问题描述： 有一个查询如下，去掉 TOP 1 的时候，很快就出来结果了，但加上 TOP 1 的时候，一般要 2~3 秒才出数据，何解？ SELECT TOP 1 ??? A . INVNO FROM A , B WHERE A . Item = B . ItemNumber ??? AND B . OwnerCompanyCode IS NOT NULL ? 问题原因分

问题描述：

有一个查询如下，去掉

TOP 1

的时候，很快就出来结果了，但加上

TOP 1

的时候，一般要

2~3

秒才出数据，何解？

SELECT

TOP

1

???

A.

INVNO

FROM

A,

B

WHERE

A.

Item =

B.

ItemNumber

???

AND

B.

OwnerCompanyCode IS

NOT

NULL

?

问题原因分析：

在使用

TOP 1

的时候，

SQL Server

会尽力先找出这条

TOP 1

的记录，这就导致它采用了与不加

TOP

时不一致的扫描算法，

SQL Server

查询优化器始终认为，应该可以比较快的找到匹配的第

1

条记录，所以一般是使用嵌套循环的联接，则不加

TOP 1

时，

SQL Server

会根据结构和数据的统计信息决策出联接策略。

嵌套循环一般适用于联系的两个表，一个表的数据较大，而另一个表的数据较小的情况

，如果查询匹配的值出现在扫描的前端，则在取

TOP 1

的情况下，是符合嵌套循环联系的使用条件的，但当匹配的数据出现在扫描的后端，或者是基本上没有匹配的数据时，则嵌套循环要扫描完成两个大表，这显然是不适宜的，也正是因为这种情况，导致了

TOP 1

比不加

TOP 1

的效率慢很多

?

关于此问题的模拟环境：

USE

tempdb

GO

?

SET

NOCOUNT

ON

--======================================

--

创建测试环境

--======================================

RAISERROR

(

'

创建测试环境

'

,

10,

1)

WITH

NOWAIT

-- Table A

CREATE

TABLE

[dbo].

A(

???

[TranNumber] [int] IDENTITY

(

1,

1)

NOT

NULL,

???

[INVNO] [char](

8)

NOT

NULL,

???

[ITEM] [char](

15)

NULL

DEFAULT

(

''

),

???

PRIMARY

KEY

(

[TranNumber])

)

?

CREATE

INDEX

[indexONinvno] ON

[dbo].

A(

[INVNO])

CREATE

INDEX

[indexOnitem] ON

[dbo].

A (

[ITEM])

CREATE

INDEX

[indexONiteminnvo] ON

[dbo].

A(

[INVNO],

[ITEM])

GO

?

-- Table B

CREATE

TABLE

[dbo].

B(

???

[ItemNumber] [char](

15)

NOT

NULL

DEFAULT

(

''

),

???

[CompanyCode] [char] (

4)

NOT

NULL,

???

[OwnerCompanyCode] [char](

4)

NULL,

???

PRIMARY

KEY

(

[ItemNumber],

[CompanyCode])

)

?

CREATE

INDEX

[ItemNumber] ON

[dbo].

B(

[ItemNumber])

CREATE

INDEX

[CompanyCode] ON

[dbo].

B(

[CompanyCode])

CREATE

INDEX

[OwnerCompanyCode] ON

[dbo].

B(

[OwnerCompanyCode])

GO

?

--======================================

--

生成测试数据

--======================================

RAISERROR

(

'

生成测试数据

'

,

10,

1)

WITH

NOWAIT

INSERT

[dbo].

A(

[INVNO],

[ITEM])

SELECT

LEFT(

NEWID

(),

8),

RIGHT(

NEWID

(),

15)

FROM

syscolumns A,

syscolumns B

?

INSERT

[dbo].

B(

[ItemNumber],

[CompanyCode],

[OwnerCompanyCode])

SELECT

RIGHT(

NEWID

(),

15),

LEFT(

NEWID

(),

4),

LEFT(

NEWID

(),

4)

FROM

syscolumns A,

syscolumns B

GO

?

