set statistics profile on实例

set statistics profile on实例

1、SQL语句实例

 

SQL 代码   复制

  SET STATISTICS PROFILE ON
GO
SELECT COUNT(b.[SalesOrderID])
FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a
INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b
ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID]
WHERE a.[SalesOrderID]>43659 AND a.[SalesOrderID]<53660
GO

2、返回的结果集中重要字段

3、备注

注意：这里是从最下面开始向上看的，也就是说从最下面开始一直执行直到得到结果集所以（行1）里的rows字段显示的值就是这个查询返回的结果集。

而且有多少行表明SQLSERVER执行了多少个步骤,这里有6行，表明SQLSRVER执行了6个步骤！！

  

4、分析

上面的执行计划可以分为以下几步

1、（第5行）：从[SalesOrderHeader_test]表里找出所有a.[SalesOrderID]>43659 AND a.[SalesOrderID]<53660的值

因为表在这个字段上有一个聚集索引，所以SQL可以直接使用这个索引的seek

SQL预测返回10000条记录，实际也就返回了10000条记录.。这个预测是准确的。这一步的cost是0.202(totalsubtreecost)

 

2、（第6行）：从[SalesOrderDetail_test]表里找出所有 a.[SalesOrderID]>43659 AND a.[SalesOrderID]<53660的值

因为表在这个字段上有一个非聚集索引，所以SQL可以直接使用这个索引的seek

虽然查询语句只定义了[SalesOrderHeader_test]表上有a.[SalesOrderID]>43659 AND a.[SalesOrderID]<53660过滤条件，但是根据语义分析，SQL知道这个条件在[SalesOrderDetail_test]上也为真。所以SQL选择先把这个条件过滤然后再做join。这样能够大大降低join的cost

在这一步SQL预估返回50561条记录，实际返回50577条。cost是0.127，也不高

 

3、（第4行）：将a1和a2两步得到的结果集做一个join。因为SQL通过预估知道这两个结果集比较大，所以他直接选择了Hash Match的join方法。

SQL预估这个join能返回50313行，实际返回50577行。因为SQL在两张表的[SalesOrderID]上都有统计信息，所以这里的预估非常准确

这一步的cost等于totalsubtreecost减去他的子步骤，0.715-0.202-0.127=0.386。由于预估值非常准确，可以相信这里的cost就是实际每一步的cost

 

4、（第3行）：在join返回的结果集基础上算count(*)的值这一步比较简单，count(*)的结果总是1，所以预测值是正确的。

其实这一步的cost是根据上一步（b）join返回的结果集大小预估出来的。我们知道步骤b的预估返回值非常准确，所以这一步的预估cost也不会有什么大问题

这棵子树的cost是0.745，减去他的子节点cost，他自己的cost是0.745-0.715=0.03。是花费很小的一步

 

5、（第2行）：将步骤c返回的值转换为int类型，作为结果返回