为什么扫描比寻找该谓词要快？

我能够重现我将其描述为意外的查询性能问题。我正在寻找一个针对内部问题的答案。

在我的计算机上，以下查询执行聚集索引扫描，并且需要大约6.8秒的CPU时间：

SELECT ID1, ID2
FROM two_col_key_test WITH (FORCESCAN)
WHERE ID1 NOT IN
(
N'1', N'2',N'3', N'4', N'5',
N'6', N'7', N'8', N'9', N'10',
N'11', N'12',N'13', N'14', N'15',
N'16', N'17', N'18', N'19', N'20'
)
AND (ID1 = N'FILLER TEXT' AND ID2 >= N'' OR (ID1 > N'FILLER TEXT'))
ORDER BY ID1, ID2 OFFSET 12000000 ROWS FETCH FIRST 1 ROW ONLY
OPTION (MAXDOP 1);

下面的查询执行聚集索引查找（唯一的区别是删除了FORCESCAN提示），但是大约需要18.2秒的CPU时间：

SELECT ID1, ID2
FROM two_col_key_test
WHERE ID1 NOT IN
(
N'1', N'2',N'3', N'4', N'5',
N'6', N'7', N'8', N'9', N'10',
N'11', N'12',N'13', N'14', N'15',
N'16', N'17', N'18', N'19', N'20'
)
AND (ID1 = N'FILLER TEXT' AND ID2 >= N'' OR (ID1 > N'FILLER TEXT'))
ORDER BY ID1, ID2 OFFSET 12000000 ROWS FETCH FIRST 1 ROW ONLY
OPTION (MAXDOP 1);

查询计划非常相似。对于这两个查询，从聚集索引中读取的行为120000001行：

我在SQL Server 2017 CU 10上。以下是用于创建和填充two_col_key_test表的代码：

drop table if exists dbo.two_col_key_test;

CREATE TABLE dbo.two_col_key_test (
    ID1 NVARCHAR(50) NOT NULL,
    ID2 NVARCHAR(50) NOT NULL,
    FILLER NVARCHAR(50),
    PRIMARY KEY (ID1, ID2)
);

DROP TABLE IF EXISTS #t;

SELECT TOP (4000) 0 ID INTO #t
FROM master..spt_values t1
CROSS JOIN master..spt_values t2
OPTION (MAXDOP 1);


INSERT INTO dbo.two_col_key_test WITH (TABLOCK)
SELECT N'FILLER TEXT' + CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) > 8000000 THEN N' 2' ELSE N'' END
, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL))
, NULL
FROM #t t1
CROSS JOIN #t t2;

我希望得到的答案不只是调用堆栈报告。例如，与快速查询相比，我发现在慢查询中sqlmin!TCValSSInRowExprFilter<231,0,0>::GetDataX占用的CPU周期要多得多：

我不想停在那里，我想了解这是什么，为什么两个查询之间会有如此大的差异。

为什么这两个查询的CPU时间有很大的差异？

#1 楼

为什么这两个查询的CPU时间有很大差异？

扫描计划为每行评估以下推入的非可精化（残留）谓词：

[two_col_key_test].[ID1]<>N'1' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'10' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'11' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'12' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'13' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'14' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'15' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'16' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'17' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'18' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'19' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'2' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'20' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'3' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'4' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'5' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'6' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'7' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'8' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'9' 
AND 
(
    [two_col_key_test].[ID1]=N'FILLER TEXT' 
    AND [two_col_key_test].[ID2]>=N'' 
    OR [two_col_key_test].[ID1]>N'FILLER TEXT'
)

搜索计划执行两项搜索操作：

 Seek Keys[1]: 
    Prefix: 
    [two_col_key_test].ID1 = Scalar Operator(N'FILLER TEXT'), 
        Start: [two_col_key_test].ID2 >= Scalar Operator(N'')
Seek Keys[1]: 
    Start: [two_col_key_test].ID1 > Scalar Operator(N'FILLER TEXT')

...以匹配谓词的这一部分：

(ID1 = N'FILLER TEXT' AND ID2 >= N'' OR (ID1 > N'FILLER TEXT'))

剩余谓词应用于通过上述查找条件的行（示例中的所有行）。

但是，每个不等式都由两个单独的检验代替，检验结果小于OR大于：

([two_col_key_test].[ID1]<N'1' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'1') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'10' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'10') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'11' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'11') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'12' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'12') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'13' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'13') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'14' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'14') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'15' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'15') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'16' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'16') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'17' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'17') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'18' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'18') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'19' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'19') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'2' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'2') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'20' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'20') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'3' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'3') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'4' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'4') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'5' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'5') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'6' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'6') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'7' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'7') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'8' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'8') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'9' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'9')

重写每个不等式，例如：

 [ID1] <> N'1'  ->  [ID1]<N'1' OR [ID1]>N'1'

...在这里适得其反。排序规则感知的字符串比较昂贵。将比较次数加倍可以解释您所看到的CPU时间的大部分差异。

通过禁止使用未记录的跟踪标志9130禁止不可精化谓词的推送，您可以更清楚地看到这一点。这将显示剩余的作为单独的过滤器，可以单独检查性能信息：

这也将突出显示搜索中的轻微基数估计错误，这说明了为什么优化程序首先选择搜索而不是扫描（它希望搜索部分消除一些行）。

不等式重写可能使索引匹配（可能已过滤）成为可能（为了充分利用b树索引的查找能力），如果两个半均以残差结尾，则最好随后还原此扩展。您可以在SQL Server反馈网站上建议这样做。

还要注意，默认情况下，原始（“旧版”）基数估计模型碰巧选择了一个扫描。

编程黑洞网

为什么扫描比寻找该谓词要快？

#1 楼