在数据库的日常使用中，我们常常会遇到各种性能问题，其中参数嗅探问题是 SqlServer 里比较常见且让人头疼的一个。下面就来详细聊聊这个问题的诊断与解决方案。
一、什么是参数嗅探
在 SqlServer 中，当一个存储过程或者参数化查询第一次执行时，查询优化器会根据传入的参数值来生成一个执行计划。这个执行计划一旦生成，后续再执行这个存储过程或者查询时，就会复用这个执行计划，哪怕后续传入的参数值和第一次的差别很大。这就是所谓的参数嗅探。
咱们来看个简单的示例：
-- 创建一个测试表
CREATE TABLE TestTable (
ID INT PRIMARY KEY,
Name NVARCHAR(100),
Age INT
);
-- 插入一些测试数据
INSERT INTO TestTable (ID, Name, Age) VALUES
(1, 'Alice', 25),
(2, 'Bob', 30),
(3, 'Charlie', 35);
-- 创建一个存储过程
CREATE PROCEDURE GetUsersByAge
@Age INT
AS
BEGIN
SELECT * FROM TestTable WHERE Age = @Age;
END;
在这个例子中，当我们第一次执行 EXEC GetUsersByAge 25 时，查询优化器会根据 @Age = 25 这个参数值来生成一个执行计划。如果后续我们执行 EXEC GetUsersByAge 35 ，SqlServer 还是会使用之前生成的执行计划，而不管 @Age = 35 时的数据分布情况可能和 @Age = 25 时有很大不同。
二、参数嗅探带来的问题
性能下降
参数嗅探最常见的问题就是性能下降。因为查询优化器根据第一次传入的参数值生成的执行计划可能并不适用于后续不同的参数值。比如，第一次传入的参数值对应的记录很少，查询优化器可能会选择一个基于索引查找的执行计划。但如果后续传入的参数值对应的记录很多，这个基于索引查找的执行计划可能就会变得非常慢，此时可能更适合使用全表扫描的执行计划。
我们来通过一个示例看看性能下降的情况：
-- 插入更多数据，让数据分布更复杂
INSERT INTO TestTable (ID, Name, Age)
SELECT TOP 10000 ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY a.object_id), 'User_' + CAST(ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY a.object_id) AS NVARCHAR(10)),
CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY a.object_id) % 10 = 0 THEN 50 ELSE 25 END
FROM sys.all_objects a, sys.all_objects b;
-- 第一次执行存储过程，传入参数 25
EXEC GetUsersByAge 25;
-- 后续执行存储过程，传入参数 50
EXEC GetUsersByAge 50;
在这个示例中，第一次执行 EXEC GetUsersByAge 25 时，由于 Age = 25 的记录相对较多，查询优化器可能会生成一个比较适合这种情况的执行计划。但当后续执行 EXEC GetUsersByAge 50 时，Age = 50 的记录可能较少，之前的执行计划可能就不是最优的，从而导致性能下降。
资源浪费
参数嗅探还可能导致资源的浪费。如果执行计划不合理，可能会让数据库服务器消耗更多的 CPU、内存和磁盘 I/O 资源。比如，一个不恰当的执行计划可能会导致大量的磁盘读取操作，从而增加了磁盘 I/O 的负担。
三、参数嗅探问题的诊断方法
查看执行计划
查看执行计划是诊断参数嗅探问题的一个重要方法。我们可以通过 SqlServer Management Studio（SSMS）来查看执行计划。在 SSMS 中，执行查询时，我们可以选择“显示估计的执行计划”或者“包括实际的执行计划”。
-- 显示估计的执行计划
SET SHOWPLAN_ALL ON;
EXEC GetUsersByAge 25;
SET SHOWPLAN_ALL OFF;
-- 包括实际的执行计划
SET STATISTICS PROFILE ON;
EXEC GetUsersByAge 50;
SET STATISTICS PROFILE OFF;
通过查看执行计划，我们可以看到查询优化器是如何处理查询的，以及是否存在不合理的操作。比如，如果看到有大量的磁盘读取操作，而实际上应该可以通过索引来避免，那么就可能存在参数嗅探问题。
监控性能指标
我们还可以通过监控数据库的性能指标来诊断参数嗅探问题。比如，监控 CPU 使用率、磁盘 I/O 使用率、内存使用率等。如果在执行某个存储过程或者查询时，这些性能指标突然升高，而查询本身并不复杂，那么就可能是参数嗅探导致的执行计划不合理。
在 SqlServer 中，我们可以使用系统视图和动态管理视图来监控性能指标。例如：
-- 查看 CPU 使用率
SELECT cpu_time, total_elapsed_time
FROM sys.dm_exec_query_stats
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)
