http://www.cnblogs.com/shanksgao/p/4254942.html 高兄这篇文章很好的谈论了由于数据隐式转换造成执行计划不准确,从而造成了死锁。那如果在事情出现之前发现了这类潜在的风险岂不是更好?

    那么我们来看一个简单的例子,如代码清单1所示。

 

   1: SELECT    *

   2: FROM      HumanResources.Employee

   3: WHERE     NationalIDNumber = 243322160

   4:  

   5: SELECT    *

   6: FROM      HumanResources.Employee

   7: WHERE     NationalIDNumber = '243322160'

代码清单1.

 

    NationalIDNumber列定义是Nvarchar,而参数第一个为INT类型,第二个为Varchar类型。那么就存在隐式转换,由高继伟提到的数据类型转换优先级(https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms190309.aspx)可以看到,第一列Nvarchar和INT属性类型,INT数据类型优先级高,需要把列NationalIDNumber转换为INT类型,因此涉及到需要把所有该列值转换为INT,因此只能通过扫描操作,从而影响性能。

    而代码清单1中第二个查询,NationalIDNumber列为Nvarchar类型,而参数为varchar类型,根据数据类型优先级,需要将Varchar转换为Navrchar,因此仅仅需要对参数进行隐式转换,因此不影响性能。

 

如何在出现问题之前找到出问题的查询?

    在SQL Server中,执行计划会被缓存起来,以便后续进行复用。SQL Server提供了一系列DMV可以查看这些执行计划。由于执行计划的本质是XML,因此通过XQUERY查询特定的执行计划变为可能。

    在执行计划中,存在隐式转换的节点会存在类似如代码清单2所示的字段:

   1: <Convert DataType="int" Style="0" Implicit="true">

   2:                                   <ScalarOperator>

   3:                                     <Identifier>

   4:                                       <ColumnReference Database="[AdventureWorks2012]" Schema="[HumanResources]" Table="[Employee]" Column="NationalIDNumber" />

   5:                                     </Identifier>

   6:                                   </ScalarOperator>

   7:                                 </Convert>

代码清单2.对列进行转换的执行计划片段

 

    前面提到,只有对列而不是参数进行隐式转换时,才会影响性能。而在代码清单2中对列进行隐式转换的执行计划会引用具体的数据库名称、架构名称、表名称、列名称。而对参数进行隐式转换的仅仅是引用参数,如代码清单3所示。

   1: <Convert DataType="nvarchar" Length="8000" Style="0" Implicit="true">

   2:                                     <ScalarOperator>

   3:                                       <Identifier>

   4:                                         <ColumnReference Column="@1" />

   5:                                       </Identifier>

   6:                                     </ScalarOperator>

   7:                                   </Convert>

代码清单3.对参数进行转换的执行计划片段

 

    既然我们已经知道产生问题的执行计划特征,那么我们就可以利用DMV和Xquery找出这些执行计划,代码如代码清单4所示:

   1: SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED

   2:  DECLARE @dbname SYSNAME

   3:  SET @dbname = QUOTENAME(DB_NAME());

   4:  WITH XMLNAMESPACES

   5:  (DEFAULT 'http://schemas.microsoft.com/sqlserver/2004/07/showplan')

   6:  SELECT stmt.value('(@StatementText)[1]', 'varchar(max)') AS SQL_Text ,

   7:         t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Schema)[1]',

   8:                 'varchar(128)') AS SchemaName ,

   9:         t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Table)[1]',

  10:                 'varchar(128)') AS TableName ,

  11:         t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Column)[1]',

  12:                 'varchar(128)') AS ColumnName ,

  13:         ic.DATA_TYPE AS ConvertFrom ,

  14:         ic.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH AS ConvertFromLength ,

  15:         t.value('(@DataType)[1]', 'varchar(128)') AS ConvertTo ,

  16:         t.value('(@Length)[1]', 'int') AS ConvertToLength ,

  17:         query_plan

  18:  FROM sys.dm_exec_cached_plans AS cp

  19:         CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(plan_handle) AS qp

  20:         CROSS APPLY query_plan.nodes('/ShowPlanXML/BatchSequence/Batch/Statements/StmtSimple')

  21:         AS batch ( stmt )

  22:         CROSS APPLY stmt.nodes('.//Convert[@Implicit="1"]') AS n ( t )

  23:         JOIN INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS AS ic ON QUOTENAME(ic.TABLE_SCHEMA) = t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Schema)[1]',

  24:                                                               'varchar(128)')

  25:                                                  AND QUOTENAME(ic.TABLE_NAME) = t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Table)[1]',

  26:                                                               'varchar(128)')

  27:                                                  AND ic.COLUMN_NAME = t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Column)[1]',

  28:                                                               'varchar(128)')

  29:  WHERE t.exist('ScalarOperator/Identifier/ColumnReference[@Database=sql:variable("@dbname")][@Schema!="[sys]"]') = 1

代码清单4.找出隐式转换的执行计划

 

    对于本例的结果如图1所示。

图1.找出隐式转换的结果

 

小结

    本篇文章提供了通过执行计划缓存找出对性能影响的隐式转换,在出现问题之前进行调优。对于开发人员来讲,注意书写T-SQL的数据类型可以在后续避免很多问题。

 

注:由于代码清单4使用了XQuery,因此在执行计划缓存很大时,会比较慢。

参考资料:http://sqlblog.com/blogs/jonathan_kehayias/archive/2010/01/08/finding-implicit-column-conversions-in-the-plan-cache.aspx

http://www.cnblogs.com/shanksgao/p/4254942.html

SQL Server中提前找到隐式转换提升性能的办法的更多相关文章

  1. 【转】SQL SERVER标量表达式的隐式转换

    在SQL Server中的数据类型中,存在着优先级的问题.标量表达示的返回结果类型也会根据操作数的类型而定,如1 +'1'=2.而不是'11',因些Int型的优先级比VARCHAR型的优先级要高.所以 ...

