以下是一些优化SQL Server存储过程性能的方法：
### SQL语句优化 - **避免大事务操作**：尽量将大事务拆分成多个小事务，慎用`holdlock`子句，以提高系统并发能力。
**减少重复访问表**：避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表。可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。
**谨慎使用游标**：游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。如果使用了游标，就要尽量避免在游标循环中再进行表连接的操作。
**优化`WHERE`子句**：根据索引顺序、范围大小来确定条件子句的前后顺序，尽可能让字段顺序与索引顺序相一致，范围从大到小。不要在`WHERE`子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统可能无法正确使用索引。
**使用合适的判断语句**：尽量使用`EXISTS`代替`SELECT COUNT(1)`来判断是否存在记录，`count`函数只有在统计表中所有行数时使用，而且`count(1)`比`count(*)`更有效率。
### 索引优化 - **合理创建索引**：索引的创建要与应用结合考虑，建议大的OLTP表不要超过6个索引。为常用的查询字段，尤其是筛选条件字段创建合适的索引，如聚集索引适用于排序、范围查询等，非聚集索引适用于单一列或组合列的查询。
**强制指定索引**：尽可能使用索引字段作为查询条件，必要时可以通过`index index_name`来强制指定索引。
**维护索引**：要注意索引的维护，周期性重建索引，重新编译存储过程，避免索引碎片过多影响性能。
### 临时表优化
**减少使用临时表**：尽量避免使用`DISTINCT`、`ORDER BY`、`GROUP BY`、`HAVING`、`JOIN`、`CUMUTE`等会加重`tempdb`负担的语句，避免频繁创建和删除临时表，减少系统表资源的消耗。
**选择合适的创建方式**：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`log`，提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，建议先`CREATE TABLE`，然后`INSERT`。
### 存储过程结构优化
**避免过长的存储过程**：过长的存储过程难以阅读、调试和维护。尽量将复杂的逻辑拆分成多个小的、易于管理的存储过程。
**使用参数化查询**：为了防止SQL注入攻击，并提高查询性能，应始终使用参数化查询，避免直接拼接SQL语句。
### 数据库配置优化
**调整内存设置**：根据实际需求调整最大内存设置，避免内存浪费，也可以启用自动调整功能，让SQL Server根据工作负载动态调整内存使用。
**优化并行度**：根据硬件资源调整`Max Degree of Parallelism`，以充分利用`Sort and Hash Buffers`，避免在查询中使用复杂的排序和哈希操作。
### 定期监控和分析
**检查执行计划**：使用SQL Server Management Studio (SSMS) 的“显示执行计划”功能，分析存储过程的执行计划，找出性能瓶颈。
**性能监控工具**：利用SQL Server的性能监控工具，如SQL Server Profiler和Dynamic Management Views (DMVs)，来识别和解决性能瓶颈。