SQL Server用着卡顿？这些性能坑你可能没注意到，赶紧看看解决办法

明明服务器配置不低,但SQL Server就是跑起来一卡一卡的，查询个数据要等半天，严重的时候整个应用都跟着转圈圈，这种卡顿问题确实很让人头疼，但很多时候并不是什么大毛病，而是一些平时没太注意的“性能坑”在作怪，今天我们就来扒一扒这些常见的坑和解决办法，内容主要参考了微软官方文档和一些资深DBA的实践经验。

第一个大坑,也是最常见的，就是索引问题，索引就像是数据库的目录，没有索引或者索引建得不好，数据库就得全表扫描，相当于你在一本没有目录的巨厚词典里一个字一个字地找词，那能不慢吗？常见的索引问题有两种：一是缺少索引，二是索引碎片化。

缺少索引好理解,就是经常用来查询的字段没有建索引，你可以通过SQL Server自带的动态管理视图（DMV）来找找线索，执行一些查询，看看哪些表的扫描次数远高于查找次数，这可能就是缺少索引的信号，解决办法就是针对这些高频查询条件创建合适的索引，但也要注意，索引不是越多越好，因为索引会占用空间，并且在数据增删改时也需要维护，反而会影响写入速度，所以要在读写之间找个平衡。

另一个是索引碎片化,数据不停地增删改，时间长了索引页就会变得不连续，产生很多碎片，这样数据库引擎在读取索引时就要跳来跳去，效率自然低下，解决办法是定期重建或重新组织索引，SQL Server有维护计划向导，可以设置定期任务来自动完成这个工作，比如每周在业务低峰期做一次索引重建。

第二个大坑是过时的统计信息，统计信息是SQL Server查询优化器用来制定执行计划的“情报”，如果统计信息过时了，比如一个表最初只有1万条数据，统计信息记录的是这个数，但现在表里已经有1000万条数据了，优化器还按照1万条数据的规模来制定查询计划，很可能就会选错索引或者采用低效的连接方式，导致查询慢得离谱，SQL Server默认会自动更新统计信息，但在数据变化非常剧烈的表上，这个自动更新可能跟不上节奏，解决办法是定期更新统计信息，同样可以通过维护计划来设置，或者对关键的大表手动执行更新统计信息的命令。

第三个坑是不当的查询写法，很多时候，卡顿的根源不是数据库本身，而是我们写的SQL语句有问题，比如滥用SELECT *，明明只需要两三个字段，却非要查询所有字段，这会导致不必要的磁盘I/O和网络传输，又比如在WHERE子句中对字段进行函数操作，像WHERE YEAR(createTime) = 2023，这样即使createTime字段有索引，数据库也无法使用，因为它要先对每一行数据计算YEAR函数的结果，又变成了全表扫描，正确的写法应该是WHERE createTime >= '2023-01-01' AND createTime < '2024-01-01'。

不合理的连接（JOIN）和复杂的子查询，也可能导致执行计划非常复杂，消耗大量资源，解决办法就是养成良好的SQL编写习惯，只获取需要的列，避免在WHERE条件左侧使用函数，多使用EXPLAIN或者SQL Server的执行计划功能来查看你的查询到底是怎么执行的，有没有出现警告（比如缺失索引警告）或者一些昂贵的操作（比如哈希匹配、排序等）。

第四个坑是资源争用和配置不当，SQL Server运行时需要内存（RAM）和CPU，如果服务器内存设置太小，数据库无法将常用的数据缓存在内存中，就得频繁地去磁盘读取，磁盘速度比内存慢几个数量级，卡顿就来了，你需要检查SQL Server的最大内存设置是否合理，不要让它吃掉所有内存导致操作系统本身都运行不畅，但也要分配足够的内存来保证缓存效率。

数据库文件和日志文件的初始大小和增长设置也很关键,如果一个频繁写入的数据库，文件初始大小设得很小，自动增长幅度也很小（比如每次只长1MB），那么数据库就会频繁地停下来去扩展文件，这个过程中所有的操作都会阻塞等待，最好是根据数据库的规模，预先设置一个合适的初始大小，并设置一个合理的增长幅度（比如一次增长100MB或1GB），减少自动增长的次数。

最后一个容易被忽略的坑是阻塞和死锁，当多个用户同时操作同一份数据时，如果事务设计得不好，比如一个事务长时间不提交，一直占着锁，其他需要相同资源的事务就只能排队等待，这就是阻塞，死锁更严重，两个事务互相等待对方释放锁，谁也进行不下去，解决这类问题需要从应用层面入手，保持事务简短高效，尽快提交或回滚事务，避免在事务中进行用户交互，可以使用SQL Server的活动监视器来查看当前的阻塞情况，找到是哪个语句导致了问题。

SQL Server卡顿不是无缘无故的，大多是因为我们在索引、统计信息、查询语句、资源配置或事务管理上疏忽了，定期做一些基础的检查和维护，养成编写高效SQL的习惯，就能避开大多数坑，让你的数据库跑得更加顺畅。