Microsoft SQL Server. Особенности написания запросов на T-SQL

Автор — Sergey Syrovatchenko

Все начиналось довольно обыденно… Зачитывался Рихтером и усиленно штудировал Шилдта. Думал, что буду заниматься разработкой под .NET, но судьба на первом месяце работы распорядилась иначе. Один из сотрудников неожиданно покинул проект и во вновь образовавшуюся дыру докинули свежего людского материала. Именно тогда и началось мое знакомство с SQL Server.

С тех пор прошло чуть меньше 6 лет и вспомнить можно многое…

Про бывшего клиента Джозефа из Англии, который переосмыслил жизнь, за время отпуска в Таиланде, и в моем скайпе стал подписываться Жозефиной. Про веселых соседей по офису, с которыми приходилось сидеть в одной комнате: один страдал от аллергии на свежий воздух, а другой маялся от неразделенной любви к С++ дополняя это аллергией на солнечный свет. Один раз по команде свыше пришлось на время стать Александром отцом двух детей, чтобы изображать из себя обросшего скилами сениора по JS.

Но самый лютый треш, наверное, связан с историей про резиновую утку-пищалку. Один коллега снимал ею стресс и, однажды, в порыве эмоций, отгрыз ей голову. С тех пор уточка потеряла прежний лоск и вскоре была заменена на мячик, который он пытался иногда грызть… увы, уже безуспешно.

К чему это было рассказано? Если хотите посвятить свою жизнь работе с базами данных, то первое чему нужно научиться… так это стрессоустойчивости. Второе – это взять на вооружение несколько правил при написании запросов на T-SQL, которые многие из начинающих разработчиков не знают или попросту игнорируют, а потом сидят и ломают голову… почему что-то не работает?

1. Data Types

Самое основное, с чего начинается большинство проблем при работе с SQL Server — это неправильный выбор типов данных. Возьмем гипотетический пример с двумя идентичными по своей сути таблицами:

DECLARE @Employees1 TABLE (
EmployeeID BIGINT PRIMARY KEY
, IsMale VARCHAR(3)
, BirthDate VARCHAR(20)
)
INSERT INTO @Employees1
VALUES (123, 'YES', '2012-09-01')

DECLARE @Employees1 TABLE (

EmployeeID BIGINT PRIMARY KEY

, IsMale VARCHAR(3)

, BirthDate VARCHAR(20)

)

INSERT INTO @Employees1

VALUES (123, 'YES', '2012-09-01')

DECLARE @Employees2 TABLE (
EmployeeID INT PRIMARY KEY
, IsMale BIT
, BirthDate DATE
)
INSERT INTO @Employees2
VALUES (123, 1, '2012-09-01')

DECLARE @Employees2 TABLE (

EmployeeID INT PRIMARY KEY

, IsMale BIT

, BirthDate DATE

)

INSERT INTO @Employees2

VALUES (123, 1, '2012-09-01')

Выполним запрос и посмотрим в чем разница:

DECLARE @BirthDate DATE = '2012-09-01'

SELECT * FROM @Employees1 WHERE BirthDate = @BirthDate
SELECT * FROM @Employees2 WHERE BirthDate = @BirthDate

DECLARE @BirthDate DATE = '2012-09-01'

SELECT * FROM @Employees1 WHERE BirthDate = @BirthDate

SELECT * FROM @Employees2 WHERE BirthDate = @BirthDate

В первом случае, типы данных более избыточные, чем могли бы быть. Зачем хранить битовый признак как строку YES/NO? Зачем хранить дату как строку? Зачем BIGINT по таблице с сотрудниками? Чем простой INT не подошел?

Это плохо по нескольким причинам: таблицы будут занимать больше места на диске, нужно больше страниц прочитать с диска и больше страниц разместить в BufferPool чтобы оперировать этими данными. Кроме того, могут быть и еще серьезные проблемы с производительностью — вопросительный знак об этом легко намекает, но об этом поговорим позже.

2. *

Часто приходилось встречать «картину маслом»: из таблицы берутся все данные, а потом на клиенте через DataReader выбираются только те столбцы, которые реально нужны. Это крайне не эффективно, поэтому лучше не использовать подобной практики:

USE AdventureWorks2014
GO

SET STATISTICS TIME, IO ON

SELECT *
FROM Person.Person

SELECT BusinessEntityID
, FirstName
, MiddleName
, LastName
FROM Person.Person

SET STATISTICS TIME, IO OFF

USE AdventureWorks2014

SET STATISTICS TIME, IO ON

SELECT *

FROM Person.Person

SELECT BusinessEntityID

, FirstName

, MiddleName

, LastName

FROM Person.Person

SET STATISTICS TIME, IO OFF

Разница будет и во времени выполнении запроса и в том, что будет возможность сделать меньше логических чтений за счет покрывающего индекса:

Table 'Person'. Scan count 1, logical reads 3819, physical reads 3, ...
SQL Server Execution Times:
CPU time = 31 ms, elapsed time = 1235 ms.

Table 'Person'. Scan count 1, logical reads 109, physical reads 1, ...
SQL Server Execution Times:
CPU time = 0 ms, elapsed time = 227 ms.

Table 'Person'. Scan count 1, logical reads 3819, physical reads 3, ...

SQL Server Execution Times:

CPU time = 31 ms, elapsed time = 1235 ms.

Table 'Person'. Scan count 1, logical reads 109, physical reads 1, ...

SQL Server Execution Times:

CPU time = 0 ms, elapsed time = 227 ms.

3. Alias

Создадим таблицу:

USE AdventureWorks2014
GO

IF OBJECT_ID('Sales.UserCurrency') IS NOT NULL
DROP TABLE Sales.UserCurrency
GO

CREATE TABLE Sales.UserCurrency (
CurrencyCode NCHAR(3) PRIMARY KEY
)
INSERT INTO Sales.UserCurrency
VALUES ('USD')

USE AdventureWorks2014

IF OBJECT_ID('Sales.UserCurrency') IS NOT NULL

DROP TABLE Sales.UserCurrency

CREATE TABLE Sales.UserCurrency (

CurrencyCode NCHAR(3) PRIMARY KEY

)

INSERT INTO Sales.UserCurrency

VALUES ('USD')

Предположим у нас есть запрос, который возвращает количество идентичных строк в обоих таблицах:

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM Sales.Currency
WHERE CurrencyCode IN (
SELECT CurrencyCode
FROM Sales.UserCurrency
)

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM Sales.Currency

WHERE CurrencyCode IN (

SELECT CurrencyCode

FROM Sales.UserCurrency

)

И все будет работать, как мы ожидаем, до тех пор, пока кто-то не захочет переименовать столбец в таблице Sales.UserCurrency:

EXEC sys.sp_rename 'Sales.UserCurrency.CurrencyCode', 'Code', 'COLUMN'

1	EXEC sys.sp_rename 'Sales.UserCurrency.CurrencyCode', 'Code', 'COLUMN'

Выполним запрос и увидим, что возвращается не 1 строка, а все которые есть в Sales.Currency. При построении плана выполнения SQL Server на этапе биндинга посмотрит на столбцы Sales.UserCurrency не найдет там CurrencyCode и подумает что этот столбец относится к таблице Sales.Currency после чего оптимизатор условие CurrencyCode = CurrencyCode отбросит.

Мораль — используйте алиасы:

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM Sales.Currency c
WHERE c.CurrencyCode IN (
SELECT u.CurrencyCode
FROM Sales.UserCurrency u
)

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM Sales.Currency c

WHERE c.CurrencyCode IN (

SELECT u.CurrencyCode

FROM Sales.UserCurrency u

)

4. Column order

Предположим у нас есть какая-то таблица:

IF OBJECT_ID('dbo.DatePeriod') IS NOT NULL
DROP TABLE dbo.DatePeriod
GO

CREATE TABLE dbo.DatePeriod (
StartDate DATE
, EndDate DATE
)

IF OBJECT_ID('dbo.DatePeriod') IS NOT NULL

DROP TABLE dbo.DatePeriod

CREATE TABLE dbo.DatePeriod (

StartDate DATE

, EndDate DATE

)

И данные в нее мы всегда вставляем из того предположения, что мы знаем как по порядку располагаются столбцы:

INSERT INTO dbo.DatePeriod
SELECT '2015-01-01', '2015-01-31'

1 2	INSERT INTO dbo.DatePeriod SELECT '2015-01-01', '2015-01-31'

Потом в один прекрасный момент, кто-то поменяет порядок столбцов:

CREATE TABLE dbo.DatePeriod (
EndDate DATE
, StartDate DATE
)

CREATE TABLE dbo.DatePeriod (

EndDate DATE

, StartDate DATE

)

И данные будут уже вставляться не в те столбцы в которые ожидает разработчик. Поэтому всегда рекомендуется явно указывать столбцы в конструкции INSERT:

INSERT INTO dbo.DatePeriod (StartDate, EndDate)
SELECT '2015-01-01', '2015-01-31'

1 2	INSERT INTO dbo.DatePeriod (StartDate, EndDate) SELECT '2015-01-01', '2015-01-31'

Есть еще один интересный пример:

SELECT TOP(1) *
FROM dbo.DatePeriod
ORDER BY 2 DESC

SELECT TOP(1) *

FROM dbo.DatePeriod

ORDER BY 2 DESC

По какому столбцу будет идти сортировка? А все зависит от текущего порядка в таблице. Если кто-то его изменит, то и запрос будет выводить не то что мы ожидаем.

5. NOT IN vs NULL

Бесспорный лидер среди вопросов на собеседовании Junior DB Developer — конструкция NOT IN.

Например, нужно написать пару запросов: вернуть все записи из первой таблицы, которых нет во второй и наоборот. Очень часто начинающие разработчики не заморачиваются и используют IN и NOT IN:

DECLARE @t1 TABLE (t1 INT, UNIQUE CLUSTERED(t1))
INSERT INTO @t1 VALUES (1), (2)

DECLARE @t2 TABLE (t2 INT, UNIQUE CLUSTERED(t2))
INSERT INTO @t2 VALUES (1)

SELECT *
FROM @t1
WHERE t1 NOT IN (SELECT t2 FROM @t2)

SELECT *
FROM @t1
WHERE t1 IN (SELECT t2 FROM @t2)

DECLARE @t1 TABLE (t1 INT, UNIQUE CLUSTERED(t1))

INSERT INTO @t1 VALUES (1), (2)

DECLARE @t2 TABLE (t2 INT, UNIQUE CLUSTERED(t2))

INSERT INTO @t2 VALUES (1)

SELECT *

FROM @t1

WHERE t1 NOT IN (SELECT t2 FROM @t2)

SELECT *

FROM @t1

WHERE t1 IN (SELECT t2 FROM @t2)

Первый запрос вернул нам двойку, второй — единицу. Давайте теперь во вторую таблицу добавим еще одно значение — NULL:

INSERT INTO @t2 VALUES (1), (NULL)

1	INSERT INTO @t2 VALUES (1), (NULL)

При выполнении запроса с NOT IN мы не получим никаких результатов. Неужели какая-то магия вмешалась — IN работает, а NOT IN отказывается. Это первое, что нужно «понять и простить» при работе с SQL Server, который при операции сравнения руководствуется третичной логикой: TRUE, FALSE, UNKNOWN.

