如何看懂SQL Server查詢計劃

本文只談優化查詢時如何看懂SQL Server查詢計劃。畢竟我對SQL Server的認識有限，如有錯誤，也懇請您在發現後及時批評指正。

對於SQL Server的優化來說，優化查詢可能是很常見的事情。由於數據庫的優化，本身也是一個涉及面比較的廣的話題，因此本文只談優化查詢時如何看懂SQL Server查詢計劃。畢竟我對SQL Server的認識有限，如有錯誤，也懇請您在發現後及時批評指正。

首先，打開【SQL Server Management Studio】，輸入一個查詢語句看看SQL Server是如何顯示查詢計劃的吧。

說明：本文所演示的數據庫，是我為一個演示程序專用准備的數據庫，可以在此網頁中下載。

select v.OrderID, v.CustomerID, v.CustomerName, v.OrderDate, v.SumMoney, v.Finished

from   OrdersView as v

where v.OrderDate >= '2010-12-1' and v.OrderDate < '2011-12-1';

其中，OrdersView是一個視圖，其定義如下：

SELECT     dbo.Orders.OrderID, dbo.Orders.CustomerID, dbo.Orders.OrderDate,

dbo.Orders.SumMoney, dbo.Orders.Finished,

ISNULL(dbo.Customers.CustomerName, N'') AS CustomerName

FROM         dbo.Orders LEFT OUTER JOIN

dbo.Customers ON dbo.Orders.CustomerID = dbo.Customers.CustomerID

對於前一句查詢，SQL Server給出的查詢計劃如下(點擊工具欄上的【顯示估計的執行計劃】按鈕)：

從這個圖中，我們至少可以得到3個有用的信息：

1. 哪些執行步驟花費的成本比較高。顯然，最右邊的二個步驟的成本是比較高的。

2. 哪些執行步驟產生的數據量比較多。對於每個步驟所產生的數據量，SQL Server的執行計劃是用【線條粗細】來表示的，因此也很容易地從分辨出來。

3. 每一步執行了什麼樣的動作。

對於一個比較慢的查詢來說，我們通常要知道哪些步驟的成本比較高，進而，可以嘗試一些改進的方法。一般來說，如果您不能通過：提高硬件性能或者調整OS,SQL Server的設置之類的方式來解決問題，那麼剩下的可選方法通常也只有以下這些了：

1. 為【scan】這類操作增加相應字段的索引。

2. 有時重建索引或許也是有效的，具體情形請參考後文。

3. 調整語句結構，引導SQL Server采用其它的查詢方案去執行。

4. 調整表結構(分表或者分區)。

下面再來說說一些很重要的理論知識，這些內容對於執行計劃的理解是很有幫助的。

SQL Server 查找記錄的方法

說到這裡，不得不說SQL Server的索引了。SQL Server有二種索引：聚集索引和非聚集索引。二者的差別在於：【聚集索引】直接決定了記錄的存放位置，或者說：根據聚集索引可以直接獲取到記錄。【非聚集索引】保存了二個信息：1.相應索引字段的值，2.記錄對應聚集索引的位置(如果表沒有聚集索引則保存記錄指針)。因此，如果能通過【聚集索引】來查找記錄，顯然也是最快的。

SQL Server 會有以下方法來查找您需要的數據記錄：

1. 【Table Scan】：遍歷整個表，查找所有匹配的記錄行。這個操作將會一行一行的檢查，當然，效率也是最差的。

2. 【Index Scan】：根據索引，從表中過濾出來一部分記錄，再查找所有匹配的記錄行，顯然比第一種方式的查找范圍要小，因此比【Table Scan】要快。

3. 【Index Seek】：根據索引，定位(獲取)記錄的存放位置，然後取得記錄，因此，比起前二種方式會更快。

4. 【Clustered Index Scan】：和【Table Scan】一樣。注意：不要以為這裡有個Index，就認為不一樣了。其實它的意思是說：按聚集索引來逐行掃描每一行記錄，因為記錄就是按聚集索引來順序存放的。而【Table Scan】只是說：要掃描的表沒有聚集索引而已，因此這二個操作本質上也是一樣的。

5. 【Clustered Index Seek】：直接根據聚集索引獲取記錄，最快!

所以，當發現某個查詢比較慢時，可以首先檢查哪些操作的成本比較高，再看看那些操作在查找記錄時，是不是【Table Scan】或者【Clustered Index Scan】，如果確實和這二種操作類型有關，則要考慮增加索引來解決了。不過，增加索引後，也會影響數據表的修改動作，因為修改數據表時，要更新相應字段的索引。所以索引過多，也會影響性能。還有一種情況是不適合增加索引的：某個字段用0或1表示的狀態。例如可能有絕大多數是1，那麼此時加索引根本就沒有意義。這時只能考慮為0或者1這二種情況分開來保存了，分表或者分區都是不錯的選擇。

如果不能通過增加索引和調整表來解決，那麼可以試試調整語句結構，引導SQL Server采用其它的查詢方案去執行。這種方法要求：1.對語句所要完成的功能很清楚，2.對要查詢的數據表結構很清楚，3.對相關的業務背景知識很清楚。如果能通過這種方法去解決，當然也是很好的解決方法了。不過，有時SQL Server比較智能，即使你調整語句結構，也不會影響它的執行計劃。

