1. 缘起
最早接触SQL Server是在一家网站建设公司实习时。那时候我被分配到了网站数据库管理的岗位，负责数据库维护、备份和恢复以及常见的SQL语句编写。
2. 从熟练到失落
2.1 SQL Server的优点
刚开始我还挺喜欢SQL Server的，因为他有以下几个优点：
易学易用：SQL是一种通用的数据库编程语言，简单易懂，而且SQL Server提供了一个易于使用和友好的图形用户界面。
高性能：SQL Server专门针对大型数据管理系统进行优化，拥有优秀的多查询优化器和强大的缓存控制。
可扩展性：SQL Server支持分布式数据，可以在多个站点之间实时共享数据。还可与许多企业应用程序集成。
2.2 笨拙的性能优化
然而，随着我对SQL Server的深入了解，我开始发现SQL Server的一些缺点。虽然SQL Server拥有很好的性能和扩展性，但是在一些特定的场景下，它的查询优化却显得非常笨拙。
例如，当我们需要从一个大型表中查询一条记录时，我们常使用以下方式：
SELECT * FROM ABigTable WHERE RecordID=12345
这样的查询语句会扫描整个表，耗费大量资源。
然而，当表中记录数量非常庞大时，查询很可能会花费数分钟的时间才能返回结果，这使得我们无法忍受。此时，我们需要优化查询语句，例如：
SELECT * FROM ABigTable WITH (NOLOCK) WHERE RecordID=12345
加上NOLOCK参数可以显著缩短查询时间。
2.3 失落的感觉
这种优化虽然能提高查询效率，但是这并不是一个理想的解决方案。
再后来，我发现还有一种更加失落的情况：当我们的应用程序需要同时访问多个数据库时，SQL Server就显得有些笨重了。
随着访问的数据库数量越来越多，我们发现SQL Server变得越来越慢，而且我们甚至不知道是什么原因导致的。
这时候，我们就需要使用其他一些分散式数据库来解决这个问题，例如使用NoSQL数据库或者分布式数据库。
3. 脱离SQL Server
综上所述，我开始考虑脱离SQL Server，寻找更合适的数据库方案。
3.1 NoSQL数据库的优势
于是我开始了解NoSQL数据库，NoSQL（Not only SQL）数据库是指非关系型数据库，它们不遵循传统的关系型数据库模式，相对自由、灵活，适用于海量数据存储、高并发访问等场景，这种数据结构通常不需要事先定义数据模式，而且支持键值对存储、文档存储、列族存储、图形数据库等。
SELECT * FROM Users WHERE ID=12345
与之相对应的是NoSQL数据库的查询方式：
db.users.findOne({_id:ObjectId("123456789012345678901234")})
使用NoSQL数据库可以更加灵活地存储数据，并提供更好的性能。
3.2 分布式数据库的优势
除了使用NoSQL数据库外，我还开始研究分布式数据库，分布式数据库是指使用多台计算机来完成存储和处理数据的数据库系统，与传统单机数据库相比，分布式数据库可以提供更高的可用性和较强的性能扩展性。
例如，我们可以选择使用Apache Cassandra数据库，这个数据库可以自动管理系统中的多个节点，实现数据存储的自动复制和数据的自动负载均衡，同时还允许我们通过添加更多节点来扩展数据库集群的性能。
4. 总结
对于SQL Server这款数据库，我深深地爱过，也深深地恨过。在与SQL Server相处的过程中，我学到了许多数据库管理、优化和SQL语言编写的知识。然而，在遇到一些特定的场景和问题时，SQL Server就显得有些力不从心了，这时我们就需要考虑采用其他一些更加适合我们需求的数据库解决方案，例如NoSQL或分布式数据库。