SQL Server中存儲(chǔ)過(guò)程比直接運(yùn)行SQL語(yǔ)句慢的原因:

最近在BI項(xiàng)目中遇到一個(gè)問(wèn)題，在直接sqlserver中直接 exec up_fact_d_gdsclass ‘2012-12-12’，執(zhí)行時(shí)間大概需要很長(zhǎng)時(shí)間，大概20分鐘左右；但是在打開(kāi)存儲(chǔ)過(guò)程取一句一句執(zhí)行代碼確非?？?，大概2分鐘就可以執(zhí)行完成，相差近10倍；如下：

ALTER PROC [dbo].[up_fact_d_gdsclass]
@dst date
as

select
   a.c_dt,b.c_adno,b.c_child_adno,b.c_class,b.c_child_class,
   a.c_store_id,b.c_type,b.c_tax_rate,
   isnull(sum(c.c_order_n),0) as c_number_order,
   isnull(sum(c.c_at_order),0) as c_at_order,isnull(sum(a.c_ret_n),0) as c_number_ret,
   isnull(sum(a.c_at_in_ret),0) as c_at_ret,isnull(sum(a.c_rec_n),0) as c_number_rec,
   isnull(sum(a.c_at_in_rec),0) as c_at_rec,isnull(sum(a.c_move_in_n),0) as c_number_move_in,

。。。。

在一般我們定義存儲(chǔ)過(guò)程的變量的時(shí)候用上面這種方式；

ALTER PROC [dbo].[up_fact_d_gdsclass]
@dst date
as

declare @dt date
set @dt=@dst
select
   a.c_dt,b.c_adno,b.c_child_adno,b.c_class,b.c_child_class,
   a.c_store_id,b.c_type,b.c_tax_rate,
   isnull(sum(c.c_order_n),0) as c_number_order,
   isnull(sum(c.c_at_order),0) as c_at_order,isnull(sum(a.c_ret_n),0) as c_number_ret,
   isnull(sum(a.c_at_in_ret),0) as c_at_ret,isnull(sum(a.c_rec_n),0) as c_number_rec,
   isnull(sum(a.c_at_in_rec),0) as c_at_rec,isnull(sum(a.c_move_in_n),0) as c_number_move_in,

。。。

當(dāng)在存儲(chǔ)過(guò)程中再聲明一個(gè)變量來(lái)接受外部傳入的這個(gè)變量時(shí)，執(zhí)行的效率非常高，也可以將內(nèi)部的變量賦一個(gè)缺省值；

原因在于：

在SQL Server中有一個(gè)叫做 “Parameter sniffing”的特性。SQL Server在存儲(chǔ)過(guò)程執(zhí)行之前都會(huì)制定一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃。在上面的例子中，SQL在編譯的時(shí)候并不知道@thedate的值是多少，所以它在執(zhí)行執(zhí)行計(jì)劃的時(shí)候就要進(jìn)行大量的猜測(cè)。假設(shè)傳遞給@thedate的參數(shù)大部分都是非空字符串，而FACT表中有40%的thedate字段都是null，那么SQL Server就會(huì)選擇全表掃描而不是索引掃描來(lái)對(duì)參數(shù)@thedate制定執(zhí)行計(jì)劃。全表掃描是在參數(shù)為空或?yàn)?的時(shí)候最好的執(zhí)行計(jì)劃。但是全表掃描嚴(yán)重影響了性能。

假設(shè)你第一次使用了Exec pro_ImAnalysis_daily @thedate=’20080312’那么SQL Server就會(huì)使用20080312這個(gè)值作為下次參數(shù)@thedate的執(zhí)行計(jì)劃的參考值，而不會(huì)進(jìn)行全表掃描了，但是如果使用@thedate=null,則下次執(zhí)行計(jì)劃就要根據(jù)全表掃描進(jìn)行了。

有兩種方式能夠避免出現(xiàn)“Parameter sniffing”問(wèn)題：

(1)通過(guò)使用declare聲明的變量來(lái)代替參數(shù)：使用set @variable=@thedate的方式，將出現(xiàn)@thedate的sql語(yǔ)句全部用@variable來(lái)代替。

(2) 將受影響的sql語(yǔ)句隱藏起來(lái)，比如：

a) 將受影響的sql語(yǔ)句放到某個(gè)子存儲(chǔ)過(guò)程中，比如我們?cè)?/span>@thedate設(shè)置成為今天后再調(diào)用一個(gè)字存儲(chǔ)過(guò)程將@thedate作為參數(shù)傳入就可以了。

b) 使用sp_executesql來(lái)執(zhí)行受影響的sql。執(zhí)行計(jì)劃不會(huì)被執(zhí)行，除非sp_executesql語(yǔ)句執(zhí)行完。

c) 使用動(dòng)態(tài)sql（”EXEC(@sql)”來(lái)執(zhí)行受影響的sql。

由此提升了BI在抽取和聚合大數(shù)據(jù)時(shí)的效率。

參考：http://www.cnblogs.com/wuming/archive/2009/05/06/1450980.html