优化SQL Server查询计划需更新统计信息、优化索引、重写查询、使用计划指南和应对参数嗅探；执行计划分估计和实际两种，通过操作符、数据流、成本等分析性能瓶颈，结合DMV、扩展事件等工具持续调优。
优化SQL Server查询计划，说白了，就是让数据库更高效地找到你需要的数据。 这不是一蹴而就的事，需要结合实际情况，不断尝试和调整。
调整执行计划的详细方法：
解决方案
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更新统计信息： 统计信息是查询优化器做出决策的基础。过时的统计信息会导致优化器选择错误的执行计划。定期更新统计信息，尤其是在数据发生重大变化之后。可以使用
UPDATE STATISTICS
命令。例如：UPDATE STATISTICS dbo.Orders WITH FULLSCAN; -- 对Orders表进行完整扫描更新统计信息
或者，可以针对特定索引更新统计信息：
UPDATE STATISTICS dbo.Products (IX_ProductName) WITH SAMPLE 20 PERCENT; -- 对Products表的IX_ProductName索引进行抽样更新统计信息
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索引优化： 索引是提高查询速度的关键。但并非越多越好，过多的索引会增加维护成本，并且可能导致写入性能下降。
- 缺失索引： SQL Server会提示缺失索引。查看执行计划，它会给出索引建议。
- 复合索引： 考虑创建复合索引，以覆盖查询中常用的多个列。索引列的顺序也很重要，通常将选择性高的列放在前面。
- 过滤索引： 对于只查询表中部分数据的场景，可以考虑创建过滤索引，只包含满足特定条件的数据。
例如，创建一个包含OrderID和CustomerID的复合索引：
CREATE INDEX IX_O
rders_OrderID_CustomerID ON dbo.Orders (OrderID, CustomerID);再比如，创建一个过滤索引，只包含状态为'Shipped'的订单：
CREATE INDEX IX_Orders_ShippedOrders ON dbo.Orders (CustomerID, OrderDate) WHERE Status = 'Shipped';
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查询重写： 有时候，仅仅修改一下查询语句，就能显著提高性能。
- *避免使用`SELECT `：** 只选择需要的列，减少IO操作。
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使用
JOIN
代替子查询： 在某些情况下，JOIN
的性能优于子查询。 -
优化
WHERE
子句： 确保WHERE
子句中的条件可以使用索引。避免在WHERE
子句中使用函数或计算，这会阻止索引的使用。 -
使用
WITH (NOLOCK)
： 在允许脏读的情况下，可以使用WITH (NOLOCK)
提示来避免锁竞争，提高并发性。但是，要谨慎使用，因为它可能会导致数据不一致。
例如，将子查询改写为
JOIN
：-- 原来的子查询 SELECT OrderID, CustomerID FROM Orders WHERE CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Customers WHERE City = 'London'); -- 改写后的JOIN SELECT o.OrderID, o.CustomerID FROM Orders o JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID WHERE c.City = 'London';
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强制使用执行计划（Plan Guides）： 在某些情况下，优化器生成的执行计划可能不是最优的。可以使用Plan Guides强制SQL Server使用特定的执行计划。这通常用于解决参数嗅探问题。
例如，创建一个Plan Guide，强制SQL Server使用特定的查询计划：
EXEC sp_create_plan_guide @name = N'ForceIndexPlanGuide', @stmt = N'SELECT * FROM dbo.Orders WHERE CustomerID = @CustomerID', @type = N'SQL', @module_or_batch = NULL, @params = N'@CustomerID INT', @hints = N'OPTION (TABLE HINT(dbo.Orders, INDEX(IX_Orders_CustomerID)))'; -
