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[導(dǎo)讀]  要理解執(zhí)行計劃,怎么也得先理解,那各種各樣的名詞吧。鑒于自己還不是很了解。本文打算作為只寫懂的,不懂的懂了才寫?! ≡陂_頭要先說明,第一次看執(zhí)行計劃要注意,SQL Server的執(zhí)行計劃是從右向左

  要理解執(zhí)行計劃,怎么也得先理解,那各種各樣的名詞吧。鑒于自己還不是很了解。本文打算作為只寫懂的,不懂的懂了才寫。

  在開頭要先說明,第一次看執(zhí)行計劃要注意,SQL Server的執(zhí)行計劃是從右向左看的。

  名詞解析:

  掃描:逐行遍歷數(shù)據(jù)。

  先建立一張表,并給大家看看大概是什么樣子的。

  CREATE?TABLE?Person(
????  Id?int?IDENTITY(1,1)?NOT?NULL,
????  Name?nvarchar(50)?NULL,
????  Age?int?NULL,
????  Height?int?NULL,
????  Area?nvarchar(50)?NULL,
????  MarryHistory?nvarchar(10)?NULL,
????  EducationalBackground?nvarchar(10)?NULL,
????  Address?nvarchar(50)?NULL,
????  InSiteId?int?NULL
  )?ON?[PRIMARY]

  表中的數(shù)據(jù)14萬左右,大概類似下面這樣:

  

  此表,暫時沒有任何索引。

一、數(shù)據(jù)訪問操作  1、表掃描

  表掃描:發(fā)生于堆表,并且沒有可用的索引可用時,會發(fā)生表掃描,表示整個表掃描一次。

  現(xiàn)在,我們來對此表執(zhí)行一條簡單的查詢語句:

  SELECT?*?From?Person?WHERE?Name?=?'公子'

  查看執(zhí)行計劃如下:

  

  表掃描,顧名思義就是整張表掃描,找到你所需要的數(shù)據(jù)了。

 2、聚集索引掃描

  聚集索引掃描:發(fā)生于聚集表,也相當(dāng)于全表掃描操作,但在針對聚集列的條件如(WHERE Id > 10)等操作時,效率會較好。

  下面我們在Id列來對此表加上一個聚集索引

  CREATE?CLUSTERED?INDEX?IX_Id?ON?Person(Id)

  再次執(zhí)行同樣的查詢語句:

  SELECT?*?From?Person?WHERE?Name?=?'公子'

  執(zhí)行計劃如下:

  

  為什么建的聚集索引在Id列,會對掃描有影響呢?更何況與Name條件也沒關(guān)系???

  其實,你加了聚集索引之后,表就由堆表變成了聚集表。我們知道聚集表的數(shù)據(jù)存在于聚集索引的葉級節(jié)點。因此,聚集掃描與表掃描其實差別不大,要說差別大,也得看where條件里是什么,以后返回的數(shù)據(jù)。就本條SQL語句而言,效率差別并不大。

  可以看看I/O統(tǒng)計信息:

  表掃描:

  

  聚集索引掃描:

  

  此處超出本文范疇了,效率不在本文考慮范圍內(nèi),本文只考慮的是,各種掃描的區(qū)別,以及為何會產(chǎn)生。

 3、聚集索引查找

  聚集索引查找:掃描聚集索引中特定范圍的行。

  看執(zhí)行以下SQL語句:

  SELECT?*?FROM?Person?WHERE?Id?=?'73164'

  執(zhí)行計劃如下:

  

 4、索引掃描

  索引掃描:整體掃描非聚集索引。

  下面我們來添加一個聚集索引,并執(zhí)行一條查詢語句:

  CREATE?NONCLUSTERED?INDEX?IX_Name?ON?Person(Name)????--創(chuàng)建非聚集索引

  SELECT?Name?FROM?Person

  查看執(zhí)行計劃如下:

  

  為什么此處會選擇索引掃描(非聚集索引)呢?

