SQL Server调优系列基础篇（并行运算总结）

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了SQL Server调优系列基础篇（并行运算总结），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4707字，纯文字阅读大概需要7分钟。

内容图文

--新建表，建立主键，形成聚集索引
CREATE TABLE BigTable
(
   [KEY] INT,
   DATA INT,
   PAD CHAR(200),
   CONSTRAINT [PK1] PRIMARY KEY ([KEY])
)
GO
--批量插入测试数据250000行
SET NOCOUNT ON 
DECLARE @i INT
BEGIN TRAN
    SET @i=0
    WHILE @i<250000
    BEGIN
       INSERT BigTable VALUES(@i,@i,NULL)
       SET @i=@i+1
       IF @i%1000=0
       BEGIN
          COMMIT TRAN
          BEGIN TRAN
       END
END    
COMMIT TRAN
GO   

我们来执行一个简单查询的脚本

SELECT [KEY],[DATA]
FROM BigTable

这里对于这种查询脚本，没有任何筛选条件的情况下，没必要采用并行扫描，因为采用串行扫描的方式得到数据的速度反而比并行扫描获取的快，所以这里采用了clustered scan的方式，我们来加一个筛选条件看看

SELECT [KEY],[DATA]
FROM BigTable
WHERE DATA<1000

对于这个有筛选条件的T-SQL语句，这里SQL Server果断的采用的并行运算的方式，聚集索引也是并行扫描，因为我电脑为4个逻辑CPU(其实是2颗物理CPU，4线程)，所以这里使用的是4线程并行扫描四次表，每个线程扫描一部分数据，然后汇总。

这里总共用了4个线程，其中线程0为调度线程，负责调度所有的其它线程，所以它不执行扫描，而线程1到线程4执行了这1000行的扫描！当然这里数据量比较少，有的线程分配了0个任务，但是总得扫描次数为4次，所以这4个线程是并行的扫描了这个表。

 

可能上面获取的结果比较简单，有的线程任务还没有给分配满，我们来找一个相对稍复杂的语句

SELECT MIN([DATA])
FROM BigTable

这个执行计划挺简单的，我们依次从右边向左分析，依次执行为：

4个并行聚集索引扫描——>4个线程并行获取出前当前线程的最小数——>执行4个最小数汇总——>执行流聚合获取出4个数中的最小值——>输出结果项。

然后4个线程，每个线程一个流聚合获取当前线程的最小数

然后，将这个四个最小值经过下一个“并行度”的运算符汇聚成一个表

然后下一个就是流聚合，从这个4行数据中获取出最小值，进行输出，关于流聚合我们上一篇文章中已经介绍

以上就一个一个标准的多线程并行运算的过程。

 

上面的过程中，因为我们使用的并行聚集索引扫描数据，4个线程基本上是平均分摊了任务量，也就是说每个线程扫描的数据量基本相等，下面我们将一个线程使其处于忙碌状态，看看SQL Server会不会将任务动态的平摊到其它几个不忙碌的线程上。

我们在来添加一个大数据量表，脚本如下

SELECT [KEY],[DATA],[PAD] 
INTO BigTable2
FROM BigTable

我们来写一个大量语句的查询，使其占用一个线程，并且我们这里强制指定只用一个线程运行

SELECT MIN(B1.[KEY]+B2.[KEY]) 
FROM BigTable B1 CROSS JOIN BigTable2 B2
OPTION(MAXDOP 1) 

以上代码想跑出结果，就我这个电脑配置估计少说五分钟以上，并且我们还强行串行运算，速度可想而知，
我们接着执行上面的获取最小值的语句，查看执行计划

SELECT MIN([DATA])
FROM BigTable

我们在执行计划中，查看到了聚集索引扫描的线程数量

可以看到，线程1已经数量减少了近四分之的数据，并且从线程1到线程4，所扫描的数据量是依次增加的。

我们上面的语句很明确的指定了MAXDOP为1，理论上讲只可能会影响一个线程，为什么这几个线程都影响呢？其实这个原因很简单，我的电脑是物理CPU只有两核，所谓的线程数只是超线程，所以非传统意义上的真正的4核数，所以线程之间是互相影响的。

 

我们来看一个并行连接操作的例子，我们查看并行嵌套循环是怎样利用资源的

SELECT B1.[KEY],B1.DATA,B2.DATA 
FROM BigTable B1 JOIN BigTable2 B2
ON B1.[KEY]=B2.[KEY]
WHERE B1.DATA<100

上面的语句中，我们在BigTable中Key列存在聚集索引，而查询条件中DATA列不存在，所以这里肯定为聚集索引扫描，对数据进行查找

来看执行计划

我们依次来分析这个流程，结合文本的执行计划分析更为准确，从右边依次向左分析

第一步，就是利用全表通过聚集索引扫描获取出数据，因为这里采用的并行的聚集索引扫描，我们来看并行的线程数和扫描数

四个线程扫描，这里线程3获取出数据100行数据。

然后将这100行数据，重新分配线程，这里每个线程平均分配到25行数据

到此，我们要获取的结果已经均分成4个线程共同执行，每个线程分配了25行数据，下一步就是交给嵌套循环连接了，因为我们上面的语句中需要从BigTable2中获取数据行，所以这里选择了嵌套循环，依次扫描BigTable2获取数据。

关于嵌套循环连接运算符，可以参照我的第二篇文章。

我们知道这是外表的循环数，也就是说这里会有4个线程并行执行嵌套循环。如果每个线程均分25行，数据那么内部表就要执行

4*25=100次。

然后，执行完，嵌套扫描获取结果后，下一步就是，将各个线程执行的结果通过并行运算符汇总，然后输出

 上述过程就是一个并行嵌套循环的执行流程。充分利用了四核的硬件资源。

参考文献

• 微软联机丛书逻辑运算符和物理运算符引用
• 参照书籍《SQL.Server.2005.技术内幕》系列

结语

此篇文章先到此吧，文章短一点，便于理解掌握，后续关于并行操作还有一部分内容，后续文章补充吧，本篇主要介绍了查询计划中的并行运算符，下一篇我们接着补充一部分SQL Server中的并行运算，然后分析下我们日常所写的增删改这些操作符的优化项，有兴趣可提前关注，关于SQL Server性能调优的内容涉及面很广，后续文章中依次展开分析。

有问题可以留言或者私信，随时恭候有兴趣的童鞋加入SQL SERVER的深入研究。共同学习，一起进步。

 

文章最后给出上一篇的连接

SQL Server调优系列基础篇

SQL Server调优系列基础篇（常用运算符总结）

SQL Server调优系列基础篇（联合运算符总结）

SQL Server调优系列基础篇（并行运算总结）

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本文系统来源：http://www.cnblogs.com/amylis_chen/p/8087894.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的SQL Server调优系列基础篇（并行运算总结）全部内容，希望文章能够帮你解决SQL Server调优系列基础篇（并行运算总结）所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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