在我的博客上，以前我經(jīng)常談到SQL Serverl里的sql/8920.html">書(shū)簽查找，還有它們帶來(lái)的很多問(wèn)題。在今天的文章里，我想從性能角度進(jìn)一步談下書(shū)簽查找，還有它們?nèi)绾卫湍阏麄€(gè)SQL Server性能。

書(shū)簽查找——反復(fù)循環(huán)

如果你的非聚集索引不是個(gè)覆蓋非聚集索引，SQL Server的查詢優(yōu)化器會(huì)引入書(shū)簽查找。對(duì)于從非聚集索引你返回的每一行，SQL Server需要在聚集索引里或堆表里進(jìn)行額外的查找操作。

例如當(dāng)你的的聚集索引包含3層，為了返回必要的信息，對(duì)于每一行，你需要3頁(yè)額外的讀取。因此，查詢優(yōu)化器再執(zhí)行計(jì)劃里選擇書(shū)簽查找操作，僅在有意義的時(shí)候發(fā)生——基于你查詢的選擇度。下圖展示了有書(shū)簽查找操作的執(zhí)行計(jì)劃。

通常人們不會(huì)太關(guān)注書(shū)簽查找，因?yàn)樗鼈冎粓?zhí)行幾次。如果你的查詢選擇度太低，查詢優(yōu)化器會(huì)用聚集索引掃描或表掃描運(yùn)算符直接掃描整個(gè)表。但只在SQL Server重用緩存的執(zhí)行計(jì)劃，這個(gè)計(jì)劃是有多次不同運(yùn)行值，包含書(shū)簽查找的（基于最初提供的輸入值），因此這個(gè)情況很容易發(fā)生，書(shū)簽查找反復(fù)執(zhí)行。

為了演示這個(gè)性能問(wèn)題，接下來(lái)的查詢我指定查詢優(yōu)化器使用特定的非聚集索引。查詢本身返回80000行，因?yàn)閷?duì)于每個(gè)查詢執(zhí)行，SQL Server需要進(jìn)行書(shū)簽查找80000次——反復(fù)執(zhí)行。

CREATE PROCEDURE RetrieveDataAS SELECT * FROM Table1 WITH (INDEX(idxTable1_Column2)) WHERE Column3 = 2GO

下圖展示了查詢執(zhí)行后的實(shí)際執(zhí)行計(jì)劃。

執(zhí)行計(jì)劃看起來(lái)非常恐怖（查詢優(yōu)化器甚至啟用了并行計(jì)劃！），因?yàn)闀?shū)簽查找運(yùn)算符這里執(zhí)行了80000次，查詢本身產(chǎn)生了超過(guò)165000個(gè)邏輯讀！（邏輯讀個(gè)數(shù)可以從STATISTIC IO里獲取）。

接下來(lái)向你展示下，當(dāng)你有很多并行用戶執(zhí)行這個(gè)糟糕查詢時(shí)，SQL Server會(huì)發(fā)生什么。我會(huì)使用ostress.exe（RML工具的一部分）來(lái)模擬100個(gè)并行用戶的查詢。

ostress.exe -Q”EXEC BookmarkLookupsPerformance.dbo.RetrieveData” -n100 -q

在我的測(cè)試系統(tǒng)上花費(fèi)了近15秒來(lái)完成100個(gè)并行查詢。在此期間，CPU占用很高，因?yàn)镾QL Server需要嵌套循環(huán)運(yùn)算符來(lái)進(jìn)行書(shū)簽查找操作。嵌套循環(huán)操作當(dāng)然很占CPU資源。

現(xiàn)在讓我們修改索引設(shè)計(jì)，為這個(gè)查詢創(chuàng)建覆蓋非聚集索引。有了非聚集索引，查詢優(yōu)化器不需要再執(zhí)行計(jì)劃里進(jìn)行書(shū)簽查找。一個(gè)非聚集索引查找就可以返回同樣的結(jié)果:

CREATE NONCLUSTERED INDEX idxTable1_Column2 ON Table1(Column3)INCLUDE (Column2)WITH (DROP_EXISTING = ON)GO

這次當(dāng)我們?cè)俅斡胦stress.exe執(zhí)行同個(gè)查詢，我們看到每個(gè)查詢?cè)?秒內(nèi)完成。和我們剛才看到的15秒有很大的區(qū)別。這就是覆蓋非聚集索引的威力：在我們查詢里氣門請(qǐng)求的數(shù)據(jù)都可以在非聚集索引里直接找到，因此書(shū)簽查找就可以避免。

小結(jié)

在這個(gè)文章里我向你展示了不好的書(shū)簽查找會(huì)傷及性能。因此，對(duì)于重要的查詢快速完成查詢非常重要——而使用并行的書(shū)簽查找的執(zhí)行計(jì)劃并不是好的選擇。這里覆蓋非聚集索引可以幫到你。下次設(shè)計(jì)索引時(shí)可以考慮下這個(gè)方法。

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