处理百万级别以上的数据提高查询速度的方法：
1.应该尽量避免在WHERE子句中使用!=或者<>操作符号，否则将引擎放弃索引从而进行全表扫描。
2.对查询进行优化，应当避免全表扫描，首先应当考虑在where已经order by 所涉及的列上建立索引。
3.应当尽量避免在WHERE子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
SELECT username FROM user WHERE number IS NULL;
处理方案是可以给表字段设定为默认值为0，那么就可以优化sql语句为：
SELECT username FROM user WHERE number = 0；
4.应当尽量避免在WHERE子句中使用到OR关键字来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
SELECT id FROM user WHERE num = 10 or num = 20;
优化方案就是：
SELECT id FROM user WHERE num = 10
UNION ALL
SELECT id FROM user WHERE num = 20;
5.下面的查询也将导致全表扫描（不能前置百分号）
SELECT id FROM user WHERE name LIKE '%abc%';
若要提高效率，可以考虑全文检索
6.IN和NOT IN 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
SELECT id FROM user WHERE num IN (1, 2, 3)；
对于连续的数值，能用BETWEEN就不要用IN了：
SELECT id FROM user WHERE num BETWEEN 1 AND 3;
7.如果在WHERE 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但是优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
SELECT id FROM user WHERE num = @num; 可以改为强制查询使用索引;
SELECT id FROM user WITH(INDEX(索引名)) WHERE num = @num;
8. 应当尽量避免在WHERE子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。例如：
SELECT id FROM user WHERE num/2 = 100;
优化解决方案为：
SELECT id FROM user WHERE num = 2 * 100;
9.应尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
SELECT id FROM user WHERE SUBSTRING(name, 1, 3) = 'abc' - name以abc开头的id
SELECT id FROM user WHERE datediff(day, createdate, '2005-11-30') = 0 - '2005-11-30'生成的id
应当改为
SELECT id FROM user WHERE name LIKE 'abc%';
SELECT id FROM user WHERE createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-01';
10.不要在WHERE子句中的“=”左边进行函数，算是运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生产一个空表结构：
SELECT col1, col2 into #user FROM user WHERE 1 = 0;
这种类型sql不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应当改成这样：
CREATE TABLE #user(...);
13.很多时候用EXISTS代替IN
SELECT num FROM user WHERE num IN(SELECT num FROM user2);
解决方案为：
SELECT num FROM user WHERE EXISTS(SELECT num FROM user2 WHERE num = user.num);
14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中的数据来进行查询优化的，当所以列有大量数据重复的时候，SQL查询可能不会去利用索引，如一张表中有字段sex,male,female几乎各一半，那么即使在sex上建立了索引也对查询效率起不了多大作用。
15.索引并不是越多越好，所以固然可以提高相应的SELECT的效率，但是同时也降低了INSERT及UPDATE的效率，因为INSERT或者UPDATE时有可能会重新建立索引，所以怎么样建立索引需要慎重考虑，视具体情况而定，一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不会常常使用到的列上建立的索引是否有必要。
16.应该尽可能的避免更新clustered索引数据列，因为clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值将改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新clustered索引数据列，那么需要考虑是否应该将该索引建为clustered索引。
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这样会降低查询和连接的性能，并且会增加存储的内存占用。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中的每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
18.尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些
19.人任何地方都不要进行全表全字段查询（SELECT * FROM user）,用具体的字段列表代替“*”，不要获取用不到的任何字段的结果集。
20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使得某些线程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用select into 代替 create table，避免造成大量的日志log，以提高速度；如果数据量不是很大，那么为了缓和系统表的资源，应当先CREATE table,然后INTERT.
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显显式删除，先truncate table，然后drop table，这样可以避免系统表的较长时间的锁定。
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率很差，如果游标的操作数据超过1万行，那么就应该考虑改写sql语句。
26.使用基于游标的方法或者临时表方法之前，应当先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
27.与临时表一样，游标并不是不可以使用。对于小型数据集使用FAST_FORWARD游标通常要优先于其他逐行处理的方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例子通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下。就可以看出哪种方法效果更好了。
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置SET NOCOUNT ON ,在结束的时候设置SET NOCOUNT OFF。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC消息。
29.尽量避免向客户端返回大量数据，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。