一次存儲過程參數嗅探定位流程總結


昨天一開發同事反饋一個存儲過程很慢,但是重編譯后,存儲過程就很快了。了解基本情況后,初步判斷是參數嗅探問題。那么如何診斷定位、分析問題呢?下面簡單介紹一下這次參數嗅探問題定位的流程過程。

 

首先查看該存儲過程的執行計划相關信息:

 

    如下截圖所示,此存儲過程是2018-09-12 9:03:01緩存的,最后一次執行是2018-09-14 08:58,而且自上次緩存后,執行了24875次。從這里我們基本判斷該存儲過程一直在重用緩存的執行計划,而且沒有產生重編譯現象。

 

 

SELECT  d.object_id ,
        d.database_id ,
        OBJECT_NAME(object_id, database_id) 'proc name' ,
        d.cached_time ,
        d.last_execution_time ,
        d.total_elapsed_time ,
        d.total_elapsed_time / d.execution_count AS [avg_elapsed_time] ,
        d.last_elapsed_time ,
        d.execution_count
FROM    sys.dm_exec_procedure_stats AS d
WHERE   OBJECT_NAME(object_id, database_id) = 'sp_GetOTList'
ORDER BY [total_worker_time] DESC

 

 

clip_image001

 

然后我們使用下面腳本找到該存儲過程的實際執行計划,將存儲過程的執行計划的XML內容拷貝到Plan Explorer工具。生成比較清晰、詳細的執行計划圖。

 

SELECT
        d.object_id ,
        DB_NAME(d.database_id) DBName ,
        OBJECT_NAME(object_id, database_id) 'SPName' ,
        d.cached_time ,
        d.last_execution_time ,
        d.total_elapsed_time/1000000    AS total_elapsed_time,
        d.total_elapsed_time / d.execution_count/1000000 
                                        AS [avg_elapsed_time] ,
        d.last_elapsed_time/1000000        AS last_elapsed_time,
        d.execution_count ,
        d.total_physical_reads ,
        d.last_physical_reads ,
        d.total_logical_writes ,
        d.last_logical_reads ,
        et.text SQLText ,
        eqp.query_plan executionplan
FROM    sys.dm_exec_procedure_stats AS d
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(d.sql_handle) et
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(d.plan_handle) eqp
WHERE   OBJECT_NAME(object_id, database_id) = 'sp_GetOTList'
ORDER BY [total_worker_time] DESC;

 

   如下截圖所示,我們可以清晰的找到Est Cost、 Est Cpu Cost、 Est IO Cost等高的SQL語句(其實這個是實際執行計划,而不是預估的執行計划),

然后重點研究、對比, 然后使用WITH(RECOMPILE)重新執行該存儲過程,生成新的執行計划,然后按照上面方式將存儲過程執行計划的XML拷貝到Plan Explorer工具里面。 然后我們可以對比、研究看看到底出現了什么情況

 

 

舊的實際執行計划

 

clip_image002

 

如上截圖所示,開銷最大的SQL語句的實際執行計划如上所示,注意開銷占比最大的地方。 下面截圖是Nested Loops里面循環的次數(迭代次數20次),也是我們

對比執行計划需要重點關注的地方

clip_image003

 

 

新的實際執行計划

 

 

clip_image004

 

 

新的執行計划中,可以看到舊執行計划開銷最大的SQL語句在整體開銷的占比減少了很多,但是該語句的新舊執行計划是一樣的。唯一不同的就是兩個Nested Loops里面循環的次數不一樣。這個就是產生性能差異的地方,如果對嵌套循環連接不太熟悉,可以參考一下下面這段內容:

 

 Nested Loops也稱為嵌套迭代,它將一個聯接輸入用作外部輸入表(顯示為圖形執行計划中的頂端輸入),將另一個聯接輸入用作內部(底端)輸入表。外部循環逐行消耗外部輸入表。內部循環為每個外部行執行,在內部輸入表中搜索匹配行。最簡單的情況是,搜索時掃描整個表或索引;這稱為單純嵌套循環聯接。如果搜索時使用索引,則稱為索引嵌套循環聯接。如果將索引生成為查詢計划的一部分(並在查詢完成后立即將索引破壞),則稱為臨時索引嵌套循環聯接。

 

舊執行計划:

 

    嵌套循環次數:20* 30

 

    嵌套循環次數:20*20

 

新執行計划:

 

    嵌套循環次數: 1* 1

 

      嵌套循環次數: 1* 1

 

clip_image005

 

 

clip_image006

 

 

那么為什么產生這個差異,就是因為存儲過程里面一段SQL語句使用了存儲過程參數,而恰巧里面那個表按照這個字段的數據分布很不均衡。所以當存儲過程按照第一次傳入的參數生成執行計划並緩存下來,而按照那個參數生成的執行計划並不是一直都是最優執行計划,那么就導致了性能問題出現了,這也就是參數嗅探問題。

 

 

解決方法

 

在SQL語句后面使用HINT提示來解決參數嗅探,本想在對應的SQL語句后面使用OPTION (RECOMPILE) ,但是考慮此存儲過程調用頻繁,而且同事極力推薦使用提示OPTION (OPTIMIZE FOR UNKNOWN).修改過后,性能測試效果也確實顯著。


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