SQL Server 在 Ubuntu 上的存储过程调优要点
一 基础编码与执行计划
- 使用参数化查询与sp_executesql，避免字符串拼接，提升计划复用并降低 SQL 注入风险。
- 优先采用基于集合的处理，避免或尽量减少游标/WHILE 循环；必要时用临时表/表变量做批处理。
- 在存储过程头部使用SET NOCOUNT ON，减少网络消息量。
- 全程使用显式 Schema（如 dbo.usp_xxx），避免解析歧义并加快对象解析。
- 自定义存储过程避免使用**sp_**前缀，防止优先在 master 库查找带来的额外开销。
- 避免在 WHERE/JOIN 中对列使用标量函数，以免阻断索引使用；必要时改写为内联表达式或计算列。
- 对数据分布差异大或参数嗅探敏感的存储过程，按需使用WITH RECOMPILE或OPTION(RECOMPILE)。
- 将复杂存储过程拆分为多个职责单一的子过程，便于独立优化与复用。
二 事务与并发控制
- 保持事务尽量短，只包裹必要的读写，尽快提交或回滚，降低锁持有时间。
- 合理选择隔离级别，在一致性与并发之间权衡；避免不必要的高隔离导致阻塞与死锁。
- 在存储过程中使用TRY…CATCH进行错误处理与资源清理，提升健壮性与可维护性。
三 临时对象与中间结果
- 处理大量中间结果时，合理使用临时表（支持统计信息、索引）或表变量（轻量、作用域小），减少对基表反复扫描。
- 对临时结果集若需多次复用，优先考虑临时表并建立必要索引，避免重复计算。
- 在复杂流程中，阶段性物化中间结果有助于降低整体逻辑复杂度与 I/O 成本。
四 索引与统计信息
- 为存储过程中高频JOIN/WHERE/ORDER BY/GROUP BY列建立合适的索引（含覆盖索引、复合索引顺序）。
- 保持统计信息最新，必要时手动更新，帮助优化器生成更优执行计划。
- 结合执行计划识别扫描/键查找/隐式转换等问题，优先通过索引与改写消除高成本操作。
五 监控 诊断与 Ubuntu 环境要点
- 使用Extended Events或（如可用）SQL Server Profiler捕获慢存储过程的调用与执行计划，定位瓶颈（建议优先 Extended Events）。
- 客户端设置合理的CommandTimeout，区分网络超时与数据库执行超时，避免误判。
- 在 Ubuntu 上确保 SQL Server 正常运行，并可使用系统监控工具（如性能监视器、网络抓包）联动排查。
- 例行定期检查存储过程性能，建立基线并对比优化效果，形成持续化优化闭环。