速度测试脚本：

--======================================

--

进行查询测试

--======================================

RAISERROR

(

'

进行查询测试

'

,

10,

1)

WITH

NOWAIT

DECLARE

@dt DATETIME

,

@id int

,

@loop int

DECLARE

@ TABLE

(

???

id int

IDENTITY

,

???

[TOP 1] int

,

???

[WITHOUT TOP] int

)

?

SET

@loop =

0

WHILE

@loop <

10

BEGIN

???

SET

@loop =

@loop +

1

???

RAISERROR

(

'test %d'

,

10,

1,

@loop)

WITH

NOWAIT

???

SET

@dt =

GETDATE

()

???????

SELECT

TOP

1

???????????

A.

INVNO

???????

FROM

A,

B

???????

WHERE

A.

Item =

B.

ItemNumber

???????????

AND

B.

OwnerCompanyCode IS

NOT

NULL

???

INSERT

@([TOP 1])

VALUES

(

DATEDIFF

(

ms,

@dt,

GETDATE

()))

???

SELECT

@id =

SCOPE_IDENTITY

(),

@dt =

GETDATE

()

???????

SELECT

--TOP 1

???????????

A.

INVNO

???????

FROM

A,

B

???????

WHERE

A.

Item =

B.

ItemNumber

???????????

AND

B.

OwnerCompanyCode IS

NOT

NULL

???

UPDATE

@ SET

[WITHOUT TOP] =

DATEDIFF

(

ms,

@dt,

GETDATE

())

???

WHERE

id =

@id

END

SELECT

*

FROM

@

UNION

ALL

SELECT

NULL,

SUM

(

[TOP 1]),

SUM

(

[WITHOUT TOP])

FROM

@

GO

?

测试数据的变更脚本：

DECLARE

@value char

(

15),

@value1 char

(

15)

SELECT

???

@value =

LEFT(

NEWID

(),

15),

???

@value1 =

LEFT(

NEWID

(),

15)

?

UPDATE

A

SET

Item =

@value

FROM

A

???

INNER

JOIN(

???????

SELECT

TOP

1

???????????

[TranNumber]

???????

FROM

(

???????????

SELECT

TOP

20

PERCENT

???????????????

[TranNumber]

???????????

FROM

A

???????????

ORDER

BY

[TranNumber]

???????

)

AA

???????

ORDER

BY

[TranNumber] DESC

???

)

B

???????

ON

A.

[TranNumber] =

B.

[TranNumber]

?

UPDATE

B

SET

ItemNumber =

@value

FROM

B

???

INNER

JOIN(

???

???

SELECT

TOP

1

???????????

[ItemNumber],

[CompanyCode]

???????

FROM

(

???????????

SELECT

TOP

20 PERCENT

???????????????

[ItemNumber],

[CompanyCode]

???????????

FROM

B

???????????

ORDER

BY

[ItemNumber],

[CompanyCode]

???????

)

BB

???????

ORDER

BY

[ItemNumber] DESC

,

[CompanyCode] DESC

???

)

B1

???????

ON

B.

[ItemNumber] =

B1.

[ItemNumber]

???????????

AND

B.

[CompanyCode] =

B1.

[CompanyCode]

GO

?

测试说明：

1．??

在刚建立好测试环境的时候，是没有任何匹配项的，这时候，

TOP 1

会扫描两个表的所有数据，运行“速度测试脚本

”可以看到此时有无

TOP 1

的效率差异：

TOP 1

明显比不加

TOP

慢

2．??

修改“测试数据的变更脚本

”中，红色的

20

，

让匹配的数据出现在扫描的顶端、中间和尾端，分别使用

“速度测试脚本

”测试，可以看到，匹配的值靠近扫描的前端的时候，

TOP 1

比不加

TOP

快，随着匹配数据很后端的推移，这种效率差异会越来越小，到后面就变成

TOP 1

比不加

TOP 1

慢。

注意：

每次变更数据，并且完成“速度测试脚本

”测试后，需要修改“测试数据的变更脚本

”中，红色的

@

value

为

@value1

，让刚才设置匹配的数据再变回为不匹配

?

附：联接的几种方式

1．????

