深入分析SqlServer查询计划

最近我开始使用SQL Server数据库，并着手对查询语句进行优化。在此之前，我对SQL Server的查询计划了解不多，但通过查阅网上帖子和微软 MSDN 资料，我对 SQL Server 有了一定的认识。在此，我想通过这篇文章分享我所理解的内容，并欢迎大家指正错误。

对于数据库优化而言，查询优化是至关重要的一环。在使用 SQL Server 时，理解查询计划是优化查询的关键。打开 SQL Server Management Studio，输入查询语句后，我们可以查看 SQL Server 的查询计划，从而了解数据库如何执行查询。

以以下查询为例：

```sql

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

from OrdersView as v

where v.OrderDate >= '2010-12-01' and v.OrderDate < '2011-12-01';

```

其中，OrdersView 是一个视图，其定义涉及多个表的联接操作。

对于此查询，SQL Server 提供的查询计划可以为我们提供三个关键信息：

1. 哪些执行步骤的成本较高，这些通常是查询性能瓶颈所在。

2. 哪些执行步骤产生的数据量较大，这有助于我们识别可能的性能问题。

3. 每一步执行了什么样的动作，这有助于我们理解查询的执行过程。

当我们遇到一个性能不佳的查询时，首先可以通过查看查询计划了解哪些步骤的成本较高。然后，我们可以尝试以下方法来优化查询：

1. 为扫描操作涉及的字段创建索引，以加速查找过程。

2. 在某些情况下，重建索引可能有助于改善性能。

3. 调整查询语句的结构，引导 SQL Server 采用更高效的查询方案。

4. 调整表结构，例如通过分表或分区来优化性能。

为了深入理解 SQL Server 的执行计划，我们需要了解 SQL Server 如何查找记录。SQL Server 主要使用以下方法来查找数据记录：

1. 全表扫描（Table Scan）：遍历整个表查找匹配的记录，效率最低。

2. 索引扫描（Index Scan）：利用索引缩小查找范围，比全表扫描快。

3. 索引查找（Index Seek）：根据索引直接定位记录，效率最高。

4. 聚集索引扫描（Clustered Index Scan）：与全表扫描类似，按聚集索引逐行扫描。

理解这些查找方法对于优化查询至关重要。例如，我们可以通过添加适当的索引来加速查找过程，或者调整查询语句的结构，以避免不必要的扫描操作。

当我们谈论数据库查询时，“Table Scan”似乎成了一个让人头疼的词汇。它仅仅是表示要扫描的表没有聚集索引而已，但实际上，它和“Clustered Index Seek”这两种操作在本质上是有相似之处的。

当你说“Clustered Index Seek”，那意味着数据库能够直接根据聚集索引迅速获取记录，这简直是最快的操作了！当查询速度不尽如人意时，我们需要仔细审查哪些操作的成本较高。那些涉及到“Table Scan”或“Clustered Index Scan”的操作可能是罪魁祸首。这时，增加索引或许能解决问题。也别忘了，增加索引也会影响到数据表的修改操作，因为每次更新数据表时，相应字段的索引也需要更新。索引并不是越多越好。还有一种情况是某些字段的状态大多都是用0或1表示的，这时候增加索引可能并无太大意义。这种情况下，我们可以考虑将0和1分开保存，通过分表或分区的方式来解决。

如果无法通过增加索引和调整表结构来优化查询性能，那么我们可以尝试调整SQL语句的结构，引导SQL Server采用其他的查询方案。要做到这一点，我们需要对语句的功能、数据表的结构以及相关的业务背景有深入的了解。虽然SQL Server相当智能，但有时候我们的调整确实能改变其执行计划。

那么，如何比较两个相同功能的SQL语句的性能呢？我有两个建议。你可以直接在“SQL Server Management Studio”中运行这两个查询语句，然后查看它们的“执行计划”。SQL Server会以百分比的形式告诉你两个查询的“查询开销”。这种方法简单且具有一定的参考价值。你可以根据实际的程序调用，编写相应的测试代码来进行比较。这种方法更能模拟真实的调用情况，所得结果也更具参考价值。

