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临时表VS表变量--因地制宜,合理使用

2024-07-24 02:42:05   217人阅读

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@tSELECT *FROM @t        -----访问OKinsert into @t select 1 -----插入数据OKselect * from  @t      -------访问OKgo                     -------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‘beginDECLARE @t TABLE(i int)endSELECT *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 tttinsert into #t select 1insert into @t select 1SELECT * FROM #t  ------returns 1 rowsSELECT * FROM @t  ------returns 1 rowsROLLBACK tran ttt
SELECT * FROM #t    -------no rowsSELECT * FROM @t    -------still 1 rowsdrop 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 TABLEAS RETURN (SELECT RowNum, CustomerID, OrderDate, ShipCountry FROM BigOrders WHERE CustomerID = @cust);GOCREATE FUNCTION TVF_Customers (@cust nvarchar(10))RETURNS @T TABLE (RowNum int, CustomerID nchar(10), OrderDate date, ShipCountry nvarchar(30))ASBEGIN INSERT INTO @T  SELECT RowNum, CustomerID, OrderDate, ShipCountry  FROM BigOrders  WHERE CustomerID = @cust  RETURNEND;DBCC FREEPROCCACHEGOSELECT * FROM TVF_Customers(‘CENTC‘);GOSELECT * FROM TVP_Customers(‘CENTC‘);GOSELECT * FROM TVF_Customers(‘SAVEA‘);GOSELECT * FROM TVP_Customers(‘SAVEA‘);GOselect b.text,a.execution_count,a.* from sys.dm_exec_query_stats across apply sys.dm_exec_sql_text(a.sql_handle) bwhere 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 1select * 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 1select * 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 intset @i=13DECLARE @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6select * from @T where I > @i option(recompile) --------20*30%预估数为6select * from @T where I like @i  option(recompile) --------20*10% 预估数为2select * from @T where I like 1  option(recompile)  --------20*10 预估数为2select * from @T where I = @i  option(recompile) --------POWER(20.00000,0.75) 预估数为9.45742select * from @T where I = 1  option(recompile)  --------POWER(20.00000,0.75) 预估数为9.45742insert into @Tselect DatabaseLogID from AdventureWorks2008R2.dbo.DatabaseLog------insert new recordsselect * 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 tempdbcreate table t( id int identity,str1 char(8000))----more pages for many recordsinsert into t select ‘a‘go 100----sqlquerystressselect * into #tfrom t----57s----sqlquerystressdeclare @t table( id int,str1 char(8000))insert into @tselect * 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.
 
临时表VS表变量--因地制宜,合理使用






























        

            
                
                  
                
                

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