При выполнении SQL Server интерпретирует условие IN:

a IN (1, NULL) == a=1 OR a=NULL

NOT IN:

a NOT IN (1, NULL) == a<>1 AND a<>NULL

a IN (1, NULL) == a=1 OR a=NULL

NOT IN:

a NOT IN (1, NULL) == a<>1 AND a<>NULL

При сравнении любого значения с NULL возвращается UNKNOWN. 1=NULL, NULL=NULL. Результат будет один — UNKNOWN. А поскольку у нас в условии используется оператор AND, то все выражение вернет неопределенное значение и в результате будет пусто.

Написано немного скучно. Но важно понимать, что такая ситуация встречается достаточно часто. Например, раньше столбец был объявлен как NOT NULL, потом какой-то добрый человек разрешил записывать в нее NULL значение. Итог: у клиента перестает работать отчет после того, как в таблицу попадет хотя бы одно NULL значение.

Что делать? Можно явно отбрасывать NULL значения:

SELECT *
FROM @t1
WHERE t1 NOT IN (
SELECT t2
FROM @t2
WHERE t2 IS NOT NULL
)

SELECT *

FROM @t1

WHERE t1 NOT IN (

SELECT t2

FROM @t2

WHERE t2 IS NOT NULL

)

Можно использовать EXCEPT:

SELECT * FROM @t1
EXCEPT
SELECT * FROM @t2

SELECT * FROM @t1

EXCEPT

SELECT * FROM @t2

Если нет желания много думать, то проще использовать NOT EXISTS:

SELECT *
FROM @t1
WHERE NOT EXISTS(
SELECT 1
FROM @t2
WHERE t1 = t2
)

SELECT *

FROM @t1

WHERE NOT EXISTS(

SELECT 1

FROM @t2

WHERE t1 = t2

)

Какой вариант запроса более оптимальный? Предпочтительнее выглядит последний вариант с NOT EXISTS, который генерирует более оптимальный predicate pushdown оператор при доступе к данным из второй таблицы.

Вообще с NULL значениями много приколов. Можно поиграться с такими вот запросами:

USE AdventureWorks2014
GO

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM Production.Product

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM Production.Product
WHERE Color = 'Grey'

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM Production.Product
WHERE Color <> 'Grey'

USE AdventureWorks2014

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM Production.Product

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM Production.Product

WHERE Color = 'Grey'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM Production.Product

WHERE Color <> 'Grey'

и не получить ожидаемого результата только потому, что для NULL значений предусмотрены отдельные операторы сравнения:

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM Production.Product
WHERE Color IS NULL

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM Production.Product
WHERE Color IS NOT NULL

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM Production.Product

WHERE Color IS NULL

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM Production.Product

WHERE Color IS NOT NULL

Еще курьезнее выглядит ситуация с CHECK констрейнтами:

IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#temp') IS NOT NULL
DROP TABLE #temp
GO

CREATE TABLE #temp (
Color VARCHAR(15) --NULL
, CONSTRAINT CK CHECK (Color IN ('Black', 'White'))
)

IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#temp') IS NOT NULL

DROP TABLE #temp

CREATE TABLE #temp (

Color VARCHAR(15) --NULL

, CONSTRAINT CK CHECK (Color IN ('Black', 'White'))

)

Мы создаем таблицу в которую разрешаем записывать только белые и черные цвета:

INSERT INTO #temp VALUES ('Black')

(1 row(s) affected)

INSERT INTO #temp VALUES ('Black')

(1 row(s) affected)

Все работает как мы ожидаем:

INSERT INTO #temp VALUES ('Red')

The INSERT statement conflicted with the CHECK constraint...
The statement has been terminated.

INSERT INTO #temp VALUES ('Red')

The INSERT statement conflicted with the CHECK constraint...

The statement has been terminated.

Но давайте вставим NULL:

INSERT INTO #temp VALUES (NULL)

(1 row(s) affected)

INSERT INTO #temp VALUES (NULL)

(1 row(s) affected)

Наш CHECK констрейнт не сработал, потому что для записи достаточно условия NOT FALSE, т.е. и TRUE и UNKNOWN подходят за милую душу. Есть несколько вариантов обойти эту особенность поведения: явно объявлять столбец как NOT NULL либо учитывать NULL в ограничении.

6. Date format

Еще часто спотыкаются на различных нюансах с типами данных. Например, нужно получить текущее время. Выполнили функцию GETDATE:

SELECT GETDATE()

1	SELECT GETDATE()

Скопировали результат, вставили его в запрос как есть и убрали время:

SELECT *
FROM sys.objects
WHERE create_date < '2016-11-14'

SELECT *

FROM sys.objects

WHERE create_date < '2016-11-14'

Корректно ли так делать?

Дата задается строковой константой, и в некоторой степени SQL Server позволяет вольности при ее написании:

SET LANGUAGE English
SET DATEFORMAT DMY

DECLARE @d1 DATETIME = '05/12/2016'
, @d2 DATETIME = '2016/12/05'
, @d3 DATETIME = '2016-12-05'
, @d4 DATETIME = '05-dec-2016'

SELECT @d1, @d2, @d3, @d4

SET LANGUAGE English

SET DATEFORMAT DMY

DECLARE @d1 DATETIME = '05/12/2016'

, @d2 DATETIME = '2016/12/05'

, @d3 DATETIME = '2016-12-05'

, @d4 DATETIME = '05-dec-2016'

SELECT @d1, @d2, @d3, @d4

Все значения практически везде однозначно интерпретируются:

----------- ----------- ----------- -----------
2016-12-05 2016-05-12 2016-05-12 2016-12-05

1 2	----------- ----------- ----------- ----------- 2016-12-05 2016-05-12 2016-05-12 2016-12-05

И это не будет приводить к проблемам до тех пор, пока запрос с такой бизнес-логикой не начнут выполнять на другом сервере, на котором настройки могут отличаться:

SET DATEFORMAT MDY

DECLARE @d1 DATETIME = '05/12/2016'
, @d2 DATETIME = '2016/12/05'
, @d3 DATETIME = '2016-12-05'
, @d4 DATETIME = '05-dec-2016'

SELECT @d1, @d2, @d3, @d4

SET DATEFORMAT MDY

DECLARE @d1 DATETIME = '05/12/2016'

, @d2 DATETIME = '2016/12/05'

, @d3 DATETIME = '2016-12-05'

, @d4 DATETIME = '05-dec-2016'

SELECT @d1, @d2, @d3, @d4

Все эти варианты могут привести к неверному толкованию даты:

----------- ----------- ----------- -----------
2016-05-12 2016-12-05 2016-12-05 2016-12-05

1 2	----------- ----------- ----------- ----------- 2016-05-12 2016-12-05 2016-12-05 2016-12-05

Более того, подобный код может привести к ошибке как явной так и скрытой. Например, нам нужно вставить данные в таблицу. На тестовом сервере все прекрасно работает:

DECLARE @t TABLE (a DATETIME)
INSERT INTO @t VALUES ('05/13/2016')

1 2	DECLARE @t TABLE (a DATETIME) INSERT INTO @t VALUES ('05/13/2016')

А у клиента, из-за разницы в настройках сервера, вот такой запрос будет приводить к проблемам:

DECLARE @t TABLE (a DATETIME)
SET DATEFORMAT DMY
INSERT INTO @t VALUES ('05/13/2016')

Msg 242, Level 16, State 3, Line 28
The conversion of a varchar data type to a datetime data type resulted in an out-of-range value.

DECLARE @t TABLE (a DATETIME)

SET DATEFORMAT DMY

INSERT INTO @t VALUES ('05/13/2016')

Msg 242, Level 16, State 3, Line 28

The conversion of a varchar data type to a datetime data type resulted in an out-of-range value.

Так в каком же формате задавать константы для дат? Давайте посмотрим на еще один пример:

SET DATEFORMAT YMD

SET LANGUAGE English

DECLARE @d1 DATETIME = '2016/01/12'
, @d2 DATETIME = '2016-01-12'
, @d3 DATETIME = '12-jan-2016'
, @d4 DATETIME = '20160112'

SELECT @d1, @d2, @d3, @d4
GO

SET LANGUAGE Deutsch

DECLARE @d1 DATETIME = '2016/01/12'
, @d2 DATETIME = '2016-01-12'
, @d3 DATETIME = '12-jan-2016'
, @d4 DATETIME = '20160112'

SELECT @d1, @d2, @d3, @d4

SET DATEFORMAT YMD

SET LANGUAGE English

DECLARE @d1 DATETIME = '2016/01/12'

, @d2 DATETIME = '2016-01-12'

, @d3 DATETIME = '12-jan-2016'

, @d4 DATETIME = '20160112'

SELECT @d1, @d2, @d3, @d4

SET LANGUAGE Deutsch

DECLARE @d1 DATETIME = '2016/01/12'

, @d2 DATETIME = '2016-01-12'

, @d3 DATETIME = '12-jan-2016'

, @d4 DATETIME = '20160112'

SELECT @d1, @d2, @d3, @d4

В зависимости от установленного языка, константы также могут по-разному интерпретироваться:

----------- ----------- ----------- -----------
2016-01-12 2016-01-12 2016-01-12 2016-01-12 

----------- ----------- ----------- -----------
2016-12-01 2016-12-01 2016-01-12 2016-01-12

----------- ----------- ----------- -----------

2016-01-12 2016-01-12 2016-01-12 2016-01-12

----------- ----------- ----------- -----------

2016-12-01 2016-12-01 2016-01-12 2016-01-12

И напрашивается вывод использовать последние два варианта. Сразу скажу, что явно задавать месяц — это хорошая возможность наткнуться на «же не манж па сис жур» ошибку:

SET LANGUAGE French
DECLARE @d DATETIME = '12-jan-2016'

Msg 241, Level 16, State 1, Line 29
Échec de la conversion de la date et/ou de l'heure à partir d'une chaîne de caractères.

SET LANGUAGE French

DECLARE @d DATETIME = '12-jan-2016'

Msg 241, Level 16, State 1, Line 29

Échec de la conversion de la date et/ou de l'heure à partir d'une chaîne de caractères.

