SQL Server之旅（11）：简单说说sqlserver的执行计划
原文出处： 一线码农
我们知道sql在底层的执行给我们上层人员开了一个窗口，那就是执行计划，有了执行计划之后，我们就清楚了那些烂sql是怎么执行的，这样就可以方便的找到sql的缺陷和优化点。
一：执行计划生成过程
说到执行计划，首先要知道的是执行计划大概生成的过程，这样就可以做到就心中有数了，下面我画下简图：
1. 分析过程
这三个比较容易理解，首先我们要保证sql的语法不能错误，select和join的表是必须存在的，以及你是有执行这个sql的权限，对不对。。。这样我们就走完了执行计划生命周期的第一个流程。
2. 编译过程
保证了上面sql这三点的话，引擎就必须硬着头皮看你这么一大坨烂sql，该删的删，该改的改，该转换的转换，比如说你的“子查询”会转化为“表连接”等等。。。其实也挺难为引擎的，举个例子吧。
<1>子查询生成的sql：
<2>join生成的sql：
从上面的两个结果中，你可以看到，大家都是玩join的，如果你仔细看的话，会发现一个是“哈希匹配”，一个是“嵌套循环”，为什么不一样，这当然是引擎根据很多情况综合评选出来的，比如说：磁盘IO，逻辑读，资源占用，硬件环境等等。。。这也是所谓的“计划选优”操作。
3.执行过程
既然执行计划都选出来了，理所当然就要执行了，执行完后会把sql和执行计划放入缓存，这样下次有同样的sql过来的时候就可以直接从Cache中提取了，不需要再次生成计划了，你也看到，生成执行计划还是比较消耗CPU时间的。
二：看看sql和执行的计划的缓存
刚才也说了，sql和plan都已经放入缓存了，那我的好奇心比较强，我就想看看sql和plan到底在哪，并且长的是个什么丑样子，刚好sqlserver还是比较能够满足我们G点的。
1. 为了方便查看缓存，我需要先将所有的缓存清空，比如下面的语句。
DBCC freeproccache SELECT c.* FROM dbo.Category AS c JOIN dbo.Product AS p ON c.CategoryId=p.CategoryId WHERE c.CategoryId=23794
2. 通过sys.dm_exec_cached_plans拿到sql和plan的指针（plan_handle），如下图
SELECT * FROM sys.dm_exec_cached_plans
从图中你看到了两个adhoc（即时查询），分别是我在第一步执行的join查询和我在第二步执行的这个select。
3. 现在我们已经拿到了2个adhoc的plan_handle，然后通过dm_exec_sql_text查看他们的sql分别是怎样？
4. 看完text缓存，接下来我们继续看看sql的plan缓存在哪？可以通过dm_exec_query_plan来查看。
上面的query_plan字段就是所谓的执行计划，以xml的形式保存在字段中。。。所以说解析这个xml还是很费时间的。。。
<?xml version="1.0"?> <ShowPlanXML xmlns="http://schemas.microsoft.com/sqlserver/2004/07/showplan" Version="1.1" Build="10.0.1600.22"> <BatchSequence> <Batch> <Statements> <StmtSimple StatementText="SELECT c.* FROM dbo.Category AS c JOIN dbo.Product AS p ON c.CategoryId=p.CategoryId WHERE c.CategoryId=23794" StatementId="1" StatementCompId="1" StatementType="SELECT" StatementSubTreeCost="1.33278" StatementEstRows="1.03803" StatementOptmLevel="FULL" QueryHash="0xB10B821B9B5E6396" QueryPlanHash="0x8C7B3B1660E28D16"> <StatementSetOptions QUOTED_IDENTIFIER="true" ARITHABORT="true" CONCAT_NULL_YIELDS_NULL="true" ANSI_NULLS="true" ANSI_PADDING="true" ANSI_WARNINGS="true" NUMERIC_ROUNDABORT="false" /> <QueryPlan CachedPlanSize="16" CompileTime="2" CompileCPU="2" CompileMemory="168"> <MissingIndexes> <MissingIndexGroup Impact="99.4633"> <MissingIndex Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Product]"> <ColumnGroup Usage="EQUALITY"> <Column Name="[CategoryId]" ColumnId="2" /> </ColumnGroup> </MissingIndex> </MissingIndexGroup> <MissingIndexGroup Impact="99.4636"> <MissingIndex Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Product]"> <ColumnGroup Usage="EQUALITY"> <Column Name="[CategoryId]" ColumnId="2" /> </ColumnGroup> </MissingIndex> </MissingIndexGroup> </MissingIndexes> <RelOp NodeId="0" PhysicalOp="Nested Loops" LogicalOp="Inner