参数嗅探问题： SQL Server会根据第一次执行查询时使用的参数值来生成执行计划。如果后续执行查询时使用的参数值与第一次执行时差异很大，那么生成的执行计划可能不是最优的。
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使用
OPTION (RECOMPILE)
： 强制SQL Server每次执行查询时都重新编译执行计划。这会增加编译成本，但可以确保每次都使用最优的执行计划。 -
使用
OPTION (OPTIMIZE FOR UNKNOWN)
： 告诉SQL Server在编译执行计划时，忽略参数值，使用平均值来估算。 - 创建存储过程： 将查询封装到存储过程中，可以更好地控制执行计划。
例如，使用
OPTION (RECOMPILE)
：SELECT * FROM dbo.Orders WHERE CustomerID = @CustomerID OPTION (RECOMPILE);
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使用
rders_OrderID_CustomerID ON dbo.Orders (OrderID, CustomerID);SQL Server执行计划有哪些类型？
SQL Server执行计划主要分为两种类型：
- 估计执行计划（Estimated Execution Plan）： 这是在不实际执行查询的情况下，由查询优化器生成的执行计划。可以通过SQL Server Management Studio (SSMS) 查看，它会显示查询优化器认为的最佳执行路径，包括使用的索引、连接类型、操作顺序等。估计执行计划是基于统计信息和一些启发式规则生成的，可能并不完全准确。
- 实际执行计划（Actual Execution Plan）： 这是在查询实际执行后生成的执行计划。它包含了查询执行的详细信息，例如实际使用的CPU时间、IO操作次数、读取的行数等。实际执行计划比估计执行计划更准确，可以帮助你了解查询的实际性能瓶颈。
查看实际执行计划需要在SSMS中开启“包含实际执行计划”选项。
如何解读SQL Server执行计划？
解读SQL Server执行计划需要一定的经验，但掌握一些基本概念可以帮助你快速找到性能瓶颈。
- 操作符（Operators）： 执行计划由一系列操作符组成，每个操作符代表一个物理操作，例如表扫描、索引查找、排序、连接等。
- 箭头（Arrows）： 箭头表示数据流的方向，从一个操作符流向另一个操作符。箭头的粗细表示数据量的大小。
- 成本（Cost）： 每个操作符都有一个成本值，表示该操作的相对开销。成本值越高，表示该操作的性能越差。
- 警告（Warnings）： 执行计划中可能会出现警告，表示存在潜在的性能问题，例如缺失索引、数据类型转换等。
关注以下几个方面可以帮助你快速找到性能瓶颈：
- 表扫描（Table Scan）： 尽量避免表扫描，因为它会读取整个表的数据，效率很低。如果出现表扫描，通常意味着缺少合适的索引。
- 键查找（Key Lookup）： 键查找表示SQL Server需要根据索引找到对应的行，然后回到表中读取其他列的数据。如果键查找的次数很多，可以考虑创建包含所有需要列的覆盖索引。
- 排序（Sort）： 排序操作会消耗大量的CPU和内存资源。尽量避免排序操作，可以通过索引来避免排序。
- 连接（Join）： 连接操作的性能对查询性能影响很大。常见的连接类型有嵌套循环连接（Nested Loops Join）、合并连接（Merge Join）和哈希连接（Hash Join）。选择合适的连接类型可以提高查询性能。
优化SQL Server查询计划的工具和技巧有哪些？
除了上述方法，还有一些工具和技巧可以帮助你优化SQL Server查询计划：
- SQL Server Profiler： SQL Server Profiler可以捕获SQL Server的事件，例如查询执行、存储过程调用、错误等。可以使用Profiler来分析查询的性能瓶颈。注意：SQL Server Profiler已被弃用，建议使用扩展事件（Extended Events）代替。
- 数据库引擎优化顾问（Database Engine Tuning Advisor）： 数据库引擎优化顾问可以分析数据库的工作负载，并给出索引和统计信息的建议。
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DMV（Dynamic Management Views）： DMV是SQL Server提供的一系列动态视图，可以用来监控SQL Server的性能。例如，
sys.dm_exec_query_stats
可以用来查看查询的执行统计信息，sys.dm_db_missing_index_details
可以用来查看缺失索引的信息。 - 定期维护： 定期进行数据库维护，例如重建索引、整理碎片等，可以提高数据库的整体性能。
优化查询计划是一个持续的过程，需要不断学习和实践。 掌握这些方法和工具，可以帮助你更好地理解SQL Server的执行计划，并找到性能瓶颈，从而提高数据库的性能。