Итого — остается последний вариант. Если хотите, чтобы константы с датами однозначно толковались в системе вне зависимости от настроек и фазы Луны, то указывайте их в формате YYYYMMDD без всяких тильд, кавычек и слешей.

Еще стоит обратить внимание на различие в поведении некоторых типов данных:

SET LANGUAGE English
SET DATEFORMAT YMD

DECLARE @d1 DATE = '2016-01-12'
, @d2 DATETIME = '2016-01-12'

SELECT @d1, @d2
GO

SET LANGUAGE Deutsch
SET DATEFORMAT DMY

DECLARE @d1 DATE = '2016-01-12'
, @d2 DATETIME = '2016-01-12'

SELECT @d1, @d2

SET LANGUAGE English

SET DATEFORMAT YMD

DECLARE @d1 DATE = '2016-01-12'

, @d2 DATETIME = '2016-01-12'

SELECT @d1, @d2

SET LANGUAGE Deutsch

SET DATEFORMAT DMY

DECLARE @d1 DATE = '2016-01-12'

, @d2 DATETIME = '2016-01-12'

SELECT @d1, @d2

В отличии от DATETIME, тип DATE корректно интерпретируется при различных настройках на сервере:

---------- ----------
2016-01-12 2016-01-12

---------- ----------
2016-01-12 2016-12-01

---------- ----------

2016-01-12 2016-01-12

---------- ----------

2016-01-12 2016-12-01

Но нужно ли держать этот нюанс в голове? Вряд ли. Главное помните, что задавать даты нужно в формате YYYYMMDD и не будет никаких проблем.

7. Date filter

Далее рассмотрим, как фильтровать эффективно данные. Почему-то на DATETIME/DATE столбцы приходится наибольшее число костылей, так что с этого типа данных мы и начнем:

USE AdventureWorks2014
GO

UPDATE TOP(1) dbo.DatabaseLog
SET PostTime = '20140716 12:12:12'

USE AdventureWorks2014

UPDATE TOP(1) dbo.DatabaseLog

SET PostTime = '20140716 12:12:12'

Теперь попробуем узнать, сколько строк вернет запрос за определенный день:

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE PostTime = '20140716'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE PostTime = '20140716'

Запрос вернет 0. Почему? При построении плана SQL Server пытается преобразовать строковую константу к типу данных столбца, по которому идет фильтрация:

Создадим индекс:

CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_PostTime ON dbo.DatabaseLog (PostTime)

1	CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_PostTime ON dbo.DatabaseLog (PostTime)

Есть правильные и неправильные варианты вывести требуемые данные. Например, обрезать время:

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE CONVERT(CHAR(8), PostTime, 112) = '20140716'

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE CAST(PostTime AS DATE) = '20140716'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE CONVERT(CHAR(8), PostTime, 112) = '20140716'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE CAST(PostTime AS DATE) = '20140716'

Или задать диапазон:

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE PostTime BETWEEN '20140716' AND '20140716 23:59:59.997'

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE PostTime >= '20140716' AND PostTime < '20140717'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE PostTime BETWEEN '20140716' AND '20140716 23:59:59.997'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE PostTime >= '20140716' AND PostTime < '20140717'

Именно последние два запроса более правильные с точки зрения оптимизации. И дело в том, что все преобразования и вычисления на индексных столбцах, по которым идет поиск, может резко снижать производительность и увеличивать логические чтения (первый и последние три варианта запроса):

Table 'DatabaseLog'. Scan count 1, logical reads 7, ...
Table 'DatabaseLog'. Scan count 1, logical reads 2, ...

1 2	Table 'DatabaseLog'. Scan count 1, logical reads 7, ... Table 'DatabaseLog'. Scan count 1, logical reads 2, ...

Поле PostTime ранее не входило в индекс, и особого эффекта от использования «правильного» подхода при фильтрации мы бы не смогли увидеть. Другое дело, когда нам нужно вывести данные за месяц. Чего только не приходилось видеть:

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE CONVERT(CHAR(8), PostTime, 112) LIKE '201407%'

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE DATEPART(YEAR, PostTime) = 2014
AND DATEPART(MONTH, PostTime) = 7

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE YEAR(PostTime) = 2014
AND MONTH(PostTime) = 7

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE EOMONTH(PostTime) = '20140731'

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE PostTime >= '20140701' AND PostTime < '20140801'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE CONVERT(CHAR(8), PostTime, 112) LIKE '201407%'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE DATEPART(YEAR, PostTime) = 2014

AND DATEPART(MONTH, PostTime) = 7

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE YEAR(PostTime) = 2014

AND MONTH(PostTime) = 7

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE EOMONTH(PostTime) = '20140731'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE PostTime >= '20140701' AND PostTime < '20140801'

И опять же, последний вариант более приемлем, чем все остальные:

Кроме того, всегда можно сделать вычисляемое поле и создать на его основе индекс:

IF COL_LENGTH('dbo.DatabaseLog', 'MonthLastDay') IS NOT NULL
ALTER TABLE dbo.DatabaseLog DROP COLUMN MonthLastDay
GO

ALTER TABLE dbo.DatabaseLog
ADD MonthLastDay AS EOMONTH(PostTime) --PERSISTED
GO

CREATE INDEX IX_MonthLastDay ON dbo.DatabaseLog (MonthLastDay)

IF COL_LENGTH('dbo.DatabaseLog', 'MonthLastDay') IS NOT NULL

ALTER TABLE dbo.DatabaseLog DROP COLUMN MonthLastDay

ALTER TABLE dbo.DatabaseLog

ADD MonthLastDay AS EOMONTH(PostTime) --PERSISTED

CREATE INDEX IX_MonthLastDay ON dbo.DatabaseLog (MonthLastDay)

В сравнении с прошлым запросом разница в логических чтениях будет существенная (если мы говорим про большие таблицы):

SET STATISTICS IO ON

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE PostTime >= '20140701' AND PostTime < '20140801'

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM dbo.DatabaseLog
WHERE MonthLastDay = '20140731'

SET STATISTICS IO OFF

Table 'DatabaseLog'. Scan count 1, logical reads 7, ...
Table 'DatabaseLog'. Scan count 1, logical reads 3, ...

SET STATISTICS IO ON

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE PostTime >= '20140701' AND PostTime < '20140801'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM dbo.DatabaseLog

WHERE MonthLastDay = '20140731'

SET STATISTICS IO OFF

Table 'DatabaseLog'. Scan count 1, logical reads 7, ...

Table 'DatabaseLog'. Scan count 1, logical reads 3, ...

8. Сalculation

Как я уже говорил, любые вычисления на индексных полях снижают производительность и приводят к увеличению логических чтений:

USE AdventureWorks2014
GO

SET STATISTICS IO ON

SELECT BusinessEntityID
FROM Person.Person
WHERE BusinessEntityID * 2 = 10000

SELECT BusinessEntityID
FROM Person.Person
WHERE BusinessEntityID = 2500 * 2

SELECT BusinessEntityID
FROM Person.Person
WHERE BusinessEntityID = 5000

Table 'Person'. Scan count 1, logical reads 67, ...
Table 'Person'. Scan count 0, logical reads 3, ...

USE AdventureWorks2014

SET STATISTICS IO ON

SELECT BusinessEntityID

FROM Person.Person

WHERE BusinessEntityID * 2 = 10000

SELECT BusinessEntityID

FROM Person.Person

WHERE BusinessEntityID = 2500 * 2

SELECT BusinessEntityID

FROM Person.Person

WHERE BusinessEntityID = 5000

Table 'Person'. Scan count 1, logical reads 67, ...

Table 'Person'. Scan count 0, logical reads 3, ...

Если взглянуть на планы выполнения, то в первом случае SQL Server приходится выполнить IndexScan:

Во втором и третьем случае, когда вычисления на индексном поле, нет мы увидим IndexSeek:

9. Convert implicit

Для начала посмотрим на эти два запроса, которые фильтруют по одному и тому же значению:

USE AdventureWorks2014
GO

SELECT BusinessEntityID, NationalIDNumber
FROM HumanResources.Employee
WHERE NationalIDNumber = 30845

SELECT BusinessEntityID, NationalIDNumber
FROM HumanResources.Employee
WHERE NationalIDNumber = '30845'

Если посмотреть на планы выполнения:

USE AdventureWorks2014

SELECT BusinessEntityID, NationalIDNumber

FROM HumanResources.Employee

WHERE NationalIDNumber = 30845

SELECT BusinessEntityID, NationalIDNumber

FROM HumanResources.Employee

WHERE NationalIDNumber = '30845'

Если посмотреть на планы выполнения:

В первом случае — предупреждение и IndexScan, во втором — IndexSeek:

Table 'Employee'. Scan count 1, logical reads 4, ...
Table 'Employee'. Scan count 0, logical reads 2, ...

1 2	Table 'Employee'. Scan count 1, logical reads 4, ... Table 'Employee'. Scan count 0, logical reads 2, ...

Что произошло? Столбец NationalIDNumber имеет тип данных NVARCHAR(15). Константу, по значению которой необходимо отфильтровать данные, мы передаем как INT и в итоге получаем неявное преобразование типов, которое может снижать производительность. Такое очень часто происходит, когда кто-то меняет тип данных на столбце, но при этом запросы остаются прежними.

Однако, важно понимать, что не только проблемы с производительностью нас могут поджидать. Неявное преобразование типов может приводить к ошибкам на этапе выполнения. Например, раньше поле PostalCode было числовым, потом пришло указание сверху, что почтовый код может содержать буквы. Тип данных поменяли, но как только вставится буквенный почтовый код, то старый запрос уже не будет работать:

SELECT AddressID
FROM Person.[Address]
WHERE PostalCode = 92700

SELECT AddressID
FROM Person.[Address]
WHERE PostalCode = '92700'

Msg 245, Level 16, State 1, Line 16
Conversion failed when converting the nvarchar value 'K4B 1S2' to data type int.

SELECT AddressID

FROM Person.[Address]

WHERE PostalCode = 92700

SELECT AddressID

FROM Person.[Address]

WHERE PostalCode = '92700'

Msg 245, Level 16, State 1, Line 16

Conversion failed when converting the nvarchar value 'K4B 1S2' to data type int.

Еще интереснее, когда на проекте используется EntityFramework, который все строковые поля по умолчанию интерпретирует как Unicode:

SELECT CustomerID, AccountNumber
FROM Sales.Customer
WHERE AccountNumber = N'AW00000009'

SELECT CustomerID, AccountNumber
FROM Sales.Customer
WHERE AccountNumber = 'AW00000009'

SELECT CustomerID, AccountNumber

FROM Sales.Customer

WHERE AccountNumber = N'AW00000009'

SELECT CustomerID, AccountNumber

FROM Sales.Customer

WHERE AccountNumber = 'AW00000009'

И в итоге у нас генерируются не совсем оптимальные запросы:

Решение проблемы достаточно простое — нужно контролировать, чтобы типы данных при сравнении совпадали.

