一、写在前面 - 想说爱你不容易
为了升级数据库至SQL Server 2008 R2，拿了一台现有的PC做测试，数据库从正式库Restore(3个数据库大小夸张地达到100G+)，而机器内存只有可怜的4G，不仅要承担DB Server角色，同时也要作为Web Server，可想而知这台机器的命运是及其惨烈的，只要MS SQL Server一启动，内存使用率立马飙升至99%。没办法，只能升内存，两根8G共16G的内存换上，结果还是一样，内存瞬间被秒杀（CPU利用率在0%徘徊）。由于是PC机，内存插槽共俩，目前市面上最大的单根内存为16G（价格1K+），就算买回来估计内存还是不够（卧槽，PC机伤不起啊），看样子别无它法 -- 删数据！！！
删除数据 - 说的容易， 不就是DELETE吗？靠，如果真这么干，我XXX估计能“知道上海凌晨4点的样子”（KB，Sorry，谁让我是XXX的Programmer，哥在这方面绝对比你牛X），而且估计会暴库（磁盘空间不足，产生的日志文件太大了）。
二、沙场点兵 - 众里寻他千百度
为了更好地阐述我所遇到的困难和问题，有必要做一些必要的测试和说明，同时这也是对如何解决问题的一种探究。因为毕竟这个问题的根本是如何来更好更快的操作数据，说到底就是DELETE、UPDATE、INSERT、TRUNCATE、DROP等的优化操作组合，我们的目的就是找出最优最快最好的方法。为了便于测试，准备了一张测试表Employee
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--Create table Employee
CREATE TABLE [dbo].[Employee] (
[EmployeeNo] INT PRIMARY KEY,
[EmployeeName] [nvarchar](50) NULL,
[CreateUser] [nvarchar](50) NULL,
[CreateDatetime] [datetime] NULL
);
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1. 数据插入PK
1.1. 循环插入，执行时间为38026毫秒
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--循环插入
SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Index INT = 1;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();
WHILE @Index <= 100000
BEGIN
INSERT [dbo].[Employee](EmployeeNo, EmployeeName, CreateUser, CreateDatetime) VALUES(@Index, ‘Employee_‘ + CAST(@Index AS CHAR(6)), ‘system‘, GETDATE());
SET @Index = @Index + 1;
END
SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;
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1.2. 事务循环插入，执行时间为6640毫秒
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--事务循环
BEGIN TRAN;
SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Index INT = 1;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();
WHILE @Index <= 100000
BEGIN
INSERT [dbo].[Employee](EmployeeNo, EmployeeName, CreateUser, CreateDatetime) VALUES(@Index, ‘Employee_‘ + CAST(@Index AS CHAR(6)), ‘system‘, GETDATE());
SET @Index = @Index + 1;
END
SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;
COMMIT;
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1.3. 批量插入，执行时间为220毫秒
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SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();
INSERT [dbo].[Employee](EmployeeNo, EmployeeName, CreateUser, CreateDatetime)
SELECT TOP(100000) EmployeeNo = ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY C1.[OBJECT_ID]), ‘Employee_‘, ‘system‘, GETDATE()
FROM SYS.COLUMNS AS C1 CROSS JOIN SYS.COLUMNS AS C2
ORDER BY C1.[OBJECT_ID]
SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;
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1.4. CTE插入，执行时间也为220毫秒
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SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();
;WITH CTE(EmployeeNo, EmployeeName, CreateUser, CreateDatetime) AS(
