谈一谈SQL Server中的执行计划缓存（上）

简介

    我们平时所写的SQL语句本质只是获取数据的逻辑，而不是获取数据的物理路径。当我们写的SQL语句传到SQL Server的时候，查询分析器会将语句依次进行解析（Parse）、绑定（Bind）、查询优化（Optimization，有时候也被称为简化）、执行（Execution）。除去执行步骤外，前三个步骤之后就生成了执行计划，也就是SQL Server按照该计划获取物理数据方式，后执行步骤按照执行计划执行查询从而获得结果。但查询优化器不是本篇的重点，本篇文章主要讲述查询优化器在生成执行计划之后，缓存执行计划的相关机制以及常见问题。

为什么需要执行计划缓存

    从简介中我们知道，生成执行计划的过程步骤所占的比例众多，会消耗掉各CPU和内存资源。而实际上，查询优化器生成执行计划要做更多的工作，大概分为3部分：

• 首先，根据传入的查询语句文本，解析表名称、存储过程名称、视图名称等。然后基于逻辑数据操作生成代表查询文本的树。
• 第二步是优化和简化，比如说将子查询转换成对等的连接、优先应用过滤条件、删除不必要的连接（比如说有索引，可能不需要引用原表）等。
• 第三步根据数据库中的统计信息，进行基于成本（Cost-based）的评估。

    上面三个步骤完成之后，才会生成多个候选执行计划。虽然我们的SQL语句逻辑上只有一个，但是符合这个逻辑顺序的物理获取数据的顺序却可以有多条，打个比方，你希望从北京到上海，即可以做高铁，也可以做飞机，但从北京到上海这个描述是逻辑描述，具体怎么实现路径有多条。那让我们再看一个SQL Server中的举例，比如代码清单1中的查询。

   1: SELECT * 

   2: FROM A INNER JOIN B ON a.a=b.b

   3: INNER JOIN C ON c.c=a.a