维护建议--开发设计

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以下是一些开发实际相关的建议，敬请拍砖

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1. 使用统一的命名规范

命名规范是保证代码风格一致，提高代码可读性。

2. 避免使用SQL SERVER关键词

使用关键词作为表名/列名/别名降低代码可读性，并导致在将来的版本升级中可能出现风险。

3. 在查询时，使用[架构].[对象名]来访问对象，对表和视图以及表值函数指定别名，使用[别名].[列名]来访问数据列

在对象没有指定架构情况下，SQL SERVER 需要依据当前用户默认架构及相关权限来查找对象所属架构，当多个架构下存在同名对象时，未指名架构可能会引发逻辑错误。而对于未标明所属对象的列名，SQL SERVER遍历所有查询中使用到的对象来查找匹配的对象。使用[架构].[对象名]和[别名].[列名]不仅提高了代码可读性，还有效减少查询的编译时间。

4. 避免使用sp_作为存储过程前缀，以避免查找系统对象和潜在问题

对于使用sp_作为前缀存储过程，查询优化器会优先在系统存储过程中查找，因此不建议使用sp_作为前缀

5. 避免返回无用数据列和无用的数据行。

无用的数据列和数据行会照成不必须要的查询消耗和网络消耗。

6. 使用自定义函数或子查询时，考虑执行次数和性能消耗。

错误使用自定义函数或子查询会导致极差的性能，因此需要考虑自定义函数或子查询执行次数以及每次调用的消耗。

7. 对于复杂查询，使用临时表或表变量来缓存结果集

在生成执行计划过程中，执行优化器需要分析各种可能的执行方案，随着查询复杂程度的增大，执行方案的数量将会几何级增长，并且很难准确预估每个步骤的影响行数并生成高质量的查询（尤其对于聚合操作生成的中间结果集），将复杂查询拆分成多条语句，并使用临时表或表变量来缓存中间结果集，可能会对性能有显著提升。

8. 使用查询参数化

查询参数化有利于执行计划重用，减少编译，从而降低CPU消耗。

9. 对分布不均匀数据查询特殊处理

在数据分布不均匀情况下，应该数据分布的具体情况使用不同的查询语句，或不使用查询参数化，以避免使用相同执行计划导致的性能问题。

10. 考虑查询是否需要DISTINCT和ORDER BY等操作符

部分开发人员由于对业务或数据不了解，滥用DISTINCT和ORDER BY等操作符，造成CPU资源浪费和性能问题

11. 使用合适的数据类型来定义表，使用合适的数据类型来避免查询中发生隐式转换

表定义时使用不合适的数据类型（如时间存放成字符串），会导致如磁盘空间浪费/数据被截断/数据处理复杂等各种问题；而在查询时使用不合适的数据类型，可能导致查询中发生隐式转换，当隐式转换发生在数据列上时，会导致无法使用索引（或无法正确使用索引）。

12. 合理使用范式化和反范式化

在系统开发阶段使用范式化来防止数据操作异常（更新异常/插入异常/删除异常），在系统优化阶段使用反范式化来提升性能。

13. 分析数据访问频率

当表中不同列的访问频率不同时，考虑将更新频率的数据列拆分到其他表中，考虑将更新频率较低且占用空间较大的数据列拆分到其他表中。

 

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相关参考 

关键词列表

http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms189822(v=sql.120).aspx

T-SQL编写建议

http://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2012/10/11/2719598.html

拆分复杂查询

http://blogs.msdn.com/b/sqlcat/archive/2013/09/09/when-to-break-down-complex-queries.aspx

隐式转换

http://www.cnblogs.com/TeyGao/p/3620846.html

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