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以下是一些開發實際相關的建議，敬請拍磚

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1. 使用統一的命名規范

命名規范是保證代碼風格一致，提高代碼可讀性。

2. 避免使用SQL SERVER關鍵詞

使用關鍵詞作為表名/列名/別名降低代碼可讀性，并導致在將來的版本升級中可能出現風險。

3. 在查詢時，使用[架構].[對象名]來訪問對象，對表和視圖以及表值函數指定別名，使用[別名].[列名]來訪問數據列

在對象沒有指定架構情況下，SQL SERVER 需要依據當前用戶默認架構及相關權限來查找對象所屬架構，當多個架構下存在同名對象時，未指名架構可能會引發邏輯錯誤。而對于未標明所屬對象的列名，SQL SERVER遍歷所有查詢中使用到的對象來查找匹配的對象。使用[架構].[對象名]和[別名].[列名]不僅提高了代碼可讀性，還有效減少查詢的編譯時間。

4. 避免使用sp_作為存儲過程前綴，以避免查找系統對象和潛在問題

對于使用sp_作為前綴存儲過程，查詢優化器會優先在系統存儲過程中查找，因此不建議使用sp_作為前綴

5. 避免返回無用數據列和無用的數據行。

無用的數據列和數據行會照成不必須要的查詢消耗和網絡消耗。

6. 使用自定義函數或子查詢時，考慮執行次數和性能消耗。

錯誤使用自定義函數或子查詢會導致極差的性能，因此需要考慮自定義函數或子查詢執行次數以及每次調用的消耗。

7. 對于復雜查詢，使用臨時表或表變量來緩存結果集

在生成執行計劃過程中，執行優化器需要分析各種可能的執行方案，隨著查詢復雜程度的增大，執行方案的數量將會幾何級增長，并且很難準確預估每個步驟的影響行數并生成高質量的查詢（尤其對于聚合操作生成的中間結果集），將復雜查詢拆分成多條語句，并使用臨時表或表變量來緩存中間結果集，可能會對性能有顯著提升。

8. 使用查詢參數化

查詢參數化有利于執行計劃重用，減少編譯，從而降低CPU消耗。

9. 對分布不均勻數據查詢特殊處理

在數據分布不均勻情況下，應該數據分布的具體情況使用不同的查詢語句，或不使用查詢參數化，以避免使用相同執行計劃導致的性能問題。

10. 考慮查詢是否需要DISTINCT和ORDER BY等操作符

部分開發人員由于對業務或數據不了解，濫用DISTINCT和ORDER BY等操作符，造成CPU資源浪費和性能問題

11. 使用合適的數據類型來定義表，使用合適的數據類型來避免查詢中發生隱式轉換

表定義時使用不合適的數據類型（如時間存放成字符串），會導致如磁盤空間浪費/數據被截斷/數據處理復雜等各種問題；而在查詢時使用不合適的數據類型，可能導致查詢中發生隱式轉換，當隱式轉換發生在數據列上時，會導致無法使用索引（或無法正確使用索引）。

12. 合理使用范式化和反范式化

在系統開發階段使用范式化來防止數據操作異常（更新異常/插入異常/刪除異常），在系統優化階段使用反范式化來提升性能。

13. 分析數據訪問頻率

當表中不同列的訪問頻率不同時，考慮將更新頻率的數據列拆分到其他表中，考慮將更新頻率較低且占用空間較大的數據列拆分到其他表中。

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相關參考

關鍵詞列表

http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms189822(v=sql.120).aspx

T-SQL編寫建議

http://www.cnblogs.com/CareySon/archive/2012/10/11/2719598.html

拆分復雜查詢

http://blogs.msdn.com/b/sqlcat/archive/2013/09/09/when-to-break-down-complex-queries.aspx

隱式轉換

http://www.cnblogs.com/TeyGao/p/3620846.html

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