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數據拜訪操作
起首最根本的操作就是拜訪數據。這既可以經由過程直接拜訪表，也能夠經由過程拜訪索引來停止。表內數據的組織方法分為堆(Heap)和B樹，個中表中沒有樹立集合索引時數據是經由過程堆停止組織的，這個是無序的，表中樹立集合索引後和非集合索引的數據都是以B樹方法停止組織，這類方法數據是有序存儲的。平日來講，非集合索引僅僅包括全部表的部門列，關於過濾索引，還僅僅包括部門行。
除去數據的組織方法分歧外，拜訪數據也分為兩種方法，掃描(Scan)和查找(Seek),掃描是掃描全部構造的一切數據，而查找只是查找全部構造中的部門數據。是以可以看出，因為堆是無序的，所以弗成能在堆下面停止查找(Seek)操作,而絕對於B樹的有序，使得在B樹中停止查找成為能夠。當針對一個以堆組織的表停止數據拜訪時，就會停止堆掃描,如圖1所示。
圖1.表掃描
可以看出，表掃描的圖標很清楚的注解表掃描的性質，在一個無序組織表中從頭至尾掃描一遍。
而關於B樹構造的集合索引和非集合索引，異樣可以停止掃描，平日來說，為了獲得索引表中的一切數據或是取得索引行樹占了數據年夜多半使得掃描的本錢小於查找時，會停止集合索引掃描。如圖2所示。
圖2.集合索引掃描
集合索引掃描的圖標也異樣可以或許清楚的注解集合索引掃描的性質，找到最右邊的葉子節點後，順次掃描一切葉子節點,到達掃描全部構造的感化。固然關於非集合索引也是異樣的概念，如圖3所示。
圖3.非集合索引的掃描
而關於僅僅選擇B樹構造中的部門數據，索引查找(Seek)使得B樹變得成心義。依據所查找的症結值，可使得從僅僅從B樹根部向下走單一途徑，是以免除了掃描不用要頁的消費，圖4是查詢籌劃中的一個索引查找。
圖4.集合索引查找
索引查找的圖標也是很逼真的，可以看到圖標那根線從根節點一路向下到葉子節點。也就是找到所求數據地點的頁，不好看出，假如我們須要查找多條數據且疏散在分歧的頁中，這個查找操作須要反復履行許多回，當這個次數年夜到必定水平時，SQL Server會選擇消費比擬低的索引掃描而不是再去反復索引查找。關於非集合索引查找，概念是一樣的，就不再上圖片了。
書簽查找(Bookmark Lookup)
你或許會想，假設非集合索引可以疾速的找到所求的數據，但遺憾的是，非集合索引卻不包括一切所求列時該怎樣辦？這時候SQL Server會見臨兩個選擇，直接拜訪根本表去獲得數據或是在非集合索引中找到數據後，再去根本表取得非集合索引沒有籠罩到的所求列。這個選擇取決於所估量的行數等統計信息。查詢剖析器會選擇消費比擬少的誰人。
一個簡略的書簽查找如圖5所示。
圖5.一個簡略的書簽查找
從圖5可以看出，起首經由過程非集合索引找到所求的行，但這個索引其實不包括一切的列，是以還要額定去根本表中找到這些列，是以要停止鍵查找，假如根本表是以堆停止組織的，那末這個鍵查找(Key Lookup)就會釀成RID查找(RID Lookup),鍵查找和RID查找統稱為書簽查找。
不外有時刻索引查找所前往的行數過量招致書簽查找的機能遠不如直接停止掃描操作，是以SQL Server這時候會選擇掃描而不是書簽查找。如圖6所示。
圖6.StateProvinceID列有非集合索引，但因為前往行數過量，剖析器會選擇掃描而不是書簽查找
這個估量是依據統計信息停止的，關於統計信息，可以看我之前的一篇博文：淺談SQL Server中統計關於查詢的影響
聚合操作(Aggregation)
聚合函數會招致聚合操作。聚合函數是將一個聚集的數據依照某種規矩匯總成1個數據，或基於分組依照規矩匯總成多個數據的進程。一些聚合函數好比:avg,sum,min，別的還有distinct症結字都有能夠招致兩類聚合操作:流聚合(Stream Aggregation)和哈希聚合(Hash Aggregation)。
流聚合(Stream Aggregation)
流聚合須要再履行聚合函數之前，被聚合的數據聚集是有序的，這個有序數據既可以經由過程履行籌劃中的Sort停止，也能夠直接從集合或長短集合索引中直接取得有序數據，別的，沒有Group by的聚合操作被成為標量聚合，這類操作必定是會履行流聚合。
