SQL Server调优系列基础篇（并行运算总结篇二）
前言
上一篇文章我们介绍了查看查询计划的并行运行方式。
本篇我们接着分析SQL Server的并行运算。
闲言少叙，直接进入本篇的正题。
技术准备
同前几篇一样，基于SQL Server2008R2版本，利用微软的一个更简洁的案例库（Northwind）进行解析。
内容
文章开始前，我们先来回顾上一篇中介绍的并行运算，来看文章最后介绍的并行运算语句：
SELECT B1.[KEY],B1.DATA,B2.DATA FROM BigTable B1 JOIN BigTable2 B2 ON B1.[KEY]=B2.[KEY] WHERE B1.DATA<100
上面是详细的执行计划，从右边依次向左执行，上图中有一个地方很有意思，就是在聚集索引扫描后获取的数据，又重新了使用了一次重新分配任务的过程
（Repartition Streams），就是上图的将获取的100行数据重新分配到并行的各个线程中。
其实这里本可以直接将索引扫描出来的100行数据直接扔到嵌套循环中执行。它这里又重新分配任务的目的就是为了后面嵌套循环的并行执行，最大限度的利用硬件资源！
但这样做又带了另一个弊端就是执行完嵌套循环之后，需要将结果重新汇总，就是下面的（Gather Sreams）运算符。
我们来看看该语句如果不并行的执行计划
SELECT B1.[KEY],B1.DATA,B2.DATA FROM BigTable B1 JOIN BigTable2 B2 ON B1.[KEY]=B2.[KEY] WHERE B1.DATA<100 option(maxdop 1)
这才是正宗的串行执行计划。
和上面的并行执行计划相比较，你会发现SQL Server充分利用硬件资源而形成的并行计划，是不是很帅！
如果还没感觉到SQL Server并行执行计划的魅力，我们再来举个例子，看如下语句
SELECT BIG_TOP.[KEY],BIG_TOP.DATA,B2.DATA FROM ( SELECT TOP 100 B.[KEY],B.DATA FROM BigTable B ORDER BY DATA ) BIG_TOP, BigTable2 B2 WHERE BIG_TOP.[KEY]=B2.[KEY]
先来分析下上面的语句，这个语句我们在外表中加入了TOP 100…..ORDER BY DATA关键字，这个关键字是很有意思….
因为我们知道这个语句是获取根据DATA关键字排序，然后获取出前100行的意思…
1、根据DATA排序…..丫的多线程我看你怎么排序？每个线程排列自己的？那你排列完了在汇聚在一起…那岂不是还得重新排序！！
2、获取前100行数据，丫多线程怎么获取？假如我4个线程扫描每个线程获取25条数据？这样出来的结果对嘛？
3、我们的目标是让外表和上面的100行数据还要并行嵌套循环连接，因为这样才能充分利用资源，这个怎么实现呢？
上面的这些问题，我们来看强大的SQL Server将为我们怎样生成强悍的执行计划
上面的执行计划已经解决了我们以上所述的三个问题，我们依次来分析下，这几个问题的解决方法
第一个问题，关于并列排序问题
首选根据聚集索引扫描的方式采用并列的方式从表中获取出数据
然后，在并行的根据各个线程中的数据进行排序，获取前几列值，我们知道，我们的目标获取的是前100行，它这里获取的方式是冗余获取，也就是说每个线程各自排序自己的数据
然后获取出前面的数据，通过循环赛的方式进行交换，获取出一部分数据
第二个问题，关于并列获取前100行数据问题
我们知道要想获取前100行数据，就必须将各个线程的数据汇总到一起，然后通过比较获取前100行数据，这是必须的，于是在这一步里SQL Server又的重新将数据汇总到一起
第三个问题，下一步需要将这100行数据和外表进行连接，获取出结果，这里面采用的嵌套循环连接的方式，为了充分利用资源，提升性能，SQL Server又不得不将这100行数据均分到各个线程中去执行，所以这里又采用了一个拆分任务的运算符分发流（Distribute Sreams）任务
所以经过此步骤又将系统的硬件资源充分利用起来了，然后下一步同样就是讲过嵌套循环进行关联获取结果，然后再重新将结果汇总，然后输出
我们可以看到上面的一个流程，SQLServer经过了：先拆分（并行扫描）——》再并行（获取TOP 100….）——》再拆分(为了并行嵌套循环)——》再并行（为了合并结果）
总之，SQL Server在运行语句的时候，经过各种评估之后，利用各种拆分、各种汇总，目的就是充分的利用硬件资源，达到一个性能最优化的方式！这就是SQL Server并行运算的精髓。
当然凡事有利就有弊，我们通过这条语句来对比一下串行和并行在SQL Server中的优劣项
一下是串行执行计划：
SELECT BIG_TOP.[KEY],BIG_TOP.DATA,B2.DATA FROM ( SELECT TOP 100 B.[KEY],B.DATA FROM BigTable B ORDER BY DATA ) BIG_TOP, BigTable2 B2 WHERE BIG_TOP.[KEY]=B2.[KEY] option(maxdop 1)
串行执行的执行计划：简单、大气、没有复杂的各种拆分、各种汇总及并行。
我们来比较下两者的不同项，先比较一个T-SQL语句的各个参数值：
前者是串行、后者是并行
串行编译耗费CPU：2、并行编译耗费CPU:10
串行编译耗费内存：184、并行编译耗费内存：208
串行编译耗时：2、并行编译耗时：81
上面是采取并行的缺点：1、更消耗CPU、2、编译更消耗内存、3、编译时间更久
我们来看一下并行的优点：
上图中串行内存使用（1024），并行内存（448）
优点就是：并行执行消耗内存更小
当然还有一个更重要的优点：执行速度更快！
采用并行的执行方式，执行时间从218毫秒提升到187毫秒！数据量少，我机器性能差所以提升不明显！
在并行运算执行过程中，还有一种运算符经常遇到：位图运算符，这里我们顺带也介绍一下
举个例子：
SELECT B1.[KEY],B1.DATA,B2.[KEY] FROM BigTable B1 JOIN BigTable2 B2 ON B1.DATA=B2.DATA WHERE B1.[KEY]<10000
这里我们获取大表中Key列小于10000行的数据。
上述的执行语句，就引入了位图计算。
其实位图计算的目标很简单：提前过滤，因为我们的语句中要求获取的结果项比较多10000行数据，在我们后面的线程中采用的并行扫描的方式获取出数据。由于数据量比较多的原因，各个线程在执行的过程中获取完数据的时间不同，为了避免因某个线程执行速度缓慢，导致整体堵塞，索引引入了位图运算，先将获取出来的部分结果过滤输出到前面的哈希匹配，完整执行。
关于位图运算符更多详细可参照：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb510541
结语
此篇文章先到此吧，本篇主要是上一篇并行运算的一个延续，两篇文章介绍了SQL Server中关于并行运算的原理和使用方式，关于并行运算这块就到这吧，下一篇我们补充SQL Server中关于索引的利用方式和动态索引的内容，关于索引我相信很多了解数据库产品的人都熟悉，但是SQL Server中一些语句利用索引的方式可能还不清楚，我们下一篇分析这块，借此了解索引的建立方式和优化技巧，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。
原文出处： 指尖流淌-吴学雷的博客