在这篇文章中我们来了解一下“如何理解SQL Server查询计划中的并行运算符”，一些朋友可能会遇到这方面的问题，对此在下文小编向大家来讲解一下，内容详细，易于理解，希望大家阅读完这篇能有收获哦，有需要的朋友就往下看吧！

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前言

上三篇文章我们介绍了查看查询计划的方式，以及一些常用的连接运算符、联合运算符的优化技巧。

本篇我们分析SQL Server的并行运算，作为多核计算机盛行的今天，SQL Server也会适时调整自己的查询计划，来适应硬件资源的扩展，充分利用硬件资源，最大限度的提高性能。

闲言少叙，直接进入本篇的正题。

技术准备

同前几篇一样，基于SQL Server2008R2版本，利用微软的一个更简洁的案例库（Northwind）进行解析。

一、并行运算符

在我们日常所写的T-SQL语句，并不是所有的最优执行计划都是一样的，其最优的执行计划的形成需要多方面的评估才可以，大部分根据SQL Server本身所形成的统计信息，然后对形成的多个执行计划进行评估，进而选出最优的执行方式。

在SQL Server根据库内容形成的统计信息进行评估的同时，还要参照当前运行的硬件资源，有时候它认为最优的方案可能当前硬件资源不支持，比如：内存限制、CPU限制、IO瓶颈等，所以执行计划的优劣还要依赖于底层硬件。

当SQL Server发现某个处理的数据集比较大，耗费资源比较多时，但此时硬件存在多颗CPU时，SQL Server会尝试使用并行的方法，把数据集拆分成若干个，若干个线程同时处理，来提高整体效率。

在SQL Server中可以通过如下方法，设置SQL Server可用的CPU个数

默认SQL Server会自动选择CPU个数，当然不排除某些情况下，比如高并发的生产环境中，防止SQL Server独占所有CPU，所以提供了该配置的界面。

还有一个系统参数，就是我们熟知的MAXDOP参数，也可以更改此系统参数配置，该配置也可以控制每个运算符的并行数（记住：这里是每个运算符的，而非全部的），我们来查看该参数

这个并行运算符的设置数，指定的是每个运算符的最大并行数，所以有时候我们利用查看系统任务数的DMV视图sys.dm_os_tasks来查看，很可能看到大于并行度的线程数据量，也就是说线程数据可能超过并行度，原因就是两个运算符重新划分了数据，分配到不同的线程中。

这里如没特殊情况的话，建议采用默认设置最佳。

我们举一个分组的例子，来理解并行运算

采用并行运算出了提升性能还有如下几个优点：

• 不依赖于线程的数量，在运行时自动的添加或移除线程，在保证系统正常吞吐率的前提下达到一个性能最优值
• 能够适应倾斜和负载均衡，比如一个线程运行速度比其它线程慢，这个线程要扫描或者运行的数量会自动减少，而其它跑的快的线程会相应提高任务数，所以总的执行时间就会平稳的减少，而非一个线程阻塞整体性能。

下面我们来举个例子，详细的说明一下

并行计划一般应用于数据量比较大的表，小表采用串行的效率是最高的，所以这里我们新建一个测试的大表，然后插入部分测试数据，我们插入250000行，整体表超过6500页，脚本如下

--新建表，建立主键，形成聚集索引
CREATE TABLE BigTable
(
   [KEY] INT,
   DATA INT,
   PAD CHAR(200),
   CONSTRAINT [PK1] PRIMARY KEY ([KEY])
)
GO
--批量插入测试数据250000行
SET NOCOUNT ON 
DECLARE @i INT
BEGIN TRAN
    SET @i=0
    WHILE @i<250000
    BEGIN
       INSERT BigTable VALUES(@i,@i,NULL)
       SET @i=@i+1
       IF @i%1000=0
       BEGIN
          COMMIT TRAN
          BEGIN TRAN
       END
END    
COMMIT TRAN
GO

我们来执行一个简单查询的脚本

SELECT [KEY],[DATA]
FROM BigTable

这里对于这种查询脚本，没有任何筛选条件的情况下，没必要采用并行扫描，因为采用串行扫描的方式得到数据的速度反而比并行扫描获取的快，所以这里采用了clustered scan的方式，我们来加一个筛选条件看看

SELECT [KEY],[DATA]
FROM BigTable
WHERE DATA<1000

对于这个有筛选条件的T-SQL语句，这里SQL Server果断的采用的并行运算的方式，聚集索引也是并行扫描，因为我电脑为4个逻辑CPU(其实是2颗物理CPU，4线程)，所以这里使用的是4线程并行扫描四次表，每个线程扫描一部分数据，然后汇总。

