引用:初探Sql Server 执行计划及Sql查询优化

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简介: 原文:引用:初探Sql Server 执行计划及Sql查询优化初探Sql Server 执行计划及Sql查询优化 收藏MSSQL优化之————探索MSSQL执行计划 作者:no_mIss 最近总想整理下对MSSQL的一些理解与感悟,却一直没有心思和时间写,晚上无事便写了一篇探索MSSQL执行计划,本文讲执行计划但不仅限于讲执行计划。
原文: 引用:初探Sql Server 执行计划及Sql查询优化

初探Sql Server 执行计划及Sql查询优化 收藏

MSSQL优化之————探索MSSQL执行计划

 

作者:no_mIss

 

最近总想整理下对MSSQL的一些理解与感悟,却一直没有心思和时间写,晚上无事便写了一篇探索MSSQL执行计划,本文讲执行计划但不仅限于讲执行计划。

 

网上的SQL优化的文章实在是很多,说实在的,我也曾经到处找这样的文章,什么不要使用IN了,什么OR了,什么AND了,很多很多,还有很多人拿出仅几S甚至几MS的时间差的例子来证明着什么(有点可笑),让许多人不知道其是对还是错。而SQL优化又是每个要与数据库打交道的程序员的必修课,所以写了此文,与朋友们共勉。

 

谈到优化就必然要涉及索引,就像要讲锁必然要说事务一样,所以你需要了解一下索引,仅仅是索引,就能讲半天了,所以索引我就不说了(打很多字是很累的,况且我也知之甚少),可以去参考相关的文章,这个网上资料比较多了。

 

今天来探索下MSSQL的执行计划,来让大家知道如何查看MSSQL的优化机制,以此来优化SQL查询。

 

--DROP TABLE T_UserInfo----------------------------------------------------

--建测试表

CREATE TABLE T_UserInfo

(

    Userid varchar(20),  UserName varchar(20),

    RegTime datetime, Tel varchar(20),

)

--插入测试数据

DECLARE @I INT

DECLARE @ENDID INT

SELECT @I = 1

SELECT @ENDID = 100  --在此处更改要插入的数据,重新插入之前要删掉所有数据

WHILE @I <= @ENDID

BEGIN

    INSERT INTO T_UserInfo

    SELECT 'ABCDE'+CAST(@I AS VARCHAR(20))+'EF',''+CAST(@I AS VARCHAR(20)),

       GETDATE(),'876543'+CAST(@I AS VARCHAR(20))

    SELECT @I = @I + 1

END

 

--相关SQL语句解释

---------------------------------------------------------------------------

--建聚集索引

CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid  ON T_UserInfo (Userid)

--建非聚集索引

CREATE NONCLUSTERED INDEX INDEX_Userid  ON T_UserInfo (Userid)

--删除索引

DROP INDEX T_UserInfo.INDEX_Userid

---------------------------------------------------------------------------

---------------------------------------------------------------------------

--显示有关由Transact-SQL 语句生成的磁盘活动量的信息

SET STATISTICS IO ON

--关闭有关由Transact-SQL 语句生成的磁盘活动量的信息

SET STATISTICS IO OFF

--显示[返回有关语句执行情况的详细信息,并估计语句对资源的需求]

SET SHOWPLAN_ALL  ON

--关闭[返回有关语句执行情况的详细信息,并估计语句对资源的需求]

SET SHOWPLAN_ALL  OFF

---------------------------------------------------------------------------

请记住:SET STATISTICS IO  SET SHOWPLAN_ALL 是互斥的。

 

OK,现在开始:

首先,我们插入100条数据

然后我写了一个查询语句:

SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID='ABCDE6EF'

选中以上语句,按Ctrl+L,如下图

 

 

这就是MSSQL的执行计划:表扫描:扫描表中的行

 

然后我们来看该语句对IO的读写:

执行:SET STATISTICS IO ON

此时再执行该SQL:SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID='ABCDE6EF'

切换到消失栏显示如下:

'T_UserInfo'。扫描计数1,逻辑读次,物理读次,预读次。

解释下其意思:

四个值分别为:

    执行的扫描次数;

    从数据缓存读取的页数;

    从磁盘读取的页数;

    为进行查询而放入缓存的页数

重要:如果对于一个SQL查询有多种写法,那么这四个值中的逻辑读(logical reads)决定了哪个是最优化的。

 

接下来我们为其建一个聚集索引

执行CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid  ON T_UserInfo (Userid)

然后再执行SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID='ABCDE6EF'

切换到消息栏如下显示:

'T_UserInfo'。扫描计数1,逻辑读次,物理读次,预读次。

此时逻辑读由原来的1变成2

说明我们又加了一个索引页,现在我们查询时,逻辑读就是要读两页(1索引页+1数据页),此时的效率还不如不建索引。

 

此时再选中查询语句,然后再Ctrl+L,如下图:

 

聚集索引查找:扫描聚集索引中特定范围的行

说明,此时用了索引。

 

OK,到这里你应该已经知道初步知道MSSQL查询计划和如何查看对IO的读取消耗了吧!

