SQL Server中参数化SQL写法遇到parameter sniff ，导致不合理执行计划重用的快速解决方法

parameter sniff问题是重用其他参数生成的执行计划，导致当前参数采用该执行计划非最优化的现象。想必熟悉数据的同学都应该知道，产生parameter sniff最典型的问题就是使用了参数化的SQL（或者存储过程中使用了参数化）写法，如果存在数据分布不均匀的情况下，正常情况下生成的执行计划，在传入在分布数据较多的参数的情况下，重用了正常参数生成的执行计划，而这种缓存的执行计划并非适合当前参数的一种情况。

这种情况，在实际业务中，出现的频率还是比较高的，因为存储过程一般都是采用参数化的写法，这时，遇到分布不均匀的数据参数时，parameter sniff现象就出现了，这种问题还是比较让人头疼的。

具体parameter sniff产生的原因，我就不做过多的解释了，解释这个就显得太low了

我举个简单的例子，模拟一下这个现象，说明参数化的存存储过程是怎么写的，存在哪些问题，又如何解决parameter sniff问题，

先创建一个测试环境：

create table ParameterSniffProblem(id int identity(1,1),CustomerId int,OrderId int,OrederStatus int,CreateDate Datetime,Remark varchar(200))declare @i int = 0while @i<500000beginINSERT INTO ParameterSniffProblem values (@i%10000,@i,RAND()*10,GETDATE()-RAND()*100,NEWID())set @i=@i+1end--假如某一个客户有非常多的订单，模拟数据分布不均匀的情况INSERT INTO ParameterSniffProblem values (6666,RAND()*100000,1,GETDATE()-RAND()*100,NEWID())GO 100000--创建正常的索引CREATE CLUSTERED INDEX IDX_CreateDate on ParameterSniffProblem(CreateDate)
CREATE INDEX IDX_CustomerId ON ParameterSniffProblem(CustomerId)

参数化存储过程的写法：

在编写存储过程的时候，我们一般建议采用参数化的写法，目的是为了减少存储过程的编译和加强执行计划缓存的重用

大概是这样子的

CREATE PROCEDURE [dbo].ParameterSniffTest ( @p_CustomerId int,@p_Status int,@p_FromDate datetime,@p_ToDate datetime) AS BEGINSET NOCOUNT ON DECLARE@Parm NVARCHAR(MAX),@sqlcommand NVARCHAR(MAX) = N''SET @sqlcommand = 'SELECT * FROM ParameterSniffProblem WHERE 1=1'　　　　 IF(@p_CustomerId IS NOT NULL)SET @sqlcommand = CONCAT(@sqlcommand,'AND CustomerId=@p_CustomerId ')IF(@p_Status IS NOT NULL)SET @sqlcommand = CONCAT(@sqlcommand,'AND OrederStatus=@p_Status ')IF(@p_FromDate IS NOT NULL)SET @sqlcommand = CONCAT(@sqlcommand,'AND CreateDate>=@p_FromDate ')IF(@p_ToDate IS NOT NULL)SET @sqlcommand = CONCAT(@sqlcommand,'AND CreateDate<=@p_ToDate ')　　　　SET @Parm= '@p_CustomerId int,@p_Status 　　int,@p_FromDate 　datetime,@p_ToDate 　　datetime '　　　　EXEC sp_executesql @sqlcommand,@Parm,@p_CustomerId = @p_CustomerId,@p_Status = @p_Status,@p_FromDate = @p_FromDate,@p_ToDate = @p_ToDate ENDGO

Parameter Sniff问题：

这就潜在一个parameter sniff问题，

比如我查询用户ID=100的订单信息，一个正常的分布的数据，存储过程第一次编译，这个执行计划完全没有问题，

如果我接着改变参数执行查询用户6666的信息，一个分布及其不均匀的数据，但是因为重用上面缓存的执行计划，就出现parameter sniff问题了，这个执行计划显然是不合理的