WHERE text LIKE '%GetUsersByAge%';
-- 查看磁盘 I/O 使用率
SELECT physical_reads, logical_reads
FROM sys.dm_exec_query_stats
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)
WHERE text LIKE '%GetUsersByAge%';
四、参数嗅探问题的解决方案
使用 RECOMPILE 选项
在存储过程中使用 RECOMPILE 选项可以让每次执行存储过程时都重新生成执行计划。这样就可以避免参数嗅探带来的问题，因为每次都会根据当前传入的参数值来生成最优的执行计划。
-- 修改存储过程，添加 RECOMPILE 选项
ALTER PROCEDURE GetUsersByAge
@Age INT
WITH RECOMPILE
AS
BEGIN
SELECT * FROM TestTable WHERE Age = @Age;
END;
不过，使用 RECOMPILE 选项也有缺点。每次重新生成执行计划会消耗一定的 CPU 资源，尤其是在频繁执行存储过程的情况下，可能会导致整体性能下降。
使用 OPTION (OPTIMIZE FOR)
OPTION (OPTIMIZE FOR) 可以让我们指定一个参数值，查询优化器会根据这个指定的参数值来生成执行计划，而不是根据实际传入的参数值。
-- 修改存储过程，使用 OPTION (OPTIMIZE FOR)
ALTER PROCEDURE GetUsersByAge
@Age INT
AS
BEGIN
SELECT * FROM TestTable WHERE Age = @Age
OPTION (OPTIMIZE FOR (@Age = 30));
END;
在这个示例中，查询优化器会根据 @Age = 30 这个参数值来生成执行计划。这种方法适用于我们知道某个参数值是比较常见的情况，或者我们希望执行计划在某个特定参数值下表现最优。
动态 SQL
使用动态 SQL 可以在每次执行时根据实际传入的参数值来生成 SQL 语句，从而避免参数嗅探问题。
-- 创建一个使用动态 SQL 的存储过程
CREATE PROCEDURE GetUsersByAgeDynamic
@Age INT
AS
BEGIN
DECLARE @sql NVARCHAR(MAX);
SET @sql = 'SELECT * FROM TestTable WHERE Age = ' + CAST(@Age AS NVARCHAR(10));
EXEC sp_executesql @sql;
END;
不过，使用动态 SQL 也有一些风险，比如 SQL 注入攻击。所以在使用动态 SQL 时，一定要对输入的参数进行严格的验证和过滤。
五、应用场景
参数嗅探问题在很多场景下都可能会出现。比如，在一个电商系统中，有一个存储过程用于根据商品价格范围来查询商品信息。如果第一次执行这个存储过程时，传入的价格范围对应的商品数量很少，查询优化器生成的执行计划可能是基于索引查找的。但如果后续执行时，传入的价格范围对应的商品数量很多，这个执行计划可能就会变得很慢。
在一个企业的人力资源管理系统中，有一个存储过程用于根据员工的入职时间来查询员工信息。如果第一次执行时，入职时间对应的员工数量较少，而后续执行时入职时间对应的员工数量较多，也可能会出现参数嗅探问题。
六、技术优缺点
使用 RECOMPILE 选项
优点：可以确保每次执行时都能生成最优的执行计划，避免参数嗅探问题。 缺点：每次重新生成执行计划会消耗 CPU 资源，可能会导致整体性能下降，尤其是在频繁执行存储过程的情况下。
使用 OPTION (OPTIMIZE FOR)
优点：可以指定一个参数值，让执行计划在这个特定参数值下表现最优，适用于我们知道某个参数值比较常见的情况。 缺点：如果实际传入的参数值和指定的参数值差别很大，执行计划可能还是不是最优的。
动态 SQL
优点：可以根据实际传入的参数值生成 SQL 语句，避免参数嗅探问题。 缺点：存在 SQL 注入攻击的风险，需要对输入的参数进行严格的验证和过滤。
七、注意事项
性能影响
在选择解决方案时，一定要考虑性能影响。比如，使用 RECOMPILE 选项虽然可以避免参数嗅探问题，但会消耗 CPU 资源。所以要根据实际情况来选择合适的解决方案。
安全问题
使用动态 SQL 时，一定要注意 SQL 注入攻击的风险。要对输入的参数进行严格的验证和过滤，比如使用参数化查询来避免 SQL 注入。
数据分布变化
数据分布可能会随着时间的推移而发生变化。所以即使我们选择了一个合适的解决方案，也需要定期监控数据库的性能，根据数据分布的变化来调整解决方案。
八、文章总结
参数嗅探是 SqlServer 中一个常见的问题，它可能会导致性能下降和资源浪费。我们可以通过查看执行计划和监控性能指标来诊断参数嗅探问题。解决方案有使用 RECOMPILE 选项、OPTION (OPTIMIZE FOR) 和动态 SQL 等。在选择解决方案时，要考虑性能影响、安全问题和数据分布变化等因素。通过合理的诊断和解决方案，我们可以有效地解决 SqlServer 中的参数嗅探问题，提高数据库的性能和稳定性。
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