  2. SQL Server有意思的数据类型隐式转换问题

    写这篇文章的时候,还真不知道如何取名,也不知道这个该如何将其归类.这个是同事遇到的一个案例,案例比较复杂,这里抽丝剥茧,仅仅构造一个简单的案例来展现一下这个问题.我们先构造测试数据,如下所示: CRE ...

  3. (转)SQL Server中使用convert进行日期转换

    原文链接:http://www.cnblogs.com/weiqt/articles/1826847.html SQL Server中使用convert进行日期转换 一般存入数据库中的时间格式为yyy ...

  4. js中的一些隐式转换和总结

    js中的不同的数据类型之间的比较转换规则如下: 1. 对象和布尔值比较 对象和布尔值进行比较时,对象先转换为字符串,然后再转换为数字,布尔值直接转换为数字 [] == true; //false [] ...

  5. MySQL SQL优化之字符串索引隐式转换

    之前有用户很不解:SQL语句非常简单,就是select * from test_1 where user_id=1 这种类型,而且user_id上已经建立索引了,怎么还是查询很慢? test_1的表结 ...

  6. F#中的自定义隐式转换

    我们知道隐式变换在可控情况下会使代码变得简洁.熟悉C#的都知道C#中可以自定义隐式变换,例如 public class A { private int data; public static impl ...

  7. js中的数据类型隐式转换的三种情况

    js的数据类型隐式转换主要分为三种情况: 1. 转换为boolean类型 2. 转换为number类型 3. 转换为string类型 转换为boolean类型 数据在 逻辑判断 和 逻辑运算 之中会隐 ...

  8. Scala中的Implicit(隐式转换,隐式参数,隐式类)

    文章来自:http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4196452.html  转发请注明 代码如下: /** * 隐式转换 隐式参数 隐式类 */ //隐式转换 class ...

  9. SQL Server中TOP子句可能导致的问题以及解决办法

    简介      在SQL Server中,针对复杂查询使用TOP子句可能会出现对性能的影响,这种影响可能是好的影响,也可能是坏的影响,针对不同的情况有不同的可能性.      关系数据库中SQL语句只 ...

随机推荐

  1. 当忘记mysql数据库密码时如何进行修改

    因为长时间没有使用数据库了,或者把密码改完之后就忘了数据库密码,不能正常进入数据库,也无法修改密码,有一个简单的常用修改密码方式: 1.首先找到和打开mysql.exe和mysqld.exe所在的文件 ...

  2. WCF学习之旅—第三个示例之四(三十)

           上接WCF学习之旅—第三个示例之一(二十七)               WCF学习之旅—第三个示例之二(二十八)              WCF学习之旅—第三个示例之三(二十九)   ...

  3. 【原】FMDB源码阅读(二)

    [原]FMDB源码阅读(二) 本文转载请注明出处 -- polobymulberry-博客园 1. 前言 上一篇只是简单地过了一下FMDB一个简单例子的基本流程,并没有涉及到FMDB的所有方方面面,比 ...

  4. SQL Server常见数据类型介绍

    数据表是由多个列组成,创建表时必须明确每个列的数据类型,以下列举SQL Server常见数据类型的使用规则,方便查阅. 1.整数类型 int 存储范围是-2,147,483,648到2,147,483 ...

  5. 【C#附源码】数据库文档生成工具支持(Excel+Html)

    [2015] 很多时候,我们在生成数据库文档时,使用某些工具,可效果总不理想,不是内容不详细,就是表现效果一般般.很多还是word.html的.看着真是别扭.本人习惯用Excel,所以闲暇时,就简单的 ...

  6. npm 使用小结

    本文内容基于 npm 4.0.5 概述 npm (node package manager),即 node 包管理器.这里的 node 包就是指各种 javascript 库. npm 是随同 Nod ...

  7. ASP.NET SignaiR 实现消息的即时推送,并使用Push.js实现通知

    一.使用背景 1. SignalR是什么? ASP.NET SignalR 是为 ASP.NET 开发人员提供的一个库,可以简化开发人员将实时 Web 功能添加到应用程序的过程.实时 Web 功能是指 ...

  8. JAVA 分页工具类及其使用

    Pager.java package pers.kangxu.datautils.common; import java.io.Serializable; import java.util.List; ...

  9. 为什么很多SaaS企业级产品都熬不过第一年

    因工作缘由,笔者与周边数位SaaS企业级应用的创始人.运营负责人有过深入接触,发现一个有趣的现象:刚起步时,蓝图远志.规划清晰,但是一路下来,却异常艰难,有些甚至熬不过第一年,就关门歇业. 2015年 ...

  10. hbase集群安装与部署

    1.相关环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 hbase1.2.4 本篇文章仅涉及hbase集群的搭建,关于hadoop与zookeeper的相关部 ...