何谓SQLSERVER参数嗅探 大家听到 嗅探 这个词应该会觉得跟黑客肯定有关系吧，使用工具嗅探一下参数，然后截获，脱裤o(_)o 。 事实上，我觉得大家太敏感了，其实这篇文章跟数据库安全没有什么关系，实际上跟数据库性能调优有关 相信大家有泡SQLSERVER论坛的话
何谓SQLSERVER参数嗅探
大家听到[ 嗅探 ]这个词应该会觉得跟黑客肯定有关系吧，使用工具嗅探一下参数，然后截获，脱裤o(∩_∩)o 。
事实上，我觉得大家太敏感了，其实这篇文章跟数据库安全没有什么关系，实际上跟数据库性能调优有关
相信大家有泡SQLSERVER论坛的话不多不少应该都会见过[ 参数嗅探 ]这几个字
这里有三篇帖子都是讲述参数嗅探的
http://social.msdn.microsoft.com/Forums/zh-CN/sqlserverzhchs/thread/caccb7f3-8366-4954-8f8a-145eb6bca9dd
http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/ee236412.aspx
http://social.msdn.microsoft.com/Forums/zh-CN/sqlserverzhchs/thread/bfbe54de-ac00-49e9-a83b-f97a60bf74ef
下面我给出一个测试数据库的备份文件，里面有一些表和一些测试数据 ，大家可以去下载，因为我下面用的测试表都是这个数据库里的
只需要还原数据库就可以了，这个数据库是SQL2005版本的，数据库名：AdventureWorks
下面只需要用到三张表，表里面有索引：
[Production].[Product]
[SalesOrderHeader_test]
[SalesOrderDetail_test]
数据库下载链接 ： AdventureWorks_Full_backup_2013-3-4.bak
其实简单来讲，参数嗅探我的很通俗的解释就是：SQLSERVER用鼻子嗅不到具体参数是多少
所以他不能选择最合适的执行计划去执行你的查询，所以参数嗅探是一个不好的现象。
想真正了解参数嗅探，大家可以先创建下面两个存储过程
存储过程一：
1 USE [ AdventureWorks ] 2 GO 3 DROP PROC Sniff 4 GO 5 CREATE PROC Sniff( @i INT ) 6 AS 7 SELECT COUNT (b. [ SalesOrderID ] ), SUM (p. [ Weight ] ) 8 FROM [ dbo ] . [ SalesOrderHeader_test ] a 9 INNER JOIN [ dbo ] . [ SalesOrderDetail_test ] b 10 ON a. [ SalesOrderID ] = b. [ SalesOrderID ] 11 INNER JOIN [ Production ] . [ Product ] p 12 ON b. [ ProductID ] = p. [ ProductID ] 13 WHERE a. [ SalesOrderID ] = @i 14 GO
存储过程二：
1 USE [ AdventureWorks ] 2 GO 3 DROP PROC Sniff2 4 GO 5 CREATE PROC Sniff2( @i INT ) 6 AS 7 DECLARE @j INT 8 SET @j = @i 9 SELECT COUNT (b. [ SalesOrderID ] ), SUM (p. [ Weight ] ) 10 FROM [ dbo ] . [ SalesOrderHeader_test ] a 11 INNER JOIN [ dbo ] . [ SalesOrderDetail_test ] b 12 ON a. [ SalesOrderID ] = b. [ SalesOrderID ] 13 INNER JOIN [ Production ] . [ Product ] p 14 ON b. [ ProductID ] = p. [ ProductID ] 15 WHERE a. [ SalesOrderID ] = @j 16 GO
然后请做下面这两个测试
测试一：
1 -- 测试一： 2 USE [ AdventureWorks ] 3 GO 4 DBCC freeproccache 5 GO 6 EXEC [ dbo ] . [ Sniff ] @i = 500000 -- int 7 -- 发生编译，插入一个使用nested loops联接的执行计划 8 GO 9 10 EXEC [ dbo ] . [ Sniff ] @i = 75124 -- int 11 -- 发生执行计划重用，重用上面的nested loops的执行计划 12 GO
测试二：
1 -- 测试二： 2 3 USE [ AdventureWorks ] 4 GO 5 DBCC freeproccache 6 GO 7 SET STATISTICS PROFILE ON 8 EXEC [ dbo ] . [ Sniff ] @i = 75124 -- int 9 -- 发生编译，插入一个使用hash match联接的执行计划 10 GO 11 12 EXEC [ dbo ] . [ Sniff ] @i = 50000 -- int 13 -- 发生执行计划重用，重用上面的hash match的执行计划 14 GO
从上面两个测试可以清楚地看到执行计划重用的副作用。
由于数据分布差别很大参数50000和75124只对自己生成的执行计划有好的性能，
如果使用对方生成的执行计划，性能就会下降。参数50000返回的结果集比较小，
所以性能下降不太严重。参数75124返回的结果集大，就有了明显的性能下降，两个执行计划的差别有近10倍
对于这种因为重用他人生成的执行计划而导致的水土不服现象，SQSERVERL有一个专有名词，叫[参数嗅探 parameter sniffing]
因为语句的执行计划对变量的值很敏感，而导致重用执行计划会遇到性能问题，就是我上面说的
[
SQLSERVER用鼻子嗅不到具体参数是多少，所以他不能选择最合适的执行计划去执行你的查询
]
本地变量的影响
那对于有parameter sniffing问题的存储过程，如果使用本地变量，会怎样呢？
下面请看测试3。这次用不同的变量值时，都清空执行计划缓存，迫使其重编译
