一、建立索引
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二、建立存储过程
三、只查询您所需要的数据，不要把所有数据都查询出来，防止数据冗余。
四、对于大量及海量数据一般还要建立分区
关于题主的SQL语句提高效率的问题，请留意一下几点
1) 输出的字段列表里只有来自表“dbo.tunnel_online_monitoring ”里的字段信息，没有任何来字段取自表“dbo.Threshold_ElectronicPool”，而且语句也没为这两张表指定连接条件，因此将表“dbo.Threshold_ElectronicPool”引入语句中就没有任何必要，加入该表只会大大增加系统开销，而无得益，应予以剔除；
2）row_number()函数的系统开销是比较大的，能不用尽量别用它。
如果dbo.tunnel_online_monitoring.Id是唯一的,可以不使用row_number()函数，建议语句修改如下：
select Id,CreationDate,LastUpdate,tunnel_name,
SDMC,DT,DZSC1,DZSC2,DZSC3 from
tunnel_online_monitoring where id in (
select max(a.id) from dbo.tunnel_online_monitoring a,
(select tunnel_name,max(CreationDate) as CreationDate from
dbo.tunnel_online_monitoring group by tunnel_name) b
where a.tunnel_name=b.tunnel_name and a.CreationDate
=b.CreationDate group by b.tunnel_name);
如果dbo.tunnel_online_monitoring.Id是自增ID，那么可以根据ID的大小来判定那条记录是最新的，这样就不需要比对时间字段的先后了，语句可简化如下：
select Id,CreationDate,LastUpdate,tunnel_name,
SDMC,DT,DZSC1,DZSC2,DZSC3 from
tunnel_online_monitoring where id in (
select max(id) from dbo.tunnel_online_monitoring
group by tunnel_name);
如果dbo.tunnel_online_monitoring.Id不是唯一的，那就还是得利用回row_number()函数了。
你后面这些条件都错误：
（ cc.business='INSPECTION' and bil.customer_name like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='INSPECTION' and bil.header_dff_value12 like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='INSPECTION' and bil.header_dff_value13 like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='INSPECTION' and bil.ship_to_party_name like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='INSPECTION' and bil.header_dff_value6 like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='AUDIT' and bil.customer_name like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='AUDIT' and bil.header_dff_value13 like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='AUDIT' and bil.ship_to_party_name like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='AUDIT' and bil.header_dff_value6 like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='TESTING' and bil.customer_name like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='TESTING' and bil.header_dff_value12 like '%' + cl.client_name + '%' or
cc.business='TESTING' and bil.ship_to_party_name like '%' + cl.client_name + '%' )
你这样的条件查出来的结果应该是不对的
再这，我认为你那块条件可以不需要，你再上面已经处理过，下面还有意义吗？
SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种：
1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是数据库设计的缺陷)
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
●可以通过以下方法来优化查询 :
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RAID0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)
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。
本文主要向大家介绍的是正确优化SQL
Server数据库的经验总结，其中包括在对其进行优化的实际操作中值得大家注意的地方描述，以及对SQL语句进行优化的最基本原则，以下就是文章的主要内容描述。
优化数据库的注意事项：
1、关键字段建立索引。
2、使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。
3、备份数据库和清除垃圾数据。
4、SQL语句语法的优化。(可以用Sybase的SQL
Expert，可惜我没找到unexpired的序列号)
5、清理删除日志。
SQL语句优化的基本原则：
1、使用索引来更快地遍历表。
缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的。在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。
一般来说：
①.有大量重复值、且经常有范围查询(between,
,
，=,
=)和order
by、group
by发生的列，可考虑建立群集索引
②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;
③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。
2、IS
NULL
与
IS
NOT
NULL
不能用null作索引，任何包含null值的列都将不会被包含在索引中。即使索引有多列这样的情况下，只要这些列中有一列含有null，该列就会从索引中排除。也就是说如果某列存在空值，即使对该列建索引也不会提高性能。任何在where子句中使用is
null或is
not
null的语句优化器是不允许使用索引的。
3、IN和EXISTS
EXISTS要远比IN的效率高。里面关系到full
table
scan和range
scan。几乎将所有的IN操作符子查询改写为使用EXISTS的子查询。
4、在海量查询时尽量少用格式转换。
5、当在SQL
SERVER
2000中
如果存储过程只有一个参数，并且是OUTPUT类型的，必须在调用这个存储过程的时候给这个参数一个初始的值，否则会出现调用错误。
6、ORDER
BY和GROPU
BY
使用ORDER
BY和GROUP
BY短语，任何一种索引都有助于SELECT的性能提高。注意如果索引列里面有NULL值，Optimizer将无法优化。
7、任何对列的操作都将导致表扫描，它包括SQL
Server数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
8、IN、OR子句常会使用工作表，使索引失效。如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开。拆开的子句中应该包含索引。
9、SET
SHOWPLAN_ALL10、谨慎使用游标
在某些必须使用游标的场合，可考虑将符合条件的数据行转入临时表中，再对临时表定义游标进行操作，这样可使性能得到明显提高。
注释：所谓的优化就是WHERE子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。经验显示，SQL
Server数据库性能的最大改进得益于逻辑的数据库设计、索引设计和查询设计方面。反过来说，最大的性能问题常常是由其中这些相同方面中的不足引起的。
其实SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实SQL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会涉及SQL
Server数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
通常情况下,即在数据库的数据量,服务器硬件都在承受范围内,进行的是:1.语句调优,包括创建索引,优化语句的实现方式使执行计划更流畅2.表结构变更,即在语句级别的调优没有办法满足性能要求的时候不得不采用的措施.包括表的拆分,横向拆分,纵向拆分等 还有其他的一些比较大的改动,包括服务器迁移,读写分离,分布式规划等等
