1. 前言
对于企业级应用而言，数据量巨大是家常便饭，如何快速高效地查询这些海量数据，毫无疑问是开发人员一直关注的点。尤其是在MSSQL服务器上，查询超时的问题常常困扰着开发团队，而解决这个问题也是提升应用性能的重中之重。
2. 提升数据量查询效率常用手段
2.1. 创建索引
索引可以加快查询速度，将数据按照一定规则分类，建立查询引擎更容易遍历和快速查询的单独数据结构。索引可以根据单个或多个列或计算表达式上建立，有N个索引可以建立在同一个表中。
在查询时，MSSQL可以利用索引的辅助来加速查询速度。
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);可以通过下面的语句查看已经创建的索引
EXEC sp_helpindex 'table_name';2.2. 分区表
将大表切分成合理大小的多个子表，在查询时只需要查询子表的数据，可以提升查询效率。SQL Server提供表分区功能，在分区表上建立索引也可以提高查询效率。
2.3. 优化查询语句
定位查询效率的瓶颈，可以通过SQL Server Profiler、Performance Monitor等工具来监视查询过程中的瓶颈，进而对查询进行优化。常用的优化手段包括：
避免使用SELECT *等无效查询
优化WHERE语句的查询条件
尽可能避免使用外连接等多表查询语句
涉及到日期时间操作的列，尽量不要进行运算来进行比较
3. 解决MSSQL查询超时问题
3.1. 减小数据量
在查询海量数据时，可以将数据范围缩小，限定每次查询的数据量，从而有效解决查询超时的问题。
SELECT TOP 1000 * FROM table_name WHERE condition;3.2. 提升硬件配置
如果硬件条件许可，建议使用SSD硬盘、增大内存、更新CPU等硬件配置来提升MSSQL数据库的查询效率。
3.3. 调整数据库配置参数
可以通过修改MSSQL Server的一些参数来优化查询性能。
3.3.1. 适当调整最大内存限制(max server memory)
可以根据需要来调整MSSQL Server的最大内存限制，从而避免查询时因为内存不足导致超时。
sp_configure 'max server memory (MB)', 2048;
RECONFIGURE;
3.3.2. 调整工作线程数(max worker threads)
可以适当调整MSSQL Server的最大工作线程数，避免查询时因为线程不足导致超时。
sp_configure 'max worker threads', 300;
RECONFIGURE;
4. 总结
通过建立索引、分区表、优化查询语句等手段，可以提升MSSQL数据库查询效率，在实际开发过程中我们应该根据具体情况来采取合适的手段。同时，调整硬件配置、修改数据库配置参数也是优化查询效率的有效手段。