SQL Server 性能优化之——T-SQL TVF和标量函数
阅读导航1. TVF(表-值行数Table-Valued Functions)
a. 创建TVF
b. 使用TVF的低性能T-SQL
c. 使用临时表代替TVF
2. 标量函数
3. 替代标量函数
1). 临时表
2). 持久化确定的计算列
3). 使用计划更新工作
a. 创建标量函数
b. 使用临时表替换标量函数
c. 使用持久化确定的计算列
d. 使用计划工作代替标量函数
上一篇介绍了关于“临时表、表变量和Union优化”这次转向关注定义函数——也就是表-值函数、标量函数。
UDF（用户定义函数，User defined Function）对于集中精力处理业务逻辑很方便，因为可以在UDF中指定一组业务逻辑，其中可以设计多个存储过程和一些特定的查询语句。但是，由于UDF对CPU的大量请求可能导致性能下降
1. TVF(表-值行数Table-Valued Functions)
一般情况，当使用TVF与一个对象内联接，如果该对象没有索引将会导致TVF像索引扫描或表扫描一样做扫描操作。
作为一个选择，可以创建临时表，临时表上创建适当的聚集索引或非聚集索引。
详情如下：
[*]创建适当的临时表。
[*]根据T-SQL创建适当的聚集索引和非聚集索引。
[*]将TVF的数据插入到临时表中。
[*]用临时表和相关的列替换每一个TVF。
[*]在查询语句执行结束后，删除临时表。
注意，临时表的性能提升是超过表参数，在上一篇博客中提到的，表参数不支持索引。
例子：
a. 创建TVF：
1: use
2: go
3: alter FUNCTION Dep_Salaries1
4: (
5: @empid int
6: )
7: RETURNS @table table
8: (
9: Department int,
10: Salary_Max int,
11: Salary_Min int
12: )
13: AS
14: BEGIN
15: declare @Department int = (select S.deptid from Employees s where s.empid=@empid)
16: insert into @table
17: SELECT S.deptid , max (Salary) , MIN(Salary) FROM Employees s inner join Departments T ON S.deptid =T.deptid group by S.deptid having S.deptid =@Department
18: RETURN
19: END
20: GO
b. 使用TVF的低性能T-SQL：
1: alter procedure Unperformant_SP1
2: @empid int
3: as
4: begin
5: select T.deptid as department_name , s.* from Dep_Salaries1 (@empid )S inner join Departments T ON S.Department =T.deptid
6: end
c. 使用临时表代替TVF：
1: go
2: alter procedure Performant_SP1
3: @empid int
4: as
5: begin
6: create table #table
7: (
8: Department int,
9: Salary_Max int,
10: Salary_Min int
11: )
12: create clustered index #table_index1 on #table (Department)
13: insert into #table select * from Dep_Salaries1 (@empid )
14: select T.deptid as department_name , s.* from #table S inner join Departments T ON S.Department =T.deptid
15: end
在使用具体的查询和数据时，还是应该进行必要的性能测试，发现最适合自己情况的解决方案。
2. 标量函数
标量函数，对于确定存储过程或特定查询语句的聚合值、累计值、差分值非常方便的，但是对性能是有损失的，尤其使用大数据，标量函数将执行每一个记录。
3. 替代标量函数
1). 临时表
使用临时表，但是这个解决方案有一点不同于TVF的情况，这里希望完全放弃标量函数并且也不去直接使用内部T-SQL代码。
2). 持久化确定的计算列
持久化确定的计算列值不是每次选择都重新计算该列，而只是在创建时计算一次。因此，这时可以添加不同的T-SQL语句提高性能，因为这样可以减少进程的开销。
这个功能可以通过下面步骤添加：
[*]增加一个新的计算列存储标量函数的结果。
[*]启用这个计算列的持久化功能。
[*]在列（不管是主键列还是包含列）上设置适当的索引。
但是要注意持久化功能还是有一些限制，如：
i. 计算列不应该使用任何其他记录的聚合功能。
ii. 计算列不应该使用调用外部系统过程的功能。
iii. 计算列不应该使用任何其他表的其他字段的功能。
iv. 计算列生成最好是使用系统提供的功能，例如：Convert、Cast、Replace等等，并且开发者不能创建UDF，因为UDF通常和该功能相矛盾。
这仅仅是适用于持久化的功能，但是可以添加计算列索引，应该通过确定计算数据的精确类型（如，INT、 Bigint、 DateTime和decimal）精确列的类型。如果数据类型不精确，可以添加这些列为索引的包含列的一部分，但不是主键列的一部分。
3). 使用计划更新工作
如果不可能使用持久化确定的计算列，可以创建普通列并同时创建计划更新工作，更新这些列的标量函数输出，然后用T-SQL代替标量函数并且在T-SQL中使用这些列。具体如下：
a. 创建标量函数：
1: use
2: go
3: create FUNCTION Salary_Tax
4: (
5: @empid int
6: )
7: RETURNS float
8: AS
9: BEGIN
10: declare @salary int = (select (S.salary-100) from Employees s where s.empid=@empid)
11: RETURN @salary
12: END
13: GO
14: --性能低些的标量函数
15: Select empid ,dbo.Salary_Tax (empid) as 'SalaryWithTax' from Employees
b. 使用临时表替换标量函数：
1: Create Table #temp (Empid int primary key clustered , Salary_Tax float)
2: Create nonclustered index #temp_Index1 on #temp (Empid ) include (Salary_Tax )
3: insert into #temp select Empid ,(Salary-100) as salary_Tax from Employees
4: select * from #temp
c. 使用持久化确定的计算列：
1: ALTER TABLE dbo.Employees ADD Salary_Tax AS Salary-100 PERSISTED
2: Create nonclustered index Employees_Index1 on Employees (Empid, Salary_Tax )
3: select empid ,Salary_Tax from Employees
d. 使用计划工作代替标量函数：
1: ALTER TABLE dbo.Employees ADD Salary_Tax1 float, update_flag bit
2: ALTER TABLE dbo.Employees ADD CONSTRAINT DF_Employees_update_flag DEFAULT 0 FOR update_flag
3: Schedule the below DML update by an appropriate frequency according to your workload
4: Update Employees set Salary_Tax1=Salary-100 WHERE UPDATE_Flag=0
5: Then you can include the below select query within your stored procedure.
6: select empid , Salary_Tax1 from Employees
上班时间到了！
期待下一篇吧！
任何的优化的不是绝对的，只有适应自己环境才是最好的，性能测试是必要。
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