3 estatísticas de E/S desagradáveis ​​que atrasam o desempenho da consulta SQL

USE AdventureWorks
GO

SET STATISTICS IO ON

1. Altas leituras lógicas

• O tempo decorrido depende de outras coisas feitas pelo servidor, não apenas da sua consulta.
• O tempo decorrido pode mudar do servidor de desenvolvimento para o servidor de produção. Isso acontece quando os dois servidores têm capacidades e configurações de hardware e software diferentes.

• As leituras físicas são o número de páginas lidas dos discos para o cache de dados (na memória). Uma vez que as páginas necessárias em uma consulta estejam no cache de dados, não há necessidade de relê-las dos discos.
• Quando a mesma consulta for executada novamente, as leituras físicas serão zero.

Exemplo de leituras lógicas

SELECT
 d.FirstName
,d.MiddleName
,d.LastName
,d.Suffix
,a.OrderDate
,a.ShipDate
,a.Status
,b.ProductID
,b.OrderQty
,b.UnitPrice
FROM Sales.SalesOrderHeader a
INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail b ON a.SalesOrderID = b.SalesOrderID
INNER JOIN Sales.Customer c ON a.CustomerID = c.CustomerID
INNER JOIN Person.Person d ON c.PersonID = D.BusinessEntityID
WHERE a.ShipDate = '07/11/2011'

Reduzindo o número de leituras lógicas

ETAPA 1:siga a recomendação do SQL Server e adicione o índice ausente

CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX_SalesOrderHeader_ShipDate]
ON [Sales].[SalesOrderHeader] ([ShipDate])

ETAPA 2:altere o índice e adicione às colunas incluídas:OrderDate, Status e CustomerID

• Clique com o botão direito do mouse em IX_SalesOrderHeader_ShipDate no SSMS.
• Selecione Propriedades .
• Clique nas colunas incluídas guia.
• Adicionar Data do pedido , Estado e CustomerID .
• Clique em OK .

A lição

2. Leituras Lógicas de Lob Alto

Exemplo de leituras lógicas de Lob

SELECT
 a.ProductID
,a.Name AS ProductName
,a.ListPrice
,a.Color
,b.Name AS ProductSubcategory
,d.ThumbNailPhoto
,d.LargePhoto
FROM Production.Product a
INNER JOIN Production.ProductSubcategory b ON a.ProductSubcategoryID = b.ProductSubcategoryID
INNER JOIN Production.ProductProductPhoto c ON a.ProductID = c.ProductID
INNER JOIN Production.ProductPhoto d ON c.ProductPhotoID = d.ProductPhotoID
WHERE b.ProductCategoryID = 1 -- Bikes
ORDER BY ProductSubcategory, ProductName, a.Color

Reduzindo leituras lógicas de Lob

• Adicione um filtro para a subcategoria do produto e deixe o cliente escolher. Em seguida, inclua isso na cláusula WHERE.
• Remova a ProductSubcategory coluna, pois você adicionará um filtro para a subcategoria do produto.
• Remova a Foto grande coluna. Consulte isso quando o usuário selecionar um produto específico.
• Use paginação. O cliente não poderá ver todas as 97 bicicletas de uma vez.

• Remover ProductSubcategory e Foto grande colunas do conjunto de resultados.
• Use OFFSET e FETCH para acomodar a paginação na consulta. Consulte apenas 10 produtos por vez.
• Adicionar ProductSubcategoryID na cláusula WHERE com base na seleção do cliente.
• Remova a ProductSubcategory coluna na cláusula ORDER BY.

DECLARE @pageNumber TINYINT
DECLARE @noOfRows TINYINT =  10 -- each page will display 10 products at a time

SELECT
 a.ProductID
,a.Name AS ProductName
,a.ListPrice
,a.Color
,d.ThumbNailPhoto
FROM Production.Product a
INNER JOIN Production.ProductSubcategory b ON a.ProductSubcategoryID = b.ProductSubcategoryID
INNER JOIN Production.ProductProductPhoto c ON a.ProductID = c.ProductID
INNER JOIN Production.ProductPhoto d ON c.ProductPhotoID = d.ProductPhotoID
WHERE b.ProductCategoryID = 1 -- Bikes
AND a.ProductSubcategoryID = 2 -- Road Bikes
ORDER BY ProductName, a.Color
OFFSET (@pageNumber-1)*@noOfRows ROWS FETCH NEXT @noOfRows ROWS ONLY     
-- change the OFFSET and FETCH values based on what page the user is.

Para levar

3. Altas leituras lógicas da tabela de trabalho/arquivo de trabalho

Exemplo de leituras lógicas de tabela de trabalho/arquivo de trabalho

SELECT DISTINCT
 a.SalesPersonID
,b.ProductID
,ISNULL(c.OrderTotal,0) AS OrderTotal
FROM Sales.Store a
CROSS JOIN Production.Product b
LEFT JOIN (SELECT
            b.SalesPersonID
           ,a.ProductID
           ,SUM(a.LineTotal) AS OrderTotal
           FROM Sales.SalesOrderDetail a
           INNER JOIN Sales.SalesOrderHeader b ON a.SalesOrderID = b.SalesOrderID
           WHERE b.SalesPersonID IS NOT NULL
           GROUP BY b.SalesPersonID, a.ProductID, b.OrderDate) c ON a.SalesPersonID  
                                                                  = c.SalesPersonID
                                                  AND b.ProductID = c.ProductID
WHERE c.OrderTotal IS NULL
ORDER BY a.SalesPersonID, b.ProductID

Reduzindo leituras lógicas da tabela de trabalho/arquivo de trabalho

SELECT DISTINCT
 a.SalesPersonID
,b.ProductID
INTO #tmpStoreProducts
FROM Sales.Store a
CROSS JOIN Production.Product b

SELECT
 b.SalesPersonID
,a.ProductID
,SUM(a.LineTotal) AS OrderTotal
INTO #tmpProductOrdersPerSalesPerson
FROM Sales.SalesOrderDetail a
INNER JOIN Sales.SalesOrderHeader b ON a.SalesOrderID = b.SalesOrderID
WHERE b.SalesPersonID IS NOT NULL
GROUP BY b.SalesPersonID, a.ProductID

SELECT
 a.SalesPersonID
,a.ProductID
FROM #tmpStoreProducts a
LEFT JOIN #tmpProductOrdersPerSalesPerson b ON a.SalesPersonID = b.SalesPersonID AND 
                                               a.ProductID = b.ProductID
WHERE b.OrderTotal IS NULL
ORDER BY a.SalesPersonID, a.ProductID

DROP TABLE #tmpProductOrdersPerSalesPerson
DROP TABLE #tmpStoreProducts

Para levar

O resultado final no desempenho de consultas SQL e E/S de ESTATÍSTICAS

• criar índices apropriados;
• simplificando consultas – removendo colunas desnecessárias e minimizando o conjunto de resultados;
• dividir uma consulta em várias consultas.