通往性能优化的方法说明牛

伴随着大数据的hash join运算，还会有standard external merge sorts、multiple merge levels、multiple partitioning steps、multiple partitioning levels，SQL Server还可能会使用Recursive Hash Join等算法或其它的优化手段。 HQX@][qCH

K*L{ W0~^

hash join一般都用于大数据量的操作，例如join中某个表的数据达到一定程度或者无法一次加载到内存，另外如果你的关联字段在两个join表中都不能够命中索引，也是使用hash join来处理。因此一般情况下，hahs join处理代价非常高，是数据库服务器内存和CPU的头号杀手之一，尤其是涉及到分区（数据量太大导致内存不够的情况，或者并发访问很高导致当前处理线程无法获得足够的内存，那么数据量不是特大的情况下也可能需要进行分区），为了尽快的完成所有的分区步骤，将使用大量异步的I/O操作，因此期间单一一个线程就可能导致多个磁盘驱动器出于忙碌状态，这很有可能阻塞其它线程的执行。 q!:]\"X((

RX5 *h
yz

使用inner hash join或者option (hash join)强制使用hash join方法。 C$47|# lCx

住的舒服 z 4~_F!

建议 ElU
Y3To

4i@ {

三种join方法，都是拥有两个输入。优化的基本原则：1. 避免大数据的hash join，尽量将其转化为高效的merge join、nested loop join。可能使用的手段有表结构设计、索引调整设计、SQL优化，以及业务设计优化。例如冗余字段的运用，将统计分析结果用service定期跑到静态表中，适当的冗余表，使用AOP或类似机制同步更新等。2. 尽量减少join两个输入端的数据量。这一点比较常犯的毛病是，条件不符合SARG（光这一点就有很多高超的技巧可以发挥），在子查询内部条件给的不充分（SQL过于复杂情况下SQL Server查询优化器经常犯傻，写在子查询外部的条件不会被用在子查询内部，影响子查询内部的效率或者是跟子查询再join时候的效率）。另外也是设计、业务端尽量限制这两个输入的数据量了。 in, )1d

VeRH{n:

关于业务设计方面的优化，参考以前写的一篇post：系统分析设计 一个JOIN问题解决方案的感想 重视业务分析设计。 |DC.F~

,YCM#Hz$

补充：关于SQL Server 2005 9QIadyfe

\"^uKfrb

大致看了下SQL Server 2005，执行计划的显示确实有一些不一样，但主要部分或者说原理上是差不多的，不会有多少偏差。上面的示例SQL，在tableB上面使用非聚集索引时，SQL Server 2005的执行计划图如下： ,FA*`@

gl.{\".

PH\\so?g,W

d[QU#

图3 cr}2:C2#]

`uxWw

一个主要的不同点是SQL Server 2000下面Bookmark Lookup操作，在2005下面显示成一个RID Lookup操作 + 一个Nested Loops操作实现，其实这也是很好理解的，可以说这样显示执行计划更合理一点，让你一看到这个操作，就知道它是通过一个循环机制到tableB中获取实际数据。 L:Z p@YS0

AK*E\\B`~O

另外一点是，将鼠标移动到执行计划的图标上面后，弹出的提示信息的一些改变，例如2005里面会显示每个操作的输出列表（output list），而我上面的文章中基本都使用“输出数据结构”这样一个词汇在表达。通过查看output list，你更能明白RID Lookup（Bookmark Lookup）这样的操作存在的理由了。 ^
QsT

}*6fi~!

最后，2005里面可以将图形显示的执行计划保存下来，以后可以打开再以图形方式进行查看分析，这个在2000下面是不行的，2000只能保存执行计划的文本。这样一些小功能对于分析SQL性能非常有用，在图形界面上的分析更直观。