SQL Server: 局部变量是如何影响查询性能的
数据库开发者在存储过程和脚本中使用局部变量是很常见的事情，但是，局部变量会影响查询的性能，接下来我们来证实这一点。
首先让我们创建一个表并插入一些测试数据：
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USE AdventureWorks |
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GO |
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CREATE TABLE TempTable |
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(tempID UNIQUEIDENTIFIER,tempMonth INT, tempDateTime DATETIME ) |
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GO |
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INSERT INTO TempTable (tempID, tempMonth, tempDateTime) |
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SELECT NEWID(),(CAST(100000*RAND() AS INT) % 12) + 1 ,GETDATE() |
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GO 100000 -- (EXECUTE THIS BATCH 100000 TIME) |
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-- Create an index to support our query |
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CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX_tempDateTime] ON [dbo].[TempTable] |
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([tempDateTime] ASC) |
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INCLUDE ( [tempID]) WITH ( ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON[PRIMARY] |
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GO |
然后我们做一个简单的查询：
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SET STATISTICS IO ON |
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GO |
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SELECT * FROM TempTable |
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WHERE tempDateTime > '2012-07-10 03:18:01.640' |
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Table 'TempTable'. Scan count 1, logical reads 80, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
检查这个执行计划以及索引检索的属性，你会发现预估行数是实际行数的两倍，但并不会太影响执行计划，因为优化器选择了最合适的查询方法：
查询优化器根据基本统计直方图来预估数据行数，即：EQ_ROWS + AVG_RANGE_ROWS (77 + 88.64286) DBCC SHOW_STATISTICS ('dbo.TempTable', IX_tempDateTime)
现在我们修改 SELECT 语句以使用局部变量，你会发现查询优化器使用了一个不同的查询计划，这是一个更耗时的计划，为什么？
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DECLARE @RequiredDate DATETIME |
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SET @RequiredDate = '2012-07-10 03:18:01.640' |
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SELECT * FROM TempTable |
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WHERE tempDateTime > @RequiredDate |
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Table 'TempTable'. Scan count 1, logical reads 481, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
预估值和实际值差别更大，相当于查询优化器无法选择最适合的查询计划，因为错误的预估值。因为查询优化在执行时并不清楚局部变量值，导致无法使用统计直方图。
不等式运算符的情况
在我们的查询中使用的不等式运算符，因此查询优化器使用了一个简单的 30% 的算式来预估。
Estimated Rows =(Total Rows * 30)/100 = (100000*30)/100 = 30000
等式运算符的情况
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DECLARE @RequiredDate DATETIME |
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SET @RequiredDate = '2012-07-10 03:18:01.640' |
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SELECT * FROM TempTable |
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WHERE tempDateTime = @RequiredDate |
如果在局部变量中使用等式运算符，那么查询优化器又会选择不同的公式，即 精确度 * 表记录总数. 执行下面查询可获取精确的值
DBCC SHOW_STATISTICS('dbo.TempTable', IX_tempDateTime)
All Density = 0.0007358352 Total Number of Rows in Table = 100000
Estimated Rows = Density * Total Number = 0.0007358352 * 100000 = 73.5835
