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Rendimiento de aplicación exterior con función

Depende del tipo de función:

  1. Si la función es una función con valores de tabla en línea, esta función se considerará una vista "parametrizada" y SQL Server puede hacer algo de trabajo de optimización.

  2. Si la función es una función con valores de tabla de varios pasos, entonces es difícil para SQL Server para optimizar la declaración y la salida de SET STATISTICS IO será engañoso.

Para la siguiente prueba utilicé el AdventureWorks2008 (puede descargar esta base de datos desde CodePlex). En esta base de datos de ejemplo, puede encontrar una inline table-valued function llamado [Sales].[ufnGetCheapestProduct] :

ALTER FUNCTION [Sales].[ufnGetCheapestProduct](@ProductID INT)
RETURNS TABLE
AS
RETURN
    SELECT   dt.ProductID
            ,dt.UnitPrice
    FROM
    (
        SELECT   d.SalesOrderDetailID
                ,d.UnitPrice
                ,d.ProductID  
                ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY d.ProductID ORDER BY d.UnitPrice ASC, d.SalesOrderDetailID) RowNumber
        FROM    Sales.SalesOrderDetail d
        WHERE   d.ProductID = @ProductID
    ) dt
    WHERE   dt.RowNumber = 1

Creé una nueva función llamada [Sales].[ufnGetCheapestProductMultiStep] . Esta función es una multi-step table-valued function :

CREATE FUNCTION [Sales].[ufnGetCheapestProductMultiStep](@ProductID INT)
RETURNS @Results TABLE (ProductID INT PRIMARY KEY, UnitPrice MONEY NOT NULL)
AS
BEGIN
    INSERT  @Results(ProductID, UnitPrice)
    SELECT   dt.ProductID
            ,dt.UnitPrice
    FROM
    (
        SELECT   d.SalesOrderDetailID
                ,d.UnitPrice
                ,d.ProductID  
                ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY d.ProductID ORDER BY d.UnitPrice ASC, d.SalesOrderDetailID) RowNumber
        FROM    Sales.SalesOrderDetail d
        WHERE   d.ProductID = @ProductID
    ) dt
    WHERE   dt.RowNumber = 1;

    RETURN;
END

Ahora, podemos ejecutar las siguientes pruebas:

--Test 1
SELECT  p.ProductID, p.Name, oa1.*
FROM    Production.Product p
OUTER APPLY 
(
    SELECT   dt.ProductID
            ,dt.UnitPrice
    FROM
    (
        SELECT   d.SalesOrderDetailID
                ,d.UnitPrice
                ,d.ProductID  
                ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY d.ProductID ORDER BY d.UnitPrice ASC, d.SalesOrderDetailID) RowNumber
        FROM    Sales.SalesOrderDetail d
        WHERE   d.ProductID = p.ProductID
    ) dt
    WHERE   dt.RowNumber = 1
) oa1

--Test 2
SELECT  p.ProductID, p.Name, oa2.*
FROM    Production.Product p
OUTER APPLY [Sales].[ufnGetCheapestProduct](p.ProductID) oa2

--Test 3
SELECT  p.ProductID, p.Name, oa3.*
FROM    Production.Product p
OUTER APPLY [Sales].[ufnGetCheapestProductMultiStep](p.ProductID) oa3

Y esta es la salida de SQL Profiler :

Conclusión :puede ver que usando una consulta o una función con valores de tabla en línea con OUTER APPLY le dará el mismo rendimiento (lecturas lógicas). Además:las funciones con valores de tabla de varios pasos son (normalmente) más caras .

Nota :No recomiendo usar SET STATISTICS IO para medir el IO para funciones con valores de tablas escalares y de varios pasos porque los resultados pueden ser incorrectos. Por ejemplo, para estas pruebas, la salida de SET STATISTICS IO ON será:

--Test 1
Table 'SalesOrderDetail'. Scan count 504, logical reads 1513, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
Table 'Product'. Scan count 1, logical reads 5, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.

--Test 2
Table 'SalesOrderDetail'. Scan count 504, logical reads 1513, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
Table 'Product'. Scan count 1, logical reads 5, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.

--Test 3
Table '#064EAD61'. Scan count 504, logical reads 1008 /*WRONG*/, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
Table 'Product'. Scan count 1, logical reads 5, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.