Otimizando o desempenho do T-SQL script em SQL Server

A primeira solução é usar JOIN na consulta diretamente, reescrita da seguinte forma

 SELECIONE PC.LastName +''+ PC.FirstName [Nome do Cliente]



      



 , SC.CustomerType







 FROM Sales.Customer SC







 LEFT OUTER JOIN YES Sales.Individual







 ON = SC.CustomerID SI.CustomerID







 PC Person.Contact LEFT OUTER JOIN







 ON = SI.ContactID PC.ContactID

Nesta segunda versão eu simplesmente usei as tabelas no GetName função de colocá-los na cláusula FROM. Eu também substituiu o GetName chamada de função na lista de colunas na instrução SELECT concatenando diretamente as duas colunas à tabela Contact.

Aqui está o que o profiler mostra que executa esta consulta

Como você pode ver o rosto de inúmeras chamadas da versão anterior da consulta, a nova versão é uma única chamada que, naturalmente, significa uma grande economia em termos de desempenho.

Agora vamos ver o que acontece ao converter o GetName função original escalar em uma função que retorna uma tabela em vez (tabela inline). Primeiro, crie a função e denominiamola GetNameTable

 CREATE FUNCTION GetNameTable (@ CustomerID int)







 Tabela retorna







 AS

 





 (RETURN



  



 SELECIONE LastName + ',' + Nome [Nome do Cliente]



  



 FROM Sales.Customer SC



  



 LEFT OUTER JOIN YES Sales.Individual



  



 ON = SC.CustomerID SI.CustomerID



  



 PC Person.Contact LEFT OUTER JOIN



  



 ON = SI.ContactID PC.ContactID

 

  



 ONDE CustomerID = @ SC.CustomerID



 



 )

Como você pode ver a consulta que extrai os dados é igual ao do GetName função escalar, a única diferença é que a função retorna um GetNameTable tabela em vez de um valor varchar. Para usar este novo recurso que ele usa é necessário usar o operador CROSS APPLY da seguinte forma

 SELECIONE I. [Nome do Cliente]



      



 , SC.CustomerType







 FROM Sales.Customer SC







 CROSS APPLY GetNameTable (SC.CustomerID) O

Neste caso, o resultado da seguinte Profiler

Vamos dar um exemplo final de como escrever a consulta original de forma mais eficiente. Desta vez, vamos criar e usar a seguinte visualização

 CREATE VIEW View_GetName







 AS



  



 SELECIONE LastName + ',' + Nome [Nome do Cliente]



        



 , SC.CustomerID

 

  



 FROM Sales.Customer SC



  



 JUNTE-SE AO Sales.Individual



  



 ON = SC.CustomerID SI.CustomerID



  



 JUNTE-SE PC Person.Contact



  



 ON = SI.ContactID PC.ContactID







 GO

A partir dessa visão, podemos escrever a nossa query da seguinte forma

 V. SELECT [Nome do Cliente]

 

      



 , CustomerType







 FROM Sales.Customer SC







 LEFT OUTER JOIN View_GetName V







 ON SC.CustomerID CustomerID = R.

Neste caso, o resultado do Profiler é igual ao dos dois exemplos anteriores. Estes três exemplos são equivalentes, embora apresentando pequenas diferenças no desempenho. A abordagem mais eficiente é o CROSS JOIN resultando em um uso de CPU ligeiramente inferior (você pode ver a partir dos dados do Profiler).

Esses exemplos destinam-se a destacar que o uso de funções escalares na lista de colunas em uma instrução SELECT ou em uma cláusula WHERE é uma prática ineficiente. Os efeitos negativos desta prática é diretamente proporcional à quantidade de dados extraídos da consultas que são usadas. Quando usado desta forma, as funções escalares se comportar como um cursor que é chamado repetidamente, e em seguida pesar o desenvolvimento de nossas instruções. Se, portanto, usado em algumas de suas consultas consideradas funções escalares para reescrever o mesmo em uma das alternativas sugeridas.

Aqueles vistos neste artigo são apenas algumas das possíveis medidas para melhorar o desempenho do nosso T-SQL consultas e outros dispositivos úteis será discutido em artigos futuros.

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