 

 

接下来我们继续:

 

现在我再把测试数据改变成1000

再执行SET STATISTICS IO ON,再执行

SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID='ABCDE6EF'

在不加聚集索引的情况下:

'T_UserInfo'。扫描计数1,逻辑读次,物理读次,预读次。

在加聚集索引的情况下:CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid  ON T_UserInfo (Userid)

'T_UserInfo'。扫描计数1,逻辑读次,物理读次,预读次。

(其实也就是说此时是读了一个索引页,一个数据页)

如此,在数据量稍大时,索引的查询优势就显示出来了。

 

 

 

先小总结下

当你构建SQL语句时,按Ctrl+L就可以看到语句是如何执行,是用索引扫描还是表扫描?

通过SET STATISTICS IO ON 来查看逻辑读,完成同一功能的不同SQL语句,逻辑读

越小查询速度越快(当然不要找那个只有几百条记录的例子来反我)

 

 

我们再继续深入:

OK,现在我们再来看一次,我们换个SQL语句,来看下MSSQL如何来执行的此SQL呢?

现在去掉索引:DROP INDEX T_UserInfo.INDEX_Userid

现在打开[显示语句执行情况的详细信息]SET SHOWPLAN_ALL  ON

然后再执行:SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID LIKE 'ABCDE8%'

看结果栏:结果中有些具体参数,比如IO的消耗,CPU的消耗。

在这里我们只看StmtText:

SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID LIKE 'ABCDE8%'

  |--Table Scan(OBJECT:([student].[dbo].[T_UserInfo]), WHERE:(like([T_UserInfo].[Userid], 'ABCDE8%', NULL)))

Ctrl+L看下此时的图行执行计划:

 

我再加上索引:

先关闭:SET SHOWPLAN_ALL OFF

再执行:CREATE CLUSTERED INDEX INDEX_Userid  ON T_UserInfo (Userid)

再开启:SET SHOWPLAN_ALL ON

再执行:SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID LIKE 'ABCDE8%'

查看StmtText:

SELECT * FROM T_UserInfo WHERE USERID LIKE 'ABCDE8%'

  |--Clustered Index Seek(OBJECT:([student].[dbo].[T_UserInfo].[INDEX_Userid]), SEEK:([T_UserInfo].[Userid] >= 'ABCDE8' AND [T_UserInfo].[Userid] < 'ABCDE9'),  WHERE:(like([T_UserInfo].[Userid], 'ABCDE8%', NULL)) ORDERED FORWARD)Ctrl+L看下此时的图行执行计划:

Ctrl+L看下此时的图行执行计划:

 

 

在有索引的情况下,我们再写一个SQL

SET SHOWPLAN_ALL ON

SELECT * FROM T_UserInfo WHERE LEFT(USERID,4)='ABCDE8%'

查看StmtText:

SELECT * FROM T_UserInfo WHERE LEFT(USERID,4)='ABCDE8%'

  |--Clustered Index Scan(OBJECT:([student].[dbo].[T_UserInfo].[INDEX_Userid]), WHERE:(substring([T_UserInfo].[Userid], 1, 4)='ABCDE8%'))

Ctrl+L看下此时的图行执行计划:

 

 

我们再分别看一下三种情况下对IO的操作

分别如下:

第一种情况:表'T_UserInfo'。扫描计数1,逻辑读次,物理读次,预读次。

第二种情况:表'T_UserInfo'。扫描计数1,逻辑读次,物理读次,预读次。

第三种情况:表'T_UserInfo'。扫描计数1,逻辑读次,物理读次,预读次。

这说明:

第一次是表扫描,扫了7页,也就是全表扫描

第二次是索引扫描,扫了1页索引,2页数据页

第三次是索引扫描+表扫描,扫了1页索引,7页数据页

[图形界面也有对CPU和IO的消耗,也可以看出来哪个最优!] 

 

通过比较,嘿嘿,很容易的看出:第二种第三种写法在都有索引的情况下,like有效的使用索引,而left则不能,这样一个最简单的优化的例子就出来了,哈哈。

 

 

如果以上你都明白了,那么你可能已经对 SQL 的优化有初步新的想法了,网上一堆堆的 SQL 优化的文章真的是那样吗?你自己试试就知道了,而不必盲目去记那些东西,自己试试,看看 MSSQL 到底是怎么来执行就明白了。

在我举的例子中,用的是聚集索引扫描,字段是字母加数字,大家可以试试看纯数字的、字母的、汉字的等等,了解下MMSQL会如何改变SQL语句来利用索引。然后再试试非聚集索引是什么情况?用不用索引和什么有关?子查询MSSQL是如何执行?IN用不用索引,LIKE用不用索引?函数用不用索引?ORANDUNION?子查询呢?在这里我不一一去试给大家看了,只要知道了如何去看MSSQL的执行计划(图形和文本),很多事情就很明朗了。

 

大总结:

实现同一查询功能的SQL写法可能会有多种,如果判断哪种最优化,如果仅仅是从时间上来测,会受很多外界因素的影响,而我们明白了MSSQL如何去执行,通过IO逻辑读、通过查看图示的查询计划、通过其优化后而执行的SQL语句,才是优化SQL的真正途径。

 

另外提醒下:数据量的多少有时会影响MSSQL对同一种查询写法语句的执行计划,这一点在非聚集索引上特别明显,还有就是在多CPU与单CPU下,在多用户并发情况下,同一写法的查询语句执行计划会有所不同,这个就需要大家有机会去试验了(我也没有这方面的太多经验与大家分享)

 

先写这些吧,由于我对MSSQL认识还很浅薄,如有不对的地方,还请指正。

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