1. 嵌入式系统SQL Server简述
SQL Server嵌入式系统是指在嵌入式设备中运行的SQL Server版本，它是为了满足一些特殊设备的数据存储和处理需要而设计的。嵌入式系统SQL Server通常具有小巧、高效、易安装等特点，在诸多场合下都得到了广泛的应用。
2. 实现数据极致优化
2.1 尽量减少IO操作
在嵌入式系统中，IO操作是相对比较耗时的，因此在实现数据极致优化的过程中，减少IO操作是至关重要的。常见的优化手段包括：
尽量减少磁盘读写次数
使用缓存技术，在内存中尽量保留数据
建立索引（Index），以减少数据的扫描量
其中，建立索引是最有效的一种手段。下面我们就通过一个实例来说明。
CREATE INDEX idx_name ON student(name)
以上代码是在SQL Server嵌入式系统中创建一个指定名称的索引，其中student代表表名，name代表要建立索引的列名。建立索引后，我们可以通过以下方式来对数据进行查询：
SELECT * FROM student WHERE name='张三'
这样，通过索引的帮助，我们可以大大减少扫描的数据量，从而提高了数据的查询效率。
2.2 优化查询语句
优化查询语句可以通过加入更合理的查询条件等方式来提高查询效率。下面的例子展示了两个类似的查询语句，我们将通过其中的优化，来分析它们的不同之处：
-- 例1
SELECT * FROM student WHERE name='张三' AND age=20
-- 例2
SELECT * FROM student WHERE name='张三' OR age=20
在上面的例子中，例1中使用的是AND逻辑运算符，可以根据姓名和年龄两个条件来进行查询。而例2中使用的是OR逻辑运算符，只要姓名或年龄满足其中一个条件，就可以被查询出来。
但是，这两个例子中有一个重要的性能差别：例1中查询的条件比例2要更加明确和具体。这就意味着，在查询时，可以更好地使用索引等技术进行优化，通过减少扫描的数据量来提高查询效率。
2.3 避免锁
在SQL Server中，锁是为了保证数据的一致性而引入的一种机制，它可以防止多个用户同时对同一份数据进行修改导致数据的混乱。但是，在实现数据极致优化的过程中，锁可能会成为影响数据操作效率的瓶颈，因此需要避免锁的产生。
在SQL Server中，有一种叫做NOLOCK的关键字，它可以在读取数据的时候不加锁，从而提高数据操作的效率。但是，在使用NOLOCK关键字时需要注意风险，如果同时有其他用户对同一份数据进行修改，那么可能会导致数据的脏读、不可重复读等问题。
3. 总结
SQL Server嵌入式系统可以有效地提高嵌入式设备的数据处理能力，但是，在实现数据极致优化的过程中需要注意一些关键的优化技巧，例如尽量减少IO操作、优化查询语句和避免锁等。只有在全面考虑和合理应用这些技巧的情况下，才能够真正实现数据的极致优化。