1 -- 第一次 2 USE [ AdventureWorks ] 3 GO 4 DBCC freeproccache 5 GO 6 SET STATISTICS TIME ON 7 SET STATISTICS PROFILE ON 8 EXEC [ dbo ] . [ Sniff ] @i = 50000 -- int 9 GO
1 -- 第二次 2 USE [ AdventureWorks ] 3 GO 4 DBCC freeproccache 5 GO 6 SET STATISTICS TIME ON 7 SET STATISTICS PROFILE ON 8 EXEC [ dbo ] . [ Sniff ] @i = 75124 -- int 9 GO
1 -- 第三次 2 USE [ AdventureWorks ] 3 GO 4 DBCC freeproccache 5 GO 6 SET STATISTICS TIME ON 7 SET STATISTICS PROFILE ON 8 EXEC [ dbo ] . [ Sniff2 ] @i = 50000 -- int 9 GO
1 -- 第四次 2 USE [ AdventureWorks ] 3 GO 4 DBCC freeproccache 5 GO 6 SET STATISTICS TIME ON 7 SET STATISTICS PROFILE ON 8 EXEC [ dbo ] . [ Sniff2 ] @i = 75124 -- int 9 GO
看他们的执行计划：
对于第一句和第二句，因为SQL在编译的时候知道变量的值，所以在做EstimateRows的时候，做得非常准确，选择了最适合他们的执行计划
但是对于第三句和第四句，SQLSERVER不知道@j的值是多少，所以在做EstimateRows的时候，不管代入的@i值是多少，
一律给@j一样的预测结果。所以两个执行计划是完全一样的（都是 Hash Match ）。
参数嗅探的解决办法
参数嗅探的问题发生的频率并不高，他只会发生在一些表格里的数据分布很不均匀，或者用户带入的参数值很不均匀的情况下。
由于篇幅原因我就不具体说了,只是做一些归纳
（1）用exec()的方式运行动态SQL
如果在存储过程里不是直接运行语句，而是把语句带上变量，生成一个字符串，再让exec()这样的命令做动态语句运行，
那SQL就会在运行到这句话的时候，对动态语句进行编译。
这时SQL已经知道了变量的值，会根据生成优化的执行计划，从而绕过参数嗅探问题
1 -- 例如前面的存储过程Sniff，就可以改成这样 2 USE [ AdventureWorks ] 3 GO 4 DROP PROC NOSniff 5 GO 6 CREATE PROC NOSniff( @i INT ) 7 AS 8 DECLARE @cmd VARCHAR ( 1000 ) 9 SET @cmd = ' SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight]) 10 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a 11 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b 12 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID] 13 INNER JOIN [Production].[Product] p 14 ON b.[ProductID]=p.[ProductID] 15 WHERE a.[SalesOrderID]= ' 16 EXEC ( @cmd + @i ) 17 GO
（2）使用本地变量local variable
（3）在语句里使用query hint，指定执行计划
在select,insert,update,delete语句的最后，可以加一个"option( )"的子句
对SQLSERVER将要生成的执行计划进行指导。当DBA知道问题所在以后，可以通过加hint的方式，引导
SQL生成一个比较安全的，对所有可能的变量值都不差的执行计划
1 USE [ AdventureWorks ] 2 GO 3 DROP PROC NoSniff_QueryHint_Recompile 4 GO 5 CREATE PROC NoSniff_QueryHint_Recompile( @i INT ) 6 AS 7 SELECT COUNT (b. [ SalesOrderID ] ), SUM (p. [ Weight ] ) 8 FROM [ dbo ] . [ SalesOrderHeader_test ] a 9 INNER JOIN [ dbo ] . [ SalesOrderDetail_test ] b 10 ON a. [ SalesOrderID ] = b. [ SalesOrderID ] 11 INNER JOIN [ Production ] . [ Product ] p 12 ON b. [ ProductID ] = p. [ ProductID ] 13 WHERE a. [ SalesOrderID ] = @i 14 OPTION (RECOMPILE) 15 GO
（4）Plan Guide
可以用下面的方法，在原来那个有参数嗅探问题的存储过程[Sniff]上，解决sniffing问题
1 USE [ AdventureWorks ] 2 GO 3 EXEC [ sys ] . [ sp_create_plan_guide ] 4 @name = N ' Guide1 ' , 5 @stmt = N ' SELECT COUNT(b.[SalesOrderID]),SUM(p.[Weight]) 6 FROM [dbo].[SalesOrderHeader_test] a 7 INNER JOIN [dbo].[SalesOrderDetail_test] b 8 ON a.[SalesOrderID]=b.[SalesOrderID] 9 INNER JOIN [Production].[Product] p 10 ON b.[ProductID]=p.[ProductID] 11 WHERE a.[SalesOrderID]=@i ' , 12 @type = N ' OBJECT ' , 13 @module_or_batch = N ' Sniff ' , 14 @params = NULL , 15 @hints = N ' option(optimize for(@i=75124)) ' ; 16 GO
对于Plan Guide，他还可以使用在一般的语句调优里
终于搞定了，因为要搞测试数据的原因所以搞了很久啊~~