浅析SQL Server中的执行计划缓存(上)(简述sql server)

推荐整理分享浅析SQL Server中的执行计划缓存(上)(简述sql server)，希望有所帮助，仅作参考，欢迎阅读内容。

文章相关热门搜索词:sql server相关知识,sql server的相关技术知识,sql server的相关技术知识,sql server用处,sql server干嘛的,sqlserver的go,sql server干嘛的,sql server用处,内容如对您有帮助，希望把文章链接给更多的朋友！

简介

我们平时所写的SQL语句本质只是获取数据的逻辑，而不是获取数据的物理路径。当我们写的SQL语句传到SQL Server的时候，查询分析器会将语句依次进行解析（Parse）、绑定（Bind）、查询优化（Optimization，有时候也被称为简化）、执行（Execution）。除去执行步骤外，前三个步骤之后就生成了执行计划，也就是SQL Server按照该计划获取物理数据方式，最后执行步骤按照执行计划执行查询从而获得结果。但查询优化器不是本篇的重点，本篇文章主要讲述查询优化器在生成执行计划之后，缓存执行计划的相关机制以及常见问题。

为什么需要执行计划缓存

从简介中我们知道，生成执行计划的过程步骤所占的比例众多，会消耗掉各CPU和内存资源。而实际上，查询优化器生成执行计划要做更多的工作，大概分为3部分：

首先，根据传入的查询语句文本，解析表名称、存储过程名称、视图名称等。然后基于逻辑数据操作生成代表查询文本的树。

第二步是优化和简化，比如说将子查询转换成对等的连接、优先应用过滤条件、删除不必要的连接（比如说有索引，可能不需要引用原表）等。

第三步根据数据库中的统计信息，进行基于成本（Cost-based）的评估。

上面三个步骤完成之后，才会生成多个候选执行计划。虽然我们的SQL语句逻辑上只有一个，但是符合这个逻辑顺序的物理获取数据的顺序却可以有多条，打个比方，你希望从北京到上海，即可以做高铁，也可以做飞机，但从北京到上海这个描述是逻辑描述，具体怎么实现路径有多条。那让我们再看一个SQL Server中的举例，比如代码清单1中的查询。

代码清单1.

对于该查询来说，无论A先Inner join B还是B先Inner Join C，结果都是一样的，因此可以生成多个执行计划，但一个基本原则是SQL Server不一定会选择最好的执行计划，而是选择足够好的计划，这是由于评估所有的执行计划的成本所消耗的成本不应该过大。最终，SQL Server会根据数据的基数和每一步所消耗的CPU和IO的成本来评估执行计划的成本，所以执行计划的选择重度依赖于统计信息，关于统计信息的相关内容，我就不细说了。

对于前面查询分析器生成执行计划的过程不难看出，该步骤消耗的资源成本也是惊人的。因此当同样的查询执行一次以后，将其缓存起来将会大大减少执行计划的编译，从而提高效率，这就是执行计划缓存存在的初衷。

执行计划所缓存的对象

执行计划所缓存的对象分为4类，分别是：

编译后的计划：编译的执行计划和执行计划的关系就和MSIL和C#的关系一样。

执行上下文：在执行编译的计划时，会有上下文环境。因为编译的计划可以被多个用户共享，但查询需要存储SET信息以及本地变量的值等，因此上下文环境需要对应执行计划进行关联。执行上下文也被称为Executable Plan。

游标：存储的游标状态类似于执行上下文和编译的计划的关系。游标本身只能被某个连接使用，但游标关联的执行计划可以被多个用户共享。

代数树：代数树（也被称为解析树）代表着查询文本。正如我们之前所说，查询分析器不会直接引用查询文本，而是代数树。这里或许你会有疑问，代数树用于生成执行计划，这里还缓存代数树干毛啊？这是因为视图、Default、约束可能会被不同查询重复使用，将这些对象的代数树缓存起来省去了解析的过程。

比如说我们可以通过dm_exec_cached_plans这个DMV找到被缓存的执行计划，如图1所示。

图1.被缓存的执行计划

那究竟这几类对象缓存所占用的内存相关信息该怎么看呢？我们可以通过dm_os_memory_cache_counters这个DMV看到，上述几类被缓存的对象如图2所示。

图2.在内存中这几类对象缓存所占用的内存

另外，执行计划缓存是一种缓存。而缓存中的对象会根据算法被替换掉。对于执行计划缓存来说，被替换的算法主要是基于内存压力。而内存压力会被分为两种，既内部压力和外部压力。外部压力是由于Buffer Pool的可用空间降到某一临界值（该临界值会根据物理内存的大小而不同，如果设置了最大内存则根据最大内存来）。内部压力是由于执行计划缓存中的对象超过某一个阈值，比如说位的SQL Server该阈值为，而位中该值被提升到了。

