測(cè)試sql：
復(fù)制代碼 代碼如下:
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON
SELECT COUNT(1)
FROM dbo.tbtext a
INNER LOOP JOIN dbo.tbtext b
ON a.id = b.id option (maxdop 1)
SET STATISTICS IO Off
SET STATISTICS TIME Off
表結(jié)構(gòu)：
復(fù)制代碼 代碼如下:
CREATE TABLE [dbo].[tbtext](
[id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[VALUE] [int] NULL
) ON [PRIMARY]
單這句測(cè)試，看執(zhí)行計(jì)劃根本看不出區(qū)別。
|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1006]=CONVERT_IMPLICIT(int,[Expr1009],0)))
|--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr1009]=Count(*)))
|--Nested Loops(Inner Join, WHERE:([northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [b].[id]=[northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [a].[id]))
|--Table Scan(OBJECT:([northwind].[dbo].[tbtext] AS [a]))
|--Table Spool
|--Table Scan(OBJECT:([northwind].[dbo].[tbtext] AS [b]))
2008r2:
復(fù)制代碼 代碼如下:
/*
警告: 由于使用了本地聯(lián)接提示，聯(lián)接次序得以強(qiáng)制實(shí)施。
表 'tbtext'。掃描計(jì)數(shù) 1，邏輯讀取 46 次
(1 行受影響)
表 'Worktable'。掃描計(jì)數(shù) 1，邏輯讀取 290098 次，物理讀取 0 次，預(yù)讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預(yù)讀 0 次。
表 'tbtext'。掃描計(jì)數(shù) 2，邏輯讀取 262 次，物理讀取 0 次，預(yù)讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預(yù)讀 0 次。
(1 行受影響)
SQL Server 執(zhí)行時(shí)間:
CPU 時(shí)間 = 32828 毫秒，占用時(shí)間 = 32846 毫秒。
SQL Server 執(zhí)行時(shí)間:
CPU 時(shí)間 = 0 毫秒，占用時(shí)間 = 0 毫秒。
*/
2000sp4:
復(fù)制代碼 代碼如下:
/*
警告: 由于使用了局部聯(lián)接提示，所以聯(lián)接次序得以強(qiáng)制實(shí)施。
表 'tbtext'。掃描計(jì)數(shù) 1，邏輯讀 131 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。
SQL Server 執(zhí)行時(shí)間:
CPU 時(shí)間 = 0 毫秒，耗費(fèi)時(shí)間 = 0 毫秒。
表 'Worktable'。掃描計(jì)數(shù) 9999，邏輯讀 180001 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。
表 'tbtext'。掃描計(jì)數(shù) 2，邏輯讀 262 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 138 次。
SQL Server 執(zhí)行時(shí)間:
CPU 時(shí)間 = 17188 毫秒，耗費(fèi)時(shí)間 = 17261 毫秒。
(1 行受影響)
SQL Server 執(zhí)行時(shí)間:
CPU 時(shí)間 = 0 毫秒，耗費(fèi)時(shí)間 = 0 毫秒。
*/
比較2000 和 2008的執(zhí)行就能發(fā)現(xiàn) 2008 的cpu 時(shí)間明顯比 2000 高，2008 的worktable 邏輯讀取量，比2000的高，
這個(gè)有個(gè)worktable 的掃描技術(shù)，2000的是9999,2008的是1，這個(gè)讓人難免有的疑惑是什么情況，都是nest loop，worktable 掃描不應(yīng)該是1才對(duì)。
性能差怎么大會(huì)不會(huì)是 worktable 搞的鬼呢？
那么就開始調(diào)節(jié)，過濾id 會(huì)有啥發(fā)現(xiàn)呢？
復(fù)制代碼 代碼如下:
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON
SELECT COUNT(1)
FROM dbo.tbtext a
INNER LOOP JOIN dbo.tbtext b
ON a.id = b.id
WHERE a.id = 1000 option (maxdop 1)
SELECT COUNT(1)
FROM dbo.tbtext a
SET STATISTICS IO Off
SET STATISTICS TIME Off
2008r2:
SELECT COUNT(1) FROM dbo.tbtext a INNER LOOP JOIN dbo.tbtext b ON a.id = b.id WHERE a.id = 1000 option (maxdop 1)
|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1006]=CONVERT_IMPLICIT(int,[Expr1009],0)))
|--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr1009]=Count(*)))
|--Nested Loops(Inner Join, WHERE:([northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [b].[id]=[northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [a].[id]))
|--Table Scan(OBJECT:([northwind].[dbo].[tbtext] AS [a]), WHERE:([northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [a].[id]=(1000)))
|--Table Spool
|--Table Scan(OBJECT:([northwind].[dbo].[tbtext] AS [b]), WHERE:([northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [b].[id]=(1000)))
復(fù)制代碼 代碼如下:
表 'Worktable'。掃描計(jì)數(shù) 1，邏輯讀取 6006 次，物理讀取 0 次，預(yù)讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預(yù)讀 0 次。
表 'tbtext'。掃描計(jì)數(shù) 2，邏輯讀取 262 次，物理讀取 0 次，預(yù)讀 0 次，lob 邏輯讀取 0 次，lob 物理讀取 0 次，lob 預(yù)讀 0 次。
2000sp4：
|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1002]=Convert([Expr1006])))
|--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr1006]=Count(*)))
|--Nested Loops(Inner Join, WHERE:([b].[id]=[a].[id]))
|--Table Scan(OBJECT:([Northwind].[dbo].[tbtext] AS [a]), WHERE:([a].[id]=1000))
|--Table Spool
|--Table Scan(OBJECT:([Northwind].[dbo].[tbtext] AS [b]))
復(fù)制代碼 代碼如下:
表 'Worktable'。掃描計(jì)數(shù) 999，邏輯讀 27001 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0 次。
表 'tbtext'。掃描計(jì)數(shù) 2，邏輯讀 262 次，物理讀 0 次，預(yù)讀 0次。
進(jìn)入 lazy spool的數(shù)據(jù)完全不一樣了，2008 只是進(jìn)入了1000 條數(shù)據(jù)，但是2000 全都進(jìn)去了。
在邏輯讀上面 2008 明顯低于 2000. cpu時(shí)間也明顯比2000少。
通過調(diào)節(jié)id 的值，2000 我推出了一個(gè)公式 邏輯讀= 10001+（17*n） ，
但是2008的算法十分奇怪，
當(dāng)n 386 時(shí) 邏輯讀=3+4（n-1）
當(dāng) 386=n=770 邏輯讀= 1932+5(n-386)
2000的邏輯讀是線性增長(zhǎng)，2008 是分段的線性增長(zhǎng)，每個(gè)分段 f '(x) 都不一樣。
2008 的lazy spool適合選擇度高的，選擇度低的時(shí)候完全不行。
從2000到2008 不單單是多了sqlos和表面上的一些功能，很多執(zhí)行計(jì)劃的操作符都被重寫了，像lazy spool 。
所以在升級(jí)到2008 之前，
各位朋友，是否都應(yīng)該重寫一下sql 呢？單單優(yōu)化 索引 已經(jīng)解決不了根本問題了。
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