1. 前言
对于大型的数据系统，效率是至关重要的。如果SQL Server的性能不够好，查询和操作数据可能会变得非常缓慢。特别是当遇到数据量大到需要进行大规模的数据处理时，如何避免MSSQL百万级数据的卡顿问题就成为了一项非常重要的任务。
2. 优化查询语句
2.1 使用索引
对于MSSQL中百万级别的数据，创建正确的索引非常重要，可以极大地提高查询的效率。在创建索引时，还需要考虑索引的选择，它们应该与查询的类型和频率匹配。
--创建索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_myTable ON myTable (column1, column2)
但是过多的索引也可能会导致查询效率下降。需要根据业务需求和数据特点进行选择和使用。
2.2 避免使用select *语句
应该尽量避免使用SELECT *语句，这会使MSSQL查询完整的表。SELECT查询应该只检索需要的列，这将使查询更快且更有效。
3. 编写高效的SQL语句
3.1 使用内部查询代替子查询
在查询数据时，使用内部查询可以替代子查询，可以极大地提高查询效率。
SELECT a.column1 FROM myTable a WHERE a.column1 IN (SELECT b.column1 FROM myTable b WHERE b.column2 = 'data')
可以修改为：
SELECT a.column1 FROM myTable a INNER JOIN (SELECT DISTINCT column1 FROM myTable WHERE column2 = 'data') b ON a.column1 = b.column1
3.2 避免使用大量的JOIN语句
JOIN关联多个表可以检索到全部相关数据的查询。尽管这很有用，但使用太多的JOIN语句可能会影响查询效率，并导致卡顿或死锁现象。
4. 主要设置优化
4.1 调整SQL Sever设置
在SQL Server中，可以通过更改系统配置来提高查询效率。例如，可以提高最大内存，以缓存较大的数据集。
4.2 数据库分区
在大型数据库中，可以将数据拆分为不同的分区。这可以大大降低跨多个分区的查询的时间。这样，查询将限制在特定的分区中，可以在更短的时间内完成。
5. 总结
优化MSSQL查询的方法有很多。根据业务规模和需求，调整SQL Server设置，编写高效的SQL语句和尽量避免使用子查询和大量的JOIN语句都可以帮助提高SQL查询效率。同时，创建适当的索引和数据库分区也能够极大地提高查询速度，避免MSSQL百万级数据的卡顿问题。