10. LIKE & Suppressed index

Даже когда у вас есть покрывающий индекс, еще не факт что он будет эффективно использоваться. Например, нам нужно вывести все строки, которые начинаются с…

USE AdventureWorks2014
GO

SET STATISTICS IO ON

SELECT AddressLine1
FROM Person.[Address]
WHERE SUBSTRING(AddressLine1, 1, 3) = '100'

SELECT AddressLine1
FROM Person.[Address]
WHERE LEFT(AddressLine1, 3) = '100'

SELECT AddressLine1
FROM Person.[Address]
WHERE CAST(AddressLine1 AS CHAR(3)) = '100'

SELECT AddressLine1
FROM Person.[Address]
WHERE AddressLine1 LIKE '100%'

USE AdventureWorks2014

SET STATISTICS IO ON

SELECT AddressLine1

FROM Person.[Address]

WHERE SUBSTRING(AddressLine1, 1, 3) = '100'

SELECT AddressLine1

FROM Person.[Address]

WHERE LEFT(AddressLine1, 3) = '100'

SELECT AddressLine1

FROM Person.[Address]

WHERE CAST(AddressLine1 AS CHAR(3)) = '100'

SELECT AddressLine1

FROM Person.[Address]

WHERE AddressLine1 LIKE '100%'

Мы получим такие логические чтения:

Table 'Address'. Scan count 1, logical reads 216, ...
Table 'Address'. Scan count 1, logical reads 216, ...
Table 'Address'. Scan count 1, logical reads 216, ...
Table 'Address'. Scan count 1, logical reads 4, ...

Table 'Address'. Scan count 1, logical reads 216, ...

Table 'Address'. Scan count 1, logical reads 4, ...

Планы выполнения, по которым быстро можно найти победителя:

Результат является итогом, о чем мы так долго говорили до этого. Если есть индекс, то на нем не должно быть никаких вычислений и преобразований типов, функций и прочего. Только тогда он будет эффективно использоваться SQL Server.

Но что если нужно найти все вхождения подстроки в строку? Это задачка уже явно интереснее:

SELECT AddressLine1
FROM Person.[Address]
WHERE AddressLine1 LIKE '%100%'

SELECT AddressLine1

FROM Person.[Address]

WHERE AddressLine1 LIKE '%100%'

Но сначала нам нужно узнать много чего занимательного про строки и их свойства.

11. Unicode vs ANSI

Первое, что нужно помнить — строки бывают UNICODE и ANSI. Для первых предусмотрены типы данных NVARCHAR/NCHAR (по 2 байта на символ — увы UTF8 не завезли). Для хранения ANSI строк — VARCHAR/CHAR (1 байт — 1 символ). Есть еще TEXT/NTEXT, но про них лучше забыть изначально (потому что при их использовании можно существенно снизить производительность).

И вроде бы на этом можно было закончить, но нет…

Если в запросе задается юникодная константа, то перед ней нужно обязательно ставить символ N. Чтобы показать разницу, достаточно простого запроса:

SELECT '文本 ANSI'
, N'文本 UNICODE'

------- ------------
?? ANSI 文本 UNICODE

SELECT '文本 ANSI'

, N'文本 UNICODE'

------- ------------

?? ANSI 文本 UNICODE

Если не указывать N перед константой, то SQL Server будет пытаться искать подходящий символ в ANSI кодировке. Если не найдет, то подставит знак вопроса.

12. COLLATE

Вспомнился один очень интересный пример, который любят спрашивать при собеседовании на позицию Middle/Senior DB Developer. Вернет ли данные следующий запрос?

DECLARE @a NCHAR(1) = 'Ё'
, @b NCHAR(1) = 'Ф'

SELECT @a, @b
WHERE @a = @b

DECLARE @a NCHAR(1) = 'Ё'

, @b NCHAR(1) = 'Ф'

SELECT @a, @b

WHERE @a = @b

И да… и нет… Тут как повезет. Обычно я так отвечаю.

Почему такой неоднозначный ответ? Во-первых, перед строковым константами не стоит N, поэтому они будут толковаться как ANSI. Второе — очень многое зависит от текущего COLLATE, который является набором правил при сортировки и сравнении строковых данных.

USE [master]
GO

IF DB_ID('test') IS NOT NULL BEGIN
ALTER DATABASE test SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE
DROP DATABASE test
END
GO

CREATE DATABASE test COLLATE Latin1_General_100_CI_AS
GO

USE test
GO

DECLARE @a NCHAR(1) = 'Ё'
, @b NCHAR(1) = 'Ф'

SELECT @a, @b
WHERE @a = @b

USE [master]

IF DB_ID('test') IS NOT NULL BEGIN

ALTER DATABASE test SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE

DROP DATABASE test

END

CREATE DATABASE test COLLATE Latin1_General_100_CI_AS

USE test

DECLARE @a NCHAR(1) = 'Ё'

, @b NCHAR(1) = 'Ф'

SELECT @a, @b

WHERE @a = @b

При таком COLLATE вместо кириллицы мы получим знаки вопросов, потому что символы знака вопроса равны между собой:

---- ----
? ?

1 2	---- ---- ? ?

Стоит нам поменять COLLATE на какой-нибудь другой:

ALTER DATABASE test COLLATE Cyrillic_General_100_CI_AS

1	ALTER DATABASE test COLLATE Cyrillic_General_100_CI_AS

И запрос уже не вернет ничего, потому что кириллица будет правильно интерпретироваться.

Поэтому мораль тут простая: если строковая константа должна принимать UNICODE, то не надо лениться ставить N перед ней. Есть еще и обратная сторона медали, когда N лепиться везде, где можно, и оптимизатору приходится выполнять преобразования типов, которые, как я уже говорил, приводят к неоптимальным планам выполнения (это было показано выше).

Что еще я забыл упомянуть про строки? Еще один хороший вопрос из цикла «давайте проведем собеседование»:

DECLARE
@a VARCHAR(10) = 'TEXT' 
, @b VARCHAR(10) = 'text'

SELECT IIF(@a = @b, 'TRUE', 'FALSE')

DECLARE

@a VARCHAR(10) = 'TEXT'

, @b VARCHAR(10) = 'text'

SELECT IIF(@a = @b, 'TRUE', 'FALSE')

Эти строки равны? И да… и нет… Опять ответил бы я. Если мы хотим однозначного сравнения, то нужно явно указывать COLLATE:

DECLARE
@a VARCHAR(10) = 'TEXT' 
, @b VARCHAR(10) = 'text'

SELECT IIF(@a COLLATE Latin1_General_CS_AS = @b COLLATE Latin1_General_CS_AS, 'TRUE', 'FALSE')

DECLARE

@a VARCHAR(10) = 'TEXT'

, @b VARCHAR(10) = 'text'

SELECT IIF(@a COLLATE Latin1_General_CS_AS = @b COLLATE Latin1_General_CS_AS, 'TRUE', 'FALSE')

Потому что COLLATE могут быть как регистрозависимыми (CS), так и не учитывать регистр (CI) при сравнении и сортировке строк. Разные COLLATE у клиента и на тестовой базе — это потенциальный источник не только логических ошибок в бизнес-логике.

Еще веселее, когда COLLATE между целевой базой и tempdb не совпадают. Создадим базу с COLLATE, отличным от дефолтного:

USE [master]
GO

IF DB_ID('test') IS NOT NULL BEGIN
ALTER DATABASE test SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE
DROP DATABASE test
END
GO

CREATE DATABASE test COLLATE Albanian_100_CS_AS
GO

USE test
GO

CREATE TABLE t (c CHAR(1))
INSERT INTO t VALUES ('a')
GO

IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#t1') IS NOT NULL
DROP TABLE #t1
IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#t2') IS NOT NULL
DROP TABLE #t2
IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#t3') IS NOT NULL
DROP TABLE #t3
GO

CREATE TABLE #t1 (c CHAR(1))
INSERT INTO #t1 VALUES ('a')

CREATE TABLE #t2 (c CHAR(1) COLLATE database_default)
INSERT INTO #t2 VALUES ('a')

SELECT c = CAST('a' AS CHAR(1))
INTO #t3

DECLARE @t TABLE (c VARCHAR(100))
INSERT INTO @t VALUES ('a')

SELECT 'tempdb', DATABASEPROPERTYEX('tempdb', 'collation')
UNION ALL
SELECT 'test', DATABASEPROPERTYEX(DB_NAME(), 'collation')
UNION ALL
SELECT 't', SQL_VARIANT_PROPERTY(c, 'collation') FROM t
UNION ALL
SELECT '#t1', SQL_VARIANT_PROPERTY(c, 'collation') FROM #t1
UNION ALL
SELECT '#t2', SQL_VARIANT_PROPERTY(c, 'collation') FROM #t2
UNION ALL
SELECT '#t3', SQL_VARIANT_PROPERTY(c, 'collation') FROM #t3
UNION ALL
SELECT '@t', SQL_VARIANT_PROPERTY(c, 'collation') FROM @t

USE [master]

IF DB_ID('test') IS NOT NULL BEGIN

ALTER DATABASE test SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE

DROP DATABASE test

END

CREATE DATABASE test COLLATE Albanian_100_CS_AS

USE test

CREATE TABLE t (c CHAR(1))

INSERT INTO t VALUES ('a')

IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#t1') IS NOT NULL

DROP TABLE #t1

IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#t2') IS NOT NULL

DROP TABLE #t2

IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#t3') IS NOT NULL

DROP TABLE #t3

CREATE TABLE #t1 (c CHAR(1))

INSERT INTO #t1 VALUES ('a')

CREATE TABLE #t2 (c CHAR(1) COLLATE database_default)

INSERT INTO #t2 VALUES ('a')

SELECT c = CAST('a' AS CHAR(1))

INTO #t3

DECLARE @t TABLE (c VARCHAR(100))

INSERT INTO @t VALUES ('a')

SELECT 'tempdb', DATABASEPROPERTYEX('tempdb', 'collation')

UNION ALL

SELECT 'test', DATABASEPROPERTYEX(DB_NAME(), 'collation')

UNION ALL

SELECT 't', SQL_VARIANT_PROPERTY(c, 'collation') FROM t

UNION ALL

SELECT '#t1', SQL_VARIANT_PROPERTY(c, 'collation') FROM #t1

UNION ALL

SELECT '#t2', SQL_VARIANT_PROPERTY(c, 'collation') FROM #t2

UNION ALL

SELECT '#t3', SQL_VARIANT_PROPERTY(c, 'collation') FROM #t3

UNION ALL

SELECT '@t', SQL_VARIANT_PROPERTY(c, 'collation') FROM @t

При создании таблицы COLLATE наследуется от базы данных. Единственное отличие — для первой временной таблицы, для которой мы явно определяем структуру без указания COLLATE. В этом случае она наследует COLLATE от базы tempdb.

