parameter sniff问题是重用其他参数生成的执行计划,导致当前参数采用该执行计划非最优化的现象。想必熟悉数据的同学都应该知道,产生parameter sniff最典型的问题就是使用了参数化的SQL(或者存储过程中使用了参数化)写法,如果存在数据分布不均匀的情况下,正常情况下生成的执行计划,在传入在分布数据较多的参数的情况下,重用了正常参数生成的执行计划,而这种缓存的执行计划并非适合当前参数的一种情况。
这种情况,在实际业务中,出现的频率还是比较高的,因为存储过程一般都是采用参数化的写法,这时,遇到分布不均匀的数据参数时,parameter sniff现象就出现了,这种问题还是比较让人头疼的。
具体parameter sniff产生的原因,我就不做过多的解释了,解释这个就显得太low了
我举个简单的例子,模拟一下这个现象,说明参数化的存存储过程是怎么写的,存在哪些问题,又如何解决parameter sniff问题,
先创建一个测试环境:
create table ParameterSniffProblem ( id int identity(1,1), CustomerId int, OrderId int, OrederStatus int, CreateDate Datetime, Remark varchar(200) ) declare @i int = 0 while @i<500000 begin INSERT INTO ParameterSniffProblem values (@i%10000,@i,RAND()*10,GETDATE()-RAND()*100,NEWID()) set @i=@i+1 end --假如某一个客户有非常多的订单,模拟数据分布不均匀的情况 INSERT INTO ParameterSniffProblem values (6666,RAND()*100000,1,GETDATE()-RAND()*100,NEWID()) GO 100000 --创建正常的索引 CREATE CLUSTERED INDEX IDX_CreateDate on ParameterSniffProblem(CreateDate )
CREATE INDEX IDX_CustomerId ON ParameterSniffProblem(CustomerId)
参数化存储过程的写法:
在编写存储过程的时候,我们一般建议采用参数化的写法,目的是为了减少存储过程的编译和加强执行计划缓存的重用
大概是这样子的
CREATE PROCEDURE [dbo].ParameterSniffTest ( @p_CustomerId int, @p_Status int, @p_FromDate datetime, @p_ToDate datetime ) AS BEGIN SET NOCOUNT ON DECLARE @Parm NVARCHAR(MAX), @sqlcommand NVARCHAR(MAX) = N'' SET @sqlcommand = 'SELECT * FROM ParameterSniffProblem WHERE 1=1' IF(@p_CustomerId IS NOT NULL) SET @sqlcommand = CONCAT(@sqlcommand,'AND CustomerId=@p_CustomerId ') IF(@p_Status IS NOT NULL) SET @sqlcommand = CONCAT(@sqlcommand,'AND OrederStatus=@p_Status ') IF(@p_FromDate IS NOT NULL) SET @sqlcommand = CONCAT(@sqlcommand,'AND CreateDate>=@p_FromDate ') IF(@p_ToDate IS NOT NULL) SET @sqlcommand = CONCAT(@sqlcommand,'AND CreateDate<=@p_ToDate ') SET @Parm= '@p_CustomerId int, @p_Status int, @p_FromDate datetime, @p_ToDate datetime ' EXEC sp_executesql @sqlcommand,@Parm, @p_CustomerId = @p_CustomerId, @p_Status = @p_Status, @p_FromDate = @p_FromDate, @p_ToDate = @p_ToDate END GO
Parameter Sniff问题:
这就潜在一个parameter sniff问题,
比如我查询用户ID=100的订单信息,一个正常的分布的数据,存储过程第一次编译,这个执行计划完全没有问题,
如果我接着改变参数执行查询用户6666的信息,一个分布及其不均匀的数据,但是因为重用上面缓存的执行计划,就出现parameter sniff问题了,这个执行计划显然是不合理的
IO就不看了,刻意造的例子
如果我清空执行计划缓存,重新执行上述查询,因为有了重编译,执行计划就是不这个样子,对于CustomerID=6666这个参数来说,显然走全表扫描代价要更小一点
想必这是一个开发中常见的问题给,我们参数化SQL就是为了让不同参数的查询重用执行计划,但是很不幸,数据分布不均匀的时候,重用执行计划恰恰又给数据库造成了伤害,例中,如果是正常参数重用了分布较多数据的执行计划,比如命名可以用到索引,结果是表扫描,后果会更严重。
那么,既想要尽可能的重用执行计划,又要避免因为执行计划重用产生parameter sniff问题,怎么办?
我们知道问题在于@p_CustomerId身上,那么可不可以对有可能产生parameter sniff问题的@p_CustomerId不做参数化,直接拼凑在SQL中,如果@p_CustomerId变化了就重编译SQL,也就是对传入进来的@p_CustomerId重编译
如果是@p_CustomerId不变,其他参数有变化,比如这里时间字段的变化,还可以享受参数化带来的执行计划重用的好处 也就是这样处理 @p_CustomerId这个参数,直接把@p_CustomerId以字符串的方式平凑在SQL语句中,这样的话,就相当于即席查询了,不通过参数化的方式给CustomerId这个查询条件字段赋值
IF(@p_CustomerId IS NOT NULL) SET @sqlcommand = CONCAT(@sqlcommand,'AND CustomerId= ',@p_CustomerId)
这样再去执行存储过程的时候,
带入@p_CustomerId=1的时候,执行IDX_CustomerId的index seek
带入@p_CustomerId=6666的时候,重编译,执行计划是全表扫描,避免重用上面生成的执行计划,造成不合理的执行方式对效率以及数据库服务器资源的消耗
这样会尽可能的减少parameter sniff问题带来的影响,当缓存了@p_CustomerId=1的执行计划的时候,再次传入@p_CustomerId=1,其他条件有较小的变化,比如时间字段上有改动,依然可以重用缓存的执行计划,避免重编译带来的影响
结论:
这种方式于处理parameter sniff问题,当然不是完美的,肯定也有问题,我当然知道一旦@p_CustomerId不同就要重编译
肯定会因为@p_CustomerId参数值不同,这样的话,不可避免地增加了重编译的机会,
但是却不会因为不合理的执行计划重用,带来的parameter sniff问题
要知道一旦产生parameter sniff问题,大量的查询用到不合理的执行计划,会对整个服务器产生非常严重的影响,比如可能会产生大量的IO等
同时存在一个好处,比如第一次传入@p_CustomerId=1,
再次传入@p_CustomerId=1,其他条件有较小的变化,比如时间字段上有改动,依然可以重用缓存的执行计划,避免重编译带来的影响当然我这里只是一个简单的例子,实际应用中远远比这个复杂
比如分布的特别的多的数据有两个特点,第一分布的标示不仅仅只有一个,第二分布不均的数据是动态的,有可能第一季度是A这部分数据占据大多数,有可能是第二季度B数据占绝大多数
所以很难采用Plan Guide的方式解决parameter sniff问题
这种方式可以在一定程度上也能够重用缓存的执行计划,可以减少(但不可避免)重编译的次数
同时,这种方式与拼凑一个SQL字符串执行的即席查询方式相比,同时还可以利用参数化带来的其他好处,比如SQL注入等等
总结:
parameter sniff问题的解决方式有很多,不一一啰嗦了
最典型的就是强制重编译,
或者使用EXEC执行一个拼凑出来的字符串,这种方式属于Adhoc查询
或者查询提示,
或者是使用本地变量,
或者使用Plan Guide等等等等,
每种方式都有他的局限性,至少到目前为止,还没有一种十全十美的方式来解决parameter sniff问题
遇到问题,解决方法有很多种,以最小的代价解决问题才是王道。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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