好比，我們直接停止標量聚合，如圖7所示。
圖7.流聚合
但關於加了Group by的子句，由於須要數據依照group by 前面的列有序，就須要Sort來包管排序。留意,Sort操作是占用內存的操作，當內存缺乏時還會去占用tempdb。SQL Server老是會在Sort操作和散列婚配當選擇本錢最低的。一個須要Sort的操作如圖8所示。
圖8.須要排序的流聚合
圖8中排序操作依照ProductLine停止排序後，然後就依據各自的分組做聚合操作了。
散列聚合(Hash aggregation)
下面的流聚適合合比擬少的數據，然則關於絕對年夜一點的表。應用散列聚集本錢會比排序要低。散列聚集經由過程在內存中樹立散列表來完成聚合，是以無需對數據聚集停止排序。內存中所樹立的散列表以Group by前面的列作為鍵值，如圖9所示。
圖9.散列聚合
在內存中樹立好散列表後，會依照group by前面的值作為鍵，然後順次處置聚集中的每條數據，當鍵在散列表中不存在時，向散列表添加條目，當鍵曾經在散列表中存在時，依照規矩（規矩是聚合函數，好比Sum,avg甚麼的）盤算散列表中的值（Value）。
銜接(Join)
當多表銜接時(書簽查找，索引之間的銜接都算)，SQL Server會采取三類分歧的銜接方法:輪回嵌套銜接(Nested Loops Join),歸並銜接(Merge Join),散列銜接(Hash Join)。這幾種銜接其實不是哪一種會比另外一種更好，而是每種銜接方法都邑順應特定場景。
輪回嵌套銜接(Nested Loops Join)
由圖10可以看到一個簡略的輪回嵌套銜接。
圖10.一個輪回嵌套銜接的實例
輪回嵌套銜接的圖標異樣非常逼真，處在下面的內部輸出(Outer input)，這裡也就是集合索引掃描。和處鄙人面的外部輸出(Inner Input),這裡也就是集合索引查找。內部輸出僅僅履行一次，依據內部輸出知足Join前提的每行，對外部輸出停止查找。這裡因為是290行，關於外部輸出履行290次。
可以經由過程屬性窗口看到.如圖11所示：
圖11.外部輸出的履行次數
依據嵌套輪回的道理不好看出，因為內部輸出是掃描，外部輸出是查找，當兩個Join的表內部輸出成果集比擬小，而外部輸出所查找的表異常年夜時，查詢優化器更偏向於選擇輪回嵌套方法。
歸並銜接(Merge Join)
分歧於輪回嵌套的是，歸並銜接是從每一個表僅僅履行一次拜訪。從這個道理來看，歸並銜接要比輪回嵌套要快了很多。上面來看一個典范的歸並銜接，如圖12所示。
圖12.歸並銜接
從歸並銜接的道理不難想象，起首歸並銜接須要兩邊有序.而且請求Join的前提為等於號。由於兩個輸出前提曾經有序，所以從每個輸出聚集中取一行停止比擬，相等的前往，不相等的捨棄，從這裡也不好看出Merge join為何只許可Join前面是等於號。從圖11的圖標中我們可以看出這個道理。
假如輸出數據的兩邊無序，則查詢剖析器不會選擇歸並銜接，我們也能夠經由過程索引提醒強迫應用歸並銜接，為了到達這一目標，履行籌劃必需加上一個排序步調來完成有序，如圖13所示。
圖13.經由過程排序來完成Merge Join
散列銜接(Hash Join)
散列銜接異樣僅僅只須要只拜訪1次兩邊的數據。散列銜接經由過程在內存中樹立散列表完成。這比擬消費內存，假如內存缺乏還會占用tempdb。但其實不像歸並銜接那樣須要兩邊有序。一個典范的散列銜接如圖14所示。
圖14.散列銜接
這裡我刪除Costomer的集合索引，不然兩個有序輸出SQL Server會選擇價值更低的歸並銜接。SQL Server應用兩個下面的輸出生成哈希表，上面的輸出來探測，可以在屬性窗口看到這些信息，如圖15所示。
圖15.散列鍵生成和散列鍵探測
平日來講，在兩個輸出數據比擬年夜，且所求數據在個中一方或兩邊沒有排序的前提殺青時，會選用散列婚配。
並行
當多個表銜接時，SQL Server還許可在多CPU或多核的情形下許可查詢並行，如許無疑進步了效力，一個並行的例子如圖16所示。
圖16.並行進步效力
總結
本文簡略引見了SQL Server履行籌劃中罕見的操作極端道理，懂得這些步調和道理是優化查詢的根本功。
