使用局部变量、OPTION (RECOMPILE)、OPTIMIZE FOR提示及动态SQL等方法可减轻参数嗅探影响，结合业务数据分布选择合适策略平衡性能与资源开销。
数据库的查询参数嗅探（Parameter Sniffing）是指SQL Server在首次执行带参数的查询时，会根据传入的具体参数值生成并缓存一个执行计划。这个执行计划是基于当时参数的统计信息优化的，如果后续传入的参数分布差异大，缓存的执行计划可能不再高效，导致查询性能下降。
例如：某个查询在第一次执行时传入了一个返回少量数据的参数值，SQL Server生成了使用索引查找的执行计划。但之后传入一个返回大量数据的参数，本应使用索引扫描更高效，却仍沿用之前的查找计划，造成性能问题。
如何在C#中避免参数嗅探的影响？
虽然参数嗅探是数据库层面的行为，但C#应用程序可以通过以下方式减轻其影响：
1. 使用存储过程中的局部变量
在存储过程中将输入参数赋值给局部变量，使SQL Server无法“嗅探”原始参数值，从而避免基于特定值生成执行计划。
示例：
CREATE PROCEDURE GetOrders (@CustomerId INT)
AS
BEGIN
DECLARE @LocalCustomerId INT = @CustomerId;
SELECT * FROM Orders WHERE CustomerId = @LocalCustomerId;
END
这种方式让优化器无法使用参数的实际值来预估行数，通常会采用更通用的计划。
2. 在C#中使用动态SQL配合参数化查询
对于复杂或参数分布极不均匀的查询，可以在C#中构建动态SQL，并通过参数化方式执行。虽然不是直接解决嗅探，但可以结合OPTION (RECOMPILE)使用。
注意：必须使用参数化查询防止SQL注入。
3. 使用查询提示 OPTION (RECOMPILE)
在关键查询中添加OPTION (RECOMPILE)，让每次执行都重新生成执行计划，确保计划基于当前参数优化。
C#中调用示例：
string sql = "SELECT * FROM Orders WHERE CustomerId = @cid OPTION (RECOMPILE)";
using var cmd = new SqlCommand(sql, connection);
cmd.Parameters.AddWithValue("@cid", customerId);
缺点是每次编译带来CPU开销，适合执行频率低但参数差异大的场景。
4. 使用 OPTIMIZE FOR 查询提示
告诉优化器按特定参数值生成计划，适用于某些常见参数值表现更好的情况。
例如：
SELECT * FROM Orders WHERE CustomerId = @cid OPTION (OPTIMIZE FOR (@cid = 100))
5. 应用层缓存或分查询处理
在C#中根据参数特征判断是否走不同查询路径。例如，对“热门客户”和“冷门客户”分别使用不同的SQL语句或索引策略。
也可以结合内存缓存（如MemoryCache）缓存结果，减少对数据库的压力。
基本上就这些方法。关键是在理解业务数据分布的基础上，选择合适的技术平衡性能与资源消耗。参数嗅探不是“错误”，而是优化机制的副作用，合理利用反而能提升整体效率。