再来说说SQL Server中的Join方式。每个join命令在执行时都会采用三种更具体的方式。其中，“Nested Loops join”在特定情况下是最快的联接操作。当其中一个联接输入很小，而另一个联接输入很大且已在其联接列上创建了索引时，嵌套循环联接就会显示出它的优势。它的工作原理就像是一个嵌套迭代过程，一个表作为外部输入表，另一个表作为内部输入表。外部循环逐行处理外部输入表，内部循环则针对每个外部行进行搜索匹配行。

除了“Nested Loops join”，还有“Merge Join”。当两个联接输入都不小，且已在联接列上排序时，合并联接是最快的。如果两个输入的大小差不多，预先排序的合并联接提供的性能与哈希联接相近；如果这两个输入的大小相差很大，那么哈希联接操作通常更快。

在数据世界的深处，每个值都有其独特的旅程。当我们在SQL Server中处理数据时，如何让这些值高效、准确地组合在一起，形成我们需要的答案呢？这就涉及到了合并、联接数据的精妙技艺。

想象一下，如果我们有两个庞大的数据集合，需要找出它们之间的匹配项。这时，合并联接就像一位高效的指挥家，引导着数据的交响。但如果数据未经排序，怎么办？别担心，我们还有哈希联接这一强大武器。它们能处理那些复杂、未排序的大型数据集合，像是魔法般将中间结果转化为我们需要的答案。

哈希联接有两种输入：生成输入和探测输入。查询优化器会评估这两个输入的大小，让较小的那个担任生成输入的角色。这个过程就像是精心安排的舞蹈，每个角色都有其独特的动作和节奏。

在实际操作中，SQL Server会根据数据的大小和特性自动选择使用哪种类型的哈希联接。但有时，我们可能需要干预这个过程。虽然SQL Server的建议通常都是明智的，但有时候我们可能需要更精细地控制这个过程。这时，我们可以尝试显式地指定联接方式，比如使用inner loop join或left outer merge join等。大多数时候，最好还是让SQL Server自己决定。毕竟，它的目标是优化性能，提供最快的结果。

现在让我们回到SQL Server的实际操作界面。想象一下你正在执行一个查询，而界面上展示的是这个查询的执行计划。你可以将鼠标移到各个节点上查看详细信息。这些信息就像是一份数据处理的食谱，告诉你每一步是如何进行的。但如果你想得到更多实际执行的信息，你需要启动实际的执行计划查看功能。在这个过程中，SQL Server就像一位熟练的厨师，将你的查询指令转化为高效的数据处理流程。在这个过程中，哈希联接等技巧就像是调料和香料，让数据处理的菜肴更加美味可口。开启统计轮廓分析，深入理解查询执行过程

针对特定的订单和，我们从OrdersView视图中筛选了特定日期范围的订单信息。当执行以下SQL查询时：

select v.OrderID, v.CustomerID, v.CustomerName, v.OrderDate, v.SumMoney, v.Finished from OrdersView as v where v.OrderDate >= '2010-12-01' and v.OrderDate < '2011-12-01';

1. 【Rows】：表示一个执行步骤中产生的记录条数，反映了该步骤的处理成本。

2. 【Executes】：表示某个执行步骤被执行的次数，有助于识别执行效率低的步骤。

3. 【Stmt Text】：描述了执行步骤的具体操作，如索引查找、表扫描、连接操作等。

以具体的执行过程为例，SQL Server首先会对Customers表进行【Clustered Index Seek】操作，按照【PK_Customers】索引进行查找。然后，对Orders表进行【Clustered Index Scan】操作，因为OrderDate列上没有索引，所以采用了表扫描的方式。通过【Nested Loops】将两个表的数据进行联接。

