將絕大部分的SQL查詢(xún)改為存儲(chǔ)過(guò)程，這樣的操作毫無(wú)疑問(wèn)可以提高部分性能。 凡是使用“select * from xxx”的操作一律具體到所需字段。 使用join連接2個(gè)以上大量數(shù)據(jù)的表，且基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表變化不大的查詢(xún)一律使用視圖，并為此視圖建立索引。理由來(lái)自SQL Server聯(lián)機(jī)幫助手冊(cè)： “對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)視圖而言，為每個(gè)引用視圖的查詢(xún)動(dòng)態(tài)生成結(jié)果集的開(kāi)銷(xiāo)很大，特別是對(duì)于那些涉及對(duì)大量行進(jìn)行復(fù)雜處理（如聚合大量數(shù)據(jù)或聯(lián)接許多行）的視圖。如果在查詢(xún)中頻繁地引用這類(lèi)視圖，可通過(guò)對(duì)視圖創(chuàng)建唯一聚集索引來(lái)提高性能。對(duì)視圖創(chuàng)建唯一聚集索引后，結(jié)果集將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，就像帶有聚集索引的表一樣。 對(duì)視圖創(chuàng)建索引的另一個(gè)好處是：優(yōu)化器可以在未直接在 FROM 子句中指定某一視圖的查詢(xún)中使用該視圖的索引。這樣一來(lái)，可從索引視圖檢索數(shù)據(jù)而無(wú)需重新編碼，由此帶來(lái)的高效率也使現(xiàn)有查詢(xún)獲益。” 凡是使用 "select count(*) from xxx" 或是"select count(id) from xxx”（此處id為主鍵）的查詢(xún)，一律改為”select count(1) from xxx”，理論上采用*來(lái)做聚合值，SQL Server會(huì)自動(dòng)尋覓最合適的字段以進(jìn)行聚合，但這樣仍然會(huì)占用系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)，即使主鍵也沒(méi)有1來(lái)得快。 對(duì)于多條件的組合查詢(xún)，我們一般會(huì)寫(xiě)成”where ((@condition is null) or (condition=@condition))”形式的存儲(chǔ)過(guò)程條件來(lái)進(jìn)行查詢(xún)，但這樣的操作會(huì)因?yàn)椤眎s null ”導(dǎo)致性能問(wèn)題，反復(fù)實(shí)地檢測(cè)后采用了”where 1 = 1 ”，然后根據(jù)條件“IF @condition IS NOT NULL SET @sqlText=@sqlText+' AND Condition=''' + @Condition +''''，最后 “exec sp_executesql @sqlText” 的方式，這樣確實(shí)可帶來(lái)明顯的性能提升，分析應(yīng)是”is null ”或”is not null”導(dǎo)致了索引失效，進(jìn)行了全表掃描。 對(duì)使用row_number()函數(shù)的表建立合適的索引，必須要有最合適的索引才能避免重建索引時(shí)的全表row_number()運(yùn)算帶來(lái)的性能問(wèn)題，而且索引的方向也很重要，比如時(shí)間類(lèi)的索引用降序往往比升序性能高。 這個(gè)不是性能問(wèn)題，但也很重要，在存儲(chǔ)過(guò)程中應(yīng)使用scope_identity()函數(shù)來(lái)獲得最新的標(biāo)量，而不是@@Identity這個(gè)全局變量，因?yàn)锧@Identity會(huì)受到觸發(fā)器的影響而失去正確值。
