mssql下大表优化之路（mssql大表优化）

MSSQL下的大表优化是数据库开发/维护人员面临的严峻问题，特别是随着数据量的增加，需要适应和优化数据表结构，提升查询性能。

MSSQL 中针对大表的优化方式通常分为两种：逻辑和物理优化。

一、逻辑优化：

1.在使用 T-SQL 语句处理大表时，应当尽可能使用可重用的代码，尽可能使用参数化查询（如参数化计算表达式），并尽量减少编程中的循环，使有限的系统资源得到有效的利用。

2.改善表连接的性能 ,我们应该尽量减少表连接，这样可以提高查询语句的执行效率，如可以通过INNER JOIN代替子查询等方式来减少表的连接次数。

3.合理使用条件索引，避免使用扫描查询。

二、物理优化：

1.建立合理的索引：以增强数据库的检索效率，提高查询速度，减少 IO 消耗为目标，应该在涉及到查询和更新数据量较大的字段上创建聚簇索引和非聚簇索引，另外，还可以考虑加上唯一性索引等，以节约其中储存资源。

2.优化表结构：尽量将空间占用比例低的字段放在表的前面，比例高的放在后面，以便减少空间的占用，由于表结构直接对应着数据的存储空间，合理的结构可以带来更好的查询效率。

3.特殊的数据字段：可以将类似”是/否”这种特殊的字段使用 bit 格式储存，可以节约存储空间，多个 bit 可以有效地储存在一个字节之中。

以上就是在 MSSQL 环境下对大表优化的基本思路，希望通过有效的技术来优化数据库结构，提高查询性能，有效地优化大表结构，以达到节约资源、提升性能的目的。