这里重点说一下，缓存的标识符是查询语句本身，因此select * from SchemaName.TableName和Select * from TableName虽然效果一致，但需要缓存两份执行计划，所以一个Best Practice是在引用表名称和以及其他对象的名称时，请带上架构名称。基于被缓存的执行计划对语句进行调优

被缓存的执行计划所存储的内容非常丰富，不仅仅包括被缓存的执行计划、语句，还包括被缓存执行计划的统计信息，比如说CPU的使用、等待时间等。但这里值得注意的是，这里的统计只算执行时间，而不算编译时间。比如说我们可以利用代码清单2中的代码根据被缓存的执行计划找到数据库中耗时最长的个查询语句。

代码清单2.通过执行计划缓存找到数据库总耗时最长的个查询语句

上面的语句您可以修改Order By来根据不同的条件找到你希望找到的语句，这里就不再细说了。

相比较于无论是服务端Trace还是客户端的Profiler，该方法有一定优势，如果通过捕捉Trace再分析的话，不仅费时费力，还会给服务器带来额外的开销，通过该方法找到耗时的查询语句就会简单很多。但是该统计仅仅基于上次实例重启或者没有运行DBCC FreeProcCache之后。但该方法也有一些弊端，比如说：

类似索引重建、更新统计信息这类语句是不缓存的，而这些语句成本会非常高。缓存可能随时会被替换掉，因此该方法无法看到不再缓存中的语句。该统计信息只能看到执行成本，无法看到编译成本。没有参数化的缓存可能同一个语句呈现不同的执行计划，因此出现不同的缓存，在这种情况下统计信息无法累计，可能造成不是很准确。

执行计划缓存和查询优化器的矛盾

还记得我们之前所说的吗，执行计划的编译和选择分为三步，其中前两步仅仅根据查询语句和表等对象的metadata，在执行计划选择的阶段要重度依赖于统计信息，因此同一个语句仅仅是参数的不同，查询优化器就会产生不同的执行计划，比如说我们来看一个简单的例子，如图3所示。

图3.仅仅是由于不同的参数，查询优化器选择不同的执行计划

大家可能会觉得，这不是挺好的嘛，根据参数产生不同的执行计划。那让我们再考虑一个问题，如果将上面的查询放到一个存储过程中，参数不能被直接嗅探到，当第一个执行计划被缓存后，第二次执行会复用第一次的执行计划！虽然免去了编译时间，但不好的执行计划所消耗的成本会更高！让我们来看这个例子，如图4所示。

图4.不同的参数，却是完全一样的执行计划！

再让我们看同一个例子，把执行顺序颠倒后，如图5所示。

图5.执行计划完全变了

我们看到，第二次执行的语句，完全复用了第一次的执行计划。那总会有一个查询牺牲。比如说当参数为4时会有多条，此时索引扫描应该最高效，但图4却复用了上一个执行计划，使用了多次查找！！！这无疑是低效率的。而且这种情况出现会非常让DBA迷茫，因为在缓存中的执行计划不可控，缓存中的对象随时可能被删除，谁先执行谁后执行产生的性能问题往往也让DBA头疼。

由这个例子我们看出，查询优化器希望尽可能选择高效的执行计划，而执行计划缓存却希望尽可能的重用缓存，这两种机制在某些情况会产生冲突。

在下篇文章中，我们将会继续来看由于执行计划缓存和查询分析器的冲突，以及编译执行计划所带来的常见问题和解决方案。

小结

本篇文章中，我们简单讲述了查询优化器生成执行计划的过程，以及执行计划缓存的机制。当查询优化器和执行计划缓存以某种不好的情况交汇时，将产生一些问题。在下篇文章中，我们会继续探索SQL Server中的执行计划缓存。

以上内容是小编给大家介绍的SQL Server中的执行计划缓存(上)的全部叙述，希望大家喜欢。

浅析SQL Server中的执行计划缓存（下） 在上篇文章给大家介绍了SQLServer中的执行计划缓存（上），本文继续给大家介绍sqlserver执行计划缓存相关知识，小伙伴们一起学习吧。简介在上篇文章

SQL Server中的RAND函数的介绍和区间随机数值函数的实现 工作中会遇到SQLServer模拟数据生成以及数值列值（如整型、日期和时间数据类型）随机填充等等任务，这些任务中都要使用到随机数。鉴于此，本文将

SQL Server FileStream详解 FILESTREAM是SQLServer中的一个新特性，允许以独立文件的形式存放大对象数据，而不是以往一样将所有数据都保存到数据文件中。以往在对业务系统的文