なぜこの述語を探すよりもスキャンが速いのですか？

予期しないものとして説明するクエリパフォーマンスの問題を再現することができました。内部に焦点を当てた答えを探しています。

私のマシンでは、次のクエリがクラスター化インデックススキャンを実行し、約6.8秒のCPU時間を消費します。

SELECT ID1, ID2
FROM two_col_key_test WITH (FORCESCAN)
WHERE ID1 NOT IN
(
N'1', N'2',N'3', N'4', N'5',
N'6', N'7', N'8', N'9', N'10',
N'11', N'12',N'13', N'14', N'15',
N'16', N'17', N'18', N'19', N'20'
)
AND (ID1 = N'FILLER TEXT' AND ID2 >= N'' OR (ID1 > N'FILLER TEXT'))
ORDER BY ID1, ID2 OFFSET 12000000 ROWS FETCH FIRST 1 ROW ONLY
OPTION (MAXDOP 1);

次のクエリはクラスター化インデックスのシークを実行しますが（FORCESCANヒントを削除する点のみが異なります）、CPU時間は約18.2秒かかります。

SELECT ID1, ID2
FROM two_col_key_test
WHERE ID1 NOT IN
(
N'1', N'2',N'3', N'4', N'5',
N'6', N'7', N'8', N'9', N'10',
N'11', N'12',N'13', N'14', N'15',
N'16', N'17', N'18', N'19', N'20'
)
AND (ID1 = N'FILLER TEXT' AND ID2 >= N'' OR (ID1 > N'FILLER TEXT'))
ORDER BY ID1, ID2 OFFSET 12000000 ROWS FETCH FIRST 1 ROW ONLY
OPTION (MAXDOP 1);

クエリプランは非常に似ています。両方のクエリでは、クラスター化インデックスから120000001行が読み取られます。

私はSQL Server 2017 CU 10を使用していtwo_col_key_testます。テーブルを作成してデータを入力するコードは次のとおりです。

drop table if exists dbo.two_col_key_test;

CREATE TABLE dbo.two_col_key_test (
    ID1 NVARCHAR(50) NOT NULL,
    ID2 NVARCHAR(50) NOT NULL,
    FILLER NVARCHAR(50),
    PRIMARY KEY (ID1, ID2)
);

DROP TABLE IF EXISTS #t;

SELECT TOP (4000) 0 ID INTO #t
FROM master..spt_values t1
CROSS JOIN master..spt_values t2
OPTION (MAXDOP 1);


INSERT INTO dbo.two_col_key_test WITH (TABLOCK)
SELECT N'FILLER TEXT' + CASE WHEN ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) > 8000000 THEN N' 2' ELSE N'' END
, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL))
, NULL
FROM #t t1
CROSS JOIN #t t2;

コールスタックレポート以上のことを行う答えを期待しています。たとえばsqlmin!TCValSSInRowExprFilter<231,0,0>::GetDataX、高速クエリと比較して、低速クエリではかなり多くのCPUサイクルがかかることがわかります。

そこで停止するのではなく、それが何であり、2つのクエリに大きな違いがある理由を理解したいと思います。

これら2つのクエリのCPU時間に大きな違いがあるのはなぜですか？

これら2つのクエリのCPU時間に大きな違いがあるのはなぜですか？

スキャン計画は、各行に対して次のプッシュされた非サーガブル（残余）述語を評価します。

[two_col_key_test].[ID1]<>N'1' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'10' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'11' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'12' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'13' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'14' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'15' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'16' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'17' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'18' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'19' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'2' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'20' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'3' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'4' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'5' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'6' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'7' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'8' 
AND [two_col_key_test].[ID1]<>N'9' 
AND 
(
    [two_col_key_test].[ID1]=N'FILLER TEXT' 
    AND [two_col_key_test].[ID2]>=N'' 
    OR [two_col_key_test].[ID1]>N'FILLER TEXT'
)

シークプランは、2つのシーク操作を実行します。

Seek Keys[1]: 
    Prefix: 
    [two_col_key_test].ID1 = Scalar Operator(N'FILLER TEXT'), 
        Start: [two_col_key_test].ID2 >= Scalar Operator(N'')
Seek Keys[1]: 
    Start: [two_col_key_test].ID1 > Scalar Operator(N'FILLER TEXT')

...述部のこの部分に一致させるには：

(ID1 = N'FILLER TEXT' AND ID2 >= N'' OR (ID1 > N'FILLER TEXT'))

残りの述語は、上記のシーク条件を満たしている行（この例ではすべての行）に適用されます。

ただし、それぞれの不等式は、以下よりも小さい場合の 2つの個別のテストに置き換えられOR ます。

([two_col_key_test].[ID1]<N'1' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'1') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'10' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'10') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'11' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'11') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'12' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'12') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'13' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'13') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'14' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'14') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'15' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'15') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'16' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'16') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'17' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'17') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'18' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'18') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'19' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'19') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'2' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'2') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'20' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'20') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'3' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'3') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'4' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'4') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'5' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'5') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'6' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'6') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'7' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'7') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'8' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'8') 
AND ([two_col_key_test].[ID1]<N'9' OR [two_col_key_test].[ID1]>N'9')

各不等式を書き換えます。例：

[ID1] <> N'1'  ->  [ID1]<N'1' OR [ID1]>N'1'

...ここでは逆効果です。照合対応の文字列比較は高価です。比較回数を2倍にすると、表示されるCPU時間の違いの大部分が説明されます。

これは、ドキュメント化されていないトレースフラグ9130を使用して、引数なしの述語のプッシュを無効にすることで、より明確に確認できます。

これにより、シークのわずかなカーディナリティの誤推定も強調表示されます。これは、最初にオプティマイザーがスキャンよりもシークを選択した理由を説明します（シーク部分が一部の行を削除すると予想されます）。

不等式の書き換えは（b-treeインデックスのシーク機能を最大限に活用するために）インデックスマッチングを可能にします（フィルター処理された可能性があります）が、両方が半分になってしまう場合、この展開を元に戻すことをお勧めします。これは、SQL Serverフィードバックサイトの改善点として提案できます。

また、元の（「レガシー」）カーディナリティ推定モデルは、このクエリに対してデフォルトでスキャンを選択することに注意してください。