说说怎么让SQL Server里头的SELECT语句跑得快点，优化那些慢查询的方法介绍

要让SQL Server里的SELECT语句跑得快，核心思路就一句话：让数据库用最少的力气、最短的路径找到你要的数据，这就像在图书馆找书，你如果知道精确的书架位置（索引），肯定比从第一排书架开始一本本翻要快得多，下面具体说说有哪些方法。

最基础也是最重要的一步,是找到那些跑得慢的语句，你都不知道问题在哪，优化就无从谈起，SQL Server提供了内置的工具来帮我们，一个是SQL Server Profiler（在新版本中逐渐被Extended Events替代），它可以像录像机一样记录下所有在数据库上执行的语句和它们花了多长时间，你可以设置只记录那些执行时间超过一定阈值（比如超过1秒）的“慢查询”，另一个工具是动态管理视图（DMVs），特别是sys.dm_exec_query_stats和sys.dm_exec_sql_text这两个视图，可以直接查询出系统缓存中哪些SQL语句总消耗时间最长、总读取数据量最大，通过这两个工具，你就能精准定位需要优化的目标。

找到慢查询后,接下来就要分析它为什么慢，这时候要用到执行计划，在任何SELECT语句前面加上SET SHOWPLAN_ALL ON;然后执行，或者直接在SQL Server Management Studio里点击“显示估计的执行计划”按钮，数据库就会告诉你它打算怎么完成这个查询，这个计划图里有很多信息，你要重点关注以下几点：

1. 有没有“表扫描（Table Scan）”或“聚集索引扫描（Clustered Index Scan）”？ 这通常是最大的性能杀手，扫描意味着数据库为了找到你需要的那几行数据，不得不把整张表的数据从头到尾读一遍，想象一下在一本没有目录的书中找一句话，只能一页页翻，效率极低。
2. 有没有“键查找（Key Lookup）或RID查找”？ 这通常发生在使用非聚集索引时，数据库先通过索引快速定位到数据行的大概位置（这步很快），但你需要查询的列并不全在索引里，它不得不根据定位信息再回到主表（聚集索引）里去把其他列的数据查出来，如果这种操作数量很大，性能开销也会很高。

针对以上分析出的问题,最有效的优化手段就是创建和维护合适的索引，索引就像书的目录，能极大加快数据查找速度。

• 针对表扫描：如果你的查询条件（WHERE子句）里经常用到某个或某几个字段，比如WHERE UserName = '张三'，那么为UserName字段创建一个非聚集索引会立竿见影，数据库会直接从索引树上找到“张三”对应的数据位置，而不用扫描全表。
• 针对键查找：这种情况可以考虑创建覆盖索引，所谓覆盖索引，就是指一个索引包含了查询语句中所有需要的字段，比如你的查询是SELECT UserId, UserName, Email FROM Users WHERE UserName = '张三'，如果你只为UserName建了索引，那么查到UserName后还要去主表找UserId和Email，就会产生键查找，但如果你创建一个索引包含(UserName, UserId, Email)这三个字段，那么数据库只需要扫描这个索引就能拿到所有数据，完全不需要再回主表查找，速度会快很多。
• 索引不是越多越好：索引本身也需要占用空间和维护，当你对表进行增删改操作时，数据库也需要同时更新相关的索引，如果索引过多，会严重拖慢数据写入和更新的速度，只创建那些最常用、最关键的查询条件所需的索引。

除了索引,优化SQL语句的写法本身也非常重要，很多慢查询是因为语句写得不够好。

• 只取需要的列：坚决避免使用SELECT *，你返回的列越多，数据库需要处理和数据传输的量就越大，明确写出你需要的列名，比如SELECT UserId, UserName。
• 避免在WHERE子句中对字段进行函数操作：比如WHERE YEAR(CreateTime) = 2023，这会导致数据库无法使用CreateTime字段上的索引，因为它必须对每一行数据都先计算YEAR()函数的值才能做比较，应该写成WHERE CreateTime >= '2023-01-01' AND CreateTime < '2024-01-01'，这样索引就能用上了。
• 小心使用NOT IN和OR：在某些情况下，NOT IN和复杂的OR条件也会导致索引失效，可以尝试用NOT EXISTS或LEFT JOIN ... WHERE ... IS NULL来重写NOT IN，对于OR，有时可以拆分成两个查询用UNION ALL合并。
• 注意表连接的顺序和条件：在连接多个表时，尽量让连接条件建立在有索引的字段上，通常应该先过滤掉大部分数据的表（通过WHERE条件）再进行连接，减少中间结果集的大小。

还有一些数据库设计和系统层面的考虑。

• 定期更新统计信息：SQL Server依靠“统计信息”来了解表中数据的分布情况（比如某个字段有多少个不同的值），从而生成高效的执行计划，如果数据变化很大但统计信息没有及时更新，数据库可能会选择一个很差的执行计划，可以设置自动更新统计信息，或定期手动执行UPDATE STATISTICS命令。
• 考虑分区表：如果表的数据量非常巨大（比如上亿行），可以考虑使用分区表，分区表将一个大表的数据按某个规则（比如按时间）分散到多个物理文件组中，查询时，如果WHERE条件能限定在某个或某几个分区内，数据库就只需要扫描一小部分数据，性能提升会非常明显。
• 检查硬件和配置：如果以上软件层面的优化都做了，速度还是不够快，那可能就是硬件瓶颈了，确保服务器有足够的内存（能让更多热数据缓存在内存中）、高速的磁盘（特别是SSD），并检查数据库的配置参数是否合理。

优化慢查询是一个系统性的工作：先监控定位，再通过执行计划分析原因，然后对症下药，主要是建索引和改写法，最后再考虑更高阶的数据库设计和系统调优，这个过程需要耐心和实践，但每解决一个慢查询，带来的性能提升都是实实在在的。

（参考资料：微软官方文档 - “查询性能”和“索引体系结构”相关章节；《SQL Server 2017查询性能优化》书籍；以及普遍接受的数据库优化实践知识。）