临时表VS表变量--因地制宜,合理使用

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临时表VS表变量--因地制宜,合理使用

杰克.陈 2014-09-28 12:15:00 浏览709
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原文:临时表VS表变量--因地制宜,合理使用

一直以来大家对临时表与表变量的孰优孰劣争论颇多,一些技术群里的朋友甚至认为表变量几乎一无是处,比如无统计信息,不支持事务等等.但事实并非如此.这里我就临时表与表变量做个对比,对于大多数人不理解或是有歧义的地方进行详细说明.
注:这里只讨论一般临时表,对全局临时表不做阐述.
生命周期
临时表:会话中,proc中,或使用显式drop
表变量:batch中
这里用简单的code说明表变量作用域
DECLARE @t TABLE(i int) ----定义表变量@t

SELECT *FROM @t        -----访问OK

insert into @t select 1 -----插入数据OK

select * from  @t      -------访问OK
go                     -------结束批处理
select * from @t       -------不在作用域出错
注意:虽然说sqlserver在定义表变量完成前不允许你使用定义的变量.但注意下面情况仍然可正常运行!


if 'a'='b'
begin
DECLARE @t TABLE(i int)
end
SELECT *FROM @t        -----仍然可以访问!

日志机制
临时表与表变量都会记录在tempdb中记录日志
不同的是临时表的活动日志在事务完成前是不能截断的.
这里应注意的是由于表变量不支持truncate,所以完全清空对象结果集时临时表有明显优势,而表变量只能delete
事务支持
临时表:支持
表变量:不支持
我们通过简单的实例加以说明
create table #t (i int)
declare @t table(i int)
BEGIN TRAN ttt insert into #t select 1 insert into @t select 1 SELECT * FROM #t ------returns 1 rows SELECT * FROM @t ------returns 1 rows ROLLBACK tran ttt
SELECT * FROM #t -------no rows SELECT * FROM @t -------still 1 rows drop table #t ----no use drop @t in session

 

锁机制(select)
临时表 会对相关对象加IS(意向共享)锁
表变量 会对相关对象加SCH-S(架构共享)锁(相当于加了nolock hint) 
可以看出虽说锁的影响范围不同,但由于作用域都只是会话或是batch中,临时表的IS锁虽说兼容性不如表变量的SCH-S但绝大多数情况基本无影响.
感兴趣的朋友可以用TF1200测试
索引支持
临时表  支持
表变量  条件支持(仅SQL2014)
没错,在sql2014中你可以在创建表的同时创建索引 图1-1
注:在sql2014之前表变量只支持创建一个默认的唯一性约束
code
DECLARE @t TABLE 
(
col1 int index inx_1 CLUSTERED, 
col2 int  index index_2 NONCLUSTERED,
       index index_3 NONCLUSTERED(col1,col2)
)

                                图1-1

 

用户自定义函数(UDFs)
临时表 不支持作为UDF的结果集返回
表变量 支持作为UDF的结果集返回
注:当表变量作为UDF的结果集返回时分为TVF(Table-Valued Function),TVP(Table-Valued Parameters)两种类型,只有TVF支持plan cache
如图1-2
Code
CREATE FUNCTION TVP_Customers (@cust nvarchar(10))
RETURNS TABLE
AS
 RETURN
 (SELECT RowNum, CustomerID, OrderDate, ShipCountry
 FROM BigOrders
 WHERE CustomerID = @cust);
GO
CREATE FUNCTION TVF_Customers (@cust nvarchar(10))
RETURNS @T TABLE (RowNum int, CustomerID nchar(10), OrderDate date,
 ShipCountry nvarchar(30))
AS
BEGIN
 INSERT INTO @T
  SELECT RowNum, CustomerID, OrderDate, ShipCountry
  FROM BigOrders
  WHERE CustomerID = @cust
  RETURN
END;

DBCC FREEPROCCACHE
GO
SELECT * FROM TVF_Customers('CENTC');
GO
SELECT * FROM TVP_Customers('CENTC');
GO
SELECT * FROM TVF_Customers('SAVEA');
GO
SELECT * FROM TVP_Customers('SAVEA');
GO

select b.text,a.execution_count,a.* from sys.dm_exec_query_stats a
cross apply sys.dm_exec_sql_text(a.sql_handle) b
where b.text like '%_Customers%'

 

                                                                        图1-2

 

其它方面
表变量不支持select into,alter,truncate,dbcc等
表变量不支持table hint 如(force seek)

 

执行计划预估
我想这里可能是引起使用何种方式争论比较突出的地方,由于表变量没有统计信息,无法添加索引等使得大家对其在执行计划中的性能表现嗤之以鼻,但实际情况呢?我们需要深入分析.
关于临时表的预估这里我就不做介绍了,主要对表变量的预估做详细阐述.
表变量在sql2000引入的一个原因就是为了在一些执行过程中减少重编译.以获得更好的性能.当然带来好处的同时也会带来一定弊端.由于其不涉及重编译,优化器其实并不知道表变量中的具体行数,此时他采取了保守的预估方式:预估行数为1行.如图2-1

