如何调优SQL Server查询

在今天的文章里，我想给你展示下，当你想对特定查询创建索引设计时，如何把你的工作和思考过程传达给查询优化器。下面就一起来探讨一下吧！

有问题的查询
我们来看下列查询：

 declare @i int = 999
 select
   salesorderid, 
   salesorderdetailid,
   carriertrackingnumber, 
   orderqty, 
   linetotal
 from sales.salesorderdetail
 where productid < @i
 order by carriertrackingnumber
 go

如你所见，这里用了一个本地变量与一个不等于谓语来从sales.salesorderdetail表来获取一些记录。当你执行那个查询，看它的执行计划时，你会发现它有一些严重的问题：

• sql server需要扫描sales.salesorderdetail表的整个非聚集索引，因为没有支持的非聚集索引。对这个扫描，查询需要1382个逻辑读，运行时间近800毫秒。
• 查询优化器在查询计划里引入了筛选器（filter）运算符，它进行逐行比较用来检查符合的行（productid < @i）
• 因为order by carriertrackingnumber，在执行计划里一个排序（sort）运算符被引入。
• 排序运算符蔓延到了tempdb，因为不正确的基数计算（cardinality estimation）。用了带了本地变量与不等于谓语的组合，sql server从表的基数硬码估计30%的行。在我们的情况里估计行数是36395（121317 * 30%）。实际上查询返回120621行，这意味这排序（sort）运算符必须蔓延到tempdb，因为请求的内存授予太小了。

现在我问你——你能改善这个查询么？你的建议是什么？休息下，想个几分钟。不修改查询本身，你如何改善这个查询？

我们来调试查询！
当然，我们要做索引相关的调整来改善。没有支持的非聚集索引，那只能是查询优化器唯一可以使用计划来运行我们的查询。但对这个指定查询，什么是好的非聚集索引呢？一般来说，我通过看搜索谓语来考虑可能的非聚集速印。在我们的例子里，搜索谓语如下：

where productid < @i

我们请求在productid列过滤的行。因此我们想在那个列创建支持的非聚集索引。我们建立索引：

create nonclustered index idx_test on sales.salesorderdetail(productid)

 go

在非聚集索引创建后，我们需要验证下改变，因此我们再次执行刚才的查询代码。结果如何捏？查询优化器并没有使用我们刚创建的非聚集索引！我们在搜索谓语上创建了支持的非聚集索引，查询优化器没有引用它？通常人们对此就无辙了。其实我们可以提示查询优化器来使用非聚集索引，来更好的理解“为什么”查询优化器没有自动选择索引：

 declare @i int = 999
 
 select
  salesorderid, 
  salesorderdetailid,
  carriertrackingnumber, 
  orderqty, 
  linetotal
from sales.salesorderdetail with (index(idx_test))
where productid < @i
 order by carriertrackingnumber
 go

当你现在看执行计划时，你会看到下列的野性——一个并行计划：

查询花费了370109个逻辑读！运行时间基本和刚才的一样。这里到底发生了什么？当你仔细看执行计划，你会发现查询优化器引入了书签查找，因为刚才创建的非聚集索引，对于查询来说，不是一个覆盖非聚集索引。查询越过了所谓的临界点（tipping point），因为我们用当前的搜索谓语来获得几乎所有行。因此用非聚集索引和书签查找来组合没有意义。

不去想为什么查询优化器不选择刚才创建的非聚集索引，我们已经把自己的思路表达给了查询优化器本身，通过查询提示进行了询问了查询优化器，为什么非聚集索引没被自动选择。如我刚开始说的：我不想考虑太多。

使用非聚集索引解决这个问题，在非聚集索引的叶子层，我们必须对从select列表的请求的额外列进行包含。你可以再次看下书签查找来看下在叶子层哪些列当前丢失：

• carriertrackingnumber
• orderqty
• unitprice
• unitdiscountprice

我们重建那个非聚集索引：

create nonclustered index idx_test on sales.salesorderdetail(productid)
include (carriertrackingnumber, orderqty, unitprice, unitpricediscount)
 with
(
 drop_existing = on
 )
go

我们已经做出了另1个改变，因此我们可以重新运行了查询来验证下。但是这次我们不加查询提示，因为现在查询优化器会自动选择非聚集索引。结果如何捏？当你看执行计划时，索引现在已被选择。

sql server现在在非聚集索引上进行了查找操作，但在执行计划里我们还有排序（sort）运算符。因为基数计算30%的硬编码，排序（sort）还是要蔓延到tempdb。偶滴神！我们的逻辑读已经降到了757，但运行时间还是近800毫秒。你现在应该怎么做？

现在我们可以尝试在非聚集索引的导航结构直接包含carriertrackingnumber列。这是sql server进行排序运算符的列。当我们在非聚集索引直接加了这列（作为主键），我们就物理排序了那列，因此排序（sort）运算符应该会消失。作为积极的副作用，也不会蔓延到tempdb。在执行计划里，现在也没有运算符关心错误的基数计算。因此我们尝试那个假设，再次重建非聚集索引：

 create nonclustered index idx_test on sales.salesorderdetail(carriertrackingnumber, productid)
include (orderqty, unitprice, unitpricediscount)
 with
(
   drop_existing = on
 )
go

从索引定义可以看到，现在我们已经对carriertrackingnumber和productid列的数据物理预排序。当你再次重新执行查询，在你查看执行计划时，你会看到排序（sort）运算符已经消失，sql server扫描了非聚集索引的整个叶子层（使用剩余谓语（residual predicate）作为搜索谓语）。

这个执行计划并不坏！我们只需要763个逻辑读，现在的运行时间已经降至600毫秒。和刚才的相比已经有25%的改善！但是：查询优化器建议我们一个更好的非聚集索引，通过缺少索引建议（missing index recommendations）！暂且相信下，我们创建建议的非聚集索引：

create nonclustered index [sql server doesn't care about names, why i should care about names?]
on [sales].[salesorderdetail] ([productid])
include ([salesorderid],[salesorderdetailid],[carriertrackingnumber],[orderqty],[linetotal])
go

当你现在重新执行最初的查询，你会发现令人惊讶的事情：查询优化器使用“我们”刚才创建的非聚集索引，缺少索引建议已经消失！

你刚刚创建了sql server从不使用的索引——除了insert，update和delete语句，sql server都要去维护你的非聚集索引。对于你的数据库，你刚创建了“单纯”浪费空间的索引。当另一方面，你已经通过消除丢失索引建议，满足了查询优化器。但这不是目的：目的是创建会被再次使用的索引。

结论：永不相信查询优化器！

小结

今天的文章有点争议性，但我想你向你展示下，但你在创建索引时，查询优化器如何帮助你，还有查询优化器如何愚弄你。因此做出小的调整，就立即运行你的查询，验证改变非常重要。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。