测试sql： 表结构： 单这句测试，看执行计划根本看不出区别。 |--Compute Scalar(DEFINE:([Expr]=CONVERT_IMPLICIT(int,[Expr],0))) |--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr]=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])) r2: sp4: 比较 和 的执行就能发现 的cpu 时间明显比 高， 的worktable 逻辑读取量，比的高， 这个有个worktable 的扫描技术，的是,的是1，这个让人难免有的疑惑是什么情况，都是nest loop，worktable 扫描不应该是1才对。 性能差怎么大会不会是 worktable 搞的鬼呢？ 那么就开始调节，过滤id 会有啥发现呢？ r2: SELECT COUNT(1) FROM dbo.tbtext a INNER LOOP JOIN dbo.tbtext b ON a.id = b.id WHERE a.id <= option (maxdop 1) |--Compute Scalar(DEFINE:([Expr]=CONVERT_IMPLICIT(int,[Expr],0))) |--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr]=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]<=())) |--Table Spool |--Table Scan(OBJECT:([northwind].[dbo].[tbtext] AS [b]), WHERE:([northwind].[dbo].[tbtext].[id] as [b].[id]<=())) sp4： |--Compute Scalar(DEFINE:([Expr]=Convert([Expr]))) |--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr]=Count(*))) |--Nested Loops(Inner Join, WHERE:([b].[id]=[a].[id])) |--Table Scan(OBJECT:([Northwind].[dbo].[tbtext] AS [a]), WHERE:([a].[id]<=)) |--Table Spool |--Table Scan(OBJECT:([Northwind].[dbo].[tbtext] AS [b])) 进入 lazy spool的数据完全不一样了， 只是进入了 条数据，但是 全都进去了。 在逻辑读上面 明显低于 . cpu时间也明显比少。 通过调节id 的值， 我推出了一个公式 逻辑读= +（*n） ， 但是的算法十分奇怪， 当n < 时 逻辑读=3+4（n-1） 当 <=n<= 逻辑读= +5(n-) 的逻辑读是线性增长， 是分段的线性增长，每个分段 f '(x) 都不一样。 的lazy spool适合选择度高的，选择度低的时候完全不行。 从到 不单单是多了sqlos和表面上的一些功能，很多执行计划的操作符都被重写了，像lazy spool 。 所以在升级到 之前， 各位朋友，是否都应该重写一下sql 呢？单单优化 索引 已经解决不了根本问题了。
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