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SQLSERVER参数嗅探,性能调优

2017-06-16 14:33 260 查看
实际上跟数据库性能调优有关

这里有三篇帖子都是讲述参数嗅探的

http://social.msdn.microsoft.com/Forums/zh-CN/sqlserverzhchs/thread/caccb7f3-8366-4954-8f8a-145eb6bca9dd

http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/ee236412.aspx

http://social.msdn.microsoft.com/Forums/zh-CN/sqlserverzhchs/thread/bfbe54de-ac00-49e9-a83b-f97a60bf74ef

给出一个测试数据库的备份文件,里面有一些表和一些测试数据 ,大家可以去下载,因为我下面用的测试表都是这个数据库里的

只需要还原数据库就可以了,这个数据库是SQL2005版本的,数据库名:AdventureWorks

下面只需要用到三张表,表里面有索引:

 

其实简单来讲,参数嗅探很通俗的解释就是:SQLSERVER用鼻子嗅不到具体参数是多少

所以他不能选择最合适的执行计划去执行你的查询,所以参数嗅探是一个不好的现象。

 

 

想真正了解参数嗅探,大家可以先创建下面两个存储过程

存储过程一:

1 USE [AdventureWorks]
2 GO
3 DROP PROC Sniff
4 GO
5 CREATE PROC Sniff(@i INT)
6 AS
7 SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight])
8 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a
9 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
10 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
11 INNER JOIN [Production].[Product] p
12 ON b.[ProductID]=p.[ProductID]
13 WHERE a.[SalesOrderID]=@i
14 GO


存储过程二:

1 USE [AdventureWorks]
2 GO
3 DROP PROC Sniff2
4 GO
5 CREATE PROC Sniff2(@i INT)
6 AS
7 DECLARE @j INT
8 SET @j=@i
9 SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight])
10 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a
11 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
12 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
13 INNER JOIN [Production].[Product] p
14 ON b.[ProductID]=p.[ProductID]
15 WHERE a.[SalesOrderID]=@j
16 GO


 

然后请做下面这两个测试

测试一:

1 --测试一:
2 USE [AdventureWorks]
3 GO
4 DBCC freeproccache
5 GO
6 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 500000 -- int
7 --发生编译,插入一个使用nested loops联接的执行计划
8 GO
9
10 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 75124 -- int
11 --发生执行计划重用,重用上面的nested loops的执行计划
12 GO




 

测试二:

1 --测试二:
2
3 USE [AdventureWorks]
4 GO
5 DBCC freeproccache
6 GO
7 SET STATISTICS PROFILE ON
8 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 75124 -- int
9 --发生编译,插入一个使用hash match联接的执行计划
10 GO
11
12 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 50000 -- int
13 --发生执行计划重用,重用上面的hash match的执行计划
14 GO


 


 

 从上面两个测试可以清楚地看到执行计划重用的副作用。

由于数据分布差别很大参数50000和75124只对自己生成的执行计划有好的性能,

如果使用对方生成的执行计划,性能就会下降。参数50000返回的结果集比较小,

所以性能下降不太严重。参数75124返回的结果集大,就有了明显的性能下降,两个执行计划的差别有近10倍

对于这种因为重用他人生成的执行计划而导致的水土不服现象,SQSERVERL有一个专有名词,叫“参数嗅探 parameter sniffing”

因为语句的执行计划对变量的值很敏感,而导致重用执行计划会遇到性能问题,就是我上面说的



SQLSERVER用鼻子嗅不到具体参数是多少,所以他不能选择最合适的执行计划去执行你的查询



 

 本地变量的影响

那对于有parameter sniffing问题的存储过程,如果使用本地变量,会怎样呢?

