何谓SQLSERVER参数嗅探问题

大家听到“嗅探”这个词应该会觉得跟黑客肯定有关系吧，使用工具嗅探一下参数，然后截获，脱裤o(∩_∩)o 。

事实上，我觉得大家太敏感了，其实这篇文章跟数据库安全没有什么关系，实际上跟数据库性能调优有关

相信大家有泡sqlserver论坛的话不多不少应该都会见过“参数嗅探”这几个字

这里有三篇帖子都是讲述参数嗅探的

http://social.msdn.microsoft.com/forums/zh-cn/sqlserverzhchs/thread/caccb7f3-8366-4954-8f8a-145eb6bca9dd

http://social.msdn.microsoft.com/forums/zh-cn/sqlserverzhchs/thread/bfbe54de-ac00-49e9-a83b-f97a60bf74ef

下面我给出一个测试数据库的备份文件，里面有一些表和一些测试数据 ，大家可以去下载，因为我下面用的测试表都是这个数据库里的

只需要还原数据库就可以了，这个数据库是sql2005版本的，数据库名：adventureworks

下面只需要用到三张表，表里面有索引：

[production].[product] [salesorderheader_test] [salesorderdetail_test]

数据库下载链接：adventureworks

其实简单来讲，参数嗅探我的很通俗的解释就是：sqlserver用鼻子嗅不到具体参数是多少

所以他不能选择最合适的执行计划去执行你的查询，所以参数嗅探是一个不好的现象。

想真正了解参数嗅探，大家可以先创建下面两个存储过程

存储过程一：

use [adventureworks]
go
drop proc sniff
go
create proc sniff(@i int)
as
select count(b.[salesorderid]),sum(p.[weight])
from [dbo].[salesorderheader_test] a
inner join [dbo].[salesorderdetail_test] b
on a.[salesorderid]=b.[salesorderid]
inner join [production].[product] p
on b.[productid]=p.[productid]
where a.[salesorderid]=@i
go

存储过程二：

 1 use [adventureworks] 2 go 3 drop proc sniff2 4 go 5 create proc sniff2(@i int) 6 as 7 declare @j int 8 set @j=@i 9 select count(b.[salesorderid]),sum(p.[weight])10 from [dbo].[salesorderheader_test] a11 inner join [dbo].[salesorderdetail_test] b12 on a.[salesorderid]=b.[salesorderid]13 inner join [production].[product] p14 on b.[productid]=p.[productid]15 where a.[salesorderid]=@j16 go

然后请做下面这两个测试

测试一：

--测试一：
use [adventureworks]
go
dbcc freeproccache
go
exec [dbo].[sniff] @i = 500000 -- int
--发生编译，插入一个使用nested loops联接的执行计划
go

exec [dbo].[sniff] @i = 75124 -- int
--发生执行计划重用，重用上面的nested loops的执行计划
go

测试二：

--测试二：

use [adventureworks]
go
dbcc freeproccache
go
set statistics profile on
exec [dbo].[sniff] @i = 75124 -- int
--发生编译，插入一个使用hash match联接的执行计划
go

exec [dbo].[sniff] @i = 50000 -- int
--发生执行计划重用，重用上面的hash match的执行计划
go

从上面两个测试可以清楚地看到执行计划重用的副作用。

由于数据分布差别很大参数50000和75124只对自己生成的执行计划有好的性能，

如果使用对方生成的执行计划，性能就会下降。参数50000返回的结果集比较小，

所以性能下降不太严重。参数75124返回的结果集大，就有了明显的性能下降，两个执行计划的差别有近10倍

对于这种因为重用他人生成的执行计划而导致的水土不服现象，sqserverl有一个专有名词，叫“参数嗅探 parameter sniffing”

因为语句的执行计划对变量的值很敏感，而导致重用执行计划会遇到性能问题，就是我上面说的

“

sqlserver用鼻子嗅不到具体参数是多少，所以他不能选择最合适的执行计划去执行你的查询

”

