我们知道sql在底层的执行给我们上层人员开了一个窗口,那就是执行计划,有了执行计划之后,我们就清楚了那些烂sql是怎么执行的,这样

就可以方便的找到sql的缺陷和优化点。

一:执行计划生成过程

说到执行计划,首先要知道的是执行计划大概生成的过程,这样就可以做到就心中有数了,下面我画下简图:

SQL执行计划 索引类型 sqlserver执行计划_缓存

1. 分析过程

这三个比较容易理解,首先我们要保证sql的语法不能错误,select和join的表是必须存在的,以及你是有执行这个sql的权限,对不对。。。

这样我们就走完了执行计划生命周期的第一个流程。

2. 编译过程

保证了上面sql这三点的话,引擎就必须硬着头皮看你这么一大坨烂sql,该删的删,该改的改,该转换的转换,比如说你的“子查询”会转化为

“表连接”等等。。。其实也挺难为引擎的,举个例子吧。

<1>子查询生成的sql:

SQL执行计划 索引类型 sqlserver执行计划_缓存_02

<2>join生成的sql:

SQL执行计划 索引类型 sqlserver执行计划_SQL执行计划 索引类型_03

从上面的两个结果中,你可以看到,大家都是玩join的,如果你仔细看的话,会发现一个是“哈希匹配”,一个是“嵌套循环”,为什么不一样,这

当然是引擎根据很多情况综合评选出来的,比如说:磁盘IO,逻辑读,资源占用,硬件环境等等。。。这也是所谓的“计划选优”操作。

3.执行过程

既然执行计划都选出来了,理所当然就要执行了,执行完后会把sql和执行计划放入缓存,这样下次有同样的sql过来的时候就可以直接从

Cache中提取了,不需要再次生成计划了,你也看到,生成执行计划还是比较消耗CPU时间的。

二:看看sql和执行的计划的缓存

刚才也说了,sql和plan都已经放入缓存了,那我的好奇心比较强,我就想看看sql和plan到底在哪,并且长的是个什么丑样子,刚好

sqlserver还是比较能够满足我们G点的。

1. 为了方便查看缓存,我需要先将所有的缓存清空,比如下面的语句。DBCC freeproccache

SELECT c.* FROM dbo.Category AS c
JOIN dbo.Product AS p
ON c.CategoryId=p.CategoryId
WHERE c.CategoryId=23794

2. 通过sys.dm_exec_cached_plans拿到sql和plan的指针(plan_handle),如下图SELECT * FROM sys.dm_exec_cached_plans

SQL执行计划 索引类型 sqlserver执行计划_sqlserver慕课_04

从图中你看到了两个adhoc(即时查询),分别是我在第一步执行的join查询和我在第二步执行的这个select。

3. 现在我们已经拿到了2个adhoc的plan_handle,然后通过dm_exec_sql_text查看他们的sql分别是怎样?

SQL执行计划 索引类型 sqlserver执行计划_sql_05

4. 看完text缓存,接下来我们继续看看sql的plan缓存在哪?可以通过dm_exec_query_plan来查看。

SQL执行计划 索引类型 sqlserver执行计划_缓存_06

上面的query_plan字段就是所谓的执行计划,以xml的形式保存在字段中。。。所以说解析这个xml还是很费时间的。。。

1 <?xml  version="1.0"?>
                
7  JOIN dbo.Product AS p
8  ON c.CategoryId=p.CategoryId
9  WHERE c.CategoryId=23794" StatementId="1" StatementCompId="1" StatementType="SELECT" StatementSubTreeCost="1.33278"
StatementEstRows="1.03803" StatementOptmLevel="FULL" QueryHash="0xB10B821B9B5E6396" QueryPlanHash="0x8C7B3B1660E28D16">
10  
ANSI_PADDING="true" ANSI_WARNINGS="true" NUMERIC_ROUNDABORT="false" />
11                        
EstimateIO="0" EstimateCPU="4.33898e-006" AvgRowSize="97" EstimatedTotalSubtreeCost="1.33278" Parallel="0" EstimateRebinds="0"
EstimateRewinds="0">
29                             
30                                 
Column="CategoryId" />
31                                 
Column="Name" />
32                                 
Column="Image" />
33                             
34                             
35                                 
EstimateRows="1" EstimateIO="0.003125" EstimateCPU="0.0001581" AvgRowSize="97" EstimatedTotalSubtreeCost="0.0032831"
TableCardinality="1.00001e+006" Parallel="0" EstimateRebinds="0" EstimateRewinds="0">
36                                     
37                                         
Alias="[c]" Column="CategoryId" />
38                                         
Alias="[c]" Column="Name" />
39                                         
Alias="[c]" Column="Image" />
40                                     
41                                     
NoExpandHint="0">
42                                         
43                                             
44                                                 
Table="[Category]" Alias="[c]" Column="CategoryId" />
45                                             
46                                             
47                                                 
Table="[Category]" Alias="[c]" Column="Name" />
48                                             
49                                             
50                                                 
Table="[Category]" Alias="[c]" Column="Image" />
51                                             
52                                         
53                                         
Index="[PK_Category]" Alias="[c]" IndexKind="Clustered" />
54                                         
55                                             
56                                                 
57                                                     
58                                                         
59                                                             
Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="CategoryId" />
                                
72                                 
EstimateRows="1.03803" EstimateIO="1.18831" EstimateCPU="0.0983419" AvgRowSize="11" EstimatedTotalSubtreeCost="1.28665"
TableCardinality="89259" Parallel="0" EstimateRebinds="0" EstimateRewinds="0">
73                                     
74                                     
75                                         
76                                         
Index="[PK_Product]" Alias="[p]" IndexKind="Clustered" />

好了,到现在你应该认识到重新生成执行计划是不容易的。。。下一篇我们讨论讨论重用,重编译,重新生成等相关情况。