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什么是执行计划?执行计划是依赖于什么信息。

执行计划是数据库根据SQL语句和相关表的统计信息作出的一个查询方案,这个方案是由查询优化器自动分析产生的,比如一条SQL语句如果用来从一个10万条记录的表中查1条记录,那查询优化器会选择“索引查找”方式,如果该表进行了归档,当前只剩下5000条记录了,那查询优化器就会改变方案,采用“全表扫描”方式。

可见,执行计划并不是固定的,它是“个性化的”。产生一个正确的“执行计划”有两点很重要:

  • SQL语句是否清晰地告诉查询优化器它想干什么?
  • 查询优化器得到的数据库统计信息是否是最新的、正确的?

统一SQL语句的写法减少解析开销

对于以下两句SQL语句,程序员认为是相同的,数据库查询优化器可能认为是不同的。

select * from dual
SELECT * FROM dual

其实就是大小写不同,查询分析器就认为是两句不同的SQL语句,必须进行两次解析。生成2个执行计划。所以作为程序员,应该保证相同的查询语句在任何地方都一致,多一个空格都不行!

减少SQL语句的嵌套

我经常看到,从数据库中捕捉到的一条SQL语句打印出来有2张A4纸这么长。一般来说这么复杂的语句通常都是有问题的。我拿着这2页长的SQL语句去请教原作者,结果他说时间太长,他一时也看不懂了。可想而知,连原作者都有可能看糊涂的SQL语句,数据库也一样会看糊涂。

一般,将一个Select语句的结果作为子集,然后从该子集中再进行查询,这种一层嵌套语句还是比较常见的,但是根据经验,超过3层嵌套,查询优化器就很容易给出错误的执行计划。因为它被绕晕了。像这种类似人工智能的东西,终究比人的分辨力要差些,如果人都看晕了,我可以保证数据库也会晕的。

另外,执行计划是可以被重用的,越简单的SQL语句被重用的可能性越高。而复杂的SQL语句只要有一个字符发生变化就必须重新解析,然后再把这一大堆垃圾塞在内存里。可想而知,数据库的效率会何等低下。

使用“临时表”暂存中间结果

简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果,但是,临时表的好处远远不止这些,将临时结果暂存在临时表,后面的查询就在tempdb中了,这可以避免程序中多次扫描主表,也大大减少了程序执行中“共享锁”阻塞“更新锁”,减少了阻塞,提高了并发性能。

OLTP系统SQL语句必须采用绑定变量

select * from orderheader where changetime > ‘2010-10-20 00:00:01’
select * from orderheader where changetime > ‘2010-09-22 00:00:01’

以上两句语句,查询优化器认为是不同的SQL语句,需要解析两次。如果采用绑定变量:

select * from orderheader where changetime > @chgtime

@chgtime变量可以传入任何值,这样大量的类似查询可以重用该执行计划了,这可以大大降低数据库解析SQL语句的负担。一次解析,多次重用,是提高数据库效率的原则。

倾斜字段的绑定变量窥测问题

事物都存在两面性,绑定变量对大多数OLTP处理是适用的,但是也有例外。比如在where条件中的字段是“倾斜字段”的时候。

“倾斜字段”指该列中的绝大多数的值都是相同的,比如一张人口调查表,其中“民族”这列,90%以上都是汉族。那么如果一个SQL语句要查询30岁的汉族人口有多少,那“民族”这列必然要被放在where条件中。这个时候如果采用绑定变量@nation会存在很大问题。

试想如果@nation传入的第一个值是“汉族”,那整个执行计划必然会选择表扫描。然后,第二个值传入的是“布依族”,按理说“布依族”占的比例可能只有万分之一,应该采用索引查找。但是,由于重用了第一次解析的“汉族”的那个执行计划,那么第二次也将采用表扫描方式。这个问题就是著名的“绑定变量窥测”,建议对于“倾斜字段”不要采用绑定变量。

begin tran的事务要尽量地小

SQL Server中一句SQL语句默认就是一个事务,在该语句执行完成后也是默认commit的。其实,这就是begin tran的一个最小化的形式,好比在每句语句开头隐含了一个begin tran,结束时隐含了一个commit。

