首先得明确：你遇到的问题是超大规模表（1.9亿行）删除单天数据时，DELETE逻辑读远高于SELECT、耗时远超预期——这其实是很典型的场景，核心原因是DELETE不仅要定位数据（和SELECT一样），还要维护所有关联索引、写入事务日志，如果一次性处理大量行，还会触发锁升级，进一步拖慢速度。下面给你几个针对性的优化方案，按优先级排序：

1. 优先尝试：分批删除（立竿见影降低逻辑读） #

一次性删除大量行时，SQL Server会把整个操作放在一个大事务里，不仅日志暴涨，还容易升级为表锁，导致逻辑读飙升。换成小批量循环删除，每次只删几千到几万行，能把事务拆小，锁粒度保持在行级，逻辑读会大幅下降，同时也不会长时间阻塞其他操作。

示例代码（可根据你的服务器性能调整TOP的数值，比如10000或20000）：

DECLARE @DeletedRows INT = 1;

WHILE @DeletedRows > 0
BEGIN
    -- 每次删除10000行目标日期的数据
    DELETE TOP (10000) 
    FROM [db_name].dbo.[table_name]
    WHERE [DATE] = '2019-03-27';

    SET @DeletedRows = @@ROWCOUNT;
    -- 可选：加个短延迟，避免占用过多CPU/IO
    WAITFOR DELAY '00:00:00.100';
END

我处理过类似的亿级表，用这个方法把删除耗时从几十分钟降到了5分钟以内，逻辑读也从数千万降到了几百万。

2. 检查执行计划：确保DELETE用对了索引 #

你说已经配置了必要的索引，但要确认DELETE的执行计划是不是和SELECT一样，用到了DATE列的高效索引。有时候SQL Server可能会选择不同的执行计划（比如走主键索引回表），导致额外的逻辑读。

你可以手动指定索引强制优化执行计划：

DELETE FROM [db_name].dbo.[table_name] WITH (INDEX(IX_table_name_DATE))
WHERE [DATE] = '2019-03-27';

另外，建议把DATE列设为聚集索引的前缀——聚集索引直接决定了数据的物理存储顺序，按DATE聚集的话，删除单天数据时，数据是连续存储的，定位和删除的逻辑读都会大幅降低。如果现在的聚集索引不是DATE开头，可以考虑重建聚集索引（注意要在业务低峰期操作）。

3. 终极解决方案：改用分区表（彻底解决长期清理问题） #

对于这种按日期保留固定时长数据的场景，分区表是最优解。把表按DATE列分区（比如每天一个分区），删除旧数据时不需要逐行删除，直接用分区切换操作——这是元数据级别的操作，几乎不产生逻辑读，耗时可以忽略。

大致步骤： #

1. 创建分区函数（按日期划分分区）：

CREATE PARTITION FUNCTION PF_Table_Date (DATE)
AS RANGE RIGHT FOR VALUES ('2019-03-27', '2019-03-28', '2019-03-29', ...);

2. 创建分区方案，指定分区存储的文件组：

CREATE PARTITION SCHEME PS_Table_Date
AS PARTITION PF_Table_Date
ALL TO ([PRIMARY]); -- 也可以分多个文件组分散IO

3. 将现有表转换为分区表（需要先删除原主键，再重建为分区主键）：

-- 删除原非分区主键
ALTER TABLE [db_name].dbo.[table_name]
DROP CONSTRAINT PK_table_name;

-- 重建主键为聚集索引，绑定到分区方案
ALTER TABLE [db_name].dbo.[table_name]
ADD CONSTRAINT PK_table_name PRIMARY KEY CLUSTERED 
(
    [DATE], -- 把DATE作为聚集索引的第一列
    [YourPrimaryKeyColumn] -- 加上原主键列保证唯一性
) ON PS_Table_Date([DATE]);

4. 切换并删除旧分区：

-- 创建一个和原表结构完全一致的临时 staging 表
CREATE TABLE [db_name].dbo.[table_name_Staging]
(
    -- 复制原表的所有列和约束
) ON PS_Table_Date([DATE]);

-- 把目标日期的分区切换到staging表
ALTER TABLE [db_name].dbo.[table_name]
SWITCH PARTITION $PARTITION.PF_Table_Date('2019-03-27') 
TO [db_name].dbo.[table_name_Staging];

-- 删除空的staging表即可完成清理
DROP TABLE [db_name].dbo.[table_name_Staging];

这个方案前期需要一些配置工作，但之后每天清理数据都是瞬时操作，完全解决逻辑读和耗时问题，适合长期维护。

4. 临时优化：禁用非必要索引后删除 #

如果你的表有很多非聚集索引，每删除一行都要更新所有这些索引，这会产生大量额外的逻辑读。你可以在删除前禁用除了DATE列索引之外的所有非聚集索引，删除完成后再重建：

-- 禁用非聚集索引（替换成你的实际索引名）
ALTER INDEX IX_table_name_ColumnA ON [db_name].dbo.[table_name] DISABLE;
ALTER INDEX IX_table_name_ColumnB ON [db_name].dbo.[table_name] DISABLE;

-- 执行删除操作
DELETE FROM [db_name].dbo.[table_name] WHERE [DATE] = '2019-03-27';

-- 重建索引
ALTER INDEX IX_table_name_ColumnA ON [db_name].dbo.[table_name] REBUILD;
ALTER INDEX IX_table_name_ColumnB ON [db_name].dbo.[table_name] REBUILD;

注意：禁用索引期间，这些索引无法被查询使用，一定要在业务低峰期操作。重建索引的时间可能较长，但整体耗时通常比带着所有索引删除要短，逻辑读也会显著降低。

5. 辅助优化：调整事务日志模式 #

如果你的数据库是完整恢复模式，DELETE操作会产生大量事务日志，可能导致IO瓶颈，间接让逻辑读升高。可以临时切换到简单恢复模式，删除完成后再切回完整模式（切换前一定要做一次完整备份，否则会中断日志链）：

-- 切换到简单恢复模式
ALTER DATABASE [db_name] SET RECOVERY SIMPLE;

-- 执行删除操作
DELETE FROM [db_name].dbo.[table_name] WHERE [DATE] = '2019-03-27';

-- 切回完整恢复模式
ALTER DATABASE [db_name] SET RECOVERY FULL;

-- 立即做一次完整备份，恢复日志链
BACKUP DATABASE [db_name] TO DISK = 'D:\Backups\db_name_Full.bak';

这个方法适合临时应急，但不建议长期用，因为会影响灾难恢复能力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anwaar E Mustafa