记一次苦逼的SQL查询优化
程序员文章站
2022-05-06 15:10:12
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最近在维护公司项目时，需要加载某页面，总共加载也就4000多条数据，竟然需要35秒钟，要是数据增长到40000条，我估计好几分钟都搞不定。卧槽，要我是用户的话估计受不了，趁闲着没事，就想把它优化一下，走你。
先把查询贴上：
执行后有图有真相：
这么慢，没办法就去看看查询计划是怎么样：
这是该sql查询里面执行三个函数时生成查询计划的截图，一看就知道，执行时开销比较大，而且都是花费在聚集索引扫描上，把鼠标放到聚集索引扫描的方块上面，依次看到如下详细计划：
从这几张图里，可以看到查询I/O开销，运算符开销，估计行数，以及操作的对象和查询条件，这些都为优化查询提供了有利证据。第1，3张图IO开销比较大，第2张图估计行数比较大，再根据其它信息，首先想到的应该是去建立索引，不行的话再去改查询。
先看看数据库引擎优化顾问能给我们提供什么优化信息，有时候它能够帮我们提供有效的信息，比如创建统计，索引，分区什么的。
先打开SQL Server Profiler 把刚刚执行的查询另存为跟踪(.trc)文件,再打开数据库引擎优化顾问，做如下图操作
最后生成的建议报告如下：
在这里可以单击查看一些建议，分区，创建索引，根据提示创建了如下索引：
索引创建后，再次执行查询，原以为可提高效率，没想到我勒个去，还是要30几秒，几乎没什么改善，优化引擎顾问有时候也会失灵，在这里只是给大家演示有这种解决方案去解决问题，有时候还是靠谱的，只是这次不靠谱。没办法，只有打开函数仔细瞅瞅，再结合上面的查询计划详细图，删除先前创建的索引，然后创建了如下索引：
再次执行查询
好了，只需3.5秒，差不多提高10倍速度，看来这次是凑效了哈。
再来看看查询计划是否有改变，上张图来说明下问题：
从上图当中我们可以看到，索引扫描不见了，只有索引查找，聚集索引查找，键查找，而且运算符开销，I/O开销都降低了很多。索引扫描(Index Scan),聚集索引扫描(Clustered Index Scan)跟表扫描(Table Scan)差不多，基本上是逐行去扫描表记录，速度很慢，而索引查找(Index Seek)，聚集索引查找，键查找都相当的快。优化查询的目的就是尽量把那些带有XXXX扫描的去掉，换成XXXX查找。
这样够了吗？但是回头又想想，4000多条数据得3.5秒钟，还是有点慢了，应该还能再快点，所以决定再去修改查询。看看查询，能优化的也只有那个三个函数了。
为了看函数执行效果先删除索引，看看查询中函数f_GetAidNamebyConsult1要干的事情，截取查询中与该函数有关的子查询：
得到下图的结果：
没想到就这么点数据竟然要46秒，看来这个函数真的是罪魁祸首。
该函数的具体代码就不贴出来了，而且该函数里面还欠套的另外一个函数，本身函数执行起来就慢，更何况还函数里子查询还包含函数。其实根据几相关联的表去查询几个字段，并且把一个字段的值合并到同一行，这样没必要用函数或存储过程，用子查询再加sql for xml path就行了，把该函数改成如下查询：
这样查询出来的结果在没有索引的情况下不到1秒钟就行了。再把主查询写了：
这样基本上就完事了，在没有建立索引的情况下需要8秒钟，比没索引用函数还是快了27秒。
把索引放进去，就只需1.6秒了，比建立索引用函数而不用子查询和sql for xml path快了1.9秒。
查询里面还有个地方用了函数，估计再优化下还能提高执行效率，因为时间有限再加上篇幅有点长了，在这里就不多讲了。
最后做个总结吧，查询优化不外乎以下这几种办法：
1：增加索引或重建索引。通常在外键，连接字段，排序字段，过滤查询的字段建立索引，也可通过数据库引擎优化顾问提供的信息去建索引。有时候当你创建索引时，会发现查询还是按照索引扫描或聚集索引扫描的方式去执行，而没有去索引查找，这时很可能是你的查询字段和where条件字段没有全部包含在索引字段当中，解决这个问题的办法就是多建立索引，或者在创建索引时Include相应的字段，让索引字段覆盖你的查询字段和where条件字段。
2：调整查询语句，前提要先看懂别人的查询，搞清楚业务逻辑。
3：表分区，大数据量可以考虑。
4：提高服务器硬件配置。
本文转自：云在青天水在哪
先把查询贴上：
select Pub_AidBasicInformation.AidBasicInfoId,
Pub_AidBasicInformation.UserName,
Pub_AidBasicInformation.District,
Pub_AidBasicInformation.Street,
Pub_AidBasicInformation.Community,
Pub_AidBasicInformation.DisCard,
Pub_Application.CreateOn AS AppCreateOn,
Pub_User.UserName as DepartmentUserName,
Pub_Consult1.ConsultId,
Pub_Consult1.CaseId,
Clinicaltb.Clinical,AidNametb.AidName,
Pub_Application.IsUseTraining,
Pub_Application.ApplicationId,
tab.num
FROM Pub_Consult1
INNER JOIN Pub_Application ON Pub_Consult1.ApplicationId = Pub_Application.ApplicationId
INNER JOIN Pub_AidBasicInformation ON Pub_Application.AidBasicInfoId = Pub_AidBasicInformation.AidBasicInfoId
INNER JOIN(select ConsultId,dbo.f_GetClinical(ConsultId) as Clinical
