b]a. 如果 是做针对 Sql Server 的做开发，建议只用 Convert 方法 b. 如果考虑语句跨平台，则尽量用 Cast，如 SQL 语句既能在 Sql Server 上执行，又能在 MySql 上面执行 c. Parse 在 Sql Server 2012 中就是一个鸡肋，经过1 下午的实战研究和翻阅MSDN，都没有找到它的优势，如果比语法，Cast 的语法结构和它一样，如果比功能，又太弱小，完全不能和Cast 和 Convert 做比较，所以，您就把 Parse 忘记掉吧 [b]性能分析所做的实验：[/b] [b]1. Convert 和 Parse 转换为字符串的比较[/b] 其中 name 为 nvarchar(1000) 的一个一段，值为：1231238912378912128 执行过之后，会发现，两者的执行计划完全相同，无论是对 CPU 的消耗，还是对 IO的消耗，没有任何性能差别 [b]2. Money 和 DateTime 类型的转换比较[/b] [b]3. Parse 的专利，字符型日期到 datetime 的转换[/b] 在性能方面同样没什么区别，但是比较功能时，Parse 却要比 Convert 错太多 严重怀疑， Parse 本人并没有找到太多的优势和应用场景，或者由于本人才疏学浅，找不到更好的，有懂得，请赐教