我如何调优SQL Server查询

我是个懒人,我只想干尽可能少的活。当我干活的时候我不想太多。是,你没看错,这看起来很糟糕,作为一个DBA这很不合格。但在今天的文章里,我想给你展示下,当你想对特定查询创建索引设计时,你如何把你的工作和思考过程传达给查询优化器。听起来很有意思?嗯,那就进入我的索引调优世界吧!

有问题的查询

我们来看下列查询:

 1 DECLARE @i INT = 999
 2 SELECT
 3     SalesOrderID, 
 4     SalesOrderDetailID,
 5     CarrierTrackingNumber, 
 6     OrderQty, 
 7     LineTotal
 8 FROM Sales.SalesOrderDetail
 9 WHERE ProductID < @i
10  ORDER BY CarrierTrackingNumber
11  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:

我如何调优SQL Server查询_第1张图片

  • 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索引。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:

1 CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_Test ON Sales.SalesOrderDetail(ProductID)
2 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:

 1 DECLARE @i INT = 999
 2 
 3 SELECT
 4     SalesOrderID, 
 5     SalesOrderDetailID,
 6     CarrierTrackingNumber, 
 7     OrderQty, 
 8     LineTotal
 9 FROM Sales.SalesOrderDetail WITH (INDEX(idx_Test))
10 WHERE ProductID < @i
11  ORDER BY CarrierTrackingNumber
12  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:

我如何调优SQL Server查询_第2张图片 

我如何调优SQL Server查询_第3张图片

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: 

1 CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_Test ON Sales.SalesOrderDetail(ProductID)
2 INCLUDE (CarrierTrackingNumber, OrderQty, UnitPrice, UnitPriceDiscount)
3 WITH
4 (
5     DROP_EXISTING = ON
6 )
7 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:

1 CREATE NONCLUSTERED INDEX idx_Test ON Sales.SalesOrderDetail(CarrierTrackingNumber, ProductID)
2 INCLUDE (OrderQty, UnitPrice, UnitPriceDiscount)
3 WITH
4 (
5     DROP_EXISTING = ON
6 )
7 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)。

我如何调优SQL Server查询_第4张图片

我如何调优SQL Server查询_第5张图片

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:

1 CREATE NONCLUSTERED INDEX [SQL Server doesn't care about names, why I should care about names?]
2 ON [Sales].[SalesOrderDetail] ([ProductID])
3 INCLUDE ([SalesOrderID],[SalesOrderDetailID],[CarrierTrackingNumber],[OrderQty],[LineTotal])
4 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!

我如何调优SQL Server查询_第6张图片

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。还有当你使用来查询优化器的缺少索引建议时,请考虑下这个建议是个好的么。额,我已经说过——我会直接咔嚓掉。呵呵~~~

感谢关注!

参考文章:

https://www.sqlpassion.at/archive/2015/01/20/how-i-tune-sql-server-queries/

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