Sql Server中百万级数据的查询优化

原文:Sql Server中百万级数据的查询优化

万级别的数据真的算不上什么大数据，但是这个档的数据确实考核了普通的查询语句的性能，不同的书写方法有着千差万别的性能，都在这个级别中显现出来了，它不仅考核着你sql语句的性能，也考核着程序员的思想。

公司系统的一个查询界面最近非常慢，界面的响应时间在6-8秒钟时间，甚至更长。检查发现问题出现在数据库端，查询比较耗时。该界面涉及到多个表中的数据，基本表有150万数据，关联子表的最多的一个700多万数据，其它表数据也在几十万到几百万之间。其实按这样的数据级别查询响应时间应该在毫秒级内，不应该有这么长时间。那么接下来就该进行问题排查了。

由于这个这界面的功能主要是信息检索，查询比较复杂，太多的条件组合，使用存储过程太多的局限性，因此查询使用的是动态拼接的sql语句。查询方式是最常用的1、获取数据总数2、数据分页。直接上代码（部分条件）。

select numb=count(distinct t1.tlntcode)
from  ZWOMMAINM0 t1 inner join ZWOMMLIBM0 t2 on t1.tlntcode=t2.tlntcode
	join ZWOMEXPRM0 cp on t1.tlntcode=cp.tlntcode
	join ZWOMILBSM0 i on i.tlntcode=t1.tlntcode
	join ZWOMILBSM0 p on p.tlntcode=i.tlntcode
	join ZWOMILBSM0 l on l.tlntcode=i.tlntcode
where isnull(t2.deletefg,'0')='0'  and cp.companyn like '%IBM%'  and cp.sequence=0
	and i. mlbscode in('i0100','i0101','i0102','i0103','i0104','i0105','i0106') and i.locatype='10'
	and p.mlbscode in('p0100','p0102','p0104','p0200','p0600') and p.locatype='10'
	and l.mlbscode in('l030') and l.locatype='10'

查看执行时间

根据提示得知，整个查询耗时花费在了分析和编译为4秒，执行为0.7秒。查询语句没有发现什么问题，那么问题出现在了编译，如果让SQL语句执行原有的查询计划，那么跳过编译，只需0.7秒就能得到结果。那么如何做到预编译，或者使用现有的执行计划？
        SQL Server有一优化算法，它保存了以往执行sql语句的执行计划，所有的执行计划都会在sys.syscacheobjects表中存储，如果当前sql语句在缓存表中能匹配到，那么它讲执行匹配到的执行计划，而不再进行编译。 那么解决方法我们首先想到的是存储过程（这就是我们面试或者理论中经常说的存储过程有预编译，平时也就是说说，不存在什么深刻印象），是的它能实现预编译，但是由于条件限制，查询太过复杂，如果把没有使用到查询条件的表都关联在一起反而影响到性能。排除存储过程，我们另外想到的就是
EXEC SP_EXECUTESQL @Sql, N'@p NVARCHAR(50)',@p
为什么SP_EXECUTESQL 能复用查询计划而普通sql语句不能，我们从缓存表中查看就能发现问题

select bucketid,cacheobjtype,objtype,objid,sql,sqlbytes from sys.syscacheobjects where cacheobjtype='Compiled Plan'

表中sql字段就是历史执行计划的查询语句，如果sql匹配成功那么就会执行匹配的执行计划。普通sql语句很难与之匹配，因为它不但包含了结构还包含了参数，复用率很低。而SP_EXECUTESQL 执行时只存储结构，参数不存储，因此复用率很高。找到了解决方法，那么直接行动。

declare @Sql nvarchar(max),@cpny nvarchar(50)='IBM'

declare @i varchar(1000)='i0100,i0101,i0102,i0103,i0104,i0105,i0106,i0107,i0109',
@p varchar(1000)='p0100,p0101,p0102,p0103,p0104,p0107,p0201',@l varchar(1000)='l030'
set @Sql='select value into #i from f_CSplit(@i,'','')
select value into #p from f_CSplit(@p,'','')
select value into #l from f_CSplit(@l,'','')
select numb=count(distinct t1.tlntcode)
from  ZWOMMAINM0 t1 inner join ZWOMMLIBM0 t2 on t1.tlntcode=t2.tlntcode
join ZWOMILBSM0 i on i.tlntcode=t1.tlntcode join ZWOMILBSM0 p on p.tlntcode=t1.tlntcode
join ZWOMILBSM0 l on l.tlntcode=t1.tlntcode join ZWOMEXPRM0 cp on t1.tlntcode=cp.tlntcode
where isnull(t2.deletefg,''0'')=''0''
and i.mlbscode in(select value from #i) and i.locatype=''10'' -- and i.mlbstype=''20''
and p.mlbscode in(select value from #p) and p.locatype=''10'' --and p.mlbstype=''40''
and l.mlbscode in(select value from #l) and l.locatype=''10''-- and l.mlbstype=''50''
and cp.companyn like ''%''+@cpny+''%''  and cp.sequence=0 '

EXEC SP_EXECUTESQL @Sql, N'@cpny NVARCHAR(50),@i NVARCHAR(50),@p NVARCHAR(50),@l NVARCHAR(50)',
@cpny,@i,@p,@l 

总耗时0.5秒，无论参数如何改变基本都在0.5秒波动，基本符合了我们的要求，如果想进一步优化还可以进行表分区等其他优化方案。
当我们发现查询速度慢时，有可能是分析和编译占用了你的太多时间，因此简化你的查询语句、复用执行计划能帮你走出困境。