論理読み取りとスキャン数
SQL Server 2008で大きなテーブル（8M行）に対して小さなテーブル（1,000行）を結合しています。結合は大きなテーブルで非クラスター化カバリングインデックスを使用し、結合により3つのクエリプランが生成されます。私はどちらの計画がより良いかを理解しようとしていますが、この知識を一般化して、次回SQL I / O統計を調べるときに使用するヒューリスティックをよりよく理解できるようにしたいと考えています。 プラン＃1はループ結合であり、次のような大きなテーブルの統計を出力します。 Scan count 2582, logical reads 35686, physical reads 1041, read-ahead reads 23052 プラン＃2はマージ結合であり、次のような統計を出力します。 Scan count 1, logical reads 59034, physical reads 49, read-ahead reads 59004 プラン＃3はハッシュ結合であり、次のような統計を出力します。 Scan count 3, logical reads 59011, physical reads 5, read-ahead reads 59010 カバリングインデックスはによって注文され(ID, Date)ます。クエリは、IDの約50％のデータを返し、各IDについて、最新の3か月のデータの連続したチャンクを返します。これは通常、各IDの約1/4または行です。クエリは、インデックスの合計行の約1/8を返します。言い換えると、クエリはまばらですが一貫してまばらです。 ディスクヘッドを2,500回（場合によっては1,041回）動かすのは、逐次ディスクスキャンよりもはるかにコストがかかるため、計画1はこのワークロードにとってはひどいものであると想定しています。また、＃3と＃2には類似した順次（したがってより効率的な）I / Oパターンがあると想定しています。 …