为了确保数据库操作的高效性和稳定性，各位在编写数据库语句时请尽量遵守以下注意事项：

1. 定时任务执行优化

• 明确更新范围：定时任务应明确指定需要更新的数据范围，避免全局更新。例如，定时任务每24小时执行一次，可以只更新过去25小时内的数据（为防止遗漏，数据范围故意比更新周期稍长）。
• 选择合适的执行时间：如果定时任务确实需要全局查询或更新，应在系统负载较低的时间段进行，例如午休时间、晚饭时间或深夜2点，以避免高峰期下的死锁风险。
• 及时更新的数据：需要及时生效的更改使用触发器执行，而不是建立一个极短周期的定时任务。

2. 优化触发器性能

• 简化操作：触发器中的操作应尽可能简单且快速，以减少死锁的风险，避免在触发器中执行复杂的逻辑或长时间运行的操作。
• 避免使用事务：使用事务可能会导致与其他会话的事务发生冲突，引发死锁。如果外部程序已使用事务，则会引入事务嵌套，增加事务控制的复杂度。
• 避免使用游标：游标在处理大量数据时性能较差，应尽量使用集合作业（Set-Based Operations）来替代。
• 减少子查询和重复操作：尽量减少对相同数据的多次查询，可以通过一次查询获取所有需要的数据。
• 使用批量更新：使用批量更新而不是逐行更新，可以显著提高性能并减少锁的持有时间。
• 禁用计数消息：在触发器中使用 SET NOCOUNT ON，以禁用每条语句的计数消息，减少网络流量，提高性能。
• 选择合适的连接类型：如果不需要左连接的结果，应尽可能使用 INNER JOIN 替代 LEFT JOIN。

例如：以下触发器

ALTER TRIGGER [dbo].[tr_insertWMS_Barcode01] ON [dbo].[WMS_Barcode] FOR
INSERT AS
DECLARE @Id bigint
declare avsbb cursor for select Id from inserted open avsbb 
fetch next from avsbb into @Id 
while(@@FETCH_STATUS = 0) begin
    DECLARE @WarehouseId bigint, @WareareaId bigint, @ReportId bigint, @BatchNum nvarchar(50), @MaterialCode nvarchar(200)
    select @WarehouseId = a.WarehouseId, @WareareaId = a.WareareaId, @ReportId = a.ReportId, @BatchNum = a.BatchNum, @MaterialCode = m.Code
    from WMS_Barcode a
       left join Basic_Material m on m.Id = a.MaterialId
    where a.Id = @Id
    update a set a.UniqueCode = 1, a.BarcodeType =case when a.BatchNum = '' and a.BarcodeType = 3 then 0 else a.BarcodeType end, a.Z_01 = '', a.Z_04 = '', a.Z_10 = ''
    FROM WMS_Barcode a
    WHERE a.Id = @Id 
    IF @ReportId <> 0 and @BatchNum <> '' and @MaterialCode like '1%' BEGIN
        update a set a.Remark = 'oooo', a.Status = 1
        from WMS_Barcode a
        where a.Id = @Id
    END 
    fetch next from avsbb into @Id
end close avsbb 
deallocate avsbb

优化后可以写成：

ALTER TRIGGER [dbo].[tr_insertWMS_Barcode01] 
ON [dbo].[WMS_Barcode] 
FOR INSERT AS
BEGIN
    SET NOCOUNT ON; --禁用每条语句的计数消息，减少网络流量，提高性能。
    -- 减少锁争用：批量更新减少了锁的持有时间。
    -- 更新 UniqueCode 和 BarcodeType
    UPDATE a
    SET a.UniqueCode = 1,
        a.BarcodeType = CASE WHEN a.BatchNum = '' AND a.BarcodeType = 3 THEN 0 ELSE a.BarcodeType END,
        a.Z_01 = '',
        a.Z_04 = '',
        a.Z_10 = ''
    FROM WMS_Barcode a
    INNER JOIN inserted i ON a.Id = i.Id;
    -- 更新 Remark 和 Status
    UPDATE a
    SET a.Remark = 'oooo',
        a.Status = 1
    FROM WMS_Barcode a
    INNER JOIN inserted i ON a.Id = i.Id
    LEFT JOIN Basic_Material m ON m.Id = a.MaterialId
    WHERE i.ReportId <> 0
      AND i.BatchNum <> ''
      AND m.Code LIKE '1%';
END;

