SQL Server调优系列基础篇(联合运算符总结)

前言

上两篇文章我们介绍了查看查询计划的方式,以及一些常用的连接运算符的优化技巧,本篇我们总结联合运算符的使用方式和优化技巧。

废话少说,直接进入本篇的主题。

技术准备

基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析。

一、联合运算符

所谓的联合运算符,其实应用最多的就两种:UNION ALL和UNION。

这两个运算符用法很简单,前者是将两个数据集结果合并,后者则是合并后进行去重操作,如果有过写T-SQL语句的码农都不会陌生。

我们来分析下这两个运算符在执行计划中的显示,举个例子

就是上面这个图标了,这就是UNION ALL联合运算符的图标。

这个联合运算符很简单的操作,将两个数据集合扫描完通过联合将结果汇总。

我们来看一下UNION 这个运算符,例子如下

我们可以看到,UNION 运算符是在串联运算符之后发生了一个Distinct Sort排序操作,经过这个操作会将结果集合中的重复值去掉。

我们一直强调:大数据表的排序是一个非常耗资源的动作!

所以,到这里我们已经找到了可优化的选项,去掉排序,或者更改排序方式。

替换掉Distinct Sort排序操作的方式就是哈序聚合。Distinct Sort排序操作需要的内存和去除重复之前数据集合的数据量成正比,而哈希聚合需要的内存则是和去除重复之后的结果集成正比!

所以如果数据行中重复值很多,那么相比而言通过哈希聚合所消耗的内存会少。

我们来举个例子

这个例子其实没啥用处,这里就是为了演示,我们来看一下结果

我们知道,这张表里这个ShipCountry是存在大面积重复值的,所以采用了哈希匹配来去重操作是最优的方式。

其实,相比哈希匹配连接还有一种更轻量级的去重的连接方式:合并连接

上一篇我已经分析了这个连接方法,用于两个数据集的连接方式,这里其实类似,应用前都必须先将原结果集合排序!

我们知道优化的方式可以采用建立索引来提高排序速度。

我们来重现这种去重方式,我们新建一个表,然后建立索引,代码如下

 

我们采用索引扫描的方式可以避免显式的排序操作。

我们将UNION ALL改成UNION,该操作将会对两个数据集进行去重操作。

这里我们知道UNION操作会对结果进行去重操作,上面应用了流聚合操作,流聚合一般应用于分组操作中,当然这里用它进行了分组去重。

 

在我们实际的应用环境中,最常用的方式还是合并连接,但是有一种情况最适合哈希连接,那就是一个小表和大表进行联合操作,尤其适合哪种大表中存在大量重复值的情况下。

哈希算法真是个好东西!

 

参考文献

结语

此篇文章先到此吧,简短一点,便于理解掌握,本篇主要介绍了查询计划中的联合操作运算符,下一篇我们分析SQL Server中的并行运算,在多核超线程云集的今天,来看SQL Server如何利用并行运算来最大化的利用现有硬件资源提升性能,有兴趣可提前关注,关于SQL Server性能调优的内容涉及面很广,后续文章中依次展开分析。

 

SQL Server这个软件一旦深入进去,你会发现它真的非常深,基本可以用深不见底来描述,如果想研究里面的性能调优这块,可以关注本系列内容,我们一起研究!

而且到现在还有很多人对SQL Server这套产品有误解,或者说观点有待纠正,以前就遇到过客户直接当我面大谈神马SQL Server导入数据一多就宕机了….

神马SQL Server只能做小数据量的应用…神马不如Oracle云云….!!!

还有一部分童鞋单纯的认为SQL Server是小儿科,没啥技术含量…简单的很….

关于这些观点,我不想吐槽啥,我只想让那些真正了解SQL Server的朋友一起来为SQL Server证明点什么。

 

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