------ --------------------------
tempdb Cyrillic_General_CI_AS
test Albanian_100_CS_AS
t Albanian_100_CS_AS
#t1 Cyrillic_General_CI_AS
#t2 Albanian_100_CS_AS
#t3 Albanian_100_CS_AS
@t Albanian_100_CS_AS

------ --------------------------

tempdb Cyrillic_General_CI_AS

test Albanian_100_CS_AS

t Albanian_100_CS_AS

#t1 Cyrillic_General_CI_AS

#t2 Albanian_100_CS_AS

#t3 Albanian_100_CS_AS

@t Albanian_100_CS_AS

Сейчас остановимся на нашем примере с #t1, потому что если COLLATE не совпадают — это может привести к потенциальным проблемам.

Например, данные не будут правильно фильтроваться из-за того, что COLLATE может не учитывать регистр:

SELECT *
FROM #t1
WHERE c = 'A'

SELECT *

FROM #t1

WHERE c = 'A'

Либо SQL Server будет ругаться на невозможность соединения таблиц из-за различающихся COLLATE:

SELECT *
FROM #t1
JOIN t ON [#t1].c = t.c

SELECT *

FROM #t1

JOIN t ON [#t1].c = t.c

Последний пример очень часто встречается. На тестовом сервере все идеально, а когда развернули бэкап на сервере клиента, то получаем ошибку:

Msg 468, Level 16, State 9, Line 93
Cannot resolve the collation conflict between "Albanian_100_CS_AS" and "Cyrillic_General_CI_AS" in the equal to operation.

1 2	Msg 468, Level 16, State 9, Line 93 Cannot resolve the collation conflict between "Albanian_100_CS_AS" and "Cyrillic_General_CI_AS" in the equal to operation.

После чего приходится везде делать костыли:

SELECT *
FROM #t1
JOIN t ON [#t1].c = t.c COLLATE database_default

SELECT *

FROM #t1

JOIN t ON [#t1].c = t.c COLLATE database_default

13. BINARY COLLATE

Теперь, когда «ложка дегтя» пройдена, посмотрим, как можно использовать COLLATE с пользой для себя. Помните пример про поиск подстроки в строке?

SELECT AddressLine1
FROM Person.[Address]
WHERE AddressLine1 LIKE '%100%'

SELECT AddressLine1

FROM Person.[Address]

WHERE AddressLine1 LIKE '%100%'

Данный запрос можно существенно оптимизировать и сократить время его выполнения.

Но для того, чтобы была видна разница, нам нужно сгенерировать большую таблицу:

USE [master]
GO

IF DB_ID('test') IS NOT NULL BEGIN
ALTER DATABASE test SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE
DROP DATABASE test
END
GO

CREATE DATABASE test COLLATE Latin1_General_100_CS_AS
GO
ALTER DATABASE test MODIFY FILE (NAME = N'test', SIZE = 64MB)
GO
ALTER DATABASE test MODIFY FILE (NAME = N'test_log', SIZE = 64MB)
GO

USE test
GO

CREATE TABLE t (
ansi VARCHAR(100) NOT NULL
, unicod NVARCHAR(100) NOT NULL
)
GO

;WITH
E1(N) AS (
SELECT * FROM (
VALUES
(1),(1),(1),(1),(1),
(1),(1),(1),(1),(1)
) t(N)
),
E2(N) AS (SELECT 1 FROM E1 a, E1 b),
E4(N) AS (SELECT 1 FROM E2 a, E2 b),
E8(N) AS (SELECT 1 FROM E4 a, E4 b)
INSERT INTO t
SELECT v, v
FROM (
SELECT TOP(50000) v = REPLACE(CAST(NEWID() AS VARCHAR(36)) + CAST(NEWID() AS VARCHAR(36)), '-', '')
FROM E8
) t

USE [master]

IF DB_ID('test') IS NOT NULL BEGIN

ALTER DATABASE test SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE

DROP DATABASE test

END

CREATE DATABASE test COLLATE Latin1_General_100_CS_AS

ALTER DATABASE test MODIFY FILE (NAME = N'test', SIZE = 64MB)

ALTER DATABASE test MODIFY FILE (NAME = N'test_log', SIZE = 64MB)

USE test

CREATE TABLE t (

ansi VARCHAR(100) NOT NULL

, unicod NVARCHAR(100) NOT NULL

)

;WITH

E1(N) AS (

SELECT * FROM (

VALUES

(1),(1),(1),(1),(1),

(1),(1),(1),(1),(1)

) t(N)

E2(N) AS (SELECT 1 FROM E1 a, E1 b),

E4(N) AS (SELECT 1 FROM E2 a, E2 b),

E8(N) AS (SELECT 1 FROM E4 a, E4 b)

INSERT INTO t

SELECT v, v

FROM (

SELECT TOP(50000) v = REPLACE(CAST(NEWID() AS VARCHAR(36)) + CAST(NEWID() AS VARCHAR(36)), '-', '')

FROM E8

) t

Создадим вычисляемые столбцы с бинарными COLLATE, не забыв при этом создать индексы:

ALTER TABLE t
ADD ansi_bin AS UPPER(ansi) COLLATE Latin1_General_100_Bin2

ALTER TABLE t
ADD unicod_bin AS UPPER(unicod) COLLATE Latin1_General_100_BIN2

CREATE NONCLUSTERED INDEX ansi ON t (ansi)
CREATE NONCLUSTERED INDEX unicod ON t (unicod)

CREATE NONCLUSTERED INDEX ansi_bin ON t (ansi_bin)
CREATE NONCLUSTERED INDEX unicod_bin ON t (unicod_bin)

ALTER TABLE t

ADD ansi_bin AS UPPER(ansi) COLLATE Latin1_General_100_Bin2

ALTER TABLE t

ADD unicod_bin AS UPPER(unicod) COLLATE Latin1_General_100_BIN2

CREATE NONCLUSTERED INDEX ansi ON t (ansi)

CREATE NONCLUSTERED INDEX unicod ON t (unicod)

CREATE NONCLUSTERED INDEX ansi_bin ON t (ansi_bin)

CREATE NONCLUSTERED INDEX unicod_bin ON t (unicod_bin)

Выполняем фильтрацию:

SET STATISTICS TIME, IO ON

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM t
WHERE ansi LIKE '%AB%'

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM t
WHERE unicod LIKE '%AB%'

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM t
WHERE ansi_bin LIKE '%AB%' --COLLATE Latin1_General_100_BIN2

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM t
WHERE unicod_bin LIKE '%AB%' --COLLATE Latin1_General_100_BIN2

SET STATISTICS TIME, IO OFF

SET STATISTICS TIME, IO ON

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM t

WHERE ansi LIKE '%AB%'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM t

WHERE unicod LIKE '%AB%'

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM t

WHERE ansi_bin LIKE '%AB%' --COLLATE Latin1_General_100_BIN2

SELECT COUNT_BIG(*)

FROM t

WHERE unicod_bin LIKE '%AB%' --COLLATE Latin1_General_100_BIN2

SET STATISTICS TIME, IO OFF

И можем увидеть результаты выполнения, которые приятно удивят:

SQL Server Execution Times:
CPU time = 350 ms, elapsed time = 354 ms.

SQL Server Execution Times:
CPU time = 335 ms, elapsed time = 355 ms.

SQL Server Execution Times:
CPU time = 16 ms, elapsed time = 18 ms.

SQL Server Execution Times:
CPU time = 17 ms, elapsed time = 18 ms.

SQL Server Execution Times:

CPU time = 350 ms, elapsed time = 354 ms.

SQL Server Execution Times:

CPU time = 335 ms, elapsed time = 355 ms.

SQL Server Execution Times:

CPU time = 16 ms, elapsed time = 18 ms.

SQL Server Execution Times:

CPU time = 17 ms, elapsed time = 18 ms.

Вся суть в том, что поиск на основе бинарного сравнения происходит намного быстрее, и если нужно часто и быстро искать вхождение строк, то данные можно хранить с COLLATE, которые заканчивается на BIN. Единственное, что нужно помнить все бинарные COLLATE регистрозависимые при сравнении.

14. Code style

Стиль написания кода — это строго индивидуальное, но, чтобы не вносить хаос в разработку, все уже давно придерживаются тех или иных правил. Самое парадоксальное, что за все время работы я не видел ни одного вменяемого свода правил при написании запросов. Все их пишут по принципу: «главное, чтобы работало». Хотя потом рискуют хорошо хлебнуть при разворачивании базы на сервере клиента.

Давайте создадим отдельную базу и таблицу в ней:

USE [master]
GO

IF DB_ID('test') IS NOT NULL BEGIN
ALTER DATABASE test SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE
DROP DATABASE test
END
GO

CREATE DATABASE test COLLATE Latin1_General_CI_AS
GO

USE test
GO

CREATE TABLE dbo.Employee (EmployeeID INT PRIMARY KEY)

USE [master]

IF DB_ID('test') IS NOT NULL BEGIN

ALTER DATABASE test SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE

DROP DATABASE test

END

CREATE DATABASE test COLLATE Latin1_General_CI_AS

USE test

CREATE TABLE dbo.Employee (EmployeeID INT PRIMARY KEY)

и напишем такой запрос:

select employeeid from employee

1	select employeeid from employee

Работает? Теперь попробуйте поменять COLLATE на какой-нибудь регистрозависимый:

ALTER DATABASE test COLLATE Latin1_General_CS_AI

1	ALTER DATABASE test COLLATE Latin1_General_CS_AI

И попробуем повторно выполнить запрос:

Msg 208, Level 16, State 1, Line 19
Invalid object name 'employee'.

1 2	Msg 208, Level 16, State 1, Line 19 Invalid object name 'employee'.

Оптимизатор использует правила текущего COLLATE при построении плана выполнения. Точнее, на этапе биндинга, когда производится проверка на существование таблиц, колонок и других объектов и сопоставление каждого объекта синтаксического дерева с реальным объектом системного каталога.

Если хочется генерировать ручками запросы, которые будут везде работать, то нужно всегда придерживаться правильного регистра в именах объектов, которые используются в запросе.

