TOP은 실행 계획에 어떤 영향을 미칩니 까?

최적화하려는 중간 정도의 복잡한 쿼리의 경우 TOP n절 을 제거 하면 실행 계획이 변경됩니다. 쿼리 TOP n에 데이터베이스 엔진이 포함 되면 TOP절을 무시하고 쿼리를 실행 한 다음 결국에는 결과 집합 을 요청 된 n 개의 행 수로 줄입니다. 그래픽 실행 계획은 이것이 사실임을 나타내는 것 같습니다 – TOP"마지막"단계입니다. 그러나 더 진행되고있는 것으로 보입니다.

내 질문은 TOP n 절이 쿼리 실행 계획에 어떻게 (그리고 왜) 영향을 미칩니 까?

다음은 제 경우에 진행되고있는 것의 단순화 된 버전입니다.

쿼리가 A와 B라는 두 테이블의 행과 일치합니다.

TOP절이 없으면 옵티마이 저는 테이블 A에서 19k 개의 행과 테이블 B에서 46k 개의 행이있을 것으로 추정합니다. 리턴 된 실제 행 수는 A의 경우 16k이고 B의 경우 13k입니다. 해시 일치는이 두 결과 세트를 결합하는 데 사용됩니다. 총 69 개의 ​​행 (정렬이 적용됨). 이 쿼리는 매우 빠르게 발생합니다.

내가 TOP 1001최적화를 추가 하면 해시 일치를 사용하지 않습니다. 대신 먼저 테이블 A (동일한 추정 / 실제 19k / 16k)의 결과를 정렬하고 테이블 B에 대해 중첩 루프를 수행합니다. 테이블 B의 예상 행 수는 이제 1이며 이상한 점은 테이블에 TOP n직접 영향을 미친다는 것입니다. B에 대한 예상 실행 수 (인덱스 탐색) – 항상 2n + 1 또는 내 경우에는 2003으로 나타납니다 .이 추정값은 변경하면 그에 따라 변경 TOP n됩니다. 물론 이것은 중첩 조인이므로 실제 실행 수는 16k (테이블 A의 행 수)이며 쿼리 속도가 느려집니다.

실제 시나리오는 좀 더 복잡하지만 기본 아이디어 / 동작을 캡처합니다. 인덱스 탐색을 사용하여 두 테이블을 모두 검색합니다. 이것은 SQL Server 2008 R2 Enterprise 버전입니다.

쿼리에 TOP n이 포함 된 경우 데이터베이스 엔진은 TOP 절을 무시하고 쿼리를 실행 한 다음 결국에는 결과 집합을 요청 된 n 개의 행 수로 줄입니다. 그래픽 실행 계획은 이것이 사실임을 나타내는 것 같습니다. TOP은 "마지막"단계입니다. 그러나 더 진행되고있는 것으로 보입니다.

위의 문구가 표시되면 쿼리 실행 방법에 대한 잘못된 정신 그림이 있다고 생각합니다. 쿼리 계획의 연산자는 단계 가 아닙니다 (이전 단계 의 전체 결과 집합 이 다음 단계 에 의해 평가됨).

SQL Server는 파이프 라인 실행 모델을 사용합니다 . 여기서 각 연산자는 Init () , GetRow () 및 Close () 와 같은 메서드를 노출합니다 . 애즈 GetRow () 이름이 암시 운영자는 (부모로서 오퍼레이터에 의해 요구되는) 요구에 한 번에 하나 개의 행을 생성한다. 이 내용은 Books Online Logical and Physical Operators 참조 서 에 나와 있으며 내 블로그 게시물 인 쿼리 계획이 거꾸로 실행되는 이유에 자세히 설명되어 있습니다. 이 행 단위 모델은 쿼리 실행을위한 올바른 직관을 형성하는 데 필수적입니다.

내 질문은, TOPn 절이 쿼리 실행 계획에 어떤 영향을 미치는가 ?

