互聯網時代的進程越走越深，使用MySQL的人也越來越多，關于MySQL的數據庫優化指南很多，而關于SQL SERVER的T-SQL優化指南看上去比較少，近期有學習SQLSERVER的同學問到SQL SERVER數據庫有哪些優化建議？本文列舉了部分常見的優化建議，具體內容如下：
1、優化建議
索引優化：
eg：考慮一個訂單表 Orders，其中有列 OrderDate 和 CustomerID。如果經常需要按訂單日期范圍和顧客ID進行查詢，可以在這兩列上建立復合索引，以提高查詢性能。
NULL 值判斷避免全表掃描：
eg：對于包含 status 列的用戶表 Users，避免使用 SELECT * FROM Users WHERE status IS NULL，可以在設計表時設置 status 默認值，確保所有用戶都有一個狀態，然后使用 SELECT * FROM Users WHERE status = 0 進行查詢。
!= 或 <> 操作符避免全表掃描：
eg：考慮一個產品表 Products，如果要查詢所有不屬于某個特定類別的產品，避免使用 SELECT * FROM Products WHERE CategoryID != 5，而是使用 SELECT * FROM Products WHERE CategoryID <> 5。
OR 連接條件避免全表掃描：
eg：對于一個學生成績表 Grades，如果需要查詢得分為 A 或 B 的記錄，避免使用 SELECT * FROM Grades WHERE Grade = 'A' OR Grade = 'B'，而是使用 SELECT * FROM Grades WHERE Grade = 'A' UNION ALL SELECT * FROM Grades WHERE Grade = 'B'。
IN 和 NOT IN 避免全表掃描：
eg：考慮一個員工表 Employees，如果需要查詢屬于某個特定部門的員工，避免使用 SELECT * FROM Employees WHERE DepartmentID IN (1, 2, 3)，而是使用 SELECT * FROM Employees WHERE DepartmentID BETWEEN 1 AND 3。
LIKE 查詢優化：
eg：在一個文章表 Articles 中，如果需要模糊查詢標題包含關鍵詞的文章，避免使用 SELECT * FROM Articles WHERE Title LIKE '%SQL%'，可以考慮全文檢索或者其他優化方式。
參數使用避免全表掃描：
eg：在一個訂單表 Orders 中，如果需要根據輸入的訂單號查詢訂單信息，避免使用 SELECT * FROM Orders WHERE OrderID = @OrderID，可以使用強制索引的方式，如 SELECT * FROM Orders WITH(INDEX(OrderID_Index)) WHERE OrderID = @OrderID。
字段表達式操作避免全表掃描：
eg：在一個商品表 Products 中，如果需要查詢價格除以2等于100的商品，避免使用 SELECT * FROM Products WHERE Price/2 = 100，可以改為 SELECT * FROM Products WHERE Price = 100*2。
字段函數操作避免全表掃描：
eg：在一個員工表 Employees 中，如果需要查詢名字以"Smith"開頭的員工，避免使用 SELECT * FROM Employees WHERE LEFT(LastName, 5) = 'Smith'，可以改為 SELECT * FROM Employees WHERE LastName LIKE 'Smith%'。
不要在“=”左邊進行函數、算術運算：
eg：在一個庫存表 Inventory 中，避免使用 SELECT * FROM Inventory WHERE YEAR(StockDate) = 2023，而是使用 SELECT * FROM Inventory WHERE StockDate >= '2023-01-01' AND StockDate < '2024-01-01'。
索引字段順序使用避免全表掃描：
eg：在一個訂單表 Orders 中，如果有復合索引 (CustomerID, OrderDate)，查詢時應該先使用 CustomerID，如 SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = @CustomerID AND OrderDate BETWEEN @StartDate AND @EndDate。
避免寫沒有意義的查詢：
eg：不建議使用 SELECT col1, col2 INTO #t FROM t WHERE 1 = 0，可以改為明確創建表結構并使用 CREATE TABLE #t (...)。
使用 EXISTS 代替 IN：
