SQL Server 2016 查询存储性能优化小结

这篇文章主要为大家详细介绍了SQL Server 2016 查询存储性能优化小结，具有一定的参考价值，可以用来参考一下。

对此感兴趣的朋友，看看idc笔记做的技术笔记！

作为一个DBA，排除SQL Server问题是我们的职责之一，每个月都有很多人给我们带来各种不能解释却要解决的性能问题。

我就多次听到，以前的SQL Server的性能问题都还好且在正常范围内，但现在一切已经改变，SQL Server开始糟糕， 疯狂的事情不能解释。在这个情况下我介入，分析下整个SQL Server的安装，最后用一些神奇的调查方法找出性能问题的根源。

但很多时候问题的根源是一样的：所谓的计划回归（Plan Regression），即特定查询的执行计划已经改变。昨天SQL Server已经缓存了在计划缓存里缓存了一个好的执行计划，今天就生成、缓存最后重用了一个糟糕的执行计划——不断重复。

进入SQL Server 2016后，我就变得有点多余了，以为微软引进了查询存储（Query Store）。这是这个版本最热门的功能！查询存储帮助你很容易找出你的性能问题是不是计划回归造成的。如果你找到了计划回归，这很容易强制一个特定计划不使用计划向导。听起来很有意思？让我们通过一个特定的场景，向你展示下在SQL Server 2016里，如何使用查询存储来找出并最终修正计划回归。

查询存储（Query Store）——我的对手

在SQL Server 2016里，在你使用查询存储功能前，你要对这个数据库启用它。这是通过ALTER DATABASE语句实现，如你所见的下列代码：

代码如下：

CREATE DATABASE QueryStoreDemo
GO

USE QueryStoreDemo
GO

-- Enable the Query Store for our database
ALTER DATABASE QueryStoreDemo
SET QUERY_STORE = ON
GO

-- Configure the Query Store
ALTER DATABASE QueryStoreDemo SET QUERY_STORE
(
 OPERATION_MODE = READ_WRITE, 
 CLEANUP_POLICY = (STALE_QUERY_THRESHOLD_DAYS = 367), 
 DATA_FLUSH_INTERVAL_SECONDS = 900, 
 INTERVAL_LENGTH_MINUTES = 1, 
 MAX_STORAGE_SIZE_MB = 100, 
 QUERY_CAPTURE_MODE = ALL, 
 SIZE_BASED_CLEANUP_MODE = OFF
)
GO

在线帮助为你提供了各个选项的详细信息。接下来我创建一个简单的表，创建一个非聚集索引，最后插入80000条记录。

代码如下：

-- Create a new table
CREATE TABLE Customers
(
 CustomerID INT NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED,
 CustomerName CHAR(10) NOT NULL,
 CustomerAddress CHAR(10) NOT NULL,
 Comments CHAR(5) NOT NULL,
 Value INT NOT NULL
)
GO

-- Create a supporting new Non-Clustered Index.
CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX idx_Test ON Customers(Value)
GO

-- Insert 80000 records
DECLARE @i INT = 1
WHILE (@i <= 80000)
BEGIN
 INSERT INTO Customers VALUES
 (
  @i,
  CAST(@i AS CHAR(10)),
  CAST(@i AS CHAR(10)),
  CAST(@i AS CHAR(5)),
  @i
 )
 
 SET @i += 1
END
GO

为了访问我们的表，我额创建了一个简单的存储过程，传入value值作为过滤谓语。

代码如下：

-- Create a simple stored procedure to retrieve the data
CREATE PROCEDURE RetrieveCustomers
(
 @Value INT
)
AS
BEGIN
 SELECT * FROM Customers
 WHERE Value < @Value
END
GO

现在我用80000的参数值来执行存储过程。

代码如下：

-- Execute the stored procedure.
 -- This generates an execution plan with a Key Lookup (Clustered).
 EXEC RetrieveCustomers 80000
 GO

现在当你查看实际的执行计划时，你会看到查询优化器已经选择了有419个逻辑读的聚集索引扫描运算符。SQL Server并没有使用非聚集索引，因为这样没有意义，由于临界点。这个查询结果并没有选择性。

