Sql Server中百萬級數據的查詢優化

萬級別的數據真的算不上什么大數據，但是這個檔的數據確實考核了普通的查詢語句的性能，不同的書寫方法有着千差萬別的性能，都在這個級別中顯現出來了，它不僅考核着你sql語句的性能，也考核着程序員的思想。

         公司系統的一個查詢界面最近非常慢，界面的響應時間在6-8秒鍾時間，甚至更長。檢查發現問題出現在數據庫端，查詢比較耗時。該界面涉及到多個表中的數據，基本表有150萬數據，關聯子表的最多的一個700多萬數據，其它表數據也在幾十萬到幾百萬之間。其實按這樣的數據級別查詢響應時間應該在毫秒級內，不應該有這么長時間。那么接下來就該進行問題排查了。

由於這個這界面的功能主要是信息檢索，查詢比較復雜，太多的條件組合，使用存儲過程太多的局限性，因此查詢使用的是動態拼接的sql語句。查詢方式是最常用的1、獲取數據總數2、數據分頁。直接上代碼（部分條件）。

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'

查看執行時間

   

根據提示得知，整個查詢耗時花費在了分析和編譯為4秒，執行為0.7秒。查詢語句沒有發現什么問題，那么問題出現在了編譯，如果讓SQL語句執行原有的查詢計划，那么跳過編譯，只需0.7秒就能得到結果。那么如何做到預編譯，或者使用現有的執行計划？
        SQL Server有一優化算法，它保存了以往執行sql語句的執行計划，所有的執行計划都會在sys.syscacheobjects表中存儲，如果當前sql語句在緩存表中能匹配到，那么它講執行匹配到的執行計划，而不再進行編譯。 那么解決方法我們首先想到的是存儲過程（這就是我們面試或者理論中經常說的存儲過程有預編譯，平時也就是說說，不存在什么深刻印象），是的它能實現預編譯，但是由於條件限制，查詢太過復雜，如果把沒有使用到查詢條件的表都關聯在一起反而影響到性能。排除存儲過程，我們另外想到的就是
EXEC SP_EXECUTESQL @Sql, N'@p NVARCHAR(50)',@p
為什么SP_EXECUTESQL 能復用查詢計划而普通sql語句不能，我們從緩存表中查看就能發現問題

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

   

表中sql字段就是歷史執行計划的查詢語句，如果sql匹配成功那么就會執行匹配的執行計划。普通sql語句很難與之匹配，因為它不但包含了結構還包含了參數，復用率很低。而SP_EXECUTESQL 執行時只存儲結構，參數不存儲，因此復用率很高。找到了解決方法，那么直接行動。

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 

    

總耗時0.5秒，無論參數如何改變基本都在0.5秒波動，基本符合了我們的要求，如果想進一步優化還可以進行表分區等其他優化方案。
當我們發現查詢速度慢時，有可能是分析和編譯占用了你的太多時間，因此簡化你的查詢語句、復用執行計划能幫你走出困境。