这里总共用了4个线程，其中线程0为调度线程，负责调度所有的其它线程，所以它不执行扫描，而线程1到线程4执行了这1000行的扫描！当然这里数据量比较少，有的线程分配了0个任务，但是总得扫描次数为4次，所以这4个线程是并行的扫描了这个表。

可能上面获取的结果比较简单，有的线程任务还没有给分配满，我们来找一个相对稍复杂的语句

SELECT MIN([DATA])
FROM BigTable

这个执行计划挺简单的，我们依次从右边向左分析，依次执行为：

4个并行聚集索引扫描——>4个线程并行获取出前当前线程的最小数——>执行4个最小数汇总——>执行流聚合获取出4个数中的最小值——>输出结果项。

然后4个线程，每个线程一个流聚合获取当前线程的最小数

然后，将这个四个最小值经过下一个“并行度”的运算符汇聚成一个表

然后下一个就是流聚合，从这个4行数据中获取出最小值，进行输出，关于流聚合我们上一篇文章中已经介绍

以上就一个一个标准的多线程并行运算的过程。

上面的过程中，因为我们使用的并行聚集索引扫描数据，4个线程基本上是平均分摊了任务量，也就是说每个线程扫描的数据量基本相等，下面我们将一个线程使其处于忙碌状态，看看SQL Server会不会将任务动态的平摊到其它几个不忙碌的线程上。

我们在来添加一个大数据量表，脚本如下

SELECT [KEY],[DATA],[PAD] 
INTO BigTable2
FROM BigTable

我们来写一个大量语句的查询，使其占用一个线程，并且我们这里强制指定只用一个线程运行

SELECT MIN(B1.[KEY]+B2.[KEY]) 
FROM BigTable B1 CROSS JOIN BigTable2 B2
OPTION(MAXDOP 1)

以上代码想跑出结果，就我这个电脑配置估计少说五分钟以上，并且我们还强行串行运算，速度可想而知，

我们接着执行上面的获取最小值的语句，查看执行计划

SELECT MIN([DATA])
FROM BigTable

我们在执行计划中，查看到了聚集索引扫描的线程数量

可以看到，线程1已经数量减少了近四分之的数据，并且从线程1到线程4，所扫描的数据量是依次增加的。

我们上面的语句很明确的指定了MAXDOP为1，理论上讲只可能会影响一个线程，为什么这几个线程都影响呢？其实这个原因很简单，我的电脑是物理CPU只有两核，所谓的线程数只是超线程，所以非传统意义上的真正的4核数，所以线程之间是互相影响的。

我们来看一个并行连接操作的例子，我们查看并行嵌套循环是怎样利用资源的

SELECT B1.[KEY],B1.DATA,B2.DATA 
FROM BigTable B1 JOIN BigTable2 B2
ON B1.[KEY]=B2.[KEY]
WHERE B1.DATA<100

上面的语句中，我们在BigTable中Key列存在聚集索引，而查询条件中DATA列不存在，所以这里肯定为聚集索引扫描，对数据进行查找

来看执行计划

我们依次来分析这个流程，结合文本的执行计划分析更为准确，从右边依次向左分析

第一步，就是利用全表通过聚集索引扫描获取出数据，因为这里采用的并行的聚集索引扫描，我们来看并行的线程数和扫描数

四个线程扫描，这里线程3获取出数据100行数据。

然后将这100行数据，重新分配线程，这里每个线程平均分配到25行数据

到此，我们要获取的结果已经均分成4个线程共同执行，每个线程分配了25行数据，下一步就是交给嵌套循环连接了，因为我们上面的语句中需要从BigTable2中获取数据行，所以这里选择了嵌套循环，依次扫描BigTable2获取数据。

关于嵌套循环连接运算符，可以参照我的第二篇文章。

我们知道这是外表的循环数，也就是说这里会有4个线程并行执行嵌套循环。如果每个线程均分25行，数据那么内部表就要执行

4*25=100次。

然后，执行完，嵌套扫描获取结果后，下一步就是，将各个线程执行的结果通过并行运算符汇总，然后输出

上述过程就是一个并行嵌套循环的执行流程。充分利用了四核的硬件资源。

参考文献

• 微软联机丛书逻辑运算符和物理运算符引用
• 参照书籍《SQL.Server.2005.技术内幕》系列

结语

此篇文章先到此吧，文章短一点，便于理解掌握，后续关于并行操作还有一部分内容，后续文章补充吧，本篇主要介绍了查询计划中的并行运算符，下一篇我们接着补充一部分SQL Server中的并行运算，然后分析下我们日常所写的增删改这些操作符的优化项，有兴趣可提前关注，关于SQL Server性能调优的内容涉及面很广，后续文章中依次展开分析。

到此这篇关于“如何理解SQL Server查询计划中的并行运算符”的文章就介绍到这了,更多相关内容请搜索群英网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持群英网络！

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