1. 禁止使用MSSQL原因
MSSQL存在的问题:
MSSQL是一款商业数据库产品，因此需要付费购买授权才能使用。而且，MSSQL在Linux和其他系统上的性能并不理想，很容易成为系统瓶颈。
此外，实际使用中，MSSQL经常会出现死锁、查询缓慢、分布式环境下的性能瓶颈等问题。这些问题会大大影响系统的性能和稳定性。
2. 更好的服务体验是如何实现的
2.1 选择一款高性能的数据库
高性能的数据库选择：
针对MSSQL存在的问题，要求高性能的数据库可以考虑使用开源的MySQL或者PostgreSQL。这两款数据库都可以免费使用，而且也有很大的社区支持，开发和维护的生态圈比较完备。因此，选择MySQL或者PostgreSQL可以获得较好的服务体验。
2.2 优化数据库设计
优化数据库设计:
除了选择优秀的数据库产品外，我们还可以通过优化数据库设计来提高数据库性能。例如，在数据库表设计时，应尽量减少数据冗余和表连接的数量。应该将一些经常用到的表的字段缓存到其他表中，以减少表连接的数量。
2.3 优化查询语句
优化查询语句:
在使用数据库时，应该尽量减少查询的字段数量，以及减少JOIN语句的使用，因为这些查询操作会对数据库的性能产生很大影响。此外，使用索引可以加快查询速度，对于频繁查询的表字段应该建立索引。
3. 数据库性能优化案例
3.1 优化数据库表设计示例
假设我们有两个表：学生表(students)和成绩表(scores)。其中，学生表stduents保存了所有学生的信息，成绩表scores保存了学生ID、考试科目和成绩。这两个表之间使用外键(student_id)建立了关联，用以表示学生和其成绩的关系。
优化前，我们的表设计如下：
CREATE TABLE `students` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) NOT NULL,
`gender` tinyint(1) NOT NULL,
`age` tinyint(3) NOT NULL,
`grade` int(11) NOT NULL,
`address` varchar(255) NOT NULL,
`tel` varchar(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `tel_unique` (`tel`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `scores` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`student_id` int(11) NOT NULL,
`exam` varchar(64) NOT NULL,
`score` float(2,1) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `student_id_idx` (`student_id`),
CONSTRAINT `student_id_fk` FOREIGN KEY (`student_id`) REFERENCES `students` (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;
显然，优化前我们存在大量数据冗余和多表连接问题。假设我们要查询所有学生的姓名和其某门考试的成绩，优化前的SQL语句如下：
SELECT `students`.`name`, `scores`.`score` FROM `students`
INNER JOIN `scores` ON `students`.`id` = `scores`.`student_id`
WHERE `scores`.`exam` = 'Math'
ORDER BY `students`.`name`
在优化后，我们将scores表中的考试分数(score)字段移动到students表中。此时，我们只需要查询students表即可获取所需结果，SQL查询语句如下：
SELECT `students`.`name`, `students`.`math_score` FROM `students`
WHERE `students`.`math_score` > 80
ORDER BY `students`.`name`
通过上述改进，我们可以减少表连接操作，也可以提高查询速度，从而达到优化数据库性能的效果。
3.2 优化查询语句示例
假设我们有两张表：用户表(users)和用户订单表(orders)。其中，用户表(users)保存了所有用户的信息，订单表(orders)保存了所有订单的信息。这两个表之间使用外键(user_id)建立了关联，以表示用户和订单之间的关系。
优化前，我们的查询语句如下：
SELECT `users`.`name`, `orders`.`amount` FROM `users`
LEFT JOIN `orders` ON `users`.`id` = `orders`.`user_id`
WHERE `orders`.`status` = 1
ORDER BY `users`.`name`
在优化后，我们可以使用子查询来减少JOIN操作。首先，我们使用子查询查询所有订单状态为1的用户ID列表，然后再根据用户ID列表查询对应的用户信息。这样可以避免左连接和where条件导致的效率问题。
SQL优化后的查询语句如下：
SELECT `users`.`name`, (
SELECT SUM(`amount`) FROM `orders`
WHERE `orders`.`user_id` = `users`.`id`
AND `orders`.`status` = 1
) as `total_amount`
FROM `users`
WHERE `users`.`id` IN (
SELECT `user_id` FROM orders WHERE `status` = 1
)
ORDER BY `users`.`name`
通过上述改进，我们可以减少表连接操作，从而提高查询性能。
4. 总结
通过本文的说明，我们可以了解到MSSQL在某些情况下的局限性和问题。为了获得更好的服务体验，我们可以选择其他数据库产品，并且通过优化数据库设计和查询语句等方法来提高数据库性能。实际应用中，我们还需要根据具体场景进行综合考虑和实践，以获得最优解决方案。