有些情况下,我们需要显式声明begin tran,比如做“插、删、改”操作需要同时修改几个表,要求要么几个表都修改成功,要么都不成功。begin tran 可以起到这样的作用,它可以把若干SQL语句套在一起执行,最后再一起commit。好处是保证了数据的一致性,但任何事情都不是完美无缺的。Begin tran付出的代价是在提交之前,所有SQL语句锁住的资源都不能释放,直到commit掉。

可见,如果Begin tran套住的SQL语句太多,那数据库的性能就糟糕了。在该大事务提交之前,必然会阻塞别的语句,造成block很多。

Begin tran使用的原则是,在保证数据一致性的前提下,begin tran 套住的SQL语句越少越好!有些情况下可以采用触发器同步数据,不一定要用begin tran。

一些SQL查询语句应加上nolock

在SQL语句中加nolock是提高SQL Server并发性能的重要手段,在oracle中并不需要这样做,因为oracle的结构更为合理,有undo表空间保存“数据前影”,该数据如果在修改中还未commit,那么你读到的是它修改之前的副本,该副本放在undo表空间中。这样,oracle的读、写可以做到互不影响,这也是oracle广受称赞的地方。SQL Server 的读、写是会相互阻塞的,为了提高并发性能,对于一些查询,可以加上nolock,这样读的时候可以允许写,但缺点是可能读到未提交的脏数据。使用nolock有3条原则。

  1. 查询的结果用于“插、删、改”的不能加nolock !
  2. 查询的表属于频繁发生页分裂的,慎用nolock !
  3. 使用临时表一样可以保存“数据前影”,起到类似oracle的undo表空间的功能。

能采用临时表提高并发性能的,不要用nolock 。

加nolock后查询经常发生页分裂的表,容易产生跳读或重复读

加nolock后可以在“插、删、改”的同时进行查询,但是由于同时发生“插、删、改”,在某些情况下,一旦该数据页满了,那么页分裂不可避免,而此时nolock的查询正在发生,比如在第100页已经读过的记录,可能会因为页分裂而分到第101页,这有可能使得nolock查询在读101页时重复读到该条数据,产生“重复读”。同理,如果在100页上的数据还没被读到就分到99页去了,那nolock查询有可能会漏过该记录,产生“跳读”。

上面提到的哥们,在加了nolock后一些操作出现报错,估计有可能因为nolock查询产生了重复读,2条相同的记录去插入别的表,当然会发生主键冲突。

聚集索引没有建在表的顺序字段上,该表容易发生页分裂

比如订单表,有订单编号orderid,也有客户编号contactid,那么聚集索引应该加在哪个字段上呢?对于该表,订单编号是顺序添加的,如果在orderid上加聚集索引,新增的行都是添加在末尾,这样不容易经常产生页分裂。然而,由于大多数查询都是根据客户编号来查的,因此,将聚集索引加在contactid上才有意义。而contactid对于订单表而言,并非顺序字段。

比如“张三”的“contactid”是001,那么“张三”的订单信息必须都放在这张表的第一个数据页上,如果今天“张三”新下了一个订单,那该订单信息不能放在表的最后一页,而是第一页!如果第一页放满了呢?很抱歉,该表所有数据都要往后移动为这条记录腾地方。

SQL Server的索引和Oracle的索引是不同的,SQL Server的聚集索引实际上是对表按照聚集索引字段的顺序进行了排序,相当于oracle的索引组织表。SQL Server的聚集索引就是表本身的一种组织形式,所以它的效率是非常高的。也正因为此,插入一条记录,它的位置不是随便放的,而是要按照顺序放在该放的数据页,如果那个数据页没有空间了,就引起了页分裂。所以很显然,聚集索引没有建在表的顺序字段上,该表容易发生页分裂。