  因為此非聚集索引能夠覆蓋所需要的數(shù)據(jù)。如果非聚集索引不能覆蓋呢?例如,我們將SELECT改為SELECT *再來看看。

  

?  好明顯,返回結(jié)果所包括的記錄太多,用非聚集索引反而不合算。因此使用了聚集索引。

  如果此時我們刪除聚集索引,再執(zhí)行SELECT *看看。

  DROP?INDEX?Person.IX_Id

  

  而此時沒有聚集索引,所以只有使用表掃描。

 5、書簽查找

  前面關(guān)于索引的學(xué)習(xí)我們已經(jīng)知道,當(dāng)在非聚集索引中并非覆蓋和包含所需全部的列時,SQL Server會選擇,直接進(jìn)行聚集索引掃描獲得數(shù)據(jù),還是先去非聚集索引找到聚集索引鍵,然后利用聚集索引找到數(shù)據(jù)。

  下面來看一個書簽查找的示例:

  SELECT?*?FROM?Person?WHERE?Name?=?'胖胖'  --Name列有非聚集索引

  執(zhí)行計劃如下:

  

  上面的過程可以理解為:首先通過非聚集索引找到所求的行,但這個索引并不包含所有的列,因此還要額外去基本表中找到這些列,因此要進(jìn)行鍵查找,如果基本表是以堆進(jìn)行組織的,那么這個鍵查找(Key Lookup)就會變成RID查找(RID Lookup),鍵查找和RID查找統(tǒng)稱為書簽查找。不過有時當(dāng)非聚集索引返回的行數(shù)過多時,SQL Server可能會選擇直接進(jìn)行聚集索引掃描了。

二、流聚合操作  1、流聚合

  流聚合:在相應(yīng)排序的流中,計算多組行的匯總值。

  所有的聚合函數(shù)(如COUNT(),MAX())都會有流聚合的出現(xiàn),但是其不會消耗IO,只有消耗CPU。

?  例如執(zhí)行以下語句:

  SELECT?MAX(Age)?FROM?Person

  查看執(zhí)行計劃如下:

  

 2、計算標(biāo)量

  計算標(biāo)量:根據(jù)行中的現(xiàn)有值計算新值。比如COUNT()函數(shù),多一行,行數(shù)就加1咯。

  除MIN和MAX函數(shù)之外的聚合函數(shù)都要求流聚合操作后面跟一個計算標(biāo)量。

  SELECT?COUNT(*)?FROM?Person

  查看執(zhí)行計劃如下:

  

3、散列聚合(哈希匹配)

  對于加了Group by的子句,因為需要數(shù)據(jù)按照group by 后面的列有序,就需要Sort來保證排序。注意,Sort操作是占用內(nèi)存的操作,當(dāng)內(nèi)存不足時還會去占用tempdb。SQL Server總是會在Sort操作和散列匹配中選擇成本最低的。

  SELECT?Height,COUNT(Id)?FROM?Person????--查出各身高的認(rèn)輸
  GROUP?BY?Height

  執(zhí)行計劃如下:

  

  對于數(shù)據(jù)量比較大時,SQL Server選擇的是哈希匹配。

  在內(nèi)存中建立好散列表后,會按照group by后面的值作為鍵,然后依次處理集合中的每條數(shù)據(jù),當(dāng)鍵在散列表中不存在時,向散列表添加條目,當(dāng)鍵已經(jīng)在散列表中存在時,按照規(guī)則(規(guī)則是聚合函數(shù),比如Sum,avg什么的)計算散列表中的值(Value)。

 4、排序

?  當(dāng)數(shù)據(jù)量比價少時,例如執(zhí)行以下語句,新建一個只有數(shù)十條記錄的與Person一樣的表。

  SELECT?*?INTO?Person2?FROM?Person2
  WHERE?Id?<?100

  再來執(zhí)行同樣的查詢語句:

  SELECT?Height,COUNT(Id)?FROM?Person2????--只是表換成了數(shù)據(jù)量比較少的表
  GROUP?BY?Height

  執(zhí)行計劃如下:

  

三、連接

  當(dāng)多表連接時(包括書簽查找,索引之間的連接),SQL Server會采用三類不同的連接方式:循環(huán)嵌套連接,合并連接,散列連接。這幾種連接格式有適合自己的場景,不存在哪個更好的說法。

?  新建兩張表如下

?  

