1. MSSQL全表扫描的优缺点
MSSQL全表扫描是数据库查询操作中的一种方法，用于扫描表中所有的行。相比于其他操作，如使用索引或条件过滤，全表扫描的效率通常较低，但也有其应用场景。
优点：
能够查询所有记录，确保结果准确性；
对于小表、冷查询（很少被查询的数据）和无索引的表，全表扫描效率可能比较高。
缺点：
需要遍历整个表，对于大表，查询速度慢，性能影响较大；
容易导致锁表，影响其他操作的执行；
无法利用索引，查询效率较低。
2. 如何避免MSSQL全表扫描？
为了提高查询效率，我们需要尽可能避免使用MSSQL全表扫描。下面列举了一些方法。
2.1 添加索引
在满足一定条件下，添加索引可以显著提高查询效率。索引可以让查询只扫描表的一部分，而不是全部数据。所以，在引入索引之前，需分析查询语句的结构，选择合适的字段作为索引的建立依据。
索引建立的注意点：
索引建立不能过多。过多的索引不仅会浪费存储资源，还会降低写入性能。
要建立的索引尽量选择唯一性高的列作为索引建立对象，否则过多的相同索引只会增加不必要的查询开销。
下面是添加索引的语句示例：
CREATE INDEX table_name_column_name
ON table_name (column_name1 asc,column_name2 desc);
2.2 使用聚集索引
聚集索引是按表的主键字段顺序建立的索引，它把整个表的物理顺序按照主键列的值递增（或递减）的顺序进行排序，因此在访问时可以减少磁盘I/O次数，提高检索效率。
注意：每个表只能有一个聚集索引。
下面是使用聚集索引的语句示例：
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY( column_name ) ;
2.3 拆分大表
若一个表非常庞大，查找数据需要进行全表扫描，可以考虑将表进行水平分割或垂直分割，将数据拆分到不同的表中。水平分割是将表按行分割，垂直分割是将表按列分割。
注意：水平或垂直分割会增加应用程序复杂度和开发成本，需要谨慎选择。
2.4 尽量使用简单的查询
在使用SQL进行查询时，尽量使用简单的查询语句。一些复杂的查询语句，容易导致执行计划不可控，甚至会强制执行MSSQL全表扫描。
示例：避免使用LIKE通配符查询
SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%abc%';
上述语句会触发MSSQL全表扫描，若无法避免，可以使用全文索引。
2.5 T-SQL查询优化
T-SQL查询优化是提高查询效率的一个重要方法。T-SQL是MSSQL的查询语言，它可以使用多种关键字，如SELECT、FROM、WHERE、ORDER BY等。
一个好的T-SQL查询需要遵循以下原则：
查询结果尽可能缩小；
尽可能使用索引；
避免在WHERE和JOIN子句中使用函数等操作符；
使用常量表或表变量等中间结果，避免使用子查询。
下面是使用T-SQL查询优化的示例：
SELECT column1, column2 FROM table_name
WHERE+ (column_name > 'start_time') AND (column_name < 'end_time');
注意：在MSSQL中，使用绑定变量可以避免动态SQL造成的SQL缓存语句过于稠密的问题。
3. 总结
为了避免MSSQL全表扫描，需要综合使用多种方法，针对性地优化查询性能。在添加索引和使用T-SQL查询优化的同时，还要注意使用聚集索引、拆分大表等方法，全面提高查询效率。