下面请看测试3。这次用不同的变量值时,都清空执行计划缓存,迫使其重编译

1 --第一次
2 USE [AdventureWorks]
3 GO
4 DBCC freeproccache
5 GO
6 SET STATISTICS TIME ON
7 SET STATISTICS PROFILE ON
8 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 50000 -- int
9 GO






1 --第二次
2 USE [AdventureWorks]
3 GO
4 DBCC freeproccache
5 GO
6 SET STATISTICS TIME ON
7 SET STATISTICS PROFILE ON
8 EXEC [dbo].[Sniff] @i = 75124 -- int
9 GO






 

1 --第三次
2 USE [AdventureWorks]
3 GO
4 DBCC freeproccache
5 GO
6 SET STATISTICS TIME ON
7 SET STATISTICS PROFILE ON
8 EXEC [dbo].[Sniff2] @i = 50000 -- int
9 GO






1 --第四次
2 USE [AdventureWorks]
3 GO
4 DBCC freeproccache
5 GO
6 SET STATISTICS TIME ON
7 SET STATISTICS PROFILE ON
8 EXEC [dbo].[Sniff2] @i = 75124 -- int
9 GO






 看他们的执行计划:

对于第一句和第二句,因为SQL在编译的时候知道变量的值,所以在做EstimateRows的时候,做得非常准确,选择了最适合他们的执行计划

但是对于第三句和第四句,SQLSERVER不知道@j的值是多少,所以在做EstimateRows的时候,不管代入的@i值是多少,

一律给@j一样的预测结果。所以两个执行计划是完全一样的(都是Hash Match)。

参数嗅探的解决办法

 参数嗅探的问题发生的频率并不高,他只会发生在一些表格里的数据分布很不均匀,或者用户带入的参数值很不均匀的情况下。

由于篇幅原因我就不具体说了,只是做一些归纳

(1)用exec()的方式运行动态SQL

如果在存储过程里不是直接运行语句,而是把语句带上变量,生成一个字符串,再让exec()这样的命令做动态语句运行,

那SQL就会在运行到这句话的时候,对动态语句进行编译。

这时SQL已经知道了变量的值,会根据生成优化的执行计划,从而绕过参数嗅探问题

1 --例如前面的存储过程Sniff,就可以改成这样
2 USE [AdventureWorks]
3 GO
4 DROP PROC NOSniff
5 GO
6 CREATE PROC NOSniff(@i INT)
7 AS
8 DECLARE @cmd VARCHAR(1000)
9 SET @cmd='SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight])
10 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a
11 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
12 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
13 INNER JOIN [Production].[Product] p
14 ON b.[ProductID]=p.[ProductID]
15 WHERE a.[SalesOrderID]='
16 EXEC(@cmd+@i)
17 GO


 

(2)使用本地变量local variable

 

(3)在语句里使用query hint,指定执行计划

在select,insert,update,delete语句的最后,可以加一个"option(<query_hint>)"的子句

对SQLSERVER将要生成的执行计划进行指导。当DBA知道问题所在以后,可以通过加hint的方式,引导

SQL生成一个比较安全的,对所有可能的变量值都不差的执行计划

1 USE [AdventureWorks]
2 GO
3 DROP PROC NoSniff_QueryHint_Recompile
4 GO
5 CREATE PROC NoSniff_QueryHint_Recompile(@i INT)
6 AS
7 SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight])
8 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a
9 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
10 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
11 INNER JOIN [Production].[Product] p
12 ON b.[ProductID]=p.[ProductID]
13 WHERE a.[SalesOrderID]=@i
14 OPTION(RECOMPILE)
15 GO


 

(4)Plan Guide

 可以用下面的方法,在原来那个有参数嗅探问题的存储过程“Sniff”上,解决sniffing问题

1 USE [AdventureWorks]
2 GO
3 EXEC [sys].[sp_create_plan_guide]
4 @name=N'Guide1',
5 @stmt=N'SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight])
6 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a
7 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
8 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
9 INNER JOIN [Production].[Product] p
10 ON b.[ProductID]=p.[ProductID]
11 WHERE a.[SalesOrderID]=@i',
12 @type=N'OBJECT',
13 @module_or_batch=N'Sniff',
14 @params=NULL,
15 @hints=N'option(optimize for(@i=75124))';
16 GO


对于Plan Guide,他还可以使用在一般的语句调优里

 

终于搞定了,因为要搞测试数据的原因所以搞了很久啊~~
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标签:  数据库 性能 调优