Еще интереснее обстоят дела с переменными…

Для них COLLATE наследуются от базы master. Поэтому нужно соблюдать правильный регистр при работе с переменными:

SELECT DATABASEPROPERTYEX('master', 'collation')
DECLARE @EmpID INT = 1
SELECT @empid

SELECT DATABASEPROPERTYEX('master', 'collation')

DECLARE @EmpID INT = 1

SELECT @empid

То ошибки скорее всего не будет:

-----------------------
Cyrillic_General_CI_AS

-----------
1

-----------------------

Cyrillic_General_CI_AS

-----------

При этом на другом сервере ошибка в регистре может дать о себе знать:

--------------------------
Latin1_General_CS_AS

Msg 137, Level 15, State 2, Line 4
Must declare the scalar variable "@empid".

--------------------------

Latin1_General_CS_AS

Msg 137, Level 15, State 2, Line 4

Must declare the scalar variable "@empid".

15. [var]char

Не секрет, что есть строчные типы данных с фиксированной (CHAR, NCHAR) и переменной длиной (VARCHAR, NVARCHAR):

DECLARE @a CHAR(20) = 'text'
, @b VARCHAR(20) = 'text'

SELECT LEN(@a)
, LEN(@b)
, DATALENGTH(@a)
, DATALENGTH(@b)
, '"' + @a + '"'
, '"' + @b + '"'

SELECT [a = b] = IIF(@a = @b, 'TRUE', 'FALSE')
, [b = a] = IIF(@b = @a, 'TRUE', 'FALSE')
, [a LIKE b] = IIF(@a LIKE @b, 'TRUE', 'FALSE')
, [b LIKE a] = IIF(@b LIKE @a, 'TRUE', 'FALSE')

DECLARE @a CHAR(20) = 'text'

, @b VARCHAR(20) = 'text'

SELECT LEN(@a)

, LEN(@b)

, DATALENGTH(@a)

, DATALENGTH(@b)

, '"' + @a + '"'

, '"' + @b + '"'

SELECT [a = b] = IIF(@a = @b, 'TRUE', 'FALSE')

, [b = a] = IIF(@b = @a, 'TRUE', 'FALSE')

, [a LIKE b] = IIF(@a LIKE @b, 'TRUE', 'FALSE')

, [b LIKE a] = IIF(@b LIKE @a, 'TRUE', 'FALSE')

Если строка имеет фиксированную длину скажем в 20 символов, но в нее записали только 4, то в этом случае SQL Server автоматически добавит 16 пробелов справа (при этом обратите внимание функции LEN и DATALENGTH ведут себя по-разному):

--- --- ---- ---- ---------------------- ----------------------
4 4 20 4 "text " "text"

1 2	--- --- ---- ---- ---------------------- ---------------------- 4 4 20 4 "text " "text"

Кроме того, важно понимать — при сравнении строк через равно пробелы справа не учитываются:

a = b b = a a LIKE b b LIKE a
----- ----- -------- --------
TRUE TRUE TRUE FALSE

a = b b = a a LIKE b b LIKE a

----- ----- -------- --------

TRUE TRUE TRUE FALSE

Другое дело оператор LIKE:

SELECT 1
WHERE 'a ' LIKE 'a'

SELECT 1
WHERE 'a' LIKE 'a ' -- !!!

SELECT 1
WHERE 'a' LIKE 'a'

SELECT 1
WHERE 'a' LIKE 'a%'

SELECT 1

WHERE 'a ' LIKE 'a'

SELECT 1

WHERE 'a' LIKE 'a ' -- !!!

SELECT 1

WHERE 'a' LIKE 'a'

SELECT 1

WHERE 'a' LIKE 'a%'

Пробелы у правого операнда всегда учитываются при сравнении.

16. Data length

Нужно всегда указывать размерность типа, чтобы не натыкаться на подобного рода грабли:

DECLARE @a DECIMAL
, @b VARCHAR(10) = '0.1'
, @c SQL_VARIANT

SELECT @a = @b
, @c = @a

SELECT @a
, @c
, SQL_VARIANT_PROPERTY(@c,'BaseType')
, SQL_VARIANT_PROPERTY(@c,'Precision')
, SQL_VARIANT_PROPERTY(@c,'Scale')

DECLARE @a DECIMAL

, @b VARCHAR(10) = '0.1'

, @c SQL_VARIANT

SELECT @a = @b

, @c = @a

SELECT @a

, @c

, SQL_VARIANT_PROPERTY(@c,'BaseType')

, SQL_VARIANT_PROPERTY(@c,'Precision')

, SQL_VARIANT_PROPERTY(@c,'Scale')

В чем суть данной проблемы? Явно не указали размерность типа и вместо дробного значения получаем «вроде целое»:

---- ---- ---------- ----- -----
0 0 decimal 18 0

1 2	---- ---- ---------- ----- ----- 0 0 decimal 18 0

Со строками все еще веселее:

DECLARE @t1 VARCHAR(MAX) = '123456789_123456789_123456789_123456789_'
DECLARE @t2 VARCHAR = @t1

SELECT LEN(@t1)
, @t1
, LEN(@t2)
, @t2
, LEN(CONVERT(VARCHAR, @t1))
, LEN(CAST(@t1 AS VARCHAR))

DECLARE @t1 VARCHAR(MAX) = '123456789_123456789_123456789_123456789_'

DECLARE @t2 VARCHAR = @t1

SELECT LEN(@t1)

, @t1

, LEN(@t2)

, @t2

, LEN(CONVERT(VARCHAR, @t1))

, LEN(CAST(@t1 AS VARCHAR))

Если явно не указывается размерность, то у строки длина будет 1 символ:

----- ------------------------------------------ ---- ---- ---- ----
40 123456789_123456789_123456789_123456789_ 1 1 30 30

1 2	----- ------------------------------------------ ---- ---- ---- ---- 40 123456789_123456789_123456789_123456789_ 1 1 30 30

При этом поведение преобразовании типов имеет свою особенность: не указали размерность в CAST/CONVERT, то браться будут первые 30 символов.

17. ISNULL vs COALESCE

Что еще потенциально интересного можно показать? Есть две функции: ISNULL и COALESCE. С одной стороны все просто — если первый оператор NULL, то вернуть второй оператор или следующий, если мы говорим про COALESCE. С другой стороны, есть коварное различие между ними.

Что вернут эти функции?

DECLARE @a CHAR(1) = NULL
SELECT ISNULL(@a, 'NULL'), COALESCE(@a, 'NULL')

DECLARE @i INT = NULL
SELECT ISNULL(@i, 7.1), COALESCE(@i, 7.1)

DECLARE @a CHAR(1) = NULL

SELECT ISNULL(@a, 'NULL'), COALESCE(@a, 'NULL')

DECLARE @i INT = NULL

SELECT ISNULL(@i, 7.1), COALESCE(@i, 7.1)

Ответ и вправду не очень очевидный:

---- ----
N NULL

---- ----
7 7.1

---- ----

N NULL

---- ----

7 7.1

Почему? Функция ISNULL преобразует к наименьшему типу из двух операндов. COALESCE преобразует к наибольшему типу. Вот мы и получаем такую радость, над которой я в первый раз очень долго просидел в попытках понять, «что не так».

С точки зрения производительности, ISNULL будет немного быстрее отрабатывать в ряде случае, COALESCE же раскладывается в CASE WHEN оператор о котором поговорим ниже.

18. Math

Еще интереснее, когда сталкиваешься с математикой на SQL Server. Вроде бы разницы не должно быть:

SELECT 1 / 3
SELECT 1.0 / 3

1 2	SELECT 1 / 3 SELECT 1.0 / 3

Но по факту оказывается, что разница есть — все зависит от того, какие данные участвуют в запросе. Если целочисленные, то и результат будет целочисленным:

-----------
0

-----------
0.333333

-----------

0.333333

Еще интересный пример, который часто встречается на собеседованиях в том или ином виде:

SELECT COUNT(*)
, COUNT(1)
, COUNT(val)
, COUNT(DISTINCT val)
, SUM(val)
, SUM(DISTINCT val)
FROM (
VALUES (1), (2), (2), (NULL), (NULL)
) t (val)

SELECT AVG(val)
, SUM(val) / COUNT(val)
, AVG(val * 1.)
, AVG(CAST(val AS FLOAT))
FROM (
VALUES (1), (2), (2), (NULL), (NULL)
) t (val)

SELECT COUNT(*)

, COUNT(1)

, COUNT(val)

, COUNT(DISTINCT val)

, SUM(val)

, SUM(DISTINCT val)

FROM (

VALUES (1), (2), (2), (NULL), (NULL)

) t (val)

SELECT AVG(val)

, SUM(val) / COUNT(val)

, AVG(val * 1.)

, AVG(CAST(val AS FLOAT))

FROM (

VALUES (1), (2), (2), (NULL), (NULL)

) t (val)

Что вернет запрос? COUNT(*)/COUNT(1) вернет общее число строк. COUNT по столбцу вернет количество не NULL строк. Если добавить DISTINCT, то количество уникальных значений, которые не NULL.

Интереснее с подсчетом среднего. Операция AVG раскладывается оптимизатором на SUM и COUNT. И тут мы вспомним про пример выше — при подсчете среднего не будут учитываться NULL. Кроме того, если значения целочисленные, то какой будет результат? Целочисленный. Об этом часто забывают.

19. UNION vs UNION ALL

Тут все просто: если мы знаем, что данные не пересекаются, и нас не волнуют дубликаты, то, с точки зрения производительности, предпочтительнее использовать UNION ALL. Если нужно убрать дублирование, то смело используем UNION.

Например, в случае когда дубликатов точно не будет лучше использовать UNION ALL:

SELECT [object_id]
FROM sys.system_objects
UNION
SELECT [object_id]
FROM sys.objects

SELECT [object_id]
FROM sys.system_objects
UNION ALL
SELECT [object_id]
FROM sys.objects

SELECT [object_id]

FROM sys.system_objects

UNION

SELECT [object_id]

FROM sys.objects

SELECT [object_id]

FROM sys.system_objects

UNION ALL

SELECT [object_id]

FROM sys.objects

Еще важно знать об интересном различии между этими двумя конструкциями: оператор UNION выполняется параллельно, а UNION ALL — последовательно. И это не относится к параллельным планам, просто это такая особенность доступа к данным, которая может помочь при оптимизации.

Предположим, нам нужно вернуть 1 строку, исходя из разного набора условий:

DECLARE @AddressLine NVARCHAR(60)
SET @AddressLine = '4775 Kentucky Dr.'

SELECT TOP(1) AddressID
FROM Person.[Address]
WHERE AddressLine1 = @AddressLine
OR AddressLine2 = @AddressLine

DECLARE @AddressLine NVARCHAR(60)

SET @AddressLine = '4775 Kentucky Dr.'

SELECT TOP(1) AddressID

FROM Person.[Address]

WHERE AddressLine1 = @AddressLine

OR AddressLine2 = @AddressLine

Тогда за счет использования OR в условии у нас будет IndexScan:

Table 'Address'. Scan count 1, logical reads 90, ...

