1. 选择合适的数据类型
在设计表结构时，应该选择合适的数据类型来存储数据，这不仅可以减小数据表的存储空间，还可以提高MSSQL的执行效率。
1.1 整数类型
如果知道某列的数值范围，应该选择最合适的整数数据类型。例如，如果一个列的数值范围在0到255之间，则可以使用tinyint数据类型，如果数值约束在-2,147,483,648到2,147,483,647之间，则可以使用int数据类型，如果需要更大的范围，则可以使用bigint数据类型。
CREATE TABLE test_table(
tiny_integer_column TINYINT,
integer_column INT,
big_integer_column BIGINT
);
1.2 字符串类型
字符类型的选择也很重要。应该尽可能使用较小的数据类型，因为在MSSQL中较小的数据类型比较大的数据类型速度更快。
CREATE TABLE test_table(
varchar_column VARCHAR(100),
nvarchar_column NVARCHAR(100),
char_column CHAR(100),
nchar_column NCHAR(100)
);
1.3 日期类型
使用日期类型的话，应该尽量使用datetime2和smalldatetime类型，而不是datetime类型。
CREATE TABLE test_table(
datetime_column DATETIME2,
smalldatetime_column SMALLDATETIME
);
2. 建立索引
建立索引是提高MSSQL执行效率的重要方法之一。索引可以快速定位到需要查询的数据，而不必扫描整个数据表。
2.1 唯一索引
唯一索引可以保证列中的值不会重复，这样可以加速MSSQL的查询操作。
CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name (column_name);
2.2 聚集索引
聚集索引是MSSQL中默认的索引类型，它可以对主键和唯一约束建立。
CREATE CLUSTERED INDEX index_name
ON table_name (column_name);
2.3 非聚集索引
非聚集索引是指非主键列的索引。它可以快速定位到数据表中的某一行数据。
CREATE NONCLUSTERED INDEX index_name
ON table_name (column_name);
3. 分区表
针对大数据表，可以通过分区表的方式来提高MSSQL的查询效率。分区表可以将数据表分割成多个小的数据表，这样可以快速定位到需要查询的数据，而不必扫描整个数据表。
3.1 水平分区表
水平分区表是指将数据按照某个规则分割到不同的数据表中，这样每个数据表只保存部分数据。例如，可以按照某个日期范围将数据分割成多个数据表，每个数据表只保存某个日期范围内的数据。
CREATE PARTITION FUNCTION partition_data_by_date(DATE)
AS RANGE RIGHT FOR VALUES
('2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01')
CREATE PARTITION SCHEME partition_data_by_date_scheme
AS PARTITION partition_data_by_date
TO (data_table_1, data_table_2, data_table_3)
3.2 垂直分区表
垂直分区表是指将数据表按照列的不同划分成多个数据表，每个数据表只保存某些列，从而提高MSSQL的查询效率。
CREATE TABLE data_table_1(
column_1 INT,
column_2 INT
);
CREATE TABLE data_table_2(
column_3 INT,
column_4 INT
);
CREATE VIEW data_view AS
SELECT data_table_1.column_1, data_table_1.column_2, data_table_2.column_3
FROM data_table_1
JOIN data_table_2
ON data_table_1.column_1 = data_table_2.column_4
4. 优化查询语句
编写高效的查询语句可以提高MSSQL的查询效率。
4.1 使用JOIN语句
使用JOIN语句可以将多个表连接在一起进行查询。在编写JOIN语句时，应该注意JOIN语句的顺序和连接类型。
SELECT column_1, column_2, column_3
FROM table_1
INNER JOIN table_2
ON table_1.column_1 = table_2.column_1
LEFT JOIN table_3
ON table_2.column_2 = table_3.column_2
4.2 使用WHERE语句
使用WHERE语句可以过滤不需要的数据，从而减少MSSQL扫描数据表的时间，提高查询效率。
SELECT column_1, column_2, column_3
FROM table_1
WHERE column_1 > 10
AND column_2 < 20
4.3 使用索引
在查询语句中使用索引可以加快查询速度。
SELECT column_1, column_2, column_3
FROM table_1
WHERE column_1 = 10
AND column_2 = 'abc'
AND column_3 > '2020-01-01'
AND column_4 LIKE '%test%'
AND column_5 IN (1, 2, 3)
AND column_6 BETWEEN 10 AND 20
5. 总结
提高MSSQL执行效率的方法有很多，我们可以通过选择合适的数据类型、建立索引、分区表和优化查询语句来提高MSSQL的查询效率。