是否可以优化由列值预测的JOIN？

Question

我有2张桌子，像这样：

TableA
| ID | Index | Type        | Value       |
| 1  |     1 | 'DataPoint' | 'something' |
| 1  |     2 | 'DataPoint' | 'something' |
| 1  |     3 | 'Ref'       | 'something' |
| 2  |     1 | 'DataPoint' | 'something' |
| 2  |     2 | 'Ref'       | 'something' |


TableB
| ID | Index | Extra        |
| 1  |     3 | 'extra data' |
| 2  |     2 | 'extra data' |

我有这样的查询（在SP中）：

SELECT A.ID, A.Index, A.Type, A.Value, B.Extra
FROM TableA A
LEFT JOIN TableB B ON A.ID = B.ID AND A.Index = B.Index 
Where ID = @inputID AND Index > @inputIndex

此查询用于实时应用程序，应尽可能快。我已将此查询确定为应用程序中最慢的查询之一。

仅当TableA的类型为'Ref'时，TableB才有数据。类型'Ref'并不常见，因此从程序上考虑，如果类型不是'Ref'，查询可以跳过对TableB的检查，从而节省了一些时间。当然，我知道SQL不一定能那样工作。

SQL Server是否可以利用这一事实来优化查询？ （或者，是否足够聪明，已经可以对上面的查询执行此操作？如果可以，我真的很好奇如何操作。）