1. Select 语句的性能
1）只查询需要的字段，避免使用Select *。
只查询需要的字段，可以避免许多不必要的IO。
减少字段的输出，可以更有效地利用覆盖索引。
2）限定查询结果集的数量。
使用TOP字句等限制结果集的大小，可以避免批量数据的操作，并且有效地使用索引，防止扫描操作带来的大量IO和内存的使用。
3）尽量地使用有效的索引
当需要对数据进行行过滤的时候，应该优先考虑使用索引字段；
若有多个索引字段可供选择，优先选择以筛选率较高，也就是重复率比较低的索引字段作为过滤条件。一般会选择将数据重复率低于5%的字段作为索引过滤字段。
注意：在编写SQL时，以下几点容易被忽略：
1）不要再过滤字段上使用任何的计算，包括函数、逻辑计算、普通的计算等，因为这些字段计算公式的加入，将造成查询优化器无法使用相应字段的索引。
2）尽量使用有索引的字段进行排序，特别是排序的数据量比较大室时，这可以很大程度上降低排序操作带来的成本开销。
3）填写查询表时，尽量使用Join关键字连接表，这样语句才清晰，易于阅读，不易缺失关联条件。关联条件的缺失容易造成查询笛卡尔儿乘积。在调优时常会发现这样的情况，原本只需要查询百条数据，其查询结果却变成了数十万条，计算的数据量积呈几何倍增加了。
2. Order By 排序性能的影响
Order By 子句的性能取决于参与排序操作的数据量的大小。
排序操作会在数据筛选完以后，对筛选出的结果集进行排序。因此，对于需要排序的查询，应将排序操作控制在结果集数据量尽量小的查询中，避免对大批量数据进行排序操作，这样可以避免不必要的CPU资源消耗，并且当排序操作超过可以分配的内存大小时，会把排序的中间数据存放在Tempdb数据库中，这将增加IO操作，导致语句的性能大大下降。
在不得不对大量数据进行排序操作的情况下，是当地创建一些索引对排序操作会有一定的帮助。
排序对Tempdb的影响。
Tempd是SQL Server的一个系统数据库，用于存储查询过程中产生的中间数据。在进行排序操作时，如果工作区内存不足，就需要使用Tempdb数据库来完成排序操作。此时排序操作产生的部分中间数据被写入Tempdb中， 由于有了磁盘IO操作的开销，排序操作将受到影响，这时不再如单纯的内存操作那样快了，而且当Tempdb比较繁忙时，若并发量达到一定量级，也会对排序造成影响，随着承受着影响的操作请求数量不断增加，服务器的压力将越来越大，从而形成一个恶性循环。因此，在对查询进行排序时，需要注意，若进行排序操作的数据量足够大，就会对整个数据库实例造成一定的压力。当这个压力增长到一定程度时，将导致整个数据库出现大批量SQL语句执行性能下降的情况。
简单举个例子，某服务器的一个查询语句需要进行排序操作，而排序的数据集的数据量很庞大，又有2亿，数据量大小达到了5GB，那么该查询至少需要使用5GB的Tempdb磁盘空间。Tempdb磁盘占用增长了，需要大量无聊磁盘IO来写入数据文件，导致语句的性能变差，并且由于Tempdb是公共资源，此时很容易造成磁盘资源阻塞，影响到其他回话的正常工作。
Tempdb的大量使用，也可能使Tempdb的数据文件扩大到磁盘无法容纳的程度，此时服务器上的其他操作将会受到影响。因此在应用排序时，应清楚地知道排序的数据量范围，以避免服务器上的其他操作受到影响。