查詢最佳化工具核心剖析第七篇：執行引擎之資料訪問操作—Scan

 

 查詢最佳化工具核心剖析第七篇：執行引擎之資料訪問操作---Scan

從本篇了開始的接下來的幾篇文章將會介紹與執行引擎相關的知識。

     

 

  系列文章索引：       

查詢最佳化工具核心剖析第一篇      查詢最佳化工具核心剖析第二篇：產生候選執行計畫&執行計畫成本估算查詢最佳化工具核心剖析第三篇：查詢的執行與計劃的緩衝 & Hint提示 查詢最佳化工具核心剖析第四篇：從一個執行個體看執行計畫  查詢最佳化工具核心剖析第五篇：進一步的瞭解執行計畫

查詢最佳化工具核心剖析第七篇：執行引擎之資料訪問操作---Scan查詢最佳化工具核心剖析第八篇：執行引擎之資料訪問操作---Seek(上)

 

 

       執行引擎就是由大量的物理操作組成的（而這些物理操作又會去調用儲存引起的相關方法），這些操作被查詢處理器用來高效的執行我們的查詢。

 

這裡不要將查詢處理器與查詢最佳化工具搞混淆，它們不是同一個東西。為了使得大家對相關的概念有一個清楚的認識，請看到下面這一個圖：

 

 

，就可以一目瞭然的直到查詢處理器與查詢最佳化工具之間的關係：

1. 資料庫基本上有兩大部分組成：關聯式引擎，儲存引擎。（建議朋友們去仔細的閱讀這幾篇文章：SQL 內部機制之：一個查詢的生命週期）
2. 我們這裡所說的“查詢處理器”就是圖中的關聯式引擎，而查詢最佳化工具只是其中的一個部分。

 

       我們最近將要介紹的“執行引擎”，就是中的“Query Executor”。在介紹執行引擎的過程中，我這裡主要會著重的介紹幾類在我們查詢中常見的一些操作：資料訪問，彙總，Join，還有並行操作。當然，在執行引擎中，還有更多的操作，如果大家感興趣，可以去參看SQL Server的聯機叢書。

 

我們首先將會介紹給資料訪問的幾個操作：scan，seek，還有lookup。

 

相信大家對這些操作應該有所瞭解的，我這裡稍微的提及一下。

Scan：這個操作會讀取整個資料結構，這個資料結構可以是一個堆表，叢集索引，非叢集索引。

Seek：這個操作不會讀取整個資料結構，而是直接通過索引定位到要讀取的那一行。所以Seek操作只能發生在叢集索引與非叢集索引上。

堆表：就是沒有建立叢集索引的表，表中的資料沒有按照順序進行儲存。一旦一個表建立了叢集索引，那麼表中的資料就會按照叢集索引排序儲存。

 

另外，非叢集索引可以建立在堆表上，也可以建立在還有叢集索引的表上。

我們通過下面的一個表做一下總結（看看不同的資料結構可以支援何種物理操作），然後迅速進入Scan操作的詳細講解。

資料結構	Scan	Seek
堆表	Table Scan
叢集索引	Clustered Index Scan	Clustered Index Seek
非叢集索引	Index Scan	Index Seek

 

      還是和之前一樣，我們從一個例子入手，這裡依然使用樣本資料庫AdventureWorks。我們首先來看到一個Table Scan的操作（也就是整表掃描） ，看到如下的查詢：

 

 

查看實際的執行計畫，如：

 

 

通過查看DatabaseLog表的定義，我們發現這個表是一個堆表，即，這個表沒有叢集索引，如下所示：

 

下面，我們再看一個Clustered Index Scan（叢集索引掃描）的例子，看到如下查詢：

 

 

執行計畫如下如所示：

 

 

        通過查看Address表的定義，發現這個表確實還有叢集索引：

 

 

        可以上面的例子可以知道：

1. 雖然同是進行了 Scan操作，但是因為表的一些特性不同，而最後選擇的具體的物理操作Scan也不一樣。
2. 不管是Table Scan還是Clustered Index Scan，它們都是對相應的資料結構進行了全部的掃描，不同的是：前者發生在堆表上，後者發生在含有叢集索引的表上。

下面，給大家看一個比較有意思的查詢：

 

 

執行計畫如下：

 

 

        圖中顯示的是Index  Scan，也就說，這個查詢沒有去掃描表的所有資料頁，而是去掃描索引，這個成本小得多。之所以進行了這個操作，是因為在這個表上存在一個非叢集索引，定義如下：

 

 

        這個非叢集索引包含了我們查詢中的兩個欄位：[City]，[StateProvinceID]。又因為AddressID是這個表的叢集索引，對於一個有叢集索引的表而言，它的所有的非叢集索引都會包含一個對叢集索引的引用，這樣是為了加快資料檢索的速度（大家可以想想為什嗎？）。所以，我們上面查詢中的三個操作都可以在索引頁中找到，就沒有必要去掃描底層的表了。