SELECT TOP(100000) EmployeeNo = ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY C1.[OBJECT_ID]), ‘Employee_‘, ‘system‘, GETDATE()
FROM SYS.COLUMNS AS C1 CROSS JOIN SYS.COLUMNS AS C2
ORDER BY C1.[OBJECT_ID]
)
INSERT [dbo].[Employee] SELECT EmployeeNo, EmployeeName, CreateUser, CreateDatetime FROM CTE;
SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;
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小结：
按执行时间，效率依次为：CTE和批量插入效率相当，速度最快，事务插入次之，单循环插入速度最慢；
单循环插入速度最慢是由于INSERT每次都有日志，事务插入大大减少了写入日志次数，批量插入只有一次日志，CTE的基础是CLR，善用速度是最快的。
2. 数据删除PK
2.1. 循环删除，执行时间为1240毫秒
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SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();
DELETE FROM [dbo].[Employee];
SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;
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2.2. 批量删除，执行时间为106毫秒
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SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();
SET ROWCOUNT 100000;
WHILE 1 = 1
BEGIN
BEGIN TRAN
DELETE FROM [dbo].[Employee];
COMMIT
IF @@ROWCOUNT = 0
BREAK;
END
SET ROWCOUNT 0;
SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;
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2.3. TRUNCATE删除，执行时间为0毫秒
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SET STATISTICS TIME ON;
DECLARE @Timer DATETIME = GETDATE();
TRUNCATE TABLE [dbo].[Employee];
SELECT DATEDIFF(MS, @Timer, GETDATE()) AS [执行时间(毫秒)];
SET STATISTICS TIME OFF;
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小结：
TRUNCATE太快了，清除10W数据一点没压力，批量删除次之，最后的DELTE太慢了；
TRUNCATE快是因为它属于DDL语句，只会产生极少的日志，普通的DELETE不仅会产生日志，而且会锁记录。
三、磨刀霍霍 - 犹抱琵琶半遮面
由上面的第二点我们知道，插入最快和删除最快的方式分别是批量插入和TRUNCATE，所以为了达到删除大数据的目的，我们也将采用这两种方式的组合，其中心思想是先把需要保留的数据存放之新表中，然后TRUNCATE原表中的数据，最后再批量把数据插回去，当然实现方式也可以随便变通。
1. 保留需要的数据之新表中->TRUNCATE原表数据->还原之前保留的数据之原表中
脚本类似如下
SELECT * INTO #keep FROM Original WHERE CreateDate > ‘2011-12-31‘
TRUNCATE TABLE Original
INSERT Original SELECT * FROM #keep
第一条语句会把所有要保留的数据先存放至表#keep中（表#keep无需手工创建，由SELECT INTO生效），#keep会Copy原始表Original的表结构。PS：如果你只想创建表结构，但不拷贝数据，则对应的脚本如下
SELECT * INTO #keep FROM Original WHERE 1 = 2
第二条语句用于清除整个表中数据，产生的日志文件基本可以忽略；第三条语句用于还原保留数据。
几点说明：
你可以不用SELECT INTO，自己通过写脚本（或拷贝现有表）来创建#keep，但是后者有一个弊端，即无法通过SQL脚本来获得对应的表生成Script（我的意思是和原有表完全一致的脚本，即基本列，属性，索引，约束等），而且当要操作的表比较多时，估计你肯定会抓狂；
既然第一点欠妥，那考虑新建一个同样的数据库怎么样？既可以使用现有脚本，而且生成的数据库基本一致，但是我告诉你最好别这么做，因为第一要跨库，第二，你得准备足够的磁盘空间。
2. 新建表结构->批量插入需要保留的数据->DROP原表->重命名新表为原表
CREATE TABLE #keep AS (xxx) xxx -- 使用上面提到的方法（使用既有表的创建脚本），但是不能够保证完全一致；
INSERT #keep SELECT * FROM Original where clause
DROP TBALE Original
EXEC SP_RENAME ‘#keep‘,‘Original‘
这种方式比第一种方法略快点，因为省略了数据还原（即最后一步的数据恢复），但是稍微麻烦点，因为你需要创建一张和以前原有一模一样的表结构，包括基本列、属性、约束、索性等等。
三、数据收缩 - 秋风少落叶
数据删除后，发现数据库占用空间大小并没有发生变化，此时我们就用借助强悍的数据收缩功能了，脚本如下，运行时间不定，取决于你的数据库大小，多则几十分钟，少则瞬间秒杀
DBCC SHRINKDATABASE(DB_NAME)