Чи можна в SQL Server гарантувати замовлення без явного пункту ORDER BY, коли пошук індексу змушений застосовувати таблицю з лише кластерним індексом?

Оновлення 2014-12-18

Оскільки переважна відповідь на головне питання "Ні", більш цікаві відповіді були зосереджені на частині 2, як розгадати загадку про ефективність із явним ORDER BY. Хоча я вже відзначив відповідь, я не здивуюсь, якби було ще краще рішення.

Оригінал

Це питання виникло тому, що єдине надзвичайно швидке рішення, яке я міг знайти певну проблему, працює лише без ORDER BYдоручення. Нижче наведено повний T-SQL, необхідний для створення проблеми разом із запропонованим нами рішенням (я використовую SQL Server 2008 R2, якщо це має значення.)

--Create Orders table
IF OBJECT_ID('tempdb..#Orders') IS NOT NULL DROP TABLE #Orders
CREATE TABLE #Orders
(  
       OrderID    INT NOT NULL IDENTITY(1,1)
     , CustID     INT NOT NULL
     , StoreID    INT NOT NULL       
     , Amount     FLOAT NOT NULL
)
CREATE CLUSTERED INDEX IX ON #Orders (StoreID, Amount DESC, CustID)

--Add 1 million rows w/ 100K Customers each of whom had 10 orders
;WITH  
    Cte0 AS (SELECT 1 AS C UNION ALL SELECT 1), --2 rows  
    Cte1 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte0 AS A, Cte0 AS B),--4 rows  
    Cte2 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte1 AS A ,Cte1 AS B),--16 rows 
    Cte3 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte2 AS A ,Cte2 AS B),--256 rows 
    Cte4 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte3 AS A ,Cte3 AS B),--65536 rows 
    Cte5 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte4 AS A ,Cte2 AS B),--1048576 rows 
    FinalCte AS (SELECT  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY C) AS Number FROM   Cte5)
INSERT INTO #Orders (CustID, StoreID, Amount)
SELECT CustID = Number / 10
     , StoreID    = Number % 4
     , Amount     = 1000 * RAND(Number)
FROM  FinalCte
WHERE Number <= 1000000

SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON

--For StoreID = 1, find the top 500 customers ordered by their most expensive purchase (Amount)

--Solution A: Without ORDER BY
DECLARE @Top INT = 500
SELECT DISTINCT TOP (@Top) CustID
FROM #Orders WITH(FORCESEEK)
WHERE StoreID = 1
OPTION(OPTIMIZE FOR (@Top = 1), FAST 1);
--9 logical reads, CPU Time = 0 ms, elapsed time = 1 ms
GO
--Solution B: With ORDER BY
DECLARE @Top INT = 500
SELECT TOP (@Top) CustID
FROM #Orders
WHERE StoreID = 1
GROUP BY CustID
ORDER BY MAX(Amount) DESC
OPTION(MAXDOP 1)
--745 logical reads, CPU Time = 141 ms, elapsed time = 145 ms
--Uses Sort operator

GO

Ось плани виконання рішень A і B відповідно:

Рішення A дає потрібну мені ефективність, але я не зміг змусити її працювати з тією ж продуктивністю, додаючи будь-який пункт ORDER BY (наприклад, див. Рішення B). І, звичайно, здається, що Рішення A повинно було доставити свої результати для того, щоб 1) таблиця має лише один індекс, 2) пошук вимушений, тим самим виключається можливість його використання сканування порядку розподілу на основі сторінок IAM .

Тому мої запитання:

1. Я правий, що він гарантуватиме замовлення в цьому випадку без наказу за умовами?

2. Якщо ні, чи існує інший метод примусового виконання плану, який настільки ж швидкий, як Рішення А, бажано той, який уникає різновидів? Зауважте, що саме таку проблему доведеться вирішити (бо StoreID = 1знайдіть 500 найпопулярніших клієнтів, замовлених за найдорожчою сумою покупки). Також слід було б використовувати #Ordersтаблицю, але різні схеми індексації були б нормальними.

1. Я правий, що він гарантуватиме замовлення в цьому випадку без наказу за умовами?

Ні . Розрізнення потоку, що зберігає порядок (дозволяє ORDER BYбез сортування), сьогодні не реалізовано в SQL Server. Це можливо зробити в принципі, але тоді багато можливо, якщо нам дозволено змінити вихідний код SQL Server. Якщо ви можете зробити хороший випадок для цієї роботи по розробці, ви можете запропонувати це Microsoft .