Join" EstimateRows="1.03803" EstimateIO="0" EstimateCPU="4.33898e-006" AvgRowSize="97" EstimatedTotalSubtreeCost="1.33278" Parallel="0" EstimateRebinds="0" EstimateRewinds="0"> <OutputList> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="CategoryId" /> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="Name" /> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="Image" /> </OutputList> <NestedLoops Optimized="0"> <RelOp NodeId="1" PhysicalOp="Clustered Index Seek" LogicalOp="Clustered Index Seek" EstimateRows="1" EstimateIO="0.003125" EstimateCPU="0.0001581" AvgRowSize="97" EstimatedTotalSubtreeCost="0.0032831" TableCardinality="1.00001e+006" Parallel="0" EstimateRebinds="0" EstimateRewinds="0"> <OutputList> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="CategoryId" /> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="Name" /> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="Image" /> </OutputList> <IndexScan Ordered="1" ScanDirection="FORWARD" ForcedIndex="0" ForceSeek="0" NoExpandHint="0"> <DefinedValues> <DefinedValue> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="CategoryId" /> </DefinedValue> <DefinedValue> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="Name" /> </DefinedValue> <DefinedValue> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="Image" /> </DefinedValue> </DefinedValues> <Object Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Index="[PK_Category]" Alias="[c]" IndexKind="Clustered" /> <SeekPredicates> <SeekPredicateNew> <SeekKeys> <Prefix ScanType="EQ"> <RangeColumns> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Category]" Alias="[c]" Column="CategoryId" /> </RangeColumns> <RangeExpressions> <ScalarOperator ScalarString="(23794)"> <Const ConstValue="(23794)" /> </ScalarOperator> </RangeExpressions> </Prefix> </SeekKeys> </SeekPredicateNew> </SeekPredicates> </IndexScan> </RelOp> <RelOp NodeId="2" PhysicalOp="Clustered Index Scan" LogicalOp="Clustered Index Scan" EstimateRows="1.03803" EstimateIO="1.18831" EstimateCPU="0.0983419" AvgRowSize="11" EstimatedTotalSubtreeCost="1.28665" TableCardinality="89259" Parallel="0" EstimateRebinds="0" EstimateRewinds="0"> <OutputList /> <IndexScan Ordered="0" ForcedIndex="0" NoExpandHint="0"> <DefinedValues /> <Object Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Product]" Index="[PK_Product]" Alias="[p]" IndexKind="Clustered" /> <Predicate> <ScalarOperator ScalarString="[MYPETSHOP].[dbo].[Product].[CategoryId] as [p].[CategoryId]=(23794)"> <Compare CompareOp="EQ"> <ScalarOperator> <Identifier> <ColumnReference Database="[MYPETSHOP]" Schema="[dbo]" Table="[Product]" Alias="[p]" Column="CategoryId" /> </Identifier> </ScalarOperator> <ScalarOperator> <Const ConstValue="(23794)" /> </ScalarOperator> </Compare> </ScalarOperator> </Predicate> </IndexScan> </RelOp> </NestedLoops> </RelOp> </QueryPlan> </StmtSimple> </Statements> </Batch> </BatchSequence> </ShowPlanXML>
好了，到现在你应该认识到重新生成执行计划是不容易的。。。下一篇我们讨论讨论重用，重编译，重新生成等相关情况。
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