曾经碰到过一个情况,一位哥们的某张表重建索引后,插入的效率大幅下降了。估计情况大概是这样的。该表的聚集索引可能没有建在表的顺序字段上,该表经常被归档,所以该表的数据是以一种稀疏状态存在的。比如张三下过20张订单,而最近3个月的订单只有5张,归档策略是保留3个月数据,那么张三过去的15张订单已经被归档,留下15个空位,可以在insert发生时重新被利用。在这种情况下由于有空位可以利用,就不会发生页分裂。但是查询性能会比较低,因为查询时必须扫描那些没有数据的空位。

重建聚集索引后情况改变了,因为重建聚集索引就是把表中的数据重新排列一遍,原来的空位没有了,而页的填充率又很高,插入数据经常要发生页分裂,所以性能大幅下降。

对于聚集索引没有建在顺序字段上的表,是否要给与比较低的页填充率?是否要避免重建聚集索引?是一个值得考虑的问题!

使用复合索引提高多个where条件的查询速度

复合索引通常拥有比单一索引更好的选择性。而且,它是特别针对某个where条件所设立的索引,它已经进行了排序,所以查询速度比单索引更快。复合索引的引导字段必须采用“选择性高”的字段。比如有3个字段:日期,性别,年龄。大家看,应该采用哪个字段作引导字段?显然应该采用“日期”作为引导字段。日期是3个字段中选择性最高的字段。

这里有一个例外,如果日期同时也是聚集索引的引导字段,可以不建复合索引,直接走聚集索引,效率也是比较高的。

不要把聚集索引建成“复合索引”,聚集索引越简单越好,选择性越高越好!聚集索引包括2个字段尚可容忍。但是超过2个字段,应该考虑建1个自增字段作为主键,聚集索引可以不做主键。

使用like进行模糊查询时应注意尽量不要使用前%

有的时候会需要进行一些模糊查询比如

Select * from nowamagic where username like ‘%gonn%’

关键词%gonn%,由于yue前面用到了“%”,因此该查询必然走全表扫描,除非必要,否则不要在关键词前加%。

SQL Server 表连接的三种方式

(1) Merge Join (2) Nested Loop Join (3) Hash Join

SQL Server 2000只有一种join方式——Nested Loop Join,如果A结果集较小,那就默认作为外表,A中每条记录都要去B中扫描一遍,实际扫过的行数相当于A结果集行数x B结果集行数。所以如果两个结果集都很大,那Join的结果很糟糕。

SQL Server 2005新增了Merge Join,如果A表和B表的连接字段正好是聚集索引所在字段,那么表的顺序已经排好,只要两边拼上去就行了,这种join的开销相当于A表的结果集行数加上B表的结果集行数,一个是加,一个是乘,可见merge join 的效果要比Nested Loop Join好多了。

如果连接的字段上没有索引,那SQL2000的效率是相当低的,而SQL2005提供了Hash join,相当于临时给A,B表的结果集加上索引,因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高,我认为,这是一个重要的原因。

总结一下,在表连接时要注意以下几点:

  1. 连接字段尽量选择聚集索引所在的字段
  2. 仔细考虑where条件,尽量减小A、B表的结果集
  3. 如果很多join的连接字段都缺少索引,而你还在用SQL2000,干紧升级吧。

Row_number 会导致表扫描,用临时表分页更好

ROW_Number分页的测试结果:

  • 使用ROW_Number来分页:CPU 时间= 317265 毫秒,占用时间= 423090 毫秒
  • 使用临时表来分页:CPU 时间= 1266 毫秒,占用时间= 6705 毫秒

ROW_Number实现是基于order by的,排序对查询的影响显而易见。

其他

诸如有的写法会限制使用索引

Select * from tablename where chgdate +7 < sysdate

Select * from tablename where chgdate < sysdate -7

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