答案：数据库查询存储通过记录查询执行计划和性能指标帮助优化SQL Server和Azure SQL Database性能。C#应用应使用参数化查询避免计划污染，结合日志监控慢查询并关联查询存储分析执行计划变化，发现性能退化时可强制使用历史高效计划，并基于查询存储的聚合数据优化缓存、分页与异步策略，提升整体性能稳定性。
数据库的查询存储（Query Store）是 SQL Server 和 Azure SQL Database 提供的一项功能，用于捕获查询执行计划、运行时统计信息，并帮助识别性能退化的查询。它像一个内置的“黑匣子”，自动记录哪些查询被执行、使用了什么执行计划、执行耗时如何，从而让开发者和DBA可以分析并优化数据库性能。
查询存储的核心作用
开启查询存储后，数据库会持续收集以下信息：
- 查询文本：实际执行的SQL语句
- 执行计划：SQL Server为查询生成的执行路径
- 执行统计：每次执行的CPU、持续时间、I/O等指标
- 历史趋势：可对比不同时间段的性能变化
这些数据可用于强制使用更优的执行计划，避免因统计信息更新或参数化问题导致的性能下降。
在C#中如何利用查询存储优化应用
C#本身不直接操作查询存储，但可以通过应用程序的设计与数据库交互方式，配合查询存储实现性能优化。以下是几个实用策略：
1. 使用参数化查询避免计划缓存污染
查询存储依赖于查询哈希来归类语句。如果C#代码中拼接SQL字符串，会导致看似相同逻辑的查询被当作多个不同查询处理，影响查询存储的分析准确性。
建议：- 始终使用参数化命令，例如 SqlCommand 配合 SqlParameter
- 避免 string.Concat 或 $"" 直接拼接用户输入到SQL中
示例：
var cmd = new SqlCommand("SELECT * FROM Users WHERE Age > @age", connection);
cmd.Parameters.AddWithValue("@age", 30);
2. 记录慢查询并结合查询存储分析
在C#应用中加入执行时间监控，当日志发现某条查询变慢时，可立即到数据库中通过查询存储定位该查询的历史表现和执行计划。
建议：
- 在关键数据库调用前后记录时间戳
- 将SQL哈希或部分文本写入日志，便于在查询存储中搜索
这样能快速判断问题是出在应用层还是数据库执行计划变化。
3. 配合查询存储强制稳定执行计划
当发现某个查询在C#应用中突然变慢，可通过查询存储查看是否执行计划发生了改变。确认旧计划更优后，可在数据库中“强制”使用该计划。
操作步骤（T-SQL）：- 在SSMS中打开查询存储视图
- 找到目标查询和历史良好计划
- 右键点击该计划 → “强制计划”
此后即使统计信息更新，SQL Server也会优先使用你指定的计划，提升C#应用响应稳定性。
4. 监控聚合指标调整应用行为
定期查询查询存储中的高耗时查询列表，识别出常驻“Top 10 慢查询”的语句，在C#代码中考虑引入缓存、分页优化或异步加载。
例如：- 对频繁调用但数据变化少的查询，使用 MemoryCache 缓存结果
- 对返回大量数据的查询，改用流式处理或分批获取
基本上就这些。查询存储是数据库层面的诊断工具，C#开发者的重点在于写出规范的SQL调用，并结合其数据做决策。只要保证参数化查询、记录执行上下文、配合DBA分析计划变更，就能有效提升整体性能稳定性。