from Pub_Consult1) Clinicaltb on Clinicaltb.ConsultId=Pub_Consult1.ConsultId
left join (select distinct ApplicationId, sum(TraniningNumber) as num from dbo.Review_Aid_UseTraining_Record where AidReferralId is null group by ApplicationId) tab on tab.ApplicationId=Pub_Consult1.ApplicationId
INNER JOIN(select ConsultId,dbo.f_GetAidNamebyConsult1(ConsultId) as AidName from Pub_Consult1) AidNametb on AidNametb.ConsultId=Pub_Consult1.ConsultId
LEFT OUTER JOIN Pub_User ON Pub_Application.ReviewUserId = Pub_User.UserId
WHERE Pub_Consult1.Directory = 0
order by Pub_Application.CreateOn desc
执行后有图有真相：
这么慢，没办法就去看看查询计划是怎么样：
这是该sql查询里面执行三个函数时生成查询计划的截图，一看就知道，执行时开销比较大，而且都是花费在聚集索引扫描上，把鼠标放到聚集索引扫描的方块上面，依次看到如下详细计划：
从这几张图里，可以看到查询I/O开销，运算符开销，估计行数，以及操作的对象和查询条件，这些都为优化查询提供了有利证据。第1，3张图IO开销比较大，第2张图估计行数比较大，再根据其它信息，首先想到的应该是去建立索引，不行的话再去改查询。
先看看数据库引擎优化顾问能给我们提供什么优化信息，有时候它能够帮我们提供有效的信息，比如创建统计，索引，分区什么的。
先打开SQL Server Profiler 把刚刚执行的查询另存为跟踪(.trc)文件,再打开数据库引擎优化顾问，做如下图操作
最后生成的建议报告如下：
在这里可以单击查看一些建议，分区，创建索引，根据提示创建了如下索引：
CREATE NONCLUSTERED INDEX index1 ON [dbo].[Pub_AidBasicInformation]
(
[AidBasicInfoId] ASC
)
CREATE NONCLUSTERED INDEX index1 ON [dbo].[Pub_Application]
(
[ApplicationId] ASC,[ReviewUserId] ASC,[AidBasicInfoId] ASC,[CreateOn] ASC
)
CREATE NONCLUSTERED INDEX index1 ON [dbo].[Pub_Consult1]
(
[Directory] ASC,[ApplicationId] ASC
)
CREATE NONCLUSTERED INDEX idnex1 ON [dbo].[Review_Aid_UseTraining_Record]
(
[AidReferralId] ASC,[ApplicationId] ASC
)
索引创建后，再次执行查询，原以为可提高效率，没想到我勒个去，还是要30几秒，几乎没什么改善，优化引擎顾问有时候也会失灵，在这里只是给大家演示有这种解决方案去解决问题，有时候还是靠谱的，只是这次不靠谱。没办法，只有打开函数仔细瞅瞅，再结合上面的查询计划详细图，删除先前创建的索引，然后创建了如下索引：
CREATE NONCLUSTERED INDEX index1 ON dbo.Report_AdapterAssessment_Aid
(
AdapterAssessmentId ASC, ProductDirAId ASC
)
CREATE NONCLUSTERED INDEX index1 ON dbo.Report_AdapterAssessment
(
ConsultId ASC
)
再次执行查询
好了，只需3.5秒，差不多提高10倍速度，看来这次是凑效了哈。
再来看看查询计划是否有改变，上张图来说明下问题：
从上图当中我们可以看到，索引扫描不见了，只有索引查找，聚集索引查找，键查找，而且运算符开销，I/O开销都降低了很多。索引扫描(Index Scan),聚集索引扫描(Clustered Index Scan)跟表扫描(Table Scan)差不多，基本上是逐行去扫描表记录，速度很慢，而索引查找(Index Seek)，聚集索引查找，键查找都相当的快。优化查询的目的就是尽量把那些带有XXXX扫描的去掉，换成XXXX查找。
这样够了吗？但是回头又想想，4000多条数据得3.5秒钟，还是有点慢了，应该还能再快点，所以决定再去修改查询。看看查询，能优化的也只有那个三个函数了。
为了看函数执行效果先删除索引，看看查询中函数f_GetAidNamebyConsult1要干的事情，截取查询中与该函数有关的子查询：
select Pub_Consult1.ConsultId,AidName from (select ConsultId,dbo.f_GetAidNamebyConsult1(ConsultId) as AidName from Pub_Consult1) AidNametb inner join Pub_Consult1 on AidNametb.ConsultId=Pub_Consult1.ConsultId
得到下图的结果：
没想到就这么点数据竟然要46秒，看来这个函数真的是罪魁祸首。
该函数的具体代码就不贴出来了，而且该函数里面还欠套的另外一个函数，本身函数执行起来就慢，更何况还函数里子查询还包含函数。其实根据几相关联的表去查询几个字段，并且把一个字段的值合并到同一行，这样没必要用函数或存储过程，用子查询再加sql for xml path就行了，把该函数改成如下查询：
