優化儲存過程有很多種方法，下面介紹最常用的7種。
1.使用set nocount on選項
我們使用select語句時，除了返回對應的結果集外，還會返回相應的影響行數。使用set nocount on後，除了資料集就不會返回額外的資訊了，減小網路流量。
2.使用確定的schema
在使用表，儲存過程，函式等等時，最好加上確定的schema。這樣可以使sql server直接找到對應目標，避免去計畫快取中搜尋。而且搜尋會導致編譯鎖定，最終影響效能。比如select * from dbo.testtable比select * from testtable要好。from testtable會在當前schema下搜尋，如果沒有，再去dbo下面搜尋，影響效能。而且如果你的表是csdn.testtable的話，那麼select * from testtable會直接報找不到表的錯誤。所以寫上具體的schema也是乙個好習慣。
3.自定義儲存過程不要以sp_開頭
因為以sp_開頭的儲存過程預設為系統儲存過程，所以首先會去master庫中找，然後在當前資料庫找。建議使用usp_或者其他標識開頭。
4.使用sp_executesql替代exec
原因在inside microsoft sql server 2005 t-sql programming書中的第四章dynamic sql裡面有具體描述。這裡只是簡單說明一下：sp_executesql可以使用引數化，從而可以重用執行計畫。exec就是純拼sql語句。
5.少使用游標
可以參考inside microsoft sql server 2005 t-sql programming書中的第三章cursors裡面有具體描述。總體來說，sql是個集合語言，對於集合運算具有較高的效能，而cursors是過程運算。比如對乙個100萬行的資料進行查詢，游標需要讀表100萬次，而不使用游標只需要少量幾次讀取。
6.事務越短越好
sql server支援併發操作。如果事務過多過長，或是隔離級別過高，都會造成併發操作的阻塞，死鎖。此時現象是查詢極慢，同時cup佔用率極低。
7.使用try-catch來處理錯誤異常
sql server 2005及以上版本提供對try-catch的支援，語法為：
begin try
----your code
end try
begin catch
--error dispose
end catch
一般情況可以將try-catch同事務結合在一起使用。
begin try
begin tran
--select
--update
--delete
--…………
commit
end try
begin catch
--if error
rollback
end catch
********************== 分割線 ********************===
『自己的一些調優經驗』
1. 少使用游標是個很好的建議，為此，我自己也遇到過一些事故，是游標所造成的，由於，游標是逐行逐行操作的，當記錄較多時，經常會遇到超時的情況。
2. 多表join做查詢時，查詢的字段盡量不要使用case when then else end的語法，或者使用使用者函式，例如：
select (case when ftype=1 then '是' else '否' end) as ftypename, dbo.f_getfullname(fid) as ffullname from table1 inner join table2……
當兩個表的資料量非常大時，你可以在查詢分析器中明顯感覺到：直接查詢ftype和fid與查詢上面兩個欄位的速度，很可能使用了乙個case when then就導致超時。
針對這種情況，可以分兩種做法：
第一，把一些簡單的轉換可以放在程式中完成。
第二，如果需要通過id查詢全名或者全稱，類似的，可以建立好檢視，直接查檢視，或者，先把所有的ffullname查出來放到臨時表中，直接join臨時表（如果這個資料不是很多的話），獲得ffullname。
3. 少使用一些巢狀的查詢，用臨時表快取中間資料，例如：
select * from table1
inner join (
select count(1) as count, table2.id2 from table2 inner join table3 on id2=id3 group by table2.id2
) as t1 on t1.id1 = table1.id1
我曾經遇到這樣情況，上面的語句是那種情況的簡化版本，把其他不影響結果的**都去掉了，發現乙個奇怪的現象：巢狀查詢的結果集並不大，大約就200多行，table1有6w條記錄，結果，這個查詢語句超時，查詢分析器中執行2分鐘也得不到結果。
後來，這樣一改，就ok了，3秒出結果：
select count(1) as count, table2.id2 into #temp from table2 inner join table3 on id2=id3 group by table2.id2
select * from table1
inner join #temp as t1 on t1.id1 = table1.id1
這樣一改，效率提公升了幾十倍，猜想：可能是巢狀的查詢是動態的，每一行的join可能都需要先執行巢狀的查詢，從而導致效率極差。
所以，如果查詢足夠複雜，join多個表，需要連線多個通過group by求和、求平均數等運算計算出來的中間資料，那麼，不妨多使用臨時表快取中間資料。
4. 還有一些是必須遵守的一些預設規則，比如：
先過濾後連線。
查詢的字段最要不要用「*」，指定需要用的字段，減少網路流量。
『總結』
對於效能的追求是沒有極限的，做到你所能做到的，這是乙個很好的習慣。
有些業務邏輯放在儲存過程中處理比較方便，而有些業務邏輯交給程式來處理，同樣會提公升系統整體的效率，看實際情況而定。
總之，盡可能減少這些容易引發效能問題的隱患，系統就會跑得更穩定更有效率，一切從小細節做起。
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