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执行计划简介

执行计划是数据库查询优化器生成的一种执行方案，用于展示如何高效执行复杂的SQL语句。优化器会分析查询需求，选择最优的资源使用方式，并以图形化、文本或XML格式呈现执行计划。预估执行计划和实际执行计划通常一致，但在某些情况下可能存在差异，比如统计信息变更或执行计划重编译时。

理解执行计划的意义在于掌握SQL实际执行过程，发现潜在问题并进行优化。通过执行计划，我们可以知道查询是如何执行的，是否使用了预期的索引，排序方式是否高效，以及是否存在资源浪费等情况。官方数据显示，80%的执行计划中都能找到优化SQL性能的线索。

图形化执行计划是分析的主要工具，但由于操作符种类繁多，文章将重点分析常用操作符的分析方法。以下是图形化执行计划的基本要素：

执行计划中的每一步都附有工具提示，提供操作对象、操作方式、查找条件、索引使用情况、资源消耗等详细信息。这些信息帮助分析查询性能瓶颈，为优化提供依据。

接下来，我们将从常见操作符分析入手，探讨如何通过执行计划发现优化点。

看懂图形化执行计划

表扫描是最耗性能的操作，当表中没有聚集索引或合适索引时会发生。这种情况下，查询需要遍历整张表，效率极低。

聚集索引扫描和非聚集索引扫描均使用相同的图标，但机制有所不同。聚集索引扫描类似表扫描，需遍历整张表；非聚集索引扫描仅扫描包含索引列的数据，效率更高。

键值查找和RID查找是高效的查询方式。键值查找基于索引列，直接提取所需数据；RID查找适用于索引列不足的情况，通过行表示Rid进行查询。

聚集索引查找和非聚集索引查找均使用相同图标，但执行方式不同。聚集索引查找直接在聚集索引上获取数据；非聚集索引查找则在非聚集索引中寻找目标数据。

Hash join和Loops join是表关联的两种主要算法。Hash join通过Hashing将数据存入HashTable中进行匹配，适合小数据集；Loops join则通过逐行匹配，效率较低。

Sort操作对数据集合进行排序，通常由索引扫描后的数据自带排序特性。Filter操作根据查询条件筛选数据，需检查是否有不必要的限制条件。

Computer Scalar用于自定义列计算，如加总或拼接操作，需避免过度使用冗余计算。

Hash join还用于数据聚合运算，通过Hashing将数据存入HashTable中，进行Count、Sum等操作。

Loops join用于多列数据集的合并操作，逐行匹配，效率较低，通常用于多条件关联。

Merge join是对已排序数据集的高效合并，适合大数据集，效率远高于Loops join。

执行计划中的操作符分析可以帮助我们发现性能问题并制定优化方案。例如，表扫描可能表明缺少合适索引，建议添加聚集索引或优化查询条件。

根据执行计划细节要做的优化操作

1. 如果select *查询频繁，建议使用聚集索引而非非聚集索引。

2. Nested Loops出现时，检查是否能用更高效的索引替代，确保所有需要的列已被包含。

3. Hash Match适合小数据集的连接，Merge Join则更适合大数据集且已排序的数据。

4. 对于Merge Join，检查是否需要排序，评估是否能通过索引优化减少排序开销。

5. 遇到表扫描、聚集索引扫描或非聚集索引扫描时，考虑添加适当的WHERE条件或优化SELECT列表，减少不必要的数据读取。

6. 对于RID查找，检查是否有可行的索引优化方法，例如添加适当的非聚集索引。

7. 如果发现未使用理想的索引，可以在查询中强制使用指定索引。

8. 如果连接算法不符合预期，尝试强制指定连接类型。

9. 对于聚合操作，评估是否需要更高效的聚合算法或索引结构。

10. 如果执行顺序影响性能，尝试强制指定执行顺序。

11. 避免并行执行对性能的负面影响，可以尝试强制设置并行度为1。

12. 在存储过程中，通过指定参数优化执行计划，确保参数选择不会影响性能。

13. 最后，避免不必要的列和操作，减少资源消耗。

通过以上优化方法，可以显著提升SQL性能，减少执行计划中的资源浪费。记住，理解执行计划是优化SQL的基础，持续关注查询执行情况，并根据实际需求调整优化策略，才能实现最佳性能。