TOP, 세미 조인 및 FAST n 쿼리 힌트 와 같은 일부 논리적 작업 은 쿼리 옵티마이 저가 실행 계획을 대체하는 비용에 영향을줍니다. 기본 아이디어는 하나의 가능한 계획 형태가 모든 행을 리턴하도록 최적화 된 다른 계획보다 첫 n 개의 행을 더 빨리 리턴 할 수 있다는 것입니다.

예를 들어, 인덱스 중첩 루프 조인이 적은 수의 행을 반환하는 가장 빠른 방법 인 경우가 많지만 스캔과의 해시 또는 병합 조인이 더 큰 세트에서 더 효율적일 수 있습니다. 쿼리 옵티마이 저가 이러한 선택에 대한 이유 는 논리 연산 트리의 특정 지점에서 행 목표 를 설정하는 것 입니다.

행 목표는 쿼리 계획 대안의 비용이 드는 방식을 수정합니다. 본질적으로 옵티마이 저는 전체 결과 세트가 필요한 것처럼 각 연산자의 비용을 계산하여 시작하고 적절한 지점에서 행 목표를 설정 한 다음 계획 트리에서 다시 조사해야 할 행 수를 추정합니다. 행 목표를 달성합니다.

예를 들어, 논리 TOP(10)는 논리 쿼리 트리의 특정 지점에서 행 목표 10을 설정합니다. 행 목표까지 이어지는 연산자 비용은 행 목표를 달성하기 위해 생성해야하는 행 수를 추정하도록 수정됩니다. 이 계산은 복잡해질 수 있으므로 완전히 작동하는 예제 와 주석이 달린 실행 계획 으로이 모든 것을 이해하기가 더 쉽습니다 . 행 목표는 조인 유형을 선택하는 것 이상이나 검색 및 조회가 스캔보다 선호되는지에 영향을 줄 수 있습니다. 자세한 내용은 여기를 참조 하십시오 .

항상 그렇듯이 행 목표를 기반으로 선택된 실행 계획에는 옵티마이 저의 추론 능력과 제공된 정보의 품질이 적용됩니다. 행 목표를 가진 모든 계획이 실제로 필요한 행 수를 더 빨리 생성하는 것은 아니지만 원가 계산 모델에 따라 가능합니다.

행 목표 계획이 더 빠르지 않은 경우 일반적으로 자연스럽게 선택된 계획이 최상이되도록 쿼리를 수정하거나 더 나은 정보를 최적화 프로그램에 제공하는 방법이 있습니다. 귀하의 경우에 적합한 옵션은 코스의 세부 사항에 따라 다릅니다. 행 목표 기능은 일반적으로 매우 효과적입니다 ( 병렬 실행 계획에 사용될 때주의해야 할 버그 가 있음).

특정 쿼리 및 계획은 여기에서 자세한 분석에 적합하지 않을 수 있지만 (원하는 경우 실제 실행 계획을 제공해야 함) 여기에 요약 된 아이디어를 통해 발전 할 수 있기를 바랍니다.

TOP을 사용하면 옵티마이 저가 적은 작업을 수행 할 수있는 기회를 보게됩니다. 10 행을 요청하면 전체 세트를 소비하지 않아도됩니다. 따라서 TOP 연산자를 훨씬 더 오른쪽으로 밀 수 있습니다. 충분히 수신 될 때까지 다음 연산자 (오른쪽)에서 행을 계속 요청합니다.

TOP이 없으면 쿼리는 데이터를 맨 마지막에 정렬합니다. 엔진이 조인으로 충족 될 행 수를 미리 알 수있는 경우 TOP을 왼쪽에 배치하여 유사한 계획을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 해시 일치를 상대적으로 높이고 병합 조인에 대한 옵션이 없기 때문에 최적화 프로그램은 TOP을 오른쪽으로 더 필터링하는 것을 선호 할 수 있습니다.

테이블 B가 쿼리되면 한 번에 단일 행을 가져옵니다. 그렇기 때문에 추정치는 1입니다. 또한 해당 행의 50 % 만 찾을 수 있다고 가정합니다. 그래서 그것을 찾으려면 2n + 1 탐색이 필요하다고 생각합니다.