MS SQL Server 提供了多种高效处理数据的方法，其中查询优化是关键。使用合适的索引可以显著提升查询速度，避免全表扫描。同时，合理设计数据库结构，如规范化或反规范化，也能影响性能。

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数据导入导出是日常操作中常见的任务。SQL Server 提供了内置工具如 SSIS（SQL Server Integration Services），支持复杂的数据转换和批量处理。对于简单场景，可以使用 BCP 命令或 BULK INSERT 语句快速完成。

导出数据时，选择合适格式有助于后续处理。CSV 和 Excel 是常用格式，但需要注意编码和字段分隔符的设置。若需与其他系统集成，XML 或 JSON 格式可能更合适。

在处理大数据量时，应考虑分批次操作，避免一次性加载过多数据导致内存溢出或阻塞。使用事务控制可以确保数据一致性，同时减少锁竞争。

另外，定期维护数据库，如更新统计信息、重建索引，能保持查询性能稳定。监控执行计划和等待类型，有助于发现潜在瓶颈并进行针对性优化。