我们知道，在现代企业中有一个最重要的部分就是数据库。而作为其中的一种，MSSQL数据库特别适用于企业级应用，但是在应用程序的部署和运行过程中常常会遭遇瓶颈、挂起以及性能问题。这就需要我们针对MSSQL数据库进行优化以提高其运行效率，保障业务的高性能。接下来我们将为大家介绍一些解决MSSQL数据库瓶颈的方法。
一、索引优化
索引通俗来说就是一份目录文件，其目的是为了让我们更快地找到所需的数据。在MSSQL中，要想提高查询效率，就必须要对表进行索引优化。因为索引的作用就是减少扫描数据行的次数，加快查询速度。而索引优化也是最常用的优化方法之一。
1. 确认优化的对象
索引优化主要是从表和视图两个方面入手。第一步是确认需要优化的对象，建议集中优化查询次数较多的表、视图、存储过程等。
2. 合理创建索引
在创建索引的时候，我们需要选择合适的数据类型与条件并考虑选择单列或多列索引。同时，还需要注意避免添加过多或无用的索引，因为它们会降低查询性能，还可能导致数据库维护和插入操作速度过慢。
pre>CREATE INDEX IX_table_column ON table (column DESC) INCLUDE (column2, column3)
需要注意的是，在实际情况中，如果数据表过大，为了避免大批量的更改操作，慎用过多的、复合的索引。
二、存储过程优化
与索引优化技术相比，存储过程的优化方法更加难以掌握。因为存储过程涉及到一些复杂的数据处理逻辑，其优化策略也需要更多的技术和经验。
1. 使用存储过程
存储过程的作用表现在运行速度和安全性上。作为SQL Server中的一个特性，存储过程可以最大限度的减少和服务器的网络流量，同时还可以对数据库的操作进行统一管理。在需要频繁操作某些数据时，使用存储过程可以显著提高执行效率。
2. 避免过多执行计划缓存
执行计划是SQL语句的执行方法，当存储过程被执行后，SQL Server会把执行计划存储到内存中。而缓存越多，存储过程的执行效率就越慢。因此，避免重复的存储过程执行，可以显著提高存储过程的性能。
3. 减少I/O操作的开销
因为存储过程是在自己单独的集合中运行，所以大量I/O操作的开销会比SQL语句更大。如果可以在一个查询中执行所有的I/O操作，则可以减少开销，提高存储过程的性能。
三、分区表优化
根据实际情况，我们可以选择对表进行分区，从而提升查询性能和管理效率。分区表的数据会分散保存在不同的文件中，可以让查询更快。
1. 创建分区表
创建分区表时，需要为每个分区单独分配一个文件组。应该使用和主表相同的列和数据类型来定义分区键。
CREATE PARTITION FUNCTION year_partition (datetime)
AS RANGE LEFT FOR VALUES ('2012-01-01', '2013-01-01', '2014-01-01', '2015-01-01')
CREATE PARTITION SCHEME year_scheme
AS PARTITION year_partition
TO (
[PRIMARY],
[TRANSACTION2012],
[TRANSACTION2013],
[TRANSACTION2014],
[TRANSACTION2015]
);
2. 考虑数据仓库和分区
如果我们创建的是数据仓库而非在线交易处理，针对大数据查询和数据分析，应该考虑使用分区表。使用数据仓库的同时，先对表进行分区，然后再定期汇总、删除和重建分区。这种做法虽然比较繁琐，但是可以显著提高查询性能和数据分析效率。
四、性能分析工具
这里推荐使用SQL Server Profiler和Database Engine Tuning Advisor等工具，通过对查询的跟踪和性能分析，可以达到优化查询的目的。这些工具可以帮助我们分析和优化查询语句，也可以监视查询的性能，并提供优化建议。通过这些工具可以更快地解决性能问题。
1. SQL Server Profiler
SQL Server Profiler可以通过监视SQL Server Instance来收集相关数据，例如执行查询的时间、传输数据量、查询的命中率等。这些数据可以用于分析和优化查询，提高数据库的性能。
2. Database Engine Tuning Advisor
Database Engine Tuning Advisor可以根据查询的执行计划，给出优化建议。通过这种方法，可以优化查询程序的性能。同时，该工具还可以自动创建建议索引等。
在这里，介绍了一些常见的针对MSSQL数据库优化的方法，包括索引优化、存储过程优化、分区表优化以及性能分析工具。这些优化方法不仅可以显著提高查询性能，也有助于我们更好地管理MSSQL数据库，保障业务高性能。