常见的操作符:Sort、Hash Match(聚合)、Filter、Compute Scalar等

一:Sort

select Shelf from  Production.ProductInventory order by Shelf

  

在进行聚集索引扫描操作后,数据集进行了Sort操作。当优化器认为在执行过程中需要对数据尽心排序时,就会产生这个操作。

整个查询对1069行数据进行了排序操作。排序操作本身不是问题,问题是他的开销已经达到了76%。因为没有索引存在。只能执行Sort操作,这个列子是缺少了where条件,返回了非预期的数据;也可能因为缺少具有排序功能的索引,使用聚集索引可以实现预排序功能,从而减少了排序开销。

可以Order By一个聚集索引来消除Sort操作。

select * from Production.ProductInventory order by ProductID

  

加入了Order By子句,但是执行计划并没有出现Sort操作符,因为这个聚集索引以及你按顺序存储了数据,优化器会认为没有必要再次排序。如果必须排序,Sql Server会优先选择在内存中进行,如果排序的数据集实在太大,SQL Server就只能把数据放在TempDB中并在磁盘中排序。这时候会触发Sort Warning事件。

2.Hash Match(聚合)

在查询中需要进行聚合操作(COUNT/SUM/AVG/MAX/MIN)有时就可能出现这种操作符

select City,COUNT(City) as CityCount from Person.Address group by City

  

该语句没有 Where 条件,所以使用Index Scan来返回全部的数据,然后优化器使用聚集索引来实现COUNT的逻辑。由于数据量比较大,所以优化器会选择Hash Match聚合操作符。首先在内存中创建临时哈希表,然后计算满足GROUP BY条件的数据,最终汇总数据并返回

聚合操作是昂贵的操作,可能只有通过添加有效的WHERE条件或者通过使用索引视图预先聚合的方式来提高性能。

3.Filter

select City,COUNT(City) as CityCount from Person.Address group by city having COUNT(City)>1

  

当引入HAVING子句后,就出现了Filter操作符,这个操作符会对输出再次进行限制,可以对比Filter前后的数据量

如图:

要注意:看上去HAVING子句减少了数据量,但是实际并没有,因为HAVING子句只会在聚合操作完成后才进行,而常见的性能问题都在聚合操作之前,所以除了添加WHERE条件控制聚合的数据量之外,这种可操作符没有什么可提升空间

4.Compute Scalar  --计算标量

这个操作符主要用于标量操作,通常出现在SELECT过程中,需要重新组合数据列

select e.JobTitle,
a.City,
p.LastName+', '+p.FirstName as EmployeeName
from HumanResources.Employee as e
join Person.BusinessEntityAddress as bea on e.BusinessEntityID=bea.BusinessEntityID
join Person.Address a on bea.AddressID=a.AddressID
join Person.Person as p on e.BusinessEntityID=p.BusinessEntityID

  

在这个查询中LastName和FirstName合并成了一个新列EmployeeName,这种操作符没有什么问题,但是如果在WHERE、JOIN的ON条件中出现,那可能表示存在问题,需要考虑使用计算列等方式来改进

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