处理百万级以上的数据提高查询速度的方法:
 1.应尽量避免在 where 子句中使用！=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
 3。应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如:
    select id from t where num is null
    可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值，然后这样查询：
    select id from t where num=0
 4。应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
    select id from t where num=10 or num=20
    可以这样查询：
    select id from t where num=10
    union all
    select id from t where num=20
 5。下面的查询也将导致全表扫描:(不能前置百分号）
    select id from t where name like ‘%abc%’
    若要提高效率，可以考虑全文检索。
 6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
    select id from t where num in（1，2,3)
    对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了：
    select id from t where num between 1 and 3
  8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描.如：
    select id from t where num/2=100
    应改为:
    select id from t where num=100＊2
 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描.如：
    select id from t where substring（name,1，3）='abc’–name以abc开头的id
    select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11—30′）=0–’2005-11-30′生成的id
    应改为:
    select id from t where name like ‘abc％’
    select id from t where createdate>='2005-11-30′ and createdate<’2005-12—1′
 10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
 11。在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
 12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
    select col1，col2 into #t from t where 1=0
    这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
    create table ＃t(…）
 13。很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
    select num from a where num in(select num from b)
    用下面的语句替换：
    select num from a where exists(select 1 from b where num=a。num)
 14。并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
 15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列
上建的索引是否有 必要。
 16。应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源.若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
 17.尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销.这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
 18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
 19.任何地方都不要使用 select ＊ from t ,用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
 20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有
主键索引）。
 21。避免频繁创建和删除临时表,以减少系统表资源的消耗.
 22。临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件,最好使 用导出表。
 23。在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ,以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源,应先create table，然后insert。
 24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定.
 25.尽量避免使用游标,因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
 26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效.
 27.与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快.如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好.
 28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
 29.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
 30。尽量避免大事务操作，提高系统并发能力.
查询速度慢的原因：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 
 
2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 
3、没有创建计算列导致查询不优化。 
 
4、内存不足 
5、网络速度慢 
6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 
7、锁或者死锁（这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷） 
8、sp_lock，sp_who，活动的用户查看,原因是读写竞争资源.
 
9、返回了不必要的行和列 
10、查询语句不好，没有优化 
可以通过如下方法来优化查询 
1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在R
AID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要. 
2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸（sp_spaceuse) varchar2最大长度
3、升级硬件 
4、根据查询条件，建立索引，优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当(最好是使用默认值0）。索引应该尽量小,使用字节数小的列建索引好(参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段 
5、提高网速; 
6、扩大服务器的内存，Windows  2000和SQL  server  2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存:虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置.运行  Microsoft  SQL  Server?  2000  时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的  1.5  倍。如果另外安装了全文检索功能,并打算运行  Microsoft  搜索服务以便执行全文索引和查询,可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的  3  倍。将  SQL  Server  max  server  memory  服务器配置选项配置为物理内存的  1。5  倍（虚拟内存大小设置的一半）。 
7、增加服务器CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP  BY字句同时执行,SQL  SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE还不能并行处理。 
8、如果是使用like进行查询的话,简单的使用index是不行的,但是全文索引,耗空间。  like  ’a%’  使用索引  like  '%a'  不使用索引用  like  '%a%'  查询时，查询耗时和字段值总长度成正比，所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引. 

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