一次快速改寫 SQL Server 高效查詢的範例
最近線上系統突然出現匯出資料超過 10 筆時,查詢逾時的狀況,在仔細查找之後。
發現了問題原因,透過應用端與數據端兩邊同時調整,將查詢的效率提昇了約數百倍以上
首先,原本應用端的商務邏輯為每一分頁筆數固定為10筆,所以使用者最多可以匯出 10 筆資料
而且原本的商務邏輯是寫成這樣的
if (condition.LCKeys != null && condition.LCKeys.Count > 0) { sql += "AND (LTRIM(RTRIM(STR(T2.[LawNo],20,3)))+LTRIM(RTRIM(STR([LCNo],20,6)))) IN @LCKeys "; //問題點 (IN參數與欄位用了函數做處理) dynamicParams.Add("@LCKeys", condition.LCKeys); }
這段語法在 SQL Server 執行時,會轉換成以下的範例語法
(這裡 A 表 與 B表 為 1:N 關聯 )
SELECT LawNo,LCNo
FROM A INNER JOIN B
WHERE 1=1 AND LTRIM(RTRIM(STR(LawNo+LCNo))) IN (‘A1’,’A2’….’A10’)
在IN條件少的情況下,即使效率不好,還是可以進行資料匯出的
這次的問題是因為應用商務邏輯修改導致,從原本使用者最多只能匯出 10 筆資料
改為最多能匯出500筆資料.
從上述的範例可知 WHERE 條件式的 IN 參數就達 500 個
此外條件式欄位也因用了函數而走 Index Scan
在多個參數下,搜索時間自然拉長
來看看修改前的樣子
在上圖中測試語句只放了10個 IN 條件參數,可以見到執行效率整體不是挺好的
接下來看看我們如何做應用與數據端的調整
首先將應用端原本的查詢參數,改為 Table Valued Parameter 形式
並且將原本的 IN 查找語法,修改為與Table Valued Parameter 做 INNER JOIN
var dynamicParams = new DynamicParameters(); var conditionSection = ""; DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("LawNo"); dt.Columns.Add("LCNo"); for (int index = 0; index < condition.LCNos.Count; index++) { DataRow row = dt.NewRow(); row["LawNo"] = condition.LawNos[index]; row["LCNo"] = condition.LCNos[index]; dt.Rows.Add(row); } if (dt.Rows.Count > 0) { conditionSection = " INNER JOIN @LawsTempx X ON X.LawNo = T2.LawNo AND X.LCNo = T2.LCNo "; //加上額外的 INNER JOIN 條件 dynamicParams.Add("LawsTempx", dt.AsTableValuedParameter("LawsTemp")); //將DataTable轉換成TVP傳入數據庫 }
接下來在數據端需要建立一個對應的自訂 Table Type
最後來看看修改後的結果
可以看到整個修改完後,Logical read 數下降了快4萬之多,執行計畫也移掉了 Parallelism 執行
是不是感覺很簡單呢?這個用法不只能用在查找語句的改寫,也可以試著用在大量 Insert 緩慢的情境上
各位小夥伴,如果應用端突然出現這種情況的話,可以考慮看看與開發溝通,改用 TVP 進行改寫喲
謝謝大家
補充: 表值參數 (TVP) 的限制
https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/relational-databases/tables/use-table-valued-parameters-database-engine?view=sql-server-2017#Restrictions
有下面的限制:
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SQL Server 不维护表值参数列的统计信息。
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表值参数必须作为输入 READONLY 参数传递到 Transact-SQL 例程。 不能在例程体中对表值参数执行诸如 UPDATE、DELETE 或 INSERT 这样的 DML 操作。
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不能将表值参数用作 SELECT INTO 或 INSERT EXEC 语句的目标。 表值参数可以在 SELECT INTO 的 FROM 子句中,也可以在 INSERT EXEC 字符串或存储过程中。
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