嵌套循环联接

嵌套循环联接也称为

“

嵌套迭代

”

，它将一个联接输入用作外部输入表(显示为图形执行计划中的顶端输入)，将另一个联接输入用作内部(底端)输入表。外部循环逐行处理外部输入表。内部循环会针对每个外部行执行，在内部输入表中搜索匹配行。

最简单的情况是，搜索时扫描整个表或索引；这称为

“

单纯嵌套循环联接

”

。如果搜索时使用索引，则称为

“

索引嵌套循环联接

”

。如果将索引生成为查询计划的一部分(并在查询完成后立即将索引破坏)，则称为

“

临时索引嵌套循环联接

”

。查询优化器考虑了所有这些不同情况。

如果外部输入较小而内部输入较大且预先创建了索引，则嵌套循环联接尤其有效。在许多小事务中(如那些只影响较小的一组行的事务)，索引嵌套循环联接优于合并联接和哈希联接。但在大型查询中，嵌套循环联接通常不是最佳选择。

?

2．????

合并联接

合并联接要求两个输入都在合并列上排序，而合并列由联接谓词的等效

(ON)

子句定义。通常，查询优化器扫描索引(如果在适当的一组列上存在索引)，或在合并联接的下面放一个排序运算符。在极少数情况下，虽然可能有多个等效子句，但只用其中一些可用的等效子句获得合并列。

由于每个输入都已排序，因此

Merge Join

运算符将从每个输入获取一行并将其进行比较。例如，对于内联接操作，如果行相等则返回。如果行不相等，则废弃值较小的行并从该输入获得另一行。这一过程将重复进行，直到处理完所有的行为止。

合并联接操作可以是常规操作，也可以是多对多操作。多对多合并联接使用临时表存储行。如果每个输入中有重复值，则在处理其中一个输入中的每个重复项时，另一个输入必须重绕到重复项的开始位置。

如果存在驻留谓词，则所有满足合并谓词的行都将对该驻留谓词取值，而只返回那些满足该驻留谓词的行。

合并联接本身的速度很快，但如果需要排序操作，选择合并联接就会非常费时。然而，如果数据量很大且能够从现有

B

树索引中获得预排序的所需数据，则合并联接通常是最快的可用联接算法。

?

3．????

哈希联接

哈希联接有两种输入：生成输入和探测输入。查询优化器指派这些角色，使两个输入中较小的那个作为生成输入。

哈希联接用于多种设置匹配操作：内部联接；左外部联接、右外部联接和完全外部联接；左半联接和右半联接；交集；联合和差异。此外，哈希联接的某种变形可以进行重复删除和分组，例如

SUM(salary) GROUP BY department

。这些修改对生成和探测角色只使用一个输入。

以下几节介绍了不同类型的哈希联接：内存中的哈希联接、

Grace

哈希联接和递归哈希联接。

内存中的哈希联接

哈

希联接先扫描或计算整个生成输入，然后在内存中生成哈希表。根据计算得出的哈希键的哈希值，将每行插入哈希存储桶。如果整个生成输入小于可用内存，则可以

将所有行都插入哈希表中。生成阶段之后是探测阶段。一次一行地对整个探测输入进行扫描或计算，并为每个探测行计算哈希键的值，扫描相应的哈希存储桶并生成

匹配项。

Grace

哈希联接

如果生成输入大于内存，哈希联接将分为几步进行。这称为

“Grace

哈希联接

”

。

每一步都分为生成阶段和探测阶段。首先，消耗整个生成和探测输入并将其分区(使用哈希键上的哈希函数)为多个文件。对哈希键使用哈希函数可以保证任意两个

联接记录一定位于相同的文件对中。因此，联接两个大输入的任务简化为相同任务的多个较小的实例。然后将哈希联接应用于每对分区文件。

递归哈希联接

如果生成输入非常大，以至于标准外部合并的输入需要多个合并级别，则需要多个分区步骤和多个分区级别。如果只有某些分区较大，则只需对那些分区使用附加的分区步骤。为了使所有分区步骤尽可能快，将使用大的异步

I/O

操作以便单个线程就能使多个磁盘驱动器繁忙工作。

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