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SQL Server 2017正式发布,微软老牌数据库如何继往开 …admin 发布日期:2019-05-04 17:25 浏览量:
SQL 查询高效执行的关键在于制定合理的执行计划。一般来说,执行计划的生成发生在查询执行之前,是执行引擎基于统计信息和索引状态等元数据信息,结合执行步骤和中间结果集的量级预估而综合得出的。同时执行计划通常会进行缓存,以便相同形式的查询可以复用查询计划,以提高综合查询性能这一切看上去很美好,不是么?然而在实际环境中,上述的精妙机制也会遇到种种挑战和棘手问题。例如,参数化的查询常常对参数输入较为敏感,不同的参数会导致数据结果量级波动很大,难以事先预估和选择最优的查询计划;又如统计信息未及时更新导致中间结果集规模预估失误而选择了错误的计划;再如使用 hint 解决短期问题,导致长期来看效果适得其反等等。可以看到,SQL Server 2017 已通过自适应查询处理在执行智能方面开始发力,实现了一系列场景下的自动适应和优化,同时做到了对开发者透明。目前其局限性主要在于不少上述特性仅适用于批处理模式(见于针对列存储的查询),而不适用于传统的行式处理模式。相信微软今后会在此领域加入更多对行处理模式的支持,进一步拓展自适应查询处理的适用场景。由上可见,面对风起云涌的大数据浪潮,微软没有固步自封。在强化自身能力的同时,SQL Server 也选择了和大数据生态和谐共存,互相融合。
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