SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)

时间:2022-06-22 00:31:17

前言

本篇继续玩转模块的内容,关于索引在SQL Server的位置无须多言,本篇将分析如何利用Hint引导语句充分利用索引进行运行,同样,还是希望扎实掌握前面一系列的内容,才进入本模块的内容分析。

闲言少叙,进入本篇的内容。

技术准备

数据库版本为SQL Server2012,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks。

相信了解SQL Server的朋友,对这两个库都不会太陌生。

一、并行Hint提示 (MAXDOP N Hint)

在当前多核超线程的今天,并行运算已经不算什么稀罕了,所以在SQL Server中也有它自己的并行运算符,来充分的利用现有硬件资源,最大限度的提升运行效率。

在本系列中有两篇文章专门介绍关于SQL Server的并行运算,可以点击查看:SQL Server并行运算总结SQL Server并行运算总结篇二

所以,在Hint中也给出了关于并行运算的提示:MAXDOP N Hint,这个Hint还是经常用的,尤其索引操作的时候,为了缩短操作时间,我们常常会最大限度的利用并行运算。

另外,此Hint会优先于数据库级别的配置选项。也就说尽管在数据库中设置了MAXDOP 1(强制顺序运行),如果使用了此Hint也会忽略数据库设置的。

当然,并行运算虽然大部分情况能提升运行效率,但是也非绝对,我们知道多线程的操作是需要维护线程之间的数据交换和执行顺序等,所有有时候多线程的执行并不一定会单线程效率高。

来看个例子:

SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)
SELECT [KEY],[DATA]
FROM TestMaxDopTable
WHERE DATA<1000
OPTION(MAXDOP 1) SELECT [KEY],[DATA]
FROM TestMaxDopTable
WHERE DATA<1000
OPTION(MAXDOP 4)
SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)

SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)

上面为串行运算,下面为4线程的并行运算。

当然,此处几线程运算可以自己设定,最大值推荐为当前系统配置的逻辑核数,当然设置大了也可以只不过没用罢了。

、索引Hint提示 (INDEX  Hint)

所谓的索引Hint提示,就是强制查询优化器为一个查询语句执行扫描或者使用一个指定的索引。

此方式,是我们在调优中经常用到的一种方式,很多时候我们创建的索引是失效的,当然,大部分情况下失效的原因是创建索引不妥当导致的,但是有一些情况下,需要我们来指导下T-SQL的运行方式,这时候就是索引Hint的使用场景了。

当然,这里能利用索引提示的前提就是当前表存在索引了,如果是堆表的情况,根本就谈不上了索引提示了,只能通过表扫描获取数据了。

来看看这个提示的用法:WITH(INDEX(N))

这里的N就是索引的在该表中索引顺序排序号了,来看一张表中的索引序列号:

SELECT * FROM SYS.indexes
WHERE OBJECT_NAME(object_id)='Orders'

SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)

可以看到,该表中存在十个索引,依次排序之后,就是从1至10,第一个就是聚集索引(主键)了,然后是非聚集索引。

所以,我们上面的N的值就是这个数字了,指定几就是要求用哪个索引了。

来看个脚本:

SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)
SELECT OrderID,CustomerID
FROM Orders WITH(INDEX(1))
WHERE ShipPostalCode=N'99362' SELECT OrderID,CustomerID
FROM Orders WITH(INDEX(9))
WHERE ShipPostalCode=N'99362'
SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)

SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)

看到了,上面的例子中我们选了两个索引:一个编号1的聚集索引PK_Orders,一个编号为9的非聚集索引了ShipPostalCode。当然,有兴趣也可以玩玩其它几个索引。

我们顺便来分析下这个语句的索引用法:

