SQLSERVER参数嗅探,性能调优

实际上跟数据库性能调优有关

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://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/ee236412.aspx

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

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：

 

其实简单来讲，参数嗅探很通俗的解释就是：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：

 1 USE [AdventureWorks]
 2 GO
 3 DROP PROC Sniff
 4 GO
 5 CREATE PROC Sniff(@i INT)
 6 AS
 7 SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight])
 8 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a
 9 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
10 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
11 INNER JOIN [Production].[Product] p
12 ON b.[ProductID]=p.[ProductID]
13 WHERE a.[SalesOrderID]=@i
14 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] a
11 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
12 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
13 INNER JOIN [Production].[Product] p
14 ON b.[ProductID]=p.[ProductID]
15 WHERE a.[SalesOrderID]=@j
16 GO

 

然后请做下面这两个测试

测试一：

 1 --测试一：
 2 USE [AdventureWorks]
 3 GO
 4 DBCC freeproccache
 5 GO
 6 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 500000 -- int
 7 --发生编译，插入一个使用nested loops联接的执行计划
 8 GO
 9 
10 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 75124 -- int
11 --发生执行计划重用，重用上面的nested loops的执行计划
12 GO

 

测试二：

 1 --测试二：
 2 
 3 USE [AdventureWorks]
 4 GO
 5 DBCC freeproccache
 6 GO
 7 SET STATISTICS PROFILE ON
 8 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 75124 -- int
 9 --发生编译，插入一个使用hash match联接的执行计划
10 GO
11 
12 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 50000 -- int
13 --发生执行计划重用，重用上面的hash match的执行计划
14 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

1 --第一次
2 USE [AdventureWorks]
3 GO
4 DBCC freeproccache
5 GO
6 SET STATISTICS TIME ON
7 SET STATISTICS PROFILE ON
8 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 50000 -- int
9 GO

1 --第二次
2 USE [AdventureWorks]
3 GO
4 DBCC freeproccache
5 GO
6 SET STATISTICS TIME ON
7 SET STATISTICS PROFILE ON
8 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 75124 -- int
9 GO

 

1 --第三次
2 USE [AdventureWorks]
3 GO
4 DBCC freeproccache
5 GO
6 SET STATISTICS TIME ON
7 SET STATISTICS PROFILE ON
8 EXEC [dbo].[Sniff2] @i = 50000 -- int
9 GO

1 --第四次
2 USE [AdventureWorks]
3 GO
4 DBCC freeproccache
5 GO
6 SET STATISTICS TIME ON
7 SET STATISTICS PROFILE ON
8 EXEC [dbo].[Sniff2] @i = 75124 -- int
9 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

 1 --例如前面的存储过程Sniff，就可以改成这样
 2 USE [AdventureWorks]
 3 GO
 4 DROP PROC NOSniff
 5 GO
 6 CREATE PROC NOSniff(@i INT)
 7 AS
 8 DECLARE @cmd VARCHAR(1000)
 9 SET @cmd='SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight])
10 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a
11 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
12 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
13 INNER JOIN [Production].[Product] p
14 ON b.[ProductID]=p.[ProductID]
15 WHERE a.[SalesOrderID]='
16 EXEC(@cmd+@i)
17 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

 1 USE [AdventureWorks]
 2 GO
 3 DROP PROC NoSniff_QueryHint_Recompile
 4 GO
 5 CREATE PROC NoSniff_QueryHint_Recompile(@i INT) 
 6 AS
 7 SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight])
 8 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a
 9 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
10 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
11 INNER JOIN [Production].[Product] p
12 ON b.[ProductID]=p.[ProductID]
13 WHERE a.[SalesOrderID]=@i
14 OPTION(RECOMPILE)
15 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

 1 USE [AdventureWorks]
 2 GO
 3 EXEC [sys].[sp_create_plan_guide]
 4 @name=N'Guide1',
 5 @stmt=N'SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight])
 6 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a
 7 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
 8 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
 9 INNER JOIN [Production].[Product] p
10 ON b.[ProductID]=p.[ProductID]
11 WHERE a.[SalesOrderID]=@i',
12 @type=N'OBJECT',
13 @module_or_batch=N'Sniff',
14 @params=NULL,
15 @hints=N'option(optimize for(@i=75124))';
16 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~~