1. 背景
在开发和维护一些数据库应用程序的时候，我们经常会遇到各种难以预料的问题。其中，数据库访问受阻是最常见的问题之一。无论是在本机上还是在服务器上，MSSQL数据库访问受阻可能会让人感到非常沮丧。特别是当这个问题出现在生产环境中的时候，会给业务带来不必要的损失。
2. 问题描述
在最近的一个项目中，我就遇到了MSSQL数据库访问受阻的问题。具体表现为：
访问数据库时出现了超时错误。
运行某些SQL语句时出现了死锁。
数据库连接池达到了最大限制，无法再创建新的连接。
3. 解决过程
3.1. 诊断问题
首先，我在日志和性能监视器中查找了问题的根本原因。性能监视器显示了大量的锁争用，而且CPU使用率很高。在日志中，我还发现了一些类似于下面的错误信息：
Transaction (Process ID 52) was deadlocked on lock | communication buffer resources with another process and has been chosen as the deadlock victim. Rerun the transaction.根据这些信息，我初步判断，这可能是由于某些SQL语句引起的死锁问题，因为这些SQL语句会频繁地访问相同的数据。同时，由于CPU使用率很高，我怀疑是有一些查询操作导致了大量的数据集扫描。
3.2. 优化SQL语句
因为我怀疑问题是由某些SQL语句引起的，所以我花了一些时间来分析和优化这些语句。我尝试使用一些常用的优化技术，如创建索引，尽量避免使用JOIN语句和子查询等等。我还使用了SQL Server Profiler来分析这些语句的执行计划，并对执行计划进行了一些微调。
不幸的是，这些优化并没有显著改善性能问题。所以，我决定采用一些更高级的优化技术。
3.3. 采用分区方案
在进一步分析问题之后，我发现大量数据集扫描的问题不是由于SQL语句本身设计有问题，而是因为表中数据量过大，导致查询时需要扫描大量的数据。为了解决这个问题，我决定采用分区方案来减少每次查询所需扫描的数据量。
首先，我决定针对表的日期列进行分区。这样，我可以将数据按照日期分散到多个分区中，以减少每次查询扫描的数据量。为了实现这个方案，我需要执行以下几个步骤：
创建分区函数。
创建分区方案。
将表分区。
执行完这些步骤后，我再次运行相同的查询操作，发现性能问题得到了显著改善，大量的数据集扫描被减少了。
3.4. 增加内存和CPU资源
尽管上述措施对性能问题减缓了很多，但是问题并没有完全消除。在进一步分析之后，我发现系统内存不足是导致CPU使用率过高的另一个原因。为了解决这个问题，我决定增加系统内存和CPU资源。
首先，我增加了服务器的内存大小和CPU核心数，以提高服务器的计算能力和并发处理能力。此外，我还对数据库进行了一些优化设置，如调整相关参数以减少数据库操作的磁盘I/O。
4. 总结
通过逐步优化，我最终解决了MSSQL数据库访问受阻的问题。虽然这个过程比较繁琐，但是它教会了我如何逐步诊断和解决复杂的数据库性能问题。最重要的是，这个经历让我明白了，除了优化SQL语句之外，还有很多其他可以提升数据库性能的方法。