首先从查询条件来看,我们是根据ShipPostalCode进行查询,所以最好在该列中被索引所覆盖,这样在数据量大的情况下,查询优化器就可以采用索引查找(Index Seek)了,所以,这里我们选择了第9个非聚集索引,恰巧覆盖该列值,从上面的查询计划也可以看出,采用该索引Hint提示后查询开销从69%提升至3%...但是由于这个非聚集索引没有包含CustomerID列,所以不得不又引入书签查找(key Lookup)来获取该列值,并且这个书签查找消耗还比较大:60%,所以最佳的方式就是将该索引Include进CustomerID列。

当然,此方式用起来可能很不爽,因为我们在使用的时候需要查找当前表中的各个索引的排序号。

所以,我们最推荐也是最常用的方式是这样:

WITH(INDEX('IndexName'))

就是我们直接指定索引名称既可以,来看个例子:

SELECT OrderID,CustomerID
FROM Orders WITH(INDEX(CustomersOrders))
WHERE ShipPostalCode=N'99362'

看起来,简单的多了,因为索引的名字我们直接能看到,来看看我们将这个查询语句指定到这个非聚集索引CustomersOrders上的执行计划。

SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)

来看看这个查询计划:丫的!.....查询开销直接飙升到100%......原因很简单:这个非聚集索引和这个查询一毛钱关系....但是我们却强制的指定该语句利用索引执行....

首先非聚集索引包含的列为:[OrderID],[CustomerID]

我们要获取的值为按照ShipPostalCode进行筛选,所以要获取结果就必须按照这个非聚集索引进行一次扫描(Index Scan),这个还可以,毕竟非聚集索引都是有序进行的,但是为了进行过滤,就必须引入书签查找(Key Lookup)进行过滤,我们知道书签查找为随机IO,消耗巨大,所以这次过滤就好比在整张表中随机的去查找数据一样,其实效率还不如来一次表扫描(Table Scan)的好,所以此开销飙升到95%!

上面的例子,也是很多新手容易犯的错误。

我记得在玩转模块的第一篇中,我们提到过一个利用OPTIMIZE FOR Hint提示 解决一个引入参数而导致的执行计划评估不准的问题。

文章可以点击此处看到:SQL Server调优系列玩转篇(如何利用查询提示(Hint)引导语句运行)

我们来回顾下:

SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)
--普通的查询语句
SELECT OrderID,OrderDate
FROM Orders
WHERE ShipPostalCode=N'51100' --参数化后的查询语句
DECLARE @ShipPostalCode NVARCHAR(50)
SET @ShipPostalCode=N'51100'
SELECT OrderID,OrderDate
FROM Orders
WHERE ShipPostalCode=@ShipPostalCode
SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)

完全相同逻辑的查询语句,只是下面那个我们通过参数进行了传值操作。 SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)

我们只是加了一个参数,SQL Server将相同的查询语句,有以前的索引查找变成了索引扫描了!

消耗一下子从46%提升到54%.....这也是我们写的语句经常遇到的问题,因为很多情况下,我们都是通过传参来实现该语句的重用性。

但是,为什么加了参数使得查询性能变差,显然不是一个好的方式,在第一篇的玩转篇中,我们的解决方式是通过OPTIMIZE FOR Hint提示解决。

这里,我们再来看一个解决方式,也可以通过索引Hint来强制该语句指定按照给定的索引进行查找。

方法如下:

--参数化后的查询语句
DECLARE @ShipPostalCode NVARCHAR(50)
SET @ShipPostalCode=N'51100'
SELECT OrderID,OrderDate
FROM Orders WITH(INDEX(ShipPostalCode))
WHERE ShipPostalCode=@ShipPostalCode

SQL Server 调优系列玩转篇三(利用索引提示(Hint)引导语句最大优化运行)

是不是一个很帅的方式。

希望你能理解这些个方式的好处,算作抛砖引玉了。

结语

此篇文章先到此吧,到此玩转篇已经三篇了,关于SQL Server调优工具Hint的使用还有很多内容,后续依次介绍,有兴趣的童鞋可以提前关注。

有问题可以留言或者私信,随时恭候有兴趣的童鞋加入SQL SERVER的深入研究。共同学习,一起进步。