IO就不看了，刻意造的例子

如果我清空执行计划缓存，重新执行上述查询，因为有了重编译，执行计划就是不这个样子，对于CustomerID=6666这个参数来说，显然走全表扫描代价要更小一点

想必这是一个开发中常见的问题给，我们参数化SQL就是为了让不同参数的查询重用执行计划，但是很不幸，数据分布不均匀的时候，重用执行计划恰恰又给数据库造成了伤害，例中，如果是正常参数重用了分布较多数据的执行计划，比如命名可以用到索引，结果是表扫描，后果会更严重。

那么，既想要尽可能的重用执行计划，又要避免因为执行计划重用产生parameter sniff问题，怎么办？

我们知道问题在于@p_CustomerId身上，那么可不可以对有可能产生parameter sniff问题的@p_CustomerId不做参数化，直接拼凑在SQL中，如果@p_CustomerId变化了就重编译SQL，也就是对传入进来的@p_CustomerId重编译

如果是@p_CustomerId不变，其他参数有变化，比如这里时间字段的变化，还可以享受参数化带来的执行计划重用的好处 也就是这样处理 @p_CustomerId这个参数，直接把@p_CustomerId以字符串的方式平凑在SQL语句中，这样的话，就相当于即席查询了，不通过参数化的方式给CustomerId这个查询条件字段赋值

IF(@p_CustomerId IS NOT NULL)SET @sqlcommand = CONCAT(@sqlcommand,'AND CustomerId= ',@p_CustomerId)

这样再去执行存储过程的时候，

带入@p_CustomerId=1的时候，执行IDX_CustomerId的index seek

带入@p_CustomerId=6666的时候，重编译，执行计划是全表扫描，避免重用上面生成的执行计划，造成不合理的执行方式对效率以及数据库服务器资源的消耗

这样会尽可能的减少parameter sniff问题带来的影响，当缓存了@p_CustomerId=1的执行计划的时候，再次传入@p_CustomerId=1，其他条件有较小的变化，比如时间字段上有改动，依然可以重用缓存的执行计划，避免重编译带来的影响

结论：

这种方式于处理parameter sniff问题，当然不是完美的，肯定也有问题，我当然知道一旦@p_CustomerId不同就要重编译

肯定会因为@p_CustomerId参数值不同，这样的话，不可避免地增加了重编译的机会，

但是却不会因为不合理的执行计划重用，带来的parameter sniff问题

要知道一旦产生parameter sniff问题，大量的查询用到不合理的执行计划，会对整个服务器产生非常严重的影响，比如可能会产生大量的IO等

同时存在一个好处，比如第一次传入@p_CustomerId=1，

再次传入@p_CustomerId=1，其他条件有较小的变化，比如时间字段上有改动，依然可以重用缓存的执行计划，避免重编译带来的影响当然我这里只是一个简单的例子，实际应用中远远比这个复杂

比如分布的特别的多的数据有两个特点，第一分布的标示不仅仅只有一个，第二分布不均的数据是动态的，有可能第一季度是A这部分数据占据大多数，有可能是第二季度B数据占绝大多数

所以很难采用Plan Guide的方式解决parameter sniff问题

这种方式可以在一定程度上也能够重用缓存的执行计划，可以减少（但不可避免）重编译的次数

同时，这种方式与拼凑一个SQL字符串执行的即席查询方式相比，同时还可以利用参数化带来的其他好处，比如SQL注入等等

总结：

　　　　parameter sniff问题的解决方式有很多，不一一嗦了

　　　　最典型的就是强制重编译，

　　　　或者使用EXEC执行一个拼凑出来的字符串，这种方式属于Adhoc查询

　　　　或者查询提示，

　　　　或者是使用本地变量，

　　　   或者使用Plan Guide等等等等，

　　　　每种方式都有他的局限性，至少到目前为止，还没有一种十全十美的方式来解决parameter sniff问题

　　　　遇到问题，解决方法有很多种，以最小的代价解决问题才是王道。