1. SQL Server常见的查询优化问题
优化查询在数据库系统中显得极为重要，这不仅可以明显缩短查询响应时间，还可以减少系统资源消耗。在优化查询时，需要根据实际情况，针对不同的情况采取不同的查询优化方式，以下是SQL Server优化查询常见的问题：
1.1 缺乏或不正确使用索引
索引是提高查询效率的关键，同时由于索引所占用的存储空间比较小，不会对整体系统性能产生影响。
在使用SQL Server时，需要注意以下问题：
避免在大型表中使用SELECT *。这会导致SQL Server扫描整个表，耗费大量时间。
在所有列上创建索引或在不需要的列上创建索引。这会导致SQL Server影响查询执行的效率，增加查询操作的时间。
使用过多的索引。这会导致SQL Server耗费大量空间，影响整体系统性能。
1.2 T-SQL代码优化
数据库开发者需要采用可扩展、可重用、高效的T-SQL代码编写技巧，避免使用过于复杂的SQL语句。
以下是避免出现的问题：
不要使用不必要的子查询。会导致SQL Server的性能下降。
不要使用非常慢的聚集函数。例如MAX()、MIN()、AVG()等。在具有大量数据的大型表中，这些函数可能耗费大量的时间和内存。
不要使用不必要的连接。这会导致SQL Server的性能下降。
1.3 查询的执行计划
查询的执行计划是SQL Server最有力的工具之一，可以用于优化查询语句和索引。
例如：
-- 查询的执行计划
SELECT *
FROM sys.dm_exec_query_stats AS a, sys.dm_exec_cached_plans AS b
WHERE a.plan_handle = b.plan_handle
对于执行计划的分析，可以考虑以下几个方面：
避免全表扫描或索引扫描。尽可能利用索引，以提高查询效率。
避免排序和聚集。这些操作会导致SQL Server的耗时增加。
审查"WHERE"语句中的谓词。这可以帮助优化查询。
2. SQL语句的优化技巧
除了上述SQL Server常见的查询优化问题之外，还有一些优化SQL语句的技巧，可以明显缩短查询响应时间，减少系统资源消耗。
2.1 避免使用“IN”
当需要查询某个列是否在一个长列表中时，常见的查询方式是使用“IN”。
SELECT *
FROM employee
WHERE emp_id IN (123, 456, 789)
在数据量较少的情况下，这样的查询方式并没有什么影响，但是在大量数据查询时，会导致SQL Server降低执行速度。
可以使用“Exists”方式来优化以上查询：
SELECT *
FROM employee
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM (VALUES (123), (456), (789)) AS T(ID) WHERE T.ID = emp_id)
这种方式会比使用“IN”更加效率高，这是因为对于每个查询值只执行一次查询。
2.2 使用"Union All"代替"Union"
在将多个查询的结果组合在一起时，常见的查询方式是使用"Union"。
SELECT a
FROM table1
UNION
SELECT a
FROM table2
"Union"需要进行排序和去重，如果使用"Union All"代替"Union"，可以节省大量的资源，尤其是在查询大量数据时。
SELECT a
FROM table1
UNION ALL
SELECT a
FROM table2
2.3 避免不必要的子查询
子查询是查询中常见的一个组成部分，可以将结果作为主查询中其他子句的输入。
尽管子查询可以方便的获取您要的数据，但同时可能会对性能产生负面影响。因此，应尽可能减少使用子查询，以提高性能。
以下查询使用了不必要的子查询：
SELECT a, b, c
FROM table1
WHERE b IN (
SELECT b
FROM table2
)
可以通过以下方式进行重写：
SELECT a, b, c
FROM table1
INNER JOIN table2 ON table1.b = table2.b
这样做可以消除子查询，大大提高查询执行速度。
2.4 使用"Exists"代替"Not Exists"
当需要检查一个表中是否包含其他表中的值时，可以采取以下两种方式：
-- Not Exists
SELECT *
FROM table1
WHERE NOT EXISTS (
SELECT *
FROM table2
WHERE table1.a = table2.a
)
-- Exists
SELECT *
FROM table1
WHERE EXISTS (
SELECT *
FROM table2
WHERE table1.a = table2.a
)
采用"Not Exists"方式的查询会导致SQL Server对表1执行完整的扫描和索引查找，而采用"Exists"方式的查询会向数据库发出一条查询，如果返回结果为空，则不扫描表1，这样可以减少系统资源的消耗。
2.5 避免在WHERE子句中使用函数
在查询中使用函数会导致SQL Server进行扫描整个表的操作，如果可以避免使用函数，可以提高查询的效率。
以下查询使用了函数：
SELECT a, b, c
FROM table1
WHERE YEAR(date) = 2021
可以采用以下方式进行重写：
DECLARE @startdate DATE
DECLARE @enddate DATE
SET @startdate = '2021-01-01'
SET @enddate = '2021-12-31'
SELECT a, b, c
FROM table1
WHERE date BETWEEN @startdate AND @enddate
这样做可以避免在WHERE子句中使用函数，从而提高查询的效率。
2.6 对于大型数据集的查询，使用NoLock
NoLock可以避免数据库被锁住，从而避免慢查询造成效率低下的问题，因此可以使用NoLock模式。
SELECT *
FROM table1 WITH (NOLOCK)
WHERE id = 123
但是，需要注意的是，在进行修改操作时使用NoLock，可能会导致数据不一致。
2.7 避免使用HugeIn
HugeIn可以将大批量的数据放入到一个查询中，但是如果数据量过大，会导致性能下降，应该采用其他方式处理。
以下查询使用了HugeIn：
SELECT *
FROM table1
WHERE id IN (SELECT id FROM huge_table)
可以采用以下方式进行重写：
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table (id INT)
INSERT INTO tmp_table
SELECT id FROM huge_table
SELECT *
FROM table1
WHERE id IN (SELECT id FROM tmp_table)
这样做可以明显提高性能。
3. 总结
SQL Server查询优化是一个复杂的任务，需要根据不同的查询场景，选择合适的优化技巧和查询方式。通过采用索引、编写高效的T-SQL代码和优化查询执行计划，可以提高查询的响应时间，减少系统资源消耗，从而提高整体系统性能。