对于减少执行缓存的占用，主要可以通过使用参数化查询减少内存占用。
1、使用参数化查询减少执行缓存占用
我们通过如下例子来说明一下使用参数化查询对缓存占用的影响。为方便试验，我们使用了一台没有其它负载的SQL Server进行如下实验。
下面的脚本循环执行一个简单的查询，共执行10000次。
首先，我们清空一下SQL Server已经占用的缓存：
dbcc freeproccache
然后，执行脚本：
复制代码 代码如下:
DECLARE @t datetime
SET @t = getdate()
SET NOCOUNT ON
DECLARE @i INT, @count INT, @sql nvarchar(4000)
SET @i = 20000
WHILE @i <= 30000
BEGIN
SET @sql = 'SELECT @count=count(*) FROM P_Order WHERE MobileNo = ' + cast( @i as varchar(10) )
EXEC sp_executesql @sql ,N'@count INT OUTPUT', @count OUTPUT
SET @i = @i + 1
END
PRINT DATEDIFF( second, @t, current_timestamp )
输出：
DBCC 执行完毕。如果 DBCC 输出了错误信息，请与系统管理员联系。
11
使用了11秒完成10000次查询。
我们看一下SQL Server缓存中所占用的查询计划：
Select Count(*) CNT,sum(size_in_bytes) TotalSize
From sys.dm_exec_cached_plans
查询结果：共有2628条执行计划缓存在SQL Server中。它们所占用的缓存达到：
92172288字节 = 90012KB = 87 MB。
我们也可以使用dbcc memorystatus 命令来检查SQL Server的执行缓存和数据缓存占用。
执行结果如下：
我们现在修改一下前面的脚本，然后重新执行一下dbcc freeproccache。再执行一遍修改后的脚本：
复制代码 代码如下:
DECLARE @t datetime
SET @t = getdate()
SET NOCOUNT ON
DECLARE @i INT, @count INT, @sql nvarchar(4000)
SET @i = 20000
WHILE @i <= 30000
BEGIN
SET @sql = 'select @count=count(*) FROM P_Order WHERE MobileNo = @i'
EXEC sp_executesql @sql, N'@count int output, @i int', @count OUTPUT, @i
SET @i = @i + 1
END
PRINT DATEDIFF( second, @t, current_timestamp )
输出：
DBCC 执行完毕。如果 DBCC 输出了错误信息，请与系统管理员联系。
1
即这次只用1秒钟即完成了10000次查询。
我们再看一下sys.dm_exec_cached_plans中的查询计划：
Select Count(*) CNT,sum(size_in_bytes) TotalSize From sys.dm_exec_cached_plans
查询结果：共有4条执行计划被缓存。它们共占用内存： 172032字节 = 168KB。
如果执行dbcc memorystatus，则得到结果：
到这里，我们已经看到了一个反差相当明显的结果。在现实中，这个例子中的前者，正是经常被使用的一种执行SQL脚本的方式（例如：在程序中通过合并字符串方式拼成一条SQL语句，然后通过ADO.NET或者ADO方式传入SQL Server执行）。
解释一下原因：
我们知道，SQL语句在执行前首先将被编译并通过查询优化引擎进行优化，从而得到优化后的执行计划，然后按照执行计划被执行。对于整体相似、仅仅是参数不同的SQL语句，SQL Server可以重用执行计划。但对于不同的SQL语句，SQL Server并不能重复使用以前的执行计划，而是需要重新编译出一个新的执行计划。同时，SQL Server在内存足够使用的情况下，此时并不主动清除以前保存的查询计划（注：对于长时间不再使用的查询计划，SQL Server也会定期清理）。这样，不同的SQL语句执行方式，就将会大大影响SQL Server中存储的查询计划数目。如果限定了SQL Server最大可用内存，则过多无用的执行计划占用，将导致SQL Server可用内存减少，从而在执行查询时尤其是大的查询时与磁盘发生更多的内存页交换。如果没有限定最大可用内存，则SQL Server由于可用内存减少，从而会占用更多内存。
对此，我们一般可以通过两种方式实现参数化查询：一是尽可能使用存储过程执行SQL语句（这在现实中已经成为SQL Server DBA的一条原则），二是使用sp_executesql 方式执行单个SQL语句（注意不要像上面的第一个例子那样使用sp_executesql)。
在现实的同一个软件系统中，大量的负载类型往往是类似的，所区别的也只是每次传入的具体参数值的不同。所以使用参数化查询是必要和可能的。另外，通过这个例子我们也看到，由于使用了参数化查询，不仅仅是优化了SQL Server内存占用，而且由于能够重复使用前面被编译的执行计划，使后面的执行不需要再次编译，最终执行10000次查询总共只使用了1秒钟时间。
2、检查并分析SQL Server执行缓存中的执行计划
通过上面的介绍，我们可以看到SQL缓存所占用的内存大小。也知道了SQL Server执行缓存中的内容主要是各种SQL语句的执行计划。则要对缓存进行优化，就可以通过具体分析缓存中的执行计划，看看哪些是有用的、哪些是无用的执行计划来分析和定位问题。
通过查询DMV: sys.dm_exec_cached_plans,可以了解数据库中的缓存情况，包括被使用的次数、缓存类型、占用的内存大小等。
SELECT usecounts, cacheobjtype, objtype,size_in_bytes, plan_handle
FROM sys.dm_exec_cached_plans
通过缓存计划的plan_handle可以查询到该执行计划详细信息，包括所对应的SQL语句：
SELECT TOP 100 usecounts,
objtype,
p.size_in_bytes,
[sql].[text]
FROM sys.dm_exec_cached_plans p
OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text (p.plan_handle) sql
ORDER BY usecounts
我们可以选择针对那些执行计划占用较大内存、而被重用次数较少的SQL语句进行重点分析。看其调用方式是否合理。另外，也可以对执行计划被重复使用次数较多的SQL语句进行分析，看其执行计划是否已经经过优化。进一步，通过对查询计划的分析，还可以根据需要找到系统中最占用IO、CPU时间、执行次数最多的一些SQL语句，然后进行相应的调优分析。篇幅所限，这里不对此进行过多介绍。读者可以查阅联机丛书中的：sys.dm_exec_query_plan内容得到相关帮助。
附：
1:关于DBCC MEMORY，可以查看微软的知识库: http://support.microsoft.com/kb/907877/EN-US
2:关于sys.dm_exec_cached_plans和sys.dm_exec_sql_text，请参阅联机丛书。
