MSSQL查询性能大幅下降：加上条件后的慢速查询

1. 前言

在MSSQL开发时，经常会遇到查询性能下降的问题，特别是当查询条件增加时，有时会导致明显的慢查询速度。本文将介绍一个针对MSSQL查询性能下降的实际案例，并提供一些优化的解决方案。

2. 案例分析

在使用MSSQL进行数据查询时，发现查询语句经过优化后性能得到了大幅提升。但是，当查询条件增加时，查询语句的响应速度明显变慢，这给业务应用造成了很大的影响。下面是出现性能问题的SQL语句：

SELECT *
FROM TableA a
JOIN TableB b ON a.ID = b.AID
JOIN TableC c ON b.ID = c.BID
JOIN TableD d ON c.ID = d.CID
WHERE a.Col1 = 'value1'
  AND b.Col2 = 'value2'
  AND c.Col3 = 'value3'
  AND d.Col4 = 'value4'

在实际情况下，表A、B、C、D中的数据都比较大，而且查询条件包括多个表之间的JOIN操作，所以查询性能变慢是比较正常的现象。但是，当我们加上条件OPTION (RECOMPILE)时，查询性能突然提升了很多。下面是加上条件后的SQL语句：

SELECT *
FROM TableA a
JOIN TableB b ON a.ID = b.AID
JOIN TableC c ON b.ID = c.BID
JOIN TableD d ON c.ID = d.CID
WHERE a.Col1 = 'value1'
  AND b.Col2 = 'value2'
  AND c.Col3 = 'value3'
  AND d.Col4 = 'value4'
OPTION (RECOMPILE);

这时候，我们不禁要问，为什么一个看似无害的条件OPTION (RECOMPILE)可以让查询性能大幅提升呢？这是因为OPTION(RECOMPILE)标识告诉SQL Server 每次执行此查询时都重新编译查询计划，在执行时使用最新的可用参数，这样可以避免由于参数选择不当导致查询计划错误，从而提高查询性能。

3. 优化解决方案

3.1 使用查询缓存

如果查询结果不常变化，建议使用查询缓存。查询缓存会将执行计划缓存到内存中，查询相同的查询时可以直接使用缓存中的执行计划，从而提高查询性能。缓存的大小可以通过配置选项max server memory来控制。下面是使用查询缓存的SQL语句：

SELECT *
FROM TableA a
JOIN TableB b ON a.ID = b.AID
JOIN TableC c ON b.ID = c.BID
JOIN TableD d ON c.ID = d.CID
WHERE a.Col1 = 'value1'
  AND b.Col2 = 'value2'
  AND c.Col3 = 'value3'
  AND d.Col4 = 'value4'
OPTION (HASH JOIN, HASH GROUP, FORCE ORDER);

以上SQL语句使用了OPTION (HASH JOIN, HASH GROUP, FORCE ORDER) 支持查询缓存和优化查询语句。但是需要注意的是，查询缓存可能会因为缓存数据不同步，导致查询结果不正确，此时需要使用OPTION(RECOMPILE)选项重新编译查询计划。

3.2 改善查询计划

为了改善查询计划，除了优化查询语句外，还可以通过增加或删除索引来实现。

增加索引

当查询语句中包含多个表连接和多个条件时，建议使用覆盖索引（Covering Index）或联合索引（Composite Index）加快查询速度。下面是增加索引的SQL语句：

CREATE INDEX IX_TableA ON TableA (Col1);
CREATE INDEX IX_TableB ON TableB (Col2);
CREATE INDEX IX_TableC ON TableC (Col3);
CREATE INDEX IX_TableD ON TableD (Col4);

删除索引

当索引太多或者索引重复时，反而会影响查询性能。因此，建议删除无用的或者重复的索引。执行以下SQL语句可以删除表A、B、C、D中的所有索引：

DROP INDEX ALL ON TableA;
DROP INDEX ALL ON TableB;
DROP INDEX ALL ON TableC;
DROP INDEX ALL ON TableD;

4. 总结

本文介绍了一个MSSQL查询性能下降的实例案例，解释了为什么加上条件OPTION(RECOMPILE)可以提高查询性能。同时，还提供了一些如何优化查询语句和调整索引来改善查询计划的解决方案。希望本文能对那些遇到类似问题的MSSQL使用者有所帮助。