with cte1 as
(
select A.AdapterAssessmentId,case when B.AidName is null then A .AidName else B.AidName end AidName
from Report_AdapterAssessment_Aid as A left join Pub_ProductDir as B
on A.ProductDirAId=B.ProductDirAId
),
cte2 as
(
--根据AdapterAssessmentId分组并合并AidName字段值
select AdapterAssessmentId,(select AidName+',' from cte1
where AdapterAssessmentId= tb.AdapterAssessmentId
for xml path(''))as AidName
from cte1 as tb
group by AdapterAssessmentId
),
cte3 as
(
select ConsultId,LEFT(AidName,LEN(AidName)-1) as AidName
from
(
select Pub_Consult1.ConsultId,cte2.AidName from Pub_Consult1,Report_AdapterAssessment,cte2
where Pub_Consult1.ConsultId=Report_AdapterAssessment.ConsultId
and Report_AdapterAssessment.AdapterAssessmentId=cte2.AdapterAssessmentId
and Report_AdapterAssessment.AssessTuiJian is null
) as tb)
这样查询出来的结果在没有索引的情况下不到1秒钟就行了。再把主查询写了：
select distinct Pub_AidBasicInformation.AidBasicInfoId,
Pub_AidBasicInformation.UserName,
Pub_AidBasicInformation.District,
Pub_AidBasicInformation.Street,
Pub_AidBasicInformation.Community,
Pub_AidBasicInformation.DisCard,
Pub_Application.CreateOn AS AppCreateOn,
Pub_User.UserName as DepartmentUserName,
Pub_Consult1.ConsultId,
Pub_Consult1.CaseId,
Clinicaltb.Clinical,
cte3.AidName,
Pub_Application.IsUseTraining,
Pub_Application.ApplicationId,
tab.num
from Pub_Consult1
INNER JOIN Pub_Application ON Pub_Consult1.ApplicationId = Pub_Application.ApplicationId
INNER JOIN Pub_AidBasicInformation ON Pub_Application.AidBasicInfoId = Pub_AidBasicInformation.AidBasicInfoId
INNER JOIN(select ConsultId,dbo.f_GetClinical(ConsultId) as Clinical
from Pub_Consult1) Clinicaltb on Clinicaltb.ConsultId=Pub_Consult1.ConsultId
left join (select distinct ApplicationId, sum(TraniningNumber) as num from dbo.Review_Aid_UseTraining_Record
where AidReferralId is null
group by ApplicationId) tab
on tab.ApplicationId=Pub_Consult1.ApplicationId
left JOIN cte3 on cte3.ConsultId=Pub_Consult1.ConsultId
LEFT OUTER JOIN Pub_User ON Pub_Application.ReviewUserId = Pub_User.UserId
where Pub_Consult1.Directory = 0
order by Pub_Application.CreateOn desc
这样基本上就完事了，在没有建立索引的情况下需要8秒钟，比没索引用函数还是快了27秒。
把索引放进去，就只需1.6秒了，比建立索引用函数而不用子查询和sql for xml path快了1.9秒。
查询里面还有个地方用了函数，估计再优化下还能提高执行效率，因为时间有限再加上篇幅有点长了，在这里就不多讲了。
最后做个总结吧，查询优化不外乎以下这几种办法：
1：增加索引或重建索引。通常在外键，连接字段，排序字段，过滤查询的字段建立索引，也可通过数据库引擎优化顾问提供的信息去建索引。有时候当你创建索引时，会发现查询还是按照索引扫描或聚集索引扫描的方式去执行，而没有去索引查找，这时很可能是你的查询字段和where条件字段没有全部包含在索引字段当中，解决这个问题的办法就是多建立索引，或者在创建索引时Include相应的字段，让索引字段覆盖你的查询字段和where条件字段。
2：调整查询语句，前提要先看懂别人的查询，搞清楚业务逻辑。
3：表分区，大数据量可以考虑。
4：提高服务器硬件配置。
本文转自：云在青天水在哪