SQL Server 2016 查询存储性能优化小结

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作为一个DBA，排除SQL Server问题是我们的职责之一，每个月都有很多人给我们带来各种不能解释却要解决的性能问题。

我就多次听到，以前的SQL Server的性能问题都还好且在正常范围内，但现在一切已经改变，SQL Server开始糟糕， 疯狂的事情不能解释。在这个情况下我介入，分析下整个SQL Server的安装，最后用一些神奇的调查方法找出性能问题的根源。

但很多时候问题的根源是一样的：所谓的计划回归（Plan Regression），即特定查询的执行计划已经改变。昨天SQL Server已经缓存了在计划缓存里缓存了一个好的执行计划，今天就生成、缓存最后重用了一个糟糕的执行计划——不断重复。

进入SQL Server 2016后，我就变得有点多余了，以为微软引进了查询存储（Query Store）。这是这个版本最热门的功能！查询存储帮助你很容易找出你的性能问题是不是计划回归造成的。如果你找到了计划回归，这很容易强制一个特定计划不使用计划向导。听起来很有意思？让我们通过一个特定的场景，向你展示下在SQL Server 2016里，如何使用查询存储来找出并最终修正计划回归。

查询存储（Query Store）——我的对手

在SQL Server 2016里，在你使用查询存储功能前，你要对这个数据库启用它。这是通过ALTER DATABASE语句实现，如你所见的下列代码：

CREATE DATABASE QueryStoreDemoGOUSE QueryStoreDemoGO-- Enable the Query Store for our databaseALTER DATABASE QueryStoreDemoSET QUERY_STORE = ONGO-- Configure the Query StoreALTER DATABASE QueryStoreDemo SET QUERY_STORE( OPERATION_MODE = READ_WRITE,  CLEANUP_POLICY = (STALE_QUERY_THRESHOLD_DAYS = 367),  DATA_FLUSH_INTERVAL_SECONDS = 900,  INTERVAL_LENGTH_MINUTES = 1,  MAX_STORAGE_SIZE_MB = 100,  QUERY_CAPTURE_MODE = ALL,  SIZE_BASED_CLEANUP_MODE = OFF)GO

在线帮助为你提供了各个选项的详细信息。接下来我创建一个简单的表，创建一个非聚集索引，最后插入80000条记录。

-- Create a new tableCREATE TABLE Customers( CustomerID INT NOT NULL PRIMARY KEY CLUSTERED, CustomerName ｃｈａｒ(10) NOT NULL, CustomerAddress ｃｈａｒ(10) NOT NULL, Comments ｃｈａｒ(5) NOT NULL, Value INT NOT NULL)GO-- Create a supporting new Non-Clustered Index.CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX idx_Test ON Customers(Value)GO-- ｉｎｓｅｒｔ 80000 recordsDECLARE @i INT = 1WHILE (@i <= 80000)BEGIN ｉｎｓｅｒｔ INTO Customers VALUES (  @i,  CAST(@i AS ｃｈａｒ(10)),  CAST(@i AS ｃｈａｒ(10)),  CAST(@i AS ｃｈａｒ(5)),  @i )  SET @i += 1ENDGO

为了访问我们的表，我额创建了一个简单的存储过程，传入value值作为过滤谓语。

-- Create a simple stored procedure to retrieve the dataCREATE PROCEDURE RetrieveCustomers( @Value INT)ASBEGIN ｓｅｌｅｃｔ * FROM Customers WHERE Value < @ValueENDGO

现在我用80000的参数值来执行存储过程。

-- Execute the stored procedure. -- This generates an execution plan with a Key Lookup (Clustered). ｅｘｅｃ RetrieveCustomers 80000 GO

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