如何比較二個相同功能的SQL語句的性能好壞呢，我建議采用二種方法：1. 直接把二個查詢語句放在【SQL Server Management Studio】，然後去看它們的【執行計劃】，SQL Server會以百分比的方式告訴你二個查詢的【查詢開銷】。這種方法簡單，通常也是可以參考的，不過，有時也會不准，具體原因請接著往下看(可能索引統計信息過舊)。

2. 根據真實的程序調用，寫相應的測試代碼去調用：這種方法就麻煩一些，但是它更能代表現實調用情況，得到的結果也是更具有參考價值的，因此也是值得的。

SQL Server Join 方式

在SQL Server中，每個join命令，都會在內部執行時采用三種更具體的方式來運行：

1. 【Nested Loops join】，如果一個聯接輸入很小，而另一個聯接輸入很大而且已在其聯接列上創建了索引，則索引 Nested Loops 連接是最快的聯接操作，因為它們需要的 I/O 和比較都最少。

嵌套循環聯接也稱為“嵌套迭代”，它將一個聯接輸入用作外部輸入表(顯示為圖形執行計劃中的頂端輸入)，將另一個聯接輸入用作內部(底端)輸入表。外部循環逐行處理外部輸入表。內部循環會針對每個外部行執行，在內部輸入表中搜索匹配行。可以用下面的偽碼來理解：

foreach(row r1 in outer table)

foreach(row r2 in inner table)

if( r1, r2 符合匹配條件 )

output(r1, r2);

最簡單的情況是，搜索時掃描整個表或索引;這稱為“單純嵌套循環聯接”。如果搜索時使用索引，則稱為“索引嵌套循環聯接”。如果將索引生成為查詢計劃的一部分(並在查詢完成後立即將索引破壞)，則稱為“臨時索引嵌套循環聯接”。查詢優化器考慮了所有這些不同情況。

如果外部輸入較小而內部輸入較大且預先創建了索引，則嵌套循環聯接尤其有效。在許多小事務中(如那些只影響較小的一組行的事務)，索引嵌套循環聯接優於合並聯接和哈希聯接。但在大型查詢中，嵌套循環聯接通常不是最佳選擇。

2. 【Merge Join】，如果兩個聯接輸入並不小但已在二者聯接列上排序(例如，如果它們是通過掃描已排序的索引獲得的)，則合並聯接是最快的聯接操作。如果兩個聯接輸入都很大，而且這兩個輸入的大小差不多，則預先排序的合並聯接提供的性能與哈希聯接相近。但是，如果這兩個輸入的大小相差很大，則哈希聯接操作通常快得多。

合並聯接要求兩個輸入都在合並列上排序，而合並列由聯接謂詞的等效 (ON) 子句定義。通常，查詢優化器掃描索引(如果在適當的一組列上存在索引)，或在合並聯接的下面放一個排序運算符。在極少數情況下，雖然可能有多個等效子句，但只用其中一些可用的等效子句獲得合並列。

由於每個輸入都已排序，因此 Merge Join 運算符將從每個輸入獲取一行並將其進行比較。例如，對於內聯接操作，如果行相等則返回。如果行不相等，則廢棄值較小的行並從該輸入獲得另一行。這一過程將重復進行，直到處理完所有的行為止。

合並聯接操作可以是常規操作，也可以是多對多操作。多對多合並聯接使用臨時表存儲行(會影響效率)。如果每個輸入中有重復值，則在處理其中一個輸入中的每個重復項時，另一個輸入必須重繞到重復項的開始位置。可以創建唯一索引告訴SQL Server不會有重復值。

如果存在駐留謂詞，則所有滿足合並謂詞的行都將對該駐留謂詞取值，而只返回那些滿足該駐留謂詞的行。

合並聯接本身的速度很快，但如果需要排序操作，選擇合並聯接就會非常費時。然而，如果數據量很大且能夠從現有 B 樹索引中獲得預排序的所需數據，則合並聯接通常是最快的可用聯接算法。

3. 【Hash Join】，哈希聯接可以有效處理未排序的大型非索引輸入。它們對復雜查詢的中間結果很有用，因為：1. 中間結果未經索引(除非已經顯式保存到磁盤上然後創建索引)，而且通常不為查詢計劃中的下一個操作進行適當的排序。2. 查詢優化器只估計中間結果的大小。由於對於復雜查詢，估計可能有很大的誤差，因此如果中間結果比預期的大得多，則處理中間結果的算法不僅必須有效而且必須適度弱化。

哈希聯接可以減少使用非規范化。非規范化一般通過減少聯接操作獲得更好的性能，盡管這樣做有冗余之險(如不一致的更新)。哈希聯接則減少使用非規范化的需要。哈希聯接使垂直分區(用單獨的文件或索引代表單個表中的幾組列)得以成為物理數據庫設計的可行選項。

哈希聯接有兩種輸入：生成輸入和探測輸入。查詢優化器指派這些角色，使兩個輸入中較小的那個作為生成輸入。

哈希聯接用於多種