将绝大部分的SQL查询改为存储过程，这样的操作毫无疑问可以提高部分性能。
凡是使用“select * from xxx”的操作一律具体到所需字段。
使用join连接2个以上大量数据的表，且基础数据表变化不大的查询一律使用视图，并为此视图建立索引。理由来自SQL Server联机帮助手册： “对于标准视图而言，为每个引用视图的查询动态生成结果集的开销很大，特别是对于那些涉及对大量行进行复杂处理（如聚合大量数据或联接许多行）的视图。如果在查询中频繁地引用这类视图，可通过对视图创建唯一聚集索引来提高性能。对视图创建唯一聚集索引后，结果集将存储在数据库中，就像带有聚集索引的表一样。
对视图创建索引的另一个好处是：优化器可以在未直接在 FROM 子句中指定某一视图的查询中使用该视图的索引。这样一来，可从索引视图检索数据而无需重新编码，由此带来的高效率也使现有查询获益。”
凡是使用 "select count(*) from xxx" 或是"select count(id) from xxx”（此处id为主键）的查询，一律改为”select count(1) from xxx”，理论上采用*来做聚合值，SQL Server会自动寻觅最合适的字段以进行聚合，但这样仍然会占用系统开销，即使主键也没有1来得快。
对于多条件的组合查询，我们一般会写成”where ((@condition is null) or (condition=@condition))”形式的存储过程条件来进行查询，但这样的操作会因为”is null ”导致性能问题，反复实地检测后采用了”where 1 = 1 ”，然后根据条件“IF @condition IS NOT NULL SET @sqlText=@sqlText+' AND Condition=''' + @Condition +''''，最后 “exec sp_executesql @sqlText” 的方式，这样确实可带来明显的性能提升，分析应是”is null ”或”is not null”导致了索引失效，进行了全表扫描。
对使用row_number()函数的表建立合适的索引，必须要有最合适的索引才能避免重建索引时的全表row_number()运算带来的性能问题，而且索引的方向也很重要，比如时间类的索引用降序往往比升序性能高。
这个不是性能问题，但也很重要，在存储过程中应使用scope_identity()函数来获得最新的标量，而不是@@Identity这个全局变量，因为@@Identity会受到触发器的影响而失去正确值。
凡是使用“select * from xxx”的操作一律具体到所需字段。
使用join连接2个以上大量数据的表，且基础数据表变化不大的查询一律使用视图，并为此视图建立索引。理由来自SQL Server联机帮助手册： “对于标准视图而言，为每个引用视图的查询动态生成结果集的开销很大，特别是对于那些涉及对大量行进行复杂处理（如聚合大量数据或联接许多行）的视图。如果在查询中频繁地引用这类视图，可通过对视图创建唯一聚集索引来提高性能。对视图创建唯一聚集索引后，结果集将存储在数据库中，就像带有聚集索引的表一样。
对视图创建索引的另一个好处是：优化器可以在未直接在 FROM 子句中指定某一视图的查询中使用该视图的索引。这样一来，可从索引视图检索数据而无需重新编码，由此带来的高效率也使现有查询获益。”
凡是使用 "select count(*) from xxx" 或是"select count(id) from xxx”（此处id为主键）的查询，一律改为”select count(1) from xxx”，理论上采用*来做聚合值，SQL Server会自动寻觅最合适的字段以进行聚合，但这样仍然会占用系统开销，即使主键也没有1来得快。
对于多条件的组合查询，我们一般会写成”where ((@condition is null) or (condition=@condition))”形式的存储过程条件来进行查询，但这样的操作会因为”is null ”导致性能问题，反复实地检测后采用了”where 1 = 1 ”，然后根据条件“IF @condition IS NOT NULL SET @sqlText=@sqlText+' AND Condition=''' + @Condition +''''，最后 “exec sp_executesql @sqlText” 的方式，这样确实可带来明显的性能提升，分析应是”is null ”或”is not null”导致了索引失效，进行了全表扫描。
对使用row_number()函数的表建立合适的索引，必须要有最合适的索引才能避免重建索引时的全表row_number()运算带来的性能问题，而且索引的方向也很重要，比如时间类的索引用降序往往比升序性能高。
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2024年12月23日
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