1	Table 'Address'. Scan count 1, logical reads 90, ...

Перепишем запрос с использованием UNION ALL:

SELECT TOP(1) AddressID
FROM (
SELECT TOP(1) AddressID
FROM Person.[Address]
WHERE AddressLine1 = @AddressLine

UNION ALL

SELECT TOP(1) AddressID
FROM Person.[Address]
WHERE AddressLine2 = @AddressLine
) t

SELECT TOP(1) AddressID

FROM (

SELECT TOP(1) AddressID

FROM Person.[Address]

WHERE AddressLine1 = @AddressLine

UNION ALL

SELECT TOP(1) AddressID

FROM Person.[Address]

WHERE AddressLine2 = @AddressLine

) t

После выполнения первого подзапроса, SQL Server смотрит, что вернулась 1 строка, которой достаточно, чтобы вернуть результат, и далее не продолжает искать по второму условию:

Table 'Worktable'. Scan count 0, logical reads 0, ...
Table 'Address'. Scan count 1, logical reads 3, ...

1 2	Table 'Worktable'. Scan count 0, logical reads 0, ... Table 'Address'. Scan count 1, logical reads 3, ...

20. Re-read

Очень часто доводилось видеть ситуацию, когда данные можно вытащить с помощью одного JOIN при этом в запросе гордилось куча подзапросов:

USE AdventureWorks2014
GO

SET STATISTICS IO ON

SELECT e.BusinessEntityID
, (
SELECT p.LastName
FROM Person.Person p
WHERE e.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID
)
, (
SELECT p.FirstName
FROM Person.Person p
WHERE e.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID
)
FROM HumanResources.Employee e

SELECT e.BusinessEntityID
, p.LastName
, p.FirstName
FROM HumanResources.Employee e
JOIN Person.Person p ON e.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID

USE AdventureWorks2014

SET STATISTICS IO ON

SELECT e.BusinessEntityID

, (

SELECT p.LastName

FROM Person.Person p

WHERE e.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID

)

, (

SELECT p.FirstName

FROM Person.Person p

WHERE e.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID

)

FROM HumanResources.Employee e

SELECT e.BusinessEntityID

, p.LastName

, p.FirstName

FROM HumanResources.Employee e

JOIN Person.Person p ON e.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID

Ведь чем меньше идет лишних обращений к таблице — тем меньше логических чтений:

Table 'Person'. Scan count 0, logical reads 1776, ...
Table 'Employee'. Scan count 1, logical reads 2, ...

Table 'Person'. Scan count 0, logical reads 888, ...
Table 'Employee'. Scan count 1, logical reads 2, ...

Table 'Person'. Scan count 0, logical reads 1776, ...

Table 'Employee'. Scan count 1, logical reads 2, ...

Table 'Person'. Scan count 0, logical reads 888, ...

Table 'Employee'. Scan count 1, logical reads 2, ...

21. SubQuery

Предыдущий пример весьма показательный, потому что будет работать только если связь между таблицами один-к-одному.

Давайте предположим что раньше между таблицами Person.Person и Sales.SalesPersonQuotaHistory была такая связь, получалось что для одного сотрудника существовала максимум одна запись по размеру квоты.

USE AdventureWorks2014
GO

SET STATISTICS IO ON

SELECT p.BusinessEntityID
, (
SELECT s.SalesQuota
FROM Sales.SalesPersonQuotaHistory s
WHERE s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID
)
FROM Person.Person p

USE AdventureWorks2014

SET STATISTICS IO ON

SELECT p.BusinessEntityID

, (

SELECT s.SalesQuota

FROM Sales.SalesPersonQuotaHistory s

WHERE s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID

)

FROM Person.Person p

На сервере клиента может быть по-другому и тогда этот запрос приведет к такой ошибке:

Msg 512, Level 16, State 1, Line 6
Subquery returned more than 1 value. This is not permitted when the subquery follows =, !=, <, <= , >, >= or when the subquery is used as an expression.

1 2	Msg 512, Level 16, State 1, Line 6 Subquery returned more than 1 value. This is not permitted when the subquery follows =, !=, <, <= , >, >= or when the subquery is used as an expression.

Как решаются подобные проблемы?

Добавляется TOP(1) и ORDER BY, и проблема ушла. Однако не все так просто, как может показаться. Использование операции TOP заставляет оптимизатор форсировать использование IndexSeek. К таким же последствиям приводит использованием OUTER/CROSS APPLY вместе с TOP:

SELECT p.BusinessEntityID
, (
SELECT TOP(1) s.SalesQuota
FROM Sales.SalesPersonQuotaHistory s
WHERE s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID
ORDER BY s.QuotaDate DESC
)
FROM Person.Person p

SELECT p.BusinessEntityID
, t.SalesQuota
FROM Person.Person p
OUTER APPLY (
SELECT TOP(1) s.SalesQuota
FROM Sales.SalesPersonQuotaHistory s
WHERE s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID
ORDER BY s.QuotaDate DESC
) t

SELECT p.BusinessEntityID

, (

SELECT TOP(1) s.SalesQuota

FROM Sales.SalesPersonQuotaHistory s

WHERE s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID

ORDER BY s.QuotaDate DESC

)

FROM Person.Person p

SELECT p.BusinessEntityID

, t.SalesQuota

FROM Person.Person p

OUTER APPLY (

SELECT TOP(1) s.SalesQuota

FROM Sales.SalesPersonQuotaHistory s

WHERE s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID

ORDER BY s.QuotaDate DESC

) t

При их выполнении будет возникать одна и та же проблема — множественные IndexSeek операции:

Table 'SalesPersonQuotaHistory'. Scan count 19972, logical reads 39944, ...
Table 'Person'. Scan count 1, logical reads 67, ...

1 2	Table 'SalesPersonQuotaHistory'. Scan count 19972, logical reads 39944, ... Table 'Person'. Scan count 1, logical reads 67, ...

Вооружившись оконной функцией, перепишем запрос:

SELECT p.BusinessEntityID
, t.SalesQuota
FROM Person.Person p
LEFT JOIN (
SELECT s.BusinessEntityID
, s.SalesQuota
, RowNum = ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY s.BusinessEntityID ORDER BY s.QuotaDate DESC)
FROM Sales.SalesPersonQuotaHistory s
) t ON p.BusinessEntityID = t.BusinessEntityID
AND t.RowNum = 1

SELECT p.BusinessEntityID

, t.SalesQuota

FROM Person.Person p

LEFT JOIN (

SELECT s.BusinessEntityID

, s.SalesQuota

, RowNum = ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY s.BusinessEntityID ORDER BY s.QuotaDate DESC)

FROM Sales.SalesPersonQuotaHistory s

) t ON p.BusinessEntityID = t.BusinessEntityID

AND t.RowNum = 1

И посмотрим что изменилось:

Table 'Person'. Scan count 1, logical reads 67, ...
Table 'SalesPersonQuotaHistory'. Scan count 1, logical reads 4, ...

1 2	Table 'Person'. Scan count 1, logical reads 67, ... Table 'SalesPersonQuotaHistory'. Scan count 1, logical reads 4, ...

22. CASE WHEN

Что можно сказать про данную конструкцию языка? Она часто используется и имеет несколько не очень очевидных особенностей, про которые нужно знать. Вне зависимости от того как мы написали оператор CASE WHEN:

USE AdventureWorks2014
GO

SELECT BusinessEntityID
, Gender
, Gender =
CASE Gender
WHEN 'M' THEN 'Male'
WHEN 'F' THEN 'Female'
ELSE 'Unknown'
END
FROM HumanResources.Employee

USE AdventureWorks2014

SELECT BusinessEntityID

, Gender

, Gender =

CASE Gender

WHEN 'M' THEN 'Male'

WHEN 'F' THEN 'Female'

ELSE 'Unknown'

END

FROM HumanResources.Employee

SQL Server будет раскладывать выражение до такого вида:

SELECT BusinessEntityID
, Gender
, Gender =
CASE
WHEN Gender = 'M' THEN 'Male'
WHEN Gender = 'F' THEN 'Female'
ELSE 'Unknown'
END
FROM HumanResources.Employee

SELECT BusinessEntityID

, Gender

, Gender =

CASE

WHEN Gender = 'M' THEN 'Male'

WHEN Gender = 'F' THEN 'Female'

ELSE 'Unknown'

END

FROM HumanResources.Employee

В этом и заключается главная проблема — каждое условие будет последовательно выполняться до тех пор пока одно из них не вернет TRUE либо бы не дойдем до блока ELSE.

Давайте покажу, проблему более наглядно. Для этого создадим скалярную функцию, которая будет возвращать правую часть почтового адреса:

IF OBJECT_ID('dbo.GetMailUrl') IS NOT NULL
DROP FUNCTION dbo.GetMailUrl
GO

CREATE FUNCTION dbo.GetMailUrl
(
@Email NVARCHAR(50)
)
RETURNS NVARCHAR(50)
AS BEGIN

RETURN SUBSTRING(@Email, CHARINDEX('@', @Email) + 1, LEN(@Email))

END

IF OBJECT_ID('dbo.GetMailUrl') IS NOT NULL

DROP FUNCTION dbo.GetMailUrl

CREATE FUNCTION dbo.GetMailUrl

(

@Email NVARCHAR(50)

)

RETURNS NVARCHAR(50)

AS BEGIN

RETURN SUBSTRING(@Email, CHARINDEX('@', @Email) + 1, LEN(@Email))

END

Настроим SQL Profiler на отображение событий SQL:StmtStarting / SP:StmtCompleted (если хочется сделать этого с помощью XEvents: sp_statement_starting / sp_statement_completed).

Выполним запрос:

SELECT TOP(10) EmailAddressID
, EmailAddress
, CASE dbo.GetMailUrl(EmailAddress)
--WHEN 'microsoft.com' THEN 'Microsoft'
WHEN 'adventure-works.com' THEN 'AdventureWorks'
END
FROM Person.EmailAddress

SELECT TOP(10) EmailAddressID

, EmailAddress

, CASE dbo.GetMailUrl(EmailAddress)

--WHEN 'microsoft.com' THEN 'Microsoft'

WHEN 'adventure-works.com' THEN 'AdventureWorks'

END

FROM Person.EmailAddress

Функция выполнится 10 раз. Теперь уберем комментарий с условия выше:

SELECT TOP(10) EmailAddressID
, EmailAddress
, CASE dbo.GetMailUrl(EmailAddress)
WHEN 'microsoft.com' THEN 'Microsoft'
WHEN 'adventure-works.com' THEN 'AdventureWorks'
END
FROM Person.EmailAddress

SELECT TOP(10) EmailAddressID

, EmailAddress

, CASE dbo.GetMailUrl(EmailAddress)

WHEN 'microsoft.com' THEN 'Microsoft'

WHEN 'adventure-works.com' THEN 'AdventureWorks'

END

FROM Person.EmailAddress

Функция выполнится уже 20 раз. Суть в том, что выражение в CASE не обязательно быть функцией. Это может быть какой-то сложный расчет. За счет того, что CASE раскладывается — это может привести к многократному вычислению одних и тех же операторов.