 Code

declare @t table (i int)
select * from @t-----此时0行预估行数为1行
insert into @t select 1
select * from @t-----此时1行,预估行数仍为1行
insert into @t values (2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9),(10),(11),(12),(14),(15),(16),(17),(18),(19),(20)
select * from @t ----此时19行,预估行数仍为1行

--....无论实际@t中有多少行,由于没有重编译,预估均为1行

 

 

                                                                             图2-1

 所以当我们加上重编译的的操作,此时优化器就知道了表变量的具体行数.如图2-2

Code

 

declare @t table (i int)
select * from @t option(recompile)-----此时0行预估行数为1行
insert into @t select 1
select * from @t  option(recompile)-----此时1行,预估行数为1行
insert into @t values (2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9),(10),(11),(12),(14),(15),(16),(17),(18),(19),(20)
select * from @t  option(recompile)----此时19行,预估行数为19行
--....当加入重编译hint时,优化器就知道的表变量的行数.

 

                                                                     图2-2

 

至此,我们可以看到优化器知道了表变量中的行数.这样在表变量扫描的过程中,尤其针对数据量较大的情形,不会因为预估总是1而引起一些问题.
如果你刚知道这里的预估原理,现有的代码都加上重编译那工作量可想而知了..这里介绍一个新的跟踪标记,Trace Flag 2453.
TF2453可以一定程度上替代重编译Hint,但只是在非简单计划(trivial plans)的情形下
注:TF2453只在sql2012 SP2和SQL2014中的补丁中起作用

表变量谓词预估
由于表变量木有统计信息,在优化器知道整体行数的前提下将会根据谓词的情形
采用不同的规则"猜"来进行预估.
注:这里有些规则笔者未找到微软相应的算法文档,经过自己根据数据推算得出.
看到这里的朋友请为我点个赞J(很长时间推算得出.可能数学忘得差不多了)
注:由于检索对象本身及为变量,谓词为变量,或是常数无影响
常见谓词下预估算法:
a ">", "<" 运算符 按照表变量数据量的30%进行预估
b "like" 运算符 按照表变量数据量的10%进行预估
c "="  运算符 按照表变量数据量的0.75次方预估
实例如图2-3
code
declare @i int
set @i=13
DECLARE @T TABLE(I INT);
INSERT INTO @T VALUES (0),(1),(2),(3),(4),(5),(6),(7),(8),(9),(10),(11),(12),(14),(15),(16),(17),(18),(19),(20)
------表变量中存在个数字
select * from @T where I < 1  option(recompile) ------20*30% 预估数为6
select * from @T where I > @i option(recompile) --------20*30%预估数为6
select * from @T where I like @i  option(recompile) --------20*10% 预估数为2
select * from @T where I like 1  option(recompile)  --------20*10 预估数为2
select * from @T where I = @i  option(recompile) --------POWER(20.00000,0.75) 预估数为9.45742
select * from @T where I = 1  option(recompile)  --------POWER(20.00000,0.75) 预估数为9.45742

insert into @T
select DatabaseLogID from AdventureWorks2008R2.dbo.DatabaseLog------insert new records
select * from @T option(recompile) ------------此时数据为行
select * from @T where I = 1  option(recompile)--------------------POWER(1617.00000,0.75) 预估数为254.99550

 

                                                                         图2-3

 可以看出根据不同的谓词优化器会采用不同的预估方式,虽然它不如统计信息下的密度,直方图等来的精确(尤其是等值预估,在数据量巨大的情形下,其效果可能接近统计信息),但在了解数据的前提下如果适合表变量我们还是可以大胆使用的.

Tempdb竞争
tempdb的竞争本身涵盖的知识面比较大,这里我们只讨论临时表与表变量的孰优孰劣.
通过前面的介绍我们知道临时表是支持事务的,而表变量时不支持的.正因如此很多人放弃了表变量的使用.但任何事情都有两方面,支持就一定好吗?由于临时表对事务的支持,在高并发的情形中可能正因为其事务的支持造成系统表锁,总而影响并发.
 
我们通过一个简单的实例来说明

日常管理中,我发现很多开发人员在使用临时表时采用select * into #t from …的语法,这样的写法如果数据量稍大,将会造成事务持有系统表锁的时间变长,从而影响并发,吞吐.我们通过一个简单的实例说明.如图3-1

 

Code 我们通过sqlquerystress模拟并发

----SSMS测试数据
Use tempdb
create table t
( id int identity,str1 char(8000))----more pages for many records

insert into t select 'a'
go 100

----sqlquerystress
select * into #t
from t----57s

----sqlquerystress
declare @t table
( id int,str1 char(8000))
insert into @t
select * from t-----1s

 

 

                                                                           图3-1

 

通过图3-1可以看出上述情形中临时表简直不堪重负.临时表与表变量到底该如何应用不是看谁比谁的优点多,应视具体情形而定

结语:借用火影忍者中宇智波. 鼬的一句名言:”任何术都是有缺陷的” 同样,在数据库的世界里没有哪项技术是完美无缺的.根据实际的场景,情形,选择合理的实现方式才是我们的初衷.

 

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