2017年(14)
分类: SQLServer
2017-06-27 17:44:36
create procedure Nosniff1(@i int) as declare @cmd varchar(1000); set @cmd = 'SELECT count(b.SalesOrderID),sum(p.weight) from [Sales].[SalesOrderHeader] a inner join [Sales].[SalesOrderDetail] b on a.SalesOrderID = b.SalesOrderID inner join Production.Product p on b.ProductID = p.ProductID where a.SalesOrderID ='; exec(@cmd+@i); go
exec Nosniff1 50000;
exec Nosniff1 75124;
从上述trace中可以看到,在执行查询语句之前,都有SP: CacheInsert事件,SQL Server做了动态编译,根据变量的值,都正确的预估了结果集,给出了不同的执行计划。
2. 使用本地变量
create procedure Nosniff2(@i int) as declare @iin int; set @iin=@i SELECT count(b.SalesOrderID),sum(p.weight) from [Sales].[SalesOrderHeader] a inner join [Sales].[SalesOrderDetail] b on a.SalesOrderID = b.SalesOrderID inner join Production.Product p on b.ProductID = p.ProductID where a.SalesOrderID =@iin; go exec Nosniff2 50000;
exec Nosniff2 75124;
如上一篇文章所述,使用本地变量,参数值在存储过程语句执行过程中得到,SQL Server在运行时不知道变量的值,会根据一个预估值进行编译,给出一个折中的执行计划。
3. 使用Query Hint,指定执行计划
在 SELECT、DELETE、UPDATE 和 MERGE 语句最后加上OPTION (
。
针对parameter sniffing的问题,有几种hint可以使用。
Recompile有两种方式,一种是存储过程级别的,一种是语句级别的。具体实现方式如下。
存储过程级别:
create procedure Nosniff_Recompile(@i int) with recompile as SELECT count(b.SalesOrderID),sum(p.weight) from [Sales].[SalesOrderHeader] a inner join [Sales].[SalesOrderDetail] b on a.SalesOrderID = b.SalesOrderID inner join Production.Product p on b.ProductID = p.ProductID where a.SalesOrderID =@i; go exec Nosniff_Recompile 75124;
语句级别:
create procedure Nosniff_Recompile2(@i int) as SELECT count(b.SalesOrderID),sum(p.weight) from [Sales].[SalesOrderHeader] a inner join [Sales].[SalesOrderDetail] b on a.SalesOrderID = b.SalesOrderID inner join Production.Product p on b.ProductID = p.ProductID where a.SalesOrderID =@i option(recompile) go exec Nosniff_Recompile2 75124;
这两种recompile方式都可以获得准确的执行计划,区别在于,如果是语句级别的recompile,那么存储过程级别的执行计划重用还是会有的,只有运行到指定语句的时候才会重新编译这个语句。如果存储过程很复杂,存在多个语句,可以指定某个语句中进行重编译,这是一种精细化的调优方式。
当确认parameter sniffing后,确定了某个参数值重用执行计划会特别慢,那么可以使用optimize for 某个参数,来倾向性的生成执行计划。
create procedure Nosniff_OptimizeFor(@i int) as SELECT count(b.SalesOrderID),sum(p.weight) from [Sales].[SalesOrderHeader] a inner join [Sales].[SalesOrderDetail] b on a.SalesOrderID = b.SalesOrderID inner join Production.Product p on b.ProductID = p.ProductID where a.SalesOrderID =@i option(optimize for(@i=75124)) go exec Nosniff_OptimizeFor 50000; exec Nosniff_OptimizeFor 75124;
执行50000时,会生成一个执行计划,不过执行计划是根据75124来预估的,所以执行75124时,重用了执行计划,但是执行效率也不差。
Exec sp_create_plan_guide @name='Guide1', @stmt=' SELECT count(b.SalesOrderID),sum(p.weight) from [Sales].[SalesOrderHeader] a inner join [Sales].[SalesOrderDetail] b on a.SalesOrderID = b.SalesOrderID inner join Production.Product p on b.ProductID = p.ProductID where a.SalesOrderID =@i', @type=N'object', @module_or_batch=N'Sniff1', @params=NULL, @hints=N'option(optimize for(@i=75124))'; go
当下次调用存储过程Sniff1时,不管输入的参数是什么,都会根据75124去进行预估,生成执行计划。