2. Якщо ні, чи існує інший метод примусового виконання плану, який настільки ж швидкий, як Рішення А, бажано той, який уникає різновидів?

Так. (Підказки щодо таблиці та запитів, необхідні лише при використанні оцінювача кардинальності до 2014 року):

-- Additional index
CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX i 
ON #Orders (StoreID, CustID, Amount, OrderID);

-- Query
SELECT TOP (500) 
    O.CustID, 
    O.Amount
FROM #Orders AS O
    WITH (FORCESEEK(IX (StoreID)))
WHERE O.StoreID = 1
AND NOT EXISTS
(
    SELECT NULL
    FROM #Orders AS O2
        WITH (FORCESEEK(i (StoreID, CustID, Amount)))
    WHERE 
        O2.StoreID = O.StoreID
        AND O2.CustID = O.CustID
        AND O2.Amount >= O.Amount
        AND
        (
            O2.Amount > O.Amount
            OR
            (
                O2.Amount = O.Amount
                AND O2.OrderID > O.OrderID
            )
        )
)
ORDER BY
    O.Amount DESC
OPTION (MAXDOP 1);

(500 row(s) affected)

 SQL Server Execution Times:
   CPU time = 0 ms,  elapsed time = 4 ms.

Рішення SQL CLR

Наведений нижче сценарій показує використання функції табличного значення SQL CLR для задоволення заявлених вимог. Я не є експертом C #, тому код може мати покращення:

USE Sandpit;
GO
-- Ensure SQLCLR is enabled
EXECUTE sys.sp_configure
    @configname = 'clr enabled',
    @configvalue = 1;
RECONFIGURE;
GO
-- Lazy, but effective to allow EXTERNAL_ACCESS
ALTER DATABASE Sandpit
SET TRUSTWORTHY ON;
GO
-- The CLR assembly
CREATE ASSEMBLY FlowDistinctOrder
AUTHORIZATION dbo
FROM 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
WITH PERMISSION_SET = EXTERNAL_ACCESS;
GO
-- The CLR TVF with order guarantee
CREATE FUNCTION dbo.FlowDistinctOrder 
(
    @ServerName nvarchar(128), 
    @DatabaseName nvarchar(128), 
    @MaxRows bigint
)
RETURNS TABLE 
(
    CustID integer NULL, 
    Amount float NULL
)
ORDER (Amount DESC)
AS EXTERNAL NAME FlowDistinctOrder.UserDefinedFunctions.FlowDistinctOrder;

Тестова таблиця та вибіркові дані з питання:

-- Test table
CREATE TABLE dbo.Orders
(  
    OrderID    integer  NOT NULL IDENTITY(1,1),
    CustID     integer  NOT NULL,
    StoreID    integer  NOT NULL,
    Amount     float    NOT NULL
);
GO
-- Sample data
WITH  
    Cte0 AS (SELECT 1 AS C UNION ALL SELECT 1), --2 rows  
    Cte1 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte0 AS A, Cte0 AS B),--4 rows  
    Cte2 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte1 AS A ,Cte1 AS B),--16 rows 
    Cte3 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte2 AS A ,Cte2 AS B),--256 rows 
    Cte4 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte3 AS A ,Cte3 AS B),--65536 rows 
    Cte5 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte4 AS A ,Cte2 AS B),--1048576 rows 
    FinalCte AS (SELECT  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY C) AS Number FROM   Cte5)
INSERT dbo.Orders 
    (CustID, StoreID, Amount)
SELECT 
    CustID  = Number / 10,
    StoreID = Number % 4,
    Amount  = 1000 * RAND(Number)
FROM FinalCte
WHERE 
    Number <= 1000000;
GO
-- Index
CREATE CLUSTERED INDEX IX 
ON dbo.Orders 
    (StoreID ASC, Amount DESC, CustID ASC);

Тест функції:

-- Test the function
-- Run several times to ensure connection is cached
-- and CLR code fully compiled
DECLARE @Start datetime2 = SYSUTCDATETIME();

SELECT TOP (500) 
    FDO.CustID
FROM dbo.FlowDistinctOrder
(
    @@SERVERNAME,   -- For external connection
    DB_NAME(),      -- For external connection
    500             -- Number of rows to return
) AS FDO 
ORDER BY 
    FDO.Amount DESC;

SELECT DATEDIFF(MILLISECOND, @Start, SYSUTCDATETIME());

План виконання (зверніть увагу на підтвердження ORDER гарантії):

На моєму ноутбуці це зазвичай працює за 80-100 мс. Це ніде не так швидко, як перезапис T-SQL вище, але це повинно демонструвати хорошу стабільність продуктивності в умовах різних розподілів даних.