【图片暂缺】

现在假设SQL Server发生了些事情（例如重启，故障转移），SQL Server忽略已经缓存的计划，这里我通过执行DBCC FREEPROCCACHE从计划缓存里抹掉每个缓存的计划来模拟SQL Server重启（不要在生产环境里使用！）。

代码如下：

 -- Get rid of the cached execution plan...
 DBCC FREEPROCCACHE
 GO

现在有人再次调用你的存储过程，这次输入参数值是1。这次执行计划不一样，因为现在在执行计划里你会有书签查找。SQL Server估计行数是1，在非聚集索引里没有找到任何行。因此与非聚集索引查找结合的书签查找才有意义，因为这个查询是有选择性的。

【图片暂缺】

现在我再执行用80000参数值的查询。

代码如下：

-- Execute the stored procedure
EXEC RetrieveCustomers 1
GO

-- Execute the stored procedure again
-- This introduces now a plan regression, because now we get a Clustered Index Scan
-- instead of the Key Lookup (Clustered).
EXEC RetrieveCustomers 80000
GO

当你再次看STATISTICS IO的输出，你会看到这个查询现在产生了160139个逻辑读——刚才的查询只有419个逻辑读。这个时候DBA的手机就会响起，性能问题。但今天我们要不同的方式解决——使用刚才启用的查询存储。

当你再次看实际的执行计划，在你面前你会看到有一个计划回归，因为SQL Server刚重用了书签查找的的计划缓存。刚才你有聚集索引扫描运算符的执行计划。这是SQL Server里参数嗅探的副作用。

让我们通过查询存储来详细了解这个问题。在SSMS里的对象资源管理器里，SQL Server 2016提供了一个新的结点叫查询存储，这里你会看到一些报表。

【图片暂缺】

【前几个资源使用查询】向你展示了最昂贵的查询，基于你选择的维度。这里切换到【逻辑读取次数】。

【图片暂缺】

这里在你面前有一些查询。最昂贵的查询生成了近500000个逻辑读。这是我们的初始语句。这已经是第一个WOW效果的的查询存储：SQL Server重启后，查询存储的数据还是存在的！第2个是你存储过程里的SELECT语句。在查询存储里每个捕获的查询都有一个标示号——这里是7。最后当你看报告的右边，你会看这个查询的不同执行计划。

【图片暂缺】

如你所见，查询存储捕获了2个不同的执行计划，一个ID是7，一个ID是8。当你点击计划ID时，SQL Server会在报表的最下面为你显示估计的执行计划。

【图片暂缺】

计划8是聚集索引扫描，计划7是书签查找。如你所见，使用查询存储分析计划回归非常简单。但你现在还没结束。你现在可以对指定的查询强制执行计划。 现在你知道包含聚集索引扫描的执行计划有更好的性能。因此现在你可以通过点击【强制执行计划】强制查询7使用执行计划。

【图片暂缺】

搞定，我们已经解决问题了！

现在当你执行存储过程（用80000的输入参数值），在执行计划里你可以看到聚集索引扫描，执行计划只生成419个逻辑读——很简单，是不是？绝对不是！！！！

微软告诉我们只给修正SQL Server性能相关的“新方式”。你只是强制了特定的计划，一切都还好。这个方法有个大的问题，因为性能问题的根源并没有解决！这个问题的关键是因为书签查找计划没有稳定性。取决于首次执行计划默认的输入值，执行计划因此就被不断重用。

通常我会建议调整下你的索引设计，创建一个覆盖索引来保证计划的稳定性。但强制特定执行计划只是临时解决问题——你还是要修正你问题的根源。

小结

不要误解我：SQL Server 2016里的查询存储功能很棒，可以帮你更容易理解计划回归。它也会帮你“临时”强制特定的执行计划。但性能调优的目标还是一样：你要找到问题根源，尝试解决问题——不要在外面晃荡！

注：关于SQL Server 2016 查询存储性能优化小结的内容就先介绍到这里，更多相关文章的可以留意