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SQL語句優(yōu)化提升整體效能

數(shù)據(jù)庫 SQL Server 數(shù)據(jù)庫運(yùn)維
今天主要是一些具體的SQL優(yōu)化方法和思路分享,包括出現(xiàn)效能問題后應(yīng)該從哪些角度入手,來確定問題所在。

針對性地對一些耗資源嚴(yán)重的具體應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化

出現(xiàn)效能問題時(shí),首先要做的是什么?這個(gè)問題我問過不少同事,有人說憑經(jīng)驗(yàn)對出問題的sql進(jìn)行優(yōu)化,如我們一般說的要合理使用索引,盡量不要使用前面帶*號的Like語句,不要再比較操作符前邊進(jìn)行計(jì)算或使用函數(shù)等等,這些道路都是對的,但經(jīng)驗(yàn)有時(shí)候不一定能解決問題。問題出現(xiàn)時(shí),首先要做的是確定問題點(diǎn)是什么,只有正確的找到問題后才能有針對性的解決問題。下面簡單介紹我們一般從哪些角度入手,來確定問題所在。

1.首先從業(yè)務(wù)上理解該處功能,理解用戶的真正意圖,用戶真正關(guān)注的是什么,想要的是什么數(shù)據(jù),是否有變通簡潔的方法達(dá)到用戶要求。而非使用復(fù)雜sql查詢。其實(shí)有些時(shí)候進(jìn)行變通的修改,同樣能達(dá)到目的,但是采用的sql語句已經(jīng)極大地簡化了。這是解決效能問題的優(yōu)先要考慮的。

2.對固定的sql進(jìn)行優(yōu)化時(shí),一定要關(guān)注查詢相關(guān)的數(shù)據(jù)量,關(guān)注數(shù)據(jù)量的大小,有些時(shí)候用戶進(jìn)行一個(gè)查詢,若沒有處理好查詢條件的話,返回的記錄集合太大,這對用戶來說,其實(shí)意義不大,關(guān)鍵是這樣必然會導(dǎo)致較多的磁盤IO,效能問題是必然的。除非是用戶真的需要這么多數(shù)據(jù),但事實(shí)證明,多數(shù)都不是的,所以著眼點(diǎn)是怎樣限制返回的記錄集的大小或查詢中使用的臨時(shí)中間數(shù)據(jù)集合的大小。這樣才能使你的優(yōu)化達(dá)到效果,起到作用。

下面簡單介紹幾種常用的檢查問題sql的方法。

當(dāng)然其中是有些技巧的,如:

  1. 使用 set statistics io on 檢查實(shí)際的磁盤IO信息,物理讀、邏輯讀等信息,這個(gè)是一個(gè)簡單有效的參考數(shù)據(jù),在筆者以往的經(jīng)驗(yàn)中,也是主要的參考數(shù)據(jù)。

在查詢分析器中貼出問題sql,使用set statistics io  為on,也可以在空白處點(diǎn)擊右鍵,選擇<查詢選項(xiàng)>,

選擇<高級>

勾選Set Statistics Io 。

運(yùn)行查詢,除了得到結(jié)果集合以外,還可以得到本次查詢相關(guān)的IO信息,如下圖:

我們一般關(guān)注邏輯讀的次數(shù),當(dāng)多個(gè)表聯(lián)合查詢時(shí),這里會現(xiàn)時(shí)每一個(gè)表的IO信息,當(dāng)某個(gè)表的邏輯讀的次數(shù)很大時(shí),你就要重點(diǎn)關(guān)注和分析這個(gè)表了,是不是查詢時(shí)涉及到這個(gè)表中的記錄條數(shù)過多,是不是沒有合理使用到Index,是不是可以增加其它的過濾條件來減少相關(guān)的記錄集合等等。下面是簡單說明:

輸出項(xiàng) 含義

Table       表的名稱。

Scan count     執(zhí)行的索引或表掃描數(shù)。

logical reads 從數(shù)據(jù)緩存讀取的頁數(shù)。

physical reads        從磁盤讀取的頁數(shù)。

read-ahead reads           為進(jìn)行查詢而放入緩存的頁數(shù)。

lob logical reads    從數(shù)據(jù)緩存讀取的 text、ntext、image 或大值類型 (varchar(max)、nvarchar(max)、varbinary(max)) 頁的數(shù)目。

lob physical reads          從磁盤讀取的 text、ntext、image 或大值類型頁的數(shù)目。

lob read-ahead reads   為進(jìn)行查詢而放入緩存的 text、ntext、image 或大值類型頁的數(shù)目。

磁盤IO相關(guān)信息先介紹到這里,另外一個(gè)參考數(shù)據(jù)是使用 set statistics time on 參考顯示分析、編譯和執(zhí)行語句所需的毫秒數(shù)。具體的使用方法同set statistics io on 基本相同,只不過顯示的是本次查詢所使用的分析編譯、執(zhí)行等的時(shí)間信息。聰明的你一定一看就明白了。在此不再贅述。

