【微软专家】这是在大量数据操作过程中经常碰到的一个问题，所以最简单的方法是我们尽量避免大数量操作在单个事务中，我们尽可能做到在操作一些数据后，尽快的结束任务。
大数据量的删除是我们经常遇到的，尤其是在处理一些历史数据时，最有效的应对方式就是可以采用数据表分区方式，我们可以用时间分区方式来最大可能提高删除数据的效率。
在Lubor Kollar的博客（http://blog.msdn.com/sqlcat ）中有一篇文章专门介绍了如何在一个小时内，插入一个TB的数据。
如何提高小表的运行效率？常规做法是增设一块区域，由DBA指定缓存某些常用表和数据，但是效率如何提高呢？
【微软专家】我们需要知道更多的关于这个问题的背景才能精确的回答这个问题。如果我们看到有些用户使用比较小的表时，他们用了表的参数，特别是在比较复杂的查询中，如果用表的参数，这是代价很高的一种做法，所以应该尽量避免使用这种做法。另外一些情形，看到有些用户，他们特意把小的表扎到内存里面，但是这种做法实际上并不需要，因为你这个小表一直在用时，SQL Server会自动的把它放在内存中，所以你应该避免明确的把它放到内存中的这种做法。