?  這是一個簡單的新聞,欄目結(jié)構(gòu)。

 1、嵌套循環(huán)

  先來看一個簡單的Inner Join查詢語句

  SELECT?*?FROM?Nx_Column?AS?C
  INNER?JOIN?Nx_Article?AS?A
  ON?A.ColumnId?=?C.ColumnId

  執(zhí)行計劃如下:

  

  循環(huán)嵌套連接的圖標(biāo)同樣十分形象,處在上面的外部輸入(Outer input),這里也就是聚集索引掃描。和處在下面的內(nèi)部輸入(Inner Input),這里也就是聚集索引查找。外部輸入僅僅執(zhí)行一次,根據(jù)外部輸入滿足Join條件的每一行,對內(nèi)部輸入進(jìn)行查找。這里由于是7行,對于內(nèi)部輸入執(zhí)行7次。

?  

  根據(jù)嵌套循環(huán)的原理不難看出,由于外部輸入是掃描,內(nèi)部輸入是查找,當(dāng)兩個Join的表外部輸入結(jié)果集比較小,而內(nèi)部輸入所查找的表非常大時,查詢優(yōu)化器更傾向于選擇循環(huán)嵌套方式。

 2、合并連接

  不同于循環(huán)嵌套的是,合并連接是從每個表僅僅執(zhí)行一次訪問。從這個原理來看,合并連接要比循環(huán)嵌套要快了不少。

  從合并連接的原理不難想象,首先合并連接需要雙方有序.并且要求Join的條件為等于號。因為兩個輸入條件已經(jīng)有序,所以從每一個輸入集合中取一行進(jìn)行比較,相等的返回,不相等的舍棄,從這里也不難看出Merge join為什么只允許Join后面是等于號。從圖11的圖標(biāo)中我們可以看出這個原理。

  SELECT?*?FROM?Nx_Column?AS?C
  INNER?JOIN????Nx_Article?AS?A
  ON?A.ColumnId?=?C.ColumnId
  OPTION(MERGE?join)

  執(zhí)行計劃如下:

  

  如果輸入數(shù)據(jù)的雙方無序,則查詢分析器不會選擇合并連接,我們也可以通過索引提示強(qiáng)制使用合并連接,為了達(dá)到這一目的,執(zhí)行計劃必須加上一個排序步驟來實現(xiàn)有序。這也是上述SQL語句為什么要加OPTION(MERGE join)的原因。上述對Article表的ColumnId列進(jìn)行了排序。

 3、哈希連接

  散列連接同樣僅僅只需要只訪問1次雙方的數(shù)據(jù)。散列連接通過在內(nèi)存中建立散列表實現(xiàn)。這比較消耗內(nèi)存,如果內(nèi)存不足還會占用tempdb。但并不像合并連接那樣需要雙方有序。

  要進(jìn)行下面這兩個實現(xiàn),得把兩個列的聚集索引不要建在ColumnId列,否則不會采用哈希連接。

  ALTER?TABLE?PK_Nx_Column?DROP?CONSTRAINT?PK_Nx_Column????--刪除主鍵
  DROP?INDEX?Nx_Column.PK_Nx_Column????--刪除聚集索引
  CREATE?CLUSTERED?INDEX?IX_ColumnName?ON?Nx_Column(ColumnName)????--創(chuàng)建聚集索引
  --這里再設(shè)置回主鍵就可以了,有了聚集索引,就不能隨主鍵默認(rèn)建啦

  還要刪除另外一個表Article的聚集索引哦。

  然后執(zhí)行以下查詢:

  SELECT?*?FROM?Nx_Column?AS?C
  INNER?JOIN????Nx_Article?AS?A
  ON?A.ColumnId?=?C.ColumnId

  執(zhí)行計劃如下:

  

? ? 要刪除掉聚集索引,否則兩個有序輸入SQL Server會選擇代價更低的合并連接。SQL Server利用兩個上面的輸入生成哈希表,下面的輸入來探測,可以在屬性窗口看到這些信息,如圖15所示。

??? 通常來說,所求數(shù)據(jù)在其中一方或雙方?jīng)]有排序的條件達(dá)成時,會選用哈希匹配。

四、并行

  當(dāng)多個表連接時,SQL Server還允許在多CPU或多核的情況下允許查詢并行,這樣無疑提高了效率。

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