3. 其他注意事项

• 索引优化：合理使用索引，避免全表扫描，提高查询效率。查询数据库中缺失的索引可以使用以下语句：

SELECT  TOP 20  
         [Total Cost]  = ROUND(avg_total_user_cost * avg_user_impact * (user_seeks + user_scans),0)  
        , avg_user_impact
         , TableName = statement
         , [EqualityUsage] = equality_columns 
        , [InequalityUsage] = inequality_columns
         , [Include Cloumns] = included_columns
FROM        sys.dm_db_missing_index_groups g 
INNER JOIN    sys.dm_db_missing_index_group_stats s 
         ON s.group_handle = g.index_group_handle 
INNER JOIN    sys.dm_db_missing_index_details d 
         ON d.index_handle = g.index_handle
ORDER BY [Total Cost] DESC;

建立索引可以使用：

CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_索引名称 ON dbo.表名称
 (
    [索引列1], [索引列2]...
 )
include([包含列1], [包含列2]...)
WITH( STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]

• 事务管理：对于需要保证数据一致性的操作，合理使用事务，但在不影响数据一致性的场景下，尽量避免使用事务。
• 错误处理：编写健壮的错误处理机制，捕获并记录数据库操作中的异常，以便及时发现和解决问题。例如使用使用 TRY...CATCH 块

BEGIN TRY
-- 示例操作：插入日志 
INSERT INTO WMS_InventoryHistoryLog (InventoryID, ChangeDate, ChangedBy)  SELECT i.InventoryID, GETDATE(), SUSER_SNAME()  FROM inserted i;  
 -- 其他操作... 
 END TRY  
BEGIN CATCH  -- 处理错误  
DECLARE @ErrorMessage NVARCHAR(4000);  DECLARE @ErrorSeverity INT;  DECLARE @ErrorState INT;   
SELECT  @ErrorMessage = ERROR_MESSAGE(),  @ErrorSeverity = ERROR_SEVERITY(),  @ErrorState = ERROR_STATE();  
 -- 记录错误日志 
 INSERT INTO ErrorLog (ErrorMessage, ErrorSeverity, ErrorState)  VALUES (@ErrorMessage, @ErrorSeverity, @ErrorState);   
-- 重新抛出错误，让外部事务处理 
 RAISERROR (@ErrorMessage, @ErrorSeverity, @ErrorState);  
END CATCH

• 性能监控：定期监控数据库性能，识别并优化慢查询，确保系统的稳定运行。以下语句可以查询数据库过去一段时间内执行的语句和资源消耗：

SELECT TOP 1000 
--创建时间 
QS.creation_time, 
--查询语句 
SUBSTRING(ST.text,(QS.statement_start_offset/2)+1, 
((CASE QS.statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text) 
ELSE QS.statement_end_offset END - QS.statement_start_offset)/2) + 1 
) AS statement_text, 
--执行文本 
ST.text, 
--执行计划 
QS.total_worker_time, 
QS.last_worker_time, 
QS.max_worker_time, 
QS.min_worker_time 
FROM 
sys.dm_exec_query_stats QS 
--关键字 
CROSS APPLY 
sys.dm_exec_sql_text(QS.sql_handle) ST 
ORDER BY 
QS.creation_time DESC 

通过遵循以上注意事项，可以有效提升数据库操作的性能和可靠性，减少潜在的问题和风险。