eg：在一個產品表 Products 中，避免使用 SELECT * FROM Products WHERE ProductID IN (SELECT ProductID FROM DiscontinuedProducts)，可以改為 SELECT * FROM Products WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM DiscontinuedProducts WHERE ProductID = Products.ProductID)。
索引不一定對所有查詢有效：
eg：在一個性別字段 Gender 幾乎均勻分布的表中，對 Gender 建立索引可能不會提高查詢效率。
索引數量謹慎選擇：
eg：在一個訂單表 Orders 中，不宜過多地在每個列上建立索引，需要根據查詢和更新的具體需求進行權衡。
更新 clustered 索引數據列謹慎操作：
eg：在一個用戶表 Users 中，如果頻繁更新用戶姓名，考慮是否將姓名列設為非聚集索引，以避免整個表記錄順序調整。
使用數字型字段：
eg：在一個學生成績表 Grades 中，如果考試成績以整數形式表示，使用整數型字段而非字符型字段。
使用 VARCHAR/NVARCHAR：
eg：在一個文章表 Articles 中，如果存儲文章內容，使用 VARCHAR(MAX) 而非 TEXT。
避免使用 SELECT *：
eg：在一個員工表 Employees 中，避免使用 SELECT * FROM Employees，而是明確指定需要的列，如 SELECT EmployeeID, FirstName, LastName FROM Employees。
使用表變量代替臨時表：
eg：在一個小型數據集的情況下，可以使用表變量而不是創建臨時表來存儲中間結果。例如，使用表變量替代以下的臨時表：
-- 不推薦
CREATE TABLE #TempResults (
ID INT,
Name VARCHAR(255),
...
-- 推薦
DECLARE @TempResults TABLE (
ID INT,
Name VARCHAR(255),
...
);
避免頻繁創建和刪除臨時表：
eg：在一個存儲過程中，如果需要多次使用相同的臨時表，不要在每次使用時都創建和刪除，而是在存儲過程的開頭創建一次，最后刪除。
合理使用臨時表：
eg：在一個復雜的查詢中，如果需要多次引用中間結果，可以考慮使用臨時表。但應注意不要濫用，確保臨時表的使用是必要的。
選擇合適的臨時表創建方式：
eg：在需要一次性插入大量數據的情況下，可以使用 SELECT INTO 替代 CREATE TABLE 和 INSERT 的兩步操作，以減少日志記錄。
-- 不推薦
CREATE TABLE #TempTable (
ID INT,
Name VARCHAR(255),
...
);
INSERT INTO #TempTable
SELECT ID, Name, ...
FROM SomeTable;
-- 推薦
SELECT ID, Name, ...
INTO #TempTable
FROM SomeTable;
顯式刪除臨時表：
eg：在存儲過程或腳本的最后，確保顯式刪除所有創建的臨時表，以釋放系統表資源。
-- 不推薦
DROP TABLE #TempTable;
-- 推薦
TRUNCATE TABLE #TempTable;
DROP TABLE #TempTable;
避免使用游標：
eg：在一個訂單表 Orders 中，避免使用游標來逐行處理數據，可以考慮使用集合操作或者其他優化方法。
基于集的方法替代游標或臨時表：
eg：在需要對大量數據進行操作時，盡量尋找基于集的解決方案，以避免使用游標或臨時表。例如，使用窗口函數或聯接來處理數據。
存儲過程中使用 SET NOCOUNT ON/OFF：
eg：在存儲過程中使用 SET NOCOUNT ON 和 SET NOCOUNT OFF，以減少向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息，提高性能。
-- 存儲過程開頭
SET NOCOUNT ON;
-- 存儲過程結尾
SET NOCOUNT OFF;
避免大事務操作：
eg：在一個銀行交易表 Transactions 中，避免在一個事務中處理過多的交易記錄，以提高系統并發能力。
避免向客戶端返回大數據量：
eg：在一個日志表 Logs 中，如果查詢可能返回大量的日志記錄，應該審查客戶端是否真的需要這么多數據，考慮分頁或其他方式減少返回的數據量。
- SQL Server執行計劃掌握：
使用EXPLAIN或Show Execution Plan分析查詢執行計劃，發現潛在問題。
2、結語
熟悉其他數據庫的同學應該也能對比出，很多數據庫的優化經驗是相通的，所以在學習其他數據庫的時候可以借鑒已掌握的經驗去對比學習，這樣學習起來也會事半功倍。