  1. 使用 set statistics profile on 參考顯示當(dāng)前語句執(zhí)行的配置文件信息,執(zhí)行步驟等信息,使用方法同上。

  

執(zhí)行查詢后,除了顯示所執(zhí)行的結(jié)果集合外,還另外顯示本次sql語句執(zhí)行的相關(guān)配置信息,采用記錄樹的形式顯示,對應(yīng)執(zhí)行計(jì)劃中的各個(gè)步驟,比如某個(gè)步驟使用的索引類型,評估行數(shù),IO信息,時(shí)間信息等。這些信息都可以用來參考,以確定該段sql語句的問題在哪里。

參考當(dāng)前語句的估計(jì)的執(zhí)行計(jì)劃或?qū)嶋H的執(zhí)行計(jì)劃,分析當(dāng)前語句執(zhí)行時(shí)SQL Server 查詢優(yōu)化器所選擇的數(shù)據(jù)檢索方法。

實(shí)際的執(zhí)行計(jì)劃顯示了本次執(zhí)行所使用的執(zhí)行計(jì)劃。該圖應(yīng)該從右向左看,由下向上看,如果是多個(gè)表連接查詢的話,這里也會顯示多個(gè)執(zhí)行步驟,你可以檢查每一個(gè)步驟相關(guān)的操作相關(guān)信息,如IO開銷,CPU開銷,估計(jì)的行數(shù),有沒有使用到Index,以及使用的何種Index等信息。行數(shù)過多則需要留意了。所使用的Indexl類型也是需要關(guān)注的信息之一。

下面是執(zhí)行計(jì)劃中一些概念的簡單說明:

工具提示項(xiàng)   說明

Physical Operation        使用的物理運(yùn)算符,例如 Hash Join 或 Nested Loops。以紅色顯示的物理運(yùn)算符表示查詢優(yōu)化器已發(fā)出警告,例如丟失列統(tǒng)計(jì)信息或丟失聯(lián)接謂詞。這可能導(dǎo)致查詢優(yōu)化器選擇比預(yù)期的效率低的查詢計(jì)劃。有關(guān)列統(tǒng)計(jì)信息的詳細(xì)信息,請參閱使用統(tǒng)計(jì)信息提高查詢性能。

當(dāng)圖形執(zhí)行計(jì)劃建議創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)信息、更新統(tǒng)計(jì)信息或創(chuàng)建索引時(shí),使用 SQL Server Management Studio 對象資源管理器中的快捷菜單可以立即創(chuàng)建或更新丟失的列統(tǒng)計(jì)信息和索引。有關(guān)詳細(xì)信息,請參閱索引操作指南主題。

Logical Operation           與物理運(yùn)算符匹配的邏輯運(yùn)算符,如 Inner Join 運(yùn)算符。邏輯運(yùn)算符列在物理運(yùn)算符之后,兩者均位于工具提示的頂部。

Estimated Row Size       操作符生成的行的估計(jì)大?。ㄗ止?jié))。

Estimated I/O Cost        用于執(zhí)行操作的所有 I/O 活動的估計(jì)開銷。此值應(yīng)盡可能低。

Estimated CPU Cost       用于執(zhí)行操作的所有 CPU 活動的估計(jì)開銷。

Estimated Operator Cost      用于執(zhí)行此操作的查詢優(yōu)化器的開銷。此操作的開銷以占查詢總開銷的百分比的形式顯示在括號中。由于查詢引擎選擇***效的操作來執(zhí)行查詢或執(zhí)行語句,因此此值應(yīng)盡可能低。

Estimated Subtree Cost         查詢優(yōu)化器執(zhí)行此操作及同一子樹內(nèi)位于此操作之前的所有操作的總開銷。

Estimated Number of Rows           運(yùn)算符生成的行數(shù)。

綜合以上介紹的幾種參考信息的方法,一般都可以確定問題sql的問題所在,然后對癥下藥,剩下的就是進(jìn)行針對性的修改了,這里只是拋磚引玉,聰明的你一定會有方法解決的。

原文鏈接:http://www.cnblogs.com/JerryTian/archive/2012/07/03/2574068.html

 

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責(zé)任編輯:彭凡 來源: 博客園
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