看起来你遇到了典型的长耗时查询导致UI超时的棘手问题，而且已经排查过执行计划，确认就算优化也没法把时间压到2分钟以内——好在结果每天只需要刷新一次，缓存绝对是最适合破局的路子，咱们来梳理几个可行的方案，结合你的场景逐一分析：

一、SQL Server代理作业（实用的"快速方案"） #

你提到的这个"quick and dirty"方法其实非常贴合你的场景，完全可以落地成稳定的解决方案：

• 新建一个专门的缓存表（比如命名为DailyAggregatedResultCache），结构和你的查询输出完全一致，还可以额外加个LastRefreshTime字段记录更新时间。
• 用SQL Server代理创建一个定时作业，设置在业务低峰期（比如凌晨1-2点）自动执行你的长耗时查询，把结果写入缓存表（可以用TRUNCATE TABLE + INSERT或者MERGE逻辑，确保数据是最新的）。
• UI端直接查询这个缓存表，速度肯定是秒级响应，完美避开超时问题。
• 额外加个容错逻辑：如果作业执行失败（比如数据库临时故障），保留缓存表中上次的有效数据，同时记录错误日志，避免UI直接报错。

二、Indexed Views（索引视图）的可行性评估 #

你不确定索引视图是否有用，这里给你明确的判断依据：

• 只要你的查询符合SQL Server对索引视图的要求（比如不能使用TOP、DISTINCT以外的非确定性函数，所有基础表必须有主键，视图定义要加上WITH SCHEMABINDING等），就可以尝试创建索引视图。
• 索引视图会把查询的结果集提前物化并建立索引，相当于数据库层面自动维护的缓存。因为你的数据每天只刷新一次，基础表的写操作很少，所以索引视图带来的额外写开销几乎可以忽略。
• 可以先把你的查询改写成符合要求的视图，然后创建唯一聚集索引，之后UI直接查询这个视图就能拿到预计算好的结果，性能会大幅提升。

三、应用层缓存方案（灵活可控） #

如果你的UI有后端服务支撑，应用层缓存也是不错的选择：

• 内存缓存：比如在.NET中用MemoryCache，Java中用Guava Cache，把查询结果加载到应用内存中，设置24小时的过期时间。第一次请求时触发查询并缓存，后续请求直接从内存取数据。注意应用服务器重启后会重新加载缓存，可以在启动时主动执行查询并初始化缓存，或者用数据库缓存表做兜底。
• 分布式缓存：如果你的系统是多应用实例部署，内存缓存无法共享，就用Redis这类分布式缓存。把查询结果序列化后存入Redis，设置24小时过期时间，所有应用实例统一从Redis读取数据。刷新逻辑可以用应用层定时任务，或者和数据库代理作业配合，每天更新Redis中的值。

四、缓存方案的通用注意事项 #

• 容错与日志：不管用哪种缓存方式，都要处理查询失败的情况，确保缓存中始终保留上一次的有效数据，同时记录刷新失败的日志，方便后续排查问题。
• 数据透明度：可以在UI上显示缓存数据的最后更新时间，让用户清楚知道这是每日更新的结果，避免产生误解。

综合来看，SQL代理作业+缓存表的方案最省心，不需要改动太多应用代码；如果应用层有足够的控制能力，内存缓存或Redis则更灵活。Indexed Views可以作为备选方案，先检查你的查询是否符合创建条件，能建的话也是一劳永逸的办法。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者ATU