怎么把sql server里那些旧的查询计划给清理掉，释放点缓存空间吧

根据微软官方文档和SQL Server技术专家的普遍建议，清理SQL Server中旧的、不再使用的查询计划（通常被称为“计划缓存”或“过程缓存”中的内容）以释放系统资源，主要有以下几种直接且常用的方法，这些方法操作起来有不同级别的侵入性和影响范围，需要根据实际情况选择。

最直接、最简单，也是影响范围最大的方法是重启SQL Server服务，这就像重启个人电脑一样，会清空内存中的所有内容，自然也包括计划缓存，当服务重新启动后，缓存是完全空的，所有后续的查询都需要重新编译生成新的执行计划，这种方法虽然彻底，但缺点是会导致所有当前连接中断，服务有短暂的不可用时间，因此通常只在维护窗口或问题排查的极端情况下使用，它不能作为一个常规的维护操作。

一个相对温和、并且可以定期执行的方法是使用数据库控制命令来清理缓存，这里有几个不同粒度的命令，最常用的是DBCC FREEPROCCACHE，这个命令如果不带任何参数，会清空整个实例级别的计划缓存，这意味着所有数据库的所有缓存计划都会被移除，执行后，所有新的查询都需要重新编译，可能会暂时增加CPU的负载，因为编译本身消耗资源，但可以立即释放计划缓存占用的内存，如果只是希望清理特定数据库相关的查询计划，可以使用DBCC FLUSHPROCINDB命令，但需要注意这个命令的某些用法可能在未来版本中不再被支持，更精确的做法是，可以先通过查询系统视图（如sys.dm_exec_cached_plans）找到特定数据库的计划句柄，然后使用DBCC FREEPROCCACHE带上这个句柄参数来逐个清理。

另一种更精细的控制方法是针对特定的查询语句或计划进行清理,可能只是某个查询产生了糟糕的执行计划（比如因为参数嗅探等问题），我们希望只清除这个“坏”的计划，而不影响其他正常的缓存，这时，可以先从动态管理视图（例如sys.dm_exec_cached_plans，sys.dm_exec_sql_text）中查询到该问题查询所对应的计划句柄（plan_handle），然后使用DBCC FREEPROCCACHE(plan_handle)命令来精确地移除这一个计划，这种方法对系统的影响最小，只针对单个查询，非常适合在 troubleshooting（故障排查）时使用。

除了手动清理,SQL Server自身也有一个自动管理计划缓存的机制，缓存不会无限制地增长，当服务器感到内存压力时，SQL Server的后台线程会自动清理掉那些“旧的”和“不常用”的查询计划，这个机制基于最近最少使用（LRU）算法，每个缓存对象都有一个生命周期，会根据其被使用的频率和最近使用时间被赋予一个“成本”值，当需要腾出内存空间时，成本最低的（即最久未被使用或使用次数很少的）计划会被优先移除，在大多数正常运行的服务器上，即使不手动干预，计划缓存也会维持在一个相对稳定的水平，如果遇到突然出现的大量特殊查询（比如一次性生成的报表查询），或者某些计划异常巨大，可能会导致缓存短时间内膨胀，这时手动清理可以作为一种快速的应对措施。

有一些数据库级别的设置也会影响计划缓存的生命周期,将数据库的兼容性级别调低，或者对数据库执行某些操作（如脱机再联机），都可能使与该数据库相关的所有缓存计划失效，但这种方法通常不是为了清理缓存而设计的，而是其他操作的副作用，所以一般不作为常规清理手段。

在考虑清理计划缓存时,最关键的是要权衡利弊，清理缓存的主要好处是立即释放被占用的内存，这些内存可以用于其他操作，缓解内存压力，它也能强制那些因为数据分布变化而已经“过时”的旧计划重新编译，从而可能让优化器生成一个更适应当前数据状况的新计划，提升查询性能。

但清理缓存也有明显的缺点,即“编译风暴”，在缓存被清空后，紧接着的一段时间内，大量并发查询会同时需要编译，这会瞬间给CPU带来很高的负载，可能导致系统响应变慢，尤其是在高峰时段操作，风险很大，如果决定要手动执行大规模的计划缓存清理（比如使用不带参数的DBCC FREEPROCCACHE），强烈建议在业务低峰期或维护窗口进行，并做好对应用连接中断和性能短暂下降的准备。

清理SQL Server旧的查询计划是一个有效的资源管理手段，对于日常维护，更推荐使用针对性的方法，比如清理特定问题查询的计划，或者结合监控，在非高峰时段进行小范围的维护，而重启服务或清空整个缓存则是作用范围更广、影响更大的“重型武器”，应谨慎使用，理解这些方法的原理和影响，可以帮助数据库管理员在需要时做出最合适的选择。

来源参考：微软官方文档关于DBCC FREEPROCCACHE的命令说明、SQL Server内存管理架构中关于计划缓存清理的机制描述、以及多位资深SQL Server MVP（如Brent Ozar、Pinal Dave等人）在其技术博客中讨论计划缓存管理的最佳实践。