本地变量的影响

那对于有parameter sniffing问题的存储过程，如果使用本地变量，会怎样呢？

下面请看测试3。这次用不同的变量值时，都清空执行计划缓存，迫使其重编译

--第一次
use [adventureworks]
go
dbcc freeproccache
go
set statistics time on
set statistics profile on
exec [dbo].[sniff] @i = 50000 -- int
go

--第二次
use [adventureworks]
go
dbcc freeproccache
go
set statistics time on
set statistics profile on
exec [dbo].[sniff] @i = 75124 -- int
go

--第三次
use [adventureworks]
go
dbcc freeproccache
go
set statistics time on
set statistics profile on
exec [dbo].[sniff2] @i = 50000 -- int
go

--第四次
use [adventureworks]
go
dbcc freeproccache
go
set statistics time on
set statistics profile on
exec [dbo].[sniff2] @i = 75124 -- int
go

看他们的执行计划：

对于第一句和第二句，因为sql在编译的时候知道变量的值，所以在做estimaterows的时候，做得非常准确，选择了最适合他们的执行计划

但是对于第三句和第四句，sqlserver不知道@j的值是多少，所以在做estimaterows的时候，不管代入的@i值是多少，

一律给@j一样的预测结果。所以两个执行计划是完全一样的（都是hash match）。

参数嗅探的解决办法

参数嗅探的问题发生的频率并不高，他只会发生在一些表格里的数据分布很不均匀，或者用户带入的参数值很不均匀的情况下。

由于篇幅原因我就不具体说了,只是做一些归纳

（1）用exec()的方式运行动态sql

如果在存储过程里不是直接运行语句，而是把语句带上变量，生成一个字符串，再让exec()这样的命令做动态语句运行，

那sql就会在运行到这句话的时候，对动态语句进行编译。

这时sql已经知道了变量的值，会根据生成优化的执行计划，从而绕过参数嗅探问题

--例如前面的存储过程sniff，就可以改成这样
use [adventureworks]
go
drop proc nosniff
go
create proc nosniff(@i int)
as
declare @cmd varchar(1000)
set @cmd='select count(b.[salesorderid]),sum(p.[weight])
from [dbo].[salesorderheader_test] a
inner join [dbo].[salesorderdetail_test] b
on a.[salesorderid]=b.[salesorderid]
inner join [production].[product] p
on b.[productid]=p.[productid]
where a.[salesorderid]='
exec(@cmd+@i)
go

（2）使用本地变量local variable

（3）在语句里使用query hint，指定执行计划

在select,insert,update,delete语句的最后，可以加一个"option(<query_hint>)"的子句

对sqlserver将要生成的执行计划进行指导。当dba知道问题所在以后，可以通过加hint的方式，引导

sql生成一个比较安全的，对所有可能的变量值都不差的执行计划

use [adventureworks]
go
drop proc nosniff_queryhint_recompile
go
create proc nosniff_queryhint_recompile(@i int) 
as
select count(b.[salesorderid]),sum(p.[weight])
from [dbo].[salesorderheader_test] a
inner join [dbo].[salesorderdetail_test] b
on a.[salesorderid]=b.[salesorderid]
inner join [production].[product] p
on b.[productid]=p.[productid]
where a.[salesorderid]=@i
option(recompile)
go

（4）plan guide

可以用下面的方法，在原来那个有参数嗅探问题的存储过程“sniff”上，解决sniffing问题

use [adventureworks]
go
exec [sys].[sp_create_plan_guide]
@name=n'guide1',
@stmt=n'select count(b.[salesorderid]),sum(p.[weight])
from [dbo].[salesorderheader_test] a
inner join [dbo].[salesorderdetail_test] b
on a.[salesorderid]=b.[salesorderid]
inner join [production].[product] p
on b.[productid]=p.[productid]
where a.[salesorderid]=@i',
@type=n'object',
@module_or_batch=n'sniff',
@params=null,
@hints=n'option(optimize for(@i=75124))';
go

对于plan guide，他还可以使用在一般的语句调优里

终于搞定了，因为要搞测试数据的原因所以搞了很久啊~~

总结

以上所述是小编给大家介绍的何谓sqlserver参数嗅探问题，希望对大家有所帮助！