Вихідний код:

using Microsoft.SqlServer.Server;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Data.SqlClient;

public partial class UserDefinedFunctions
{
    private sealed class ReverseComparer<T> : IComparer<T>
    {
        private readonly IComparer<T> original;

        public ReverseComparer(IComparer<T> original)
        {
            this.original = original;
        }

        public int Compare(T left, T right)
        {
            return original.Compare(right, left);
        }
    }

    [SqlFunction
        (
        DataAccess = DataAccessKind.Read,
        SystemDataAccess = SystemDataAccessKind.None,
        FillRowMethodName = "FillRow",
        TableDefinition = "CustID integer NULL, Amount float NULL"
        )
    ]
    public static IEnumerable FlowDistinctOrder
        (
        [SqlFacet (MaxSize=128)]string ServerName, 
        [SqlFacet (MaxSize=128)]string DatabaseName,
        long MaxRows
        )
    {
        var list = new SortedDictionary<double, int>
            (new ReverseComparer<double>(Comparer<double>.Default));

        var csb = new SqlConnectionStringBuilder();
        csb.ConnectTimeout = 10;
        csb.DataSource = ServerName;
        csb.Enlist = false;
        csb.InitialCatalog = DatabaseName;
        csb.IntegratedSecurity = true;

        using (var conn = new SqlConnection(csb.ConnectionString))
        {
            conn.Open();
            using (var cmd = conn.CreateCommand())
            {
                cmd.CommandText =
                    @"
                    SELECT
                        O.CustID, 
                        O.Amount
                    FROM dbo.Orders AS O
                    WHERE 
                        O.StoreID = 1 
                    ORDER BY 
                        O.Amount DESC";

                int custid;
                double amount;

                using (var rdr = cmd.ExecuteReader())
                {
                    while (rdr.Read())
                    {
                        custid = rdr.GetInt32(0);
                        amount = rdr.GetDouble(1);

                        if (!list.ContainsKey(amount))
                        {
                            list.Add(amount, custid);
                            if (list.Count == MaxRows)
                            {
                                break;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return list;
    }

    public static void FillRow(object obj, out int CustID, out double Amount)
    {
        var v = (KeyValuePair<double, int>)obj;
        CustID = v.Value;
        Amount = v.Key;
    }
}

Без ORDER BYбагато чого може піти не так. Ви виключили всі можливі проблеми, про які я можу подумати, але це не означає, що в майбутньому випуску немає жодної проблеми, а також не буде.

Це має працювати:

Витягніть партії в 500 рядків зі столу в циклі і зупиніться, коли у вас є 500 чітких ідентифікаторів клієнта. Запит на отримання може виглядати так:

select TOP (500) Amount, CustID
into #fetchedOrders
from Orders
where StoreID = 1234 and Amount <= @lastAmountFetched
order by Amount DESC

Це здійснить впорядковану перевірку діапазону в індексі. Amount <= @lastAmountFetchedПредикат є покроково тягнути більше записів. Кожен запит лише фізично торкнеться 500 записів. Це означає, що це O (1). Це не дорожче, чим далі ви потрапляєте в індекс.

Ви повинні підтримувати змінну, @lastAmountFetchedщоб зменшити її до найменшого значення, яке ви отримали в цьому операторі.

Таким чином ви поступово скануєте індекс впорядкованим способом. Ви прочитаєте максимум (500 - 1) рядків більше, ніж оптимальна сума.

Це буде набагато швидше, ніж завжди збирання 100000 або близько замовлень для певного магазину. Можливо, знадобиться лише кілька повторень по 500 рядків кожен.

По суті, це оператор, кодований вручну, що відрізняється потоком.

Крім того, використовуйте курсор, щоб отримати якомога менше рядків. Це буде набагато повільніше, оскільки виконання 500 однорядних запитів найчастіше відбувається повільніше, ніж виконання партії в 500 рядків.

Крім того, просто запитуйте всі рядки без DISTINCTвпорядкованого способу і змушуйте клієнтську програму припиняти запит, як тільки повернеться достатня кількість рядків (використовується SqlCommand.Cancel).