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          查詢優化困難:加入順序選擇避免誤會

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          { IT168手稿}可以說,連接的順序是查詢優化中最復雜的問題(當然,這里的復雜性是,對于查詢優化器,我們經常不知道或非常關心這種復雜性),因為它涉及計算每個可選JO的順序的成本??梢哉f,連接的順序和數量與產生候選的執行計劃的數量直接相關,從而極大地影響查詢優化器優化過程。
              
               我們都熟悉Join:基于兩個表中的一些公共信息的Join操作。一次只能在兩個表之間執行Join操作,所以如果一個查詢想要N個表用于Join,那么它需要(N-1)Join操作,即首先第一個表和第二個表Join,然后是JOin連接的結果和第三表等等。
              
               在本節中,我們討論Join的順序,我相信在閱讀之后,會讓您對Join有一個新的理解,至于Join算法,因為這涉及到執行引擎部分,我們將在下文中討論。
              
               如前所述,表中Join的順序決定了查詢的性能和成本。對于現有查詢,可以生成許多候選執行計劃,盡管這些執行計劃返回相同的結果,但是由不同Join生成的執行計劃的成本變化很大。直截了當。
              
               由于聯接操作具有切換規則和綁定規則,因此即使一個簡單的查詢也可以由于聯接的順序不同而生成許多不同的執行計劃,并且執行計劃的數量隨著聯接表的數量成指數增長。這些眾多執行計劃中的最佳連接順序執行計劃。
              
               首先,看看交換定律。這個數學概念,因為SQL Server是關系數據,它的理論基礎是關系集理論,而現在數學是基于集合的,所以SQL Server的設計,也引入了很多數學理論。A連接B等于B連接A。
              
               切換規則還定義了首先訪問哪個表,例如,在嵌套循環連接操作中,要訪問的第一個表稱為外部表,而第二個表稱為內部表。在哈希聯接中,要訪問的第一個表稱為內部生成表。第二個表由探頭輸入,定義哪個表是外部表或為內部表建立一個表,探頭輸入對性能有巨大影響。
              
               聯接運算的另一個特點是結合律,即(A聯接B)聯接C等于A聯接(B聯接C),這并不難理解。
              
               我們的AdvultWorksSAMP數據庫是一個示例,并且我們為下面的查詢生成實際的執行計劃:
              
               1。在我們的代碼中加入的順序是(聯系人加入個人)加入客戶,但是在執行計劃中加入的順序是(銷售)??蛻艏尤脘N售。個人)加入者。接觸。
              
               以下是我們所知道的:代碼中的Join次序不一定是執行最終計劃的次序,但它也證明了網絡上一些普遍存在的偏見是錯誤的:通過改變Join的次序來提高性能。它自己的決定和考慮順序的連接。
              
               2。查詢優化器將使用大量信息來決定最后要執行的邏輯連接操作是哪個物理連接操作。(銷售)客戶加入銷售。因為兩個表是基于聚合索引聯接的,并且數據是根據聚合索引進行聚合以進行排序的(更多信息,我們將在后面介紹文章)。
              
               當然,我們也可以使用Hint來要求查詢優化器根據需要強制生成Join的類型和順序。讓我們來看看下面的例子:
              
               我們可以使用提示來改變查詢優化器的行為,但是我們也需要注意每個執行的成本。很多時候,使用提示可能會導致很多問題,并且查詢優化器通常會選擇更好的執行方法和執行計劃(在我們提供R的情況下)。信息,如統計等。
              
               如前所述,表中Join的順序隨著表數量的增加而呈指數增長。實際上,只有少數幾個表,根據查詢樹的結構,它們的Join順序組合的數量可以達到數萬個。查詢優化器可以估計每個組合的成本,但是它使用啟發式算法來根據查詢樹的結構和形狀減少搜索空間。
              
               如前文所述,經過一定的處理,提交的查詢語句將作為樹結構出現在查詢處理器中,這對查詢優化器至關重要,樹的結構可分為:左深度樹、右深度樹和多樹。
              
               例如,對于諸如:JOIN(JOIN(A、B、C)、D、左深度樹或右深度樹之類的語句,可以生成如下圖:
              
               根據表的數量,Join的訂單生成許多不同的樹形,最終生成不同的執行計劃。
              
               太可怕了!左邊深度的樹的數量是基于N的!N(n的拉斐爾函數,n的階乘,其中n是表的數目)。對于多徑樹,其數目是(2n2)//(N1)!
              
               此外,請記住,對于每個執行計劃,查詢優化器必須選擇不同的物理操作和數據訪問方法(例如,對于表掃描或索引掃描或索引搜索等),并且這些操作和數據訪問方法乘以查詢優化器的數量。
              
               裝入,請稍候…
              
              

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