这个过程中，还有一些细节值得注意。比如，第2行的【Compute Scalar】表示在执行一个isnull()函数，这可能与视图定义中的某些逻辑有关。

数据库查询的执行计划选择依据——索引统计信息

在数据库查询中，执行计划的选择至关重要。SQL Server在执行查询时，会依据一种被称为“索引统计信息”的数据来决定如何生成和执行查询计划。那么，SQL Server是如何利用这些索引统计信息来选择执行计划的呢？

让我们了解一下什么是索引统计信息。当你在SQL Server中执行一个查询时，如果相应的查询执行计划尚未在缓存中，SQL Server会生成一个执行计划。在生成这个计划时，SQL Server并不是随机选择索引，而是会参考索引统计信息。这些统计信息能够帮助SQL Server预估每个查询步骤可能处理的数据量，从而选择最优的查询执行方式。

为了深入理解索引统计信息，我们可以通过一个具体的例子来查看。请打开SQL Server Management Studio，并执行以下命令：

```sql

db show_statistics (Products, IX_CategoryID)

```

这个命令会显示“Products”表中“IX_CategoryID”索引的统计信息。结果显示分为三个部分：

在填充测试数据时，如果故意按照某种模式（如本例中的CategoryId）组织数据，那么索引统计信息将更为准确，从而帮助SQL Server更精确地预估查询步骤的数据量。这些统计信息在选择Join方式时尤为重要，因为SQL Server会参考字段的选择性来选择合适的Join策略。

索引统计信息是SQL Server优化查询计划的重要参考依据。通过深入理解这些统计信息，我们可以更好地优化数据库性能，提高查询效率。SQL Server在执行查询时，不仅仅依赖于索引，还会利用统计信息来为查询生成最佳的执行计划。这些统计信息对于查询优化器来说至关重要，它结合相关的索引和查询的具体条件来评估各种执行方案的代价，从而选择最优的查询计划。

统计信息的创建过程是这样的：数据库引擎会对列值进行排序，并根据这些值（最多200个，按间隔分隔开）创建一个“直方图”。这个直方图提供了关于数据分布的信息，帮助查询优化器了解有多少行精确匹配某个值，有多少行在一个范围内，以及值的密度等信息。

在SQL Server 2005及之后的版本中，对于字符类型的列，如char、varchar等，引入了额外的统计信息收集功能，称为“字符串摘要”。这个功能可以帮助查询优化器在存在LIKE查询条件时更准确地估计结果集的大小。比如，当我们查询产品名称中包含“Bike”或者名字以“CS”开头的项目时，字符串摘要就会起到作用。

关于统计信息的自动创建和更新问题，其实SQL Server会自动为我们维护这些统计信息。当我们在数据库中创建索引时，查询优化器会自动存储关于索引列的统计信息。当数据库中的AUTO_CREATE_STATISTICS选项设置为ON（默认值）时，数据库引擎会自动为没有用于谓词的索引的列创建统计信息。当数据发生变化时，这些统计信息可能会变得过时。幸运的是，当AUTO_UPDATE_STATISTICS数据库选项设置为ON（默认值）时，查询优化器会在数据发生变化时自动更新这些统计信息，以确保它们仍然反映数据的实际分布。

统计信息是SQL Server优化查询的关键依据。它们帮助查询优化器了解数据的分布和特性，从而选择最佳的执行计划。为了确保查询性能的优化，我们需要确保数据库的统计信息是的、准确的。每当数据库中的查询执行计划使用的统计信息未能通过当前测试时，便会触发统计信息的更新流程。这种更新是通过采样进行的，采样来源于表或统计信息所需列的最小非聚集索引。在读取数据页后，该页面上的所有行都会被用来更新统计信息。通常，当大约20%的数据行发生变动时，统计信息会被更新。查询优化器始终致力于确保采样的行数尽可能少。对于小于8MB的表，会进行完整的扫描以收集统计信息。

