1. 前言
MSSQL是微软出品的关系型数据库管理系统，它可以在Windows平台上操作大量数据，并且能够处理复杂的查询。了解如何使用SQL优化MSSQL是非常有必要的，因为优化不仅可以提高数据库的性能，还可以减少查询时间、提高数据可靠性和可维护性。
2. 索引优化
2.1 什么是索引
索引是一种用于提高数据库查询速度的数据结构。它是在表中定义的一个或多个列集合，它们被用来加速表中数据的查找。SQL Server支持聚集索引和非聚集索引两种类型。在使用聚集索引时，物理排序顺序与索引顺序相同，查找速度更快。而非聚集索引与聚集索引基本相同，不同之处在于非聚集索引不强制要求表数据的物理排序。
2.2 为何要优化索引
使用索引优化查询可以大大提高查询速度，减少查询时间。但是如果去构建索引的方式不当，会导致索引的效率下降，相反可能会影响查询性能，造成更长的查询时间，甚至会添加和删除数据的时间成本。所以不仅要考虑在表中构建索引，还需要考虑对索引进行优化，以确保索引对查询有积极的影响。
2.3 如何优化索引
在MSSQL中，可以通过以下几种方式优化索引：
2.3.1 在常用查询列上创建索引
Index的创建是对查询速度的一个有效提升。可以根据需要在单个、多个或所有列上创建Index。但是并不是所有的列都适合建Index，通常在常用查询列上创建Index可以提高查询速度，这也是优化Index的一个重要方案。
-- 创建单列索引，在student表的name字段上创建单列非聚集索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_name ON student(name);
2.3.2 去除重复的索引
如果一个表上已经有了多个Index，那么去重复的Index可以减少数据库的内存使用、减少索引查询时间。可以通过查询已存在的索引，删掉重复的部分。
-- 查询student表中已存在的索引
SELECT name AS indexname, type_desc AS indextype, is_unique AS uniqueindex,
SCHEMA_NAME(schema_id) AS schemaname, object_name(object_id) AS tablename,
include_column_id, include_column_count
FROM sys.indexes
WHERE object_id = OBJECT_ID('student');
-- 根据查询结果删掉需要的索引
DROP INDEX idx_name ON student;
2.3.3 删除无用的索引
无用的Index将会影响Insert、Delete和Update语句的性能，并带来额外的系统开销。当实体表的数据量增长时， Index可能不再使用，可以删除无用的Index减轻数据库负荷。
-- 删除无用的索引，在student表中没有使用过的唯一索引
DROP INDEX idx_age ON student;
2.3.4 调整索引顺序
对于组合索引，Index的顺序也是需要注意的。正确的Index顺序可以极大的提高查询性能。如果组合Index没有按照正确的顺序创建，则有可能导致Index不被使用，或者性能降低。
-- 调整索引顺序，在student表的name和age字段上创建联合索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_name_age ON student(name, age);
-- 删除原来的Index
DROP INDEX idx_age ON student;
2.4 索引优化的注意事项
优化索引不是一件易如反掌的事情，还需要考虑如下的注意事项:
2.4.1 不要使用太多的列
组合Index的好处在于可以提高查询速度，但是组合Index的列数不能太多。较长的Index可以导致冗余的数据，从而在Update、Insert和Delete时拖慢性能。
2.4.2 公共列必须放在左边
如果你要使用更多的列生成组合Index，那么这个组合Index应该具有共同的列。在多列中，这些公共列应该在前面的位置，以获得更好的查询性能。
2.4.3 不要对修改频繁的表创建Index
数据的修改会改变Index的值，而这个过程会阻碍查询操作。在修改频繁的表中创建Index通常是不推荐的。如果一个表的大多数查询都是SELECT，而没有或只有少量修改，那么可以适当地创建索引。
2.4.4 不要在很小的表上创建Index
在小表中创建Index是没有必要的，因为在这种情况下Index的创建会占用大部分磁盘空间并导致查询速度变慢。
3. 查询优化
3.1 什么是查询优化
在考虑表和Index之前，我们需要优化Query的性能。查询优化是数据库性能优化的重要部分，优化Query可使Query执行得更快，减少Query的评价和阻塞程度，并且减少CPU的资源消耗。
3.2 如何优化查询
在MSSQL中，优化查询可以参考以下的建议：
3.2.1 避免使用SELECT *查询
一般来说，SELECT * 是不利于查询性能的。查询结果中包含了所有的列，而在处理大量数据的情况下，SELECT * 可能会花费较长的时间和较多的系统内存资源。而且它在更新数据库的时候也会增加额外的开销。
3.2.2 少用OR、IN、NOT、LIKE操作符
在写SELECT查询语句时，尽量避免使用OR、IN、NOT、LIKE等操作符，因为使用这些操作符会消耗较大的资源。如果查询数据的数据量较大，那么查询速度将明显变慢，甚至查询可能因为超时或死锁而终止。
3.2.3 使用EXISTS代替IN
当处理大量数据，特别是外部数据时，IN操作符常常会消耗很长时间。要避免这个问题可以使用EXISTS，它可以在表中进行内部查询，可以在对大量数据进行处理时提高查询效率。
3.2.4 使用BETWEEN代替>=、<=、<、>
使用BETWEEN语句在一定程度上可以提高查询的速度，特别是在涉及到范围的查询时。
3.3 查询优化的注意事项
如下是一些查询优化的注意事项：
3.3.1 优化查询缓存
查询缓存是一个有用的功能，它可以减少查询执行的CPU占用时间，并提高查询性能。查询缓存是一个基于hash的代理程序，它存储最近执行的查询，这样下一次查询将使用相同的执行计划。
3.3.2 尽可能去最小化在SQL中使用函数
在查询中使用函数可能会降低性能，因为SQL必须对每行数据执行一个函数，这是非常消耗资源的。如果尽可能地避免在查询中使用函数，可以提高查询性能。
3.3.3 在语句的开头以及WHERE子句中不使用任何运算符或函数
在语句的开头以及WHERE子句中使用运算符或函数会造成索引不被使用，或者使索引的效果不尽如人意。如果查询中需要使用运算符或函数，可以将它们移到SELECT子句的最后执行。
3.3.4 遵循基本的表设计原则
最后要记住的是，查询性能优化是一个持久化的过程，需要在数据库设计和编写SQL时始终遵循基本的表设计原则，包括表拆分，字段类型优化，数据格式规范化等。
4. 结论
在MSSQL表和Index建立的过程中，优化可以减少查询时间、提高数据可靠性和可维护性。在优化索引和查询过程中，我们需要密切关注索引顺序、移除重复的索引、移除无用的索引和基于查询执行计划进行缓存优化，同时应尽可能避免在SQL中使用函数和运算符，以及遵循相关规范的设计表。