為什麽我也要說SQL Server的並行：

這幾天園子裏寫關於SQL Server並行的文章很多，不管怎麽樣，都讓人對並行操作有了更深刻的認識。 我想說的是：盡管並行操作可能（並不是一定）存在這樣或者那樣的問題，但是我們不能否認並行，仍然要利用好並行。 但是，實際開發中，某些SQL語句的寫法會導致用不到並行，從而影響到SQL的執行效率 所以，本文要表達的是：我們要利用好並行，不要讓一些SQL的寫法問題“抑制”了並行，讓我們享受不了並行帶來的快感

關於SQL Server的並行：

所謂的並行，指SQL Server對於那些執行代價相對較大（這個相對跟你的設置有關）的SQL時，如果數據庫服務器存在多顆CPU， SQL Server查詢引擎會采用並行的方式，也即采用多顆CPU參與整個運算過程，每顆CPU“分擔”一部分計算任務，最後匯總合並各個CPU的計算的一種行為 有時候，不當的並行查詢不但不會加快查詢的速度，想反會拖慢查詢的效率，如果采用不當的並行操作，甚至會影響到整個服務器的穩定性。 所以SQL Server 究竟在多大代價下啟用並行，是由配置的，這個配置可根據具體的情況做修改，有人說這個值的單位是“秒”，貌似沒見過權威的資料說過到底單位是什麽，這裏暫不追究 有清楚這個閾值單位的園友情不惜賜教，謝了

盡管並行操作可能存在這樣活著那樣的問題，但是我們不能因噎廢食，利用好並行，往往總是利大於弊。 但是並不是所有的執行代價較大SQL都能用到並行操作，實際開發中，有一些SQL的寫法會抑制到並行操作，結果，導致整個SQL語句（存儲過程）的效率上不去。 下面來舉例說明。

並行查詢是如何變成了串行的：

　　如下是一個非常簡單的查詢操作，這些寫法下，默認情況下開啟了並行，可以看到，一共開啟了8個線程來對SQL語句做計算。

　　當然這SQL的執行效率還算不錯，CPU時間是622毫秒，執行總時間是130毫秒， 　　這裏不要弄混淆了，CPU時間的633毫秒，是8個CPU一共消耗的CPU時間，大於總的執行130毫秒很正常的

　　下面創建一個非常簡單的函數，

CREATE function [dbo].[fn_justFunction](@p_date date)
returns date
as
begin
    return @p_date
end

　　這個函數並沒有什麽實際意義，執行也非常簡單，傳入一個時間，返回這個時間，

　　當然這裏只是為了下面的操作演示，你完全可以說我蛋疼，我只是為了演示並行被抑制的現象 　　翻翻你的SQL代碼，有沒有類似這種寫法？

　　然後我們這麽寫這個查詢，就是在查詢條件上這麽處理CreateDate>dbo.fn_justFunction(‘2015-1-1‘)（註意不是表的列，而是函數作用在查詢條件上）， 　　註意這個函數並不影響任何查詢結果，傳入的2015-1-1，返回位依舊是2015-1-1，但是這麽一變化，並行就變成串行的了， 　　SQL執行期間只有一個CPU飈了起來，使用了到達80%左右，，與此同時其他CPU跟沒事人一樣，也不上來幫忙，還是很閑 　　還記得上面並行操作方式執行時間是多少麽？130毫秒，現在粗看起來是多少，這裏是4S,也就是4000毫秒

　　可以看到，並行操作和串行操作的效率差別還是很大的，對於CPU的利用也不充分（當然我不是強調一定要用滿所有的CPU才算合理） 　　再次強調一點，這裏並不是在表的字段上加函數抑制了索引什麽的，純粹的影響到的是並行操作。 　　當然，抑制並行的寫法不單單是在查詢條件在使用函數，實際開發中，影響會更大， 　　因為實際業務中數據有可能會更大，SQL也可能更加復雜，這種情況可能更加難以甄別。 　　比如連接條件上，如下，連接條件上使用函數導致無法使用並行的情況，也是實際開發中遇到的 　　select * from TableA a inner join TableB b on a.id=b.id and a.Column=dbo.function(@Variable) where *** 　　當然抑制到並行操作的不單單只有這兩種寫法，還有可能潛在其他類似的寫法也會影響到並行查詢。 　　這就要求我們在寫SQL的時候，不但要註意不能再字段上使用函數（無法使用該字段上的索引），同樣，查詢條件上也盡可能不要使用函數，有可能影響到並行操作。

　　總結起來有一下幾種情況會抑制到並行的使用（以後發現再更新）：

　　　　1，將函數之類的操作作用在查詢條件上

　　　　　　比如：CreateDate>dbo.fn_justFunction(‘2015-1-1‘)

　　　　2，將函數之類的操作作用在連接條件上

　　　　　　比如：select * from TableA a inner join TableB b on a.id=b.id and a.Column=dbo.function(@Variable) where ***

　　　　3，強函數之類的操作作用在查詢列上

　　　　　　比如：FunctionName(ColumnName)>55，這種情況，如果查詢列上有索引，不僅僅是抑制索引，還會抑制並行

如何處理並行操作被抑制的情況：

　　如果要解決類似這些個問題，該怎麽辦？ 　　其實也很簡單，建議查詢條件通過函數運算之後賦值給一個變量，用變量去作為查詢條件進行查詢。 　　再次開始了愉快的並行，享受並行帶來的快感。

　　對於連接條件上的函數處理也類似，將結果計算出來之後，保存在一個變量中，把變量寫在連接條件中， 　　當然可能有其他辦法，我暫時還沒有想到。

總結：

　　本文通過一個簡單的例子演示了並行操作被抑制的現象，說明了並行和串行在執行一個代價較大的SQL上的性能的巨大的差別 　　其中提到的查詢方式是查詢條件上因為函數的原因抑制了並行，完全區別於在查詢列上使用函數抑制索引的情況。 　　並行查詢可以充分調動CPU資源，以高效的方式完成查詢，合理的利用並行會很大程度上提高SQL的執行效率。 　　為了利用好並行，在寫SQL的時候，一定要註意，防止並行操作遭到抑制，給性能帶來影響。

　　SQL優化是一個艱難而又反復的過程，即便如此，也樂在其中。 　　面對繁復SQL，不但要有過硬的技術，也要有足夠的耐心，才能看清事物的本質。 　　對並行的理解還不夠充分，有不對的地方希望各位看官指出，謝謝。

SQL Server 並行操作優化，避免並行操作被抑制而影響SQL的執行效率