采样数据，而非分析所有数据，能最大限度地减少统计信息自动更新的开销。在某些情况下，采样可能无法精确捕获表的数据特征。可以使用UPDATE STATISTICS语句的SAMPLE子句和FULLSCAN子句来手动控制更新统计信息时的采样量。FULLSCAN子句用于扫描表中的所有数据以收集统计信息，而SAMPLE子句则用于指定采样的行数百分比或具体的采样行数。

在SQL Server 2005中，数据库选项AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC提供了异步更新统计信息的功能。当此选项设置为ON时，查询不会等待统计信息的更新即可完成编译。过期的统计信息会被放入队列中，由后台进程的工作线程进行更新。查询和其他并发查询都会使用现有的过期统计信息进行编译，这样查询响应时间更具预测性。过期的统计信息可能会导致查询优化器选择低效的查询计划。当更新的统计信息就绪后，会使用这些新信息重新编译缓存的计划。如果在同一显式用户事务中执行某些数据定义语言（DDL）语句（如CREATE、ALTER和DROP语句），则无法更新异步统计信息。

AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC选项在数据库级别设置，决定了数据库中所有统计信息的更新方法。该选项仅适用于统计信息的更新，并不能用于以异步方式创建统计信息。只有当你将AUTO_UPDATE_STATISTICS设置为ON时，将AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC选项设置为ON才有效。默认情况下，AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC选项是关闭的。

接下来，让我们优化视图查询的问题。尽管视图本质上也是一个查询，由一个查询语句定义，但在优化时，它与一般的查询语句存在一些区别。主要区别在于，视图在使用前通常会加上where语句，或者用在其他语句的from子句中。以我的演示数据库中的视图OrdersView为例，如果直接使用这个视图，可能会得到低效的全表扫描执行计划。在实际应用中，对这个视图进行查询时，执行计划可能会有所不同。例如，对表的查找方式可能会从全表扫描转变为更高效的聚集索引查找方式。这就说明在优化视图时，需要根据实际需求和过滤条件来决定如何进行优化。

再来看一个由三个查询组成的情况。对于这个包含视图OrdersView的查询组合的执行计划分析将会揭示更多的优化细节和策略选择。通过这个例子可以看到根据具体的查询需求和上下文对视图进行优化是一个复杂且需要细致分析的过程。在数据库查询中，对同一视图进行不同的过滤条件查询时，执行计划的差异会立刻显现出来。这提醒我们，为了高效地获取所需信息，理解并合理利用这些过滤条件至关重要。以下是几个具体的查询示例：

当我们执行查询语句 `select from dbo.OrdersView where OrderId = 1;` 时，我们正在寻找具有特定订单ID的记录。数据库系统会检查索引和表扫描统计信息，以确定如何最快速地找到匹配的行。同样地，当使用 `CustomerId = 1` 作为过滤条件时，系统会采用不同的策略来定位数据。这是因为不同的列可能有不同的索引和存储结构。

当我们运行 `select from dbo.OrdersView where OrderDate >= '2010-12-01' and OrderDate < '2011-12-01';` 时，我们正在寻找特定日期范围内的订单。在这种情况下，数据库优化器会考虑日期列的索引统计信息，以确定是否使用索引扫描或范围扫描来获取数据。这种查询的执行计划可能会与前两种查询的执行计划大相径庭。

为了更好地理解这些查询背后的工作原理以及如何优化它们，可以参考以下MSDN文章：

索引统计信息：了解索引的使用情况和如何影响查询性能。[链接](

查询优化建议：了解如何优化SQL查询以获得最佳性能。[链接](

用于分析运行缓慢的查询的清单：当遇到性能问题时，可以使用此清单进行故障排除。[链接](

逻辑运算符和物理运算符引用：了解SQL查询中的逻辑和物理运算符如何影响查询的执行计划。[链接](

我们注意到代码中的 `cambrian.render('body')` 这一部分似乎与数据库查询无关。这可能是某种应用程序或框架中的特定代码片段，它的功能可能涉及到页面的渲染或其他与界面相关的工作。虽然具体功能需要进一步的上下文来确定，但从风格上讲，这段代码似乎在向特定的界面元素发送渲染指令。