Бороться с этим можно с помощью вложенных запросов:

SELECT EmailAddressID
, EmailAddress
, CASE MailUrl
WHEN 'microsoft.com' THEN 'Microsoft'
WHEN 'adventure-works.com' THEN 'AdventureWorks'
END
FROM (
SELECT TOP(10) EmailAddressID
, EmailAddress
, MailUrl = dbo.GetMailUrl(EmailAddress)
FROM Person.EmailAddress
) t

SELECT EmailAddressID

, EmailAddress

, CASE MailUrl

WHEN 'microsoft.com' THEN 'Microsoft'

WHEN 'adventure-works.com' THEN 'AdventureWorks'

END

FROM (

SELECT TOP(10) EmailAddressID

, EmailAddress

, MailUrl = dbo.GetMailUrl(EmailAddress)

FROM Person.EmailAddress

) t

Функция выполнится 10 раз.

Кроме того, нужно стараться не нагружать CASE оператор дубликатами:

SELECT DISTINCT
CASE
WHEN Gender = 'M' THEN 'Male'
WHEN Gender = 'M' THEN '...'
WHEN Gender = 'M' THEN '......'
WHEN Gender = 'F' THEN 'Female'
WHEN Gender = 'F' THEN '...'
ELSE 'Unknown'
END
FROM HumanResources.Employee

SELECT DISTINCT

CASE

WHEN Gender = 'M' THEN 'Male'

WHEN Gender = 'M' THEN '...'

WHEN Gender = 'M' THEN '......'

WHEN Gender = 'F' THEN 'Female'

WHEN Gender = 'F' THEN '...'

ELSE 'Unknown'

END

FROM HumanResources.Employee

Хоть выражения в CASE и вычисляется последовательно (именно в том порядке как мы написали). В некоторых случаях этот оператор будет выполняться SQL Server с агрегированных функций:

DECLARE @i INT = 1
SELECT
CASE WHEN @i = 1
THEN 1
ELSE 1/0
END
GO

DECLARE @i INT = 1
SELECT
CASE WHEN @i = 1
THEN 1
ELSE MIN(1/0)
END

DECLARE @i INT = 1

SELECT

CASE WHEN @i = 1

THEN 1

ELSE 1/0

END

DECLARE @i INT = 1

SELECT

CASE WHEN @i = 1

THEN 1

ELSE MIN(1/0)

END

23. Scalar func

Специально для любителей ООП — не используйте скалярные функции в запросах на T-SQL, которые оперируют большим числом строк.

Вот пример из жизни, которым я когда-то страдал, когда еще не знал о потенциальных минусах скалярных функций:

USE AdventureWorks2014
GO

UPDATE TOP(1) Person.[Address]
SET AddressLine2 = AddressLine1
GO

IF OBJECT_ID('dbo.isEqual') IS NOT NULL
DROP FUNCTION dbo.isEqual
GO

CREATE FUNCTION dbo.isEqual
(
@val1 NVARCHAR(100),
@val2 NVARCHAR(100)
)
RETURNS BIT
AS BEGIN
RETURN
CASE WHEN (@val1 IS NULL AND @val2 IS NULL) OR @val1 = @val2
THEN 1
ELSE 0
END
END

USE AdventureWorks2014

UPDATE TOP(1) Person.[Address]

SET AddressLine2 = AddressLine1

IF OBJECT_ID('dbo.isEqual') IS NOT NULL

DROP FUNCTION dbo.isEqual

CREATE FUNCTION dbo.isEqual

(

@val1 NVARCHAR(100),

@val2 NVARCHAR(100)

)

RETURNS BIT

AS BEGIN

RETURN

CASE WHEN (@val1 IS NULL AND @val2 IS NULL) OR @val1 = @val2

THEN 1

ELSE 0

END

Запросы возвращают идентичные данные:

SET STATISTICS TIME ON

SELECT AddressID, AddressLine1, AddressLine2
FROM Person.[Address]
WHERE dbo.IsEqual(AddressLine1, AddressLine2) = 1

SELECT AddressID, AddressLine1, AddressLine2
FROM Person.[Address]
WHERE (AddressLine1 IS NULL AND AddressLine2 IS NULL)
OR AddressLine1 = AddressLine2

SELECT AddressID, AddressLine1, AddressLine2
FROM Person.[Address]
WHERE AddressLine1 = ISNULL(AddressLine2, '')

SET STATISTICS TIME OFF

SET STATISTICS TIME ON

SELECT AddressID, AddressLine1, AddressLine2

FROM Person.[Address]

WHERE dbo.IsEqual(AddressLine1, AddressLine2) = 1

SELECT AddressID, AddressLine1, AddressLine2

FROM Person.[Address]

WHERE (AddressLine1 IS NULL AND AddressLine2 IS NULL)

OR AddressLine1 = AddressLine2

SELECT AddressID, AddressLine1, AddressLine2

FROM Person.[Address]

WHERE AddressLine1 = ISNULL(AddressLine2, '')

SET STATISTICS TIME OFF

Но за счет, того что каждый вызов скалярной функции ресурсоемкий, получаем вот такую разницу:

SQL Server Execution Times:
CPU time = 63 ms, elapsed time = 57 ms.

SQL Server Execution Times:
CPU time = 0 ms, elapsed time = 1 ms.

SQL Server Execution Times:
CPU time = 0 ms, elapsed time = 1 ms.

SQL Server Execution Times:

CPU time = 63 ms, elapsed time = 57 ms.

SQL Server Execution Times:

CPU time = 0 ms, elapsed time = 1 ms.

SQL Server Execution Times:

CPU time = 0 ms, elapsed time = 1 ms.

Кроме того, использование скалярных функций в запросе мешает SQL Server строить параллельные планы выполнения, что при больших объёмах данных может существенно подкосить производительность.

Во всех ли случаях скалярные функции — это зло? Нет. Можно создать функцию с опцией SCHEMABINDING и не использовать входящих параметров:

IF OBJECT_ID('dbo.GetPI') IS NOT NULL
DROP FUNCTION dbo.GetPI
GO

CREATE FUNCTION dbo.GetPI ()
RETURNS FLOAT
WITH SCHEMABINDING
AS BEGIN
RETURN PI()
END
GO

SELECT dbo.GetPI()
FROM Sales.Currency

IF OBJECT_ID('dbo.GetPI') IS NOT NULL

DROP FUNCTION dbo.GetPI

CREATE FUNCTION dbo.GetPI ()

RETURNS FLOAT

WITH SCHEMABINDING

AS BEGIN

RETURN PI()

END

SELECT dbo.GetPI()

FROM Sales.Currency

В таком случае, функция будет считаться детерминированной и выполняться ровно 1 раз.

24. VIEWs

Кто-то любит представления… кто-то нет. Навязывать мнение не использовать вью – себе дороже, но знать про несколько особенностей при работе с ними нужно обязательно.

Создаем тестовую таблицу и вью на основе нее:

IF OBJECT_ID('dbo.tbl', 'U') IS NOT NULL
DROP TABLE dbo.tbl
GO

CREATE TABLE dbo.tbl (a INT, b INT)
GO
INSERT INTO dbo.tbl VALUES (0, 1)
GO

IF OBJECT_ID('dbo.vw_tbl', 'V') IS NOT NULL
DROP VIEW dbo.vw_tbl
GO

CREATE VIEW dbo.vw_tbl
AS
SELECT * FROM dbo.tbl
GO

SELECT * FROM dbo.vw_tbl

IF OBJECT_ID('dbo.tbl', 'U') IS NOT NULL

DROP TABLE dbo.tbl

CREATE TABLE dbo.tbl (a INT, b INT)

INSERT INTO dbo.tbl VALUES (0, 1)

IF OBJECT_ID('dbo.vw_tbl', 'V') IS NOT NULL

DROP VIEW dbo.vw_tbl

CREATE VIEW dbo.vw_tbl

SELECT * FROM dbo.tbl

SELECT * FROM dbo.vw_tbl

Значения возвращаются правильно:

a b
----------- -----------
0 1

a b

----------- -----------

0 1

Теперь добавим новый столбец в таблицу и пробуем опять вычитать данные из вью:

ALTER TABLE dbo.tbl
ADD c INT NOT NULL DEFAULT 2
GO

SELECT * FROM dbo.vw_tbl

ALTER TABLE dbo.tbl

ADD c INT NOT NULL DEFAULT 2

SELECT * FROM dbo.vw_tbl

Получим тот же результат:

a b
----------- -----------
0 1

a b

----------- -----------

0 1

А все потому, что нужно либо явно задавать столбцы, либо рекомпилировать скриптовый объект:

EXEC sys.sp_refreshview @viewname = N'dbo.vw_tbl'
GO

SELECT * FROM dbo.vw_tbl

EXEC sys.sp_refreshview @viewname = N'dbo.vw_tbl'

SELECT * FROM dbo.vw_tbl

чтобы получить правильный результат:

a b c
----------- ----------- -----------
0 1 2

a b c

----------- ----------- -----------

0 1 2

При прямом обращении к таблице подобного прикола не будет.

Есть любители в одном запросе соединить все данные и обернуть это все в одном вью. За примером далеко ходить не будем, и посмотрим на «хороший паттерн» из AdventureWorks:

ALTER VIEW HumanResources.vEmployee
AS
SELECT e.BusinessEntityID
, p.Title
, p.FirstName
, p.MiddleName
, p.LastName
, p.Suffix
, e.JobTitle
, pp.PhoneNumber
, pnt.[Name] AS PhoneNumberType
, ea.EmailAddress
, p.EmailPromotion
, a.AddressLine1
, a.AddressLine2
, a.City
, sp.[Name] AS StateProvinceName
, a.PostalCode
, cr.[Name] AS CountryRegionName
, p.AdditionalContactInfo
FROM HumanResources.Employee e
JOIN Person.Person p ON p.BusinessEntityID = e.BusinessEntityID
JOIN Person.BusinessEntityAddress bea ON bea.BusinessEntityID = e.BusinessEntityID
JOIN Person.[Address] a ON a.AddressID = bea.AddressID
JOIN Person.StateProvince sp ON sp.StateProvinceID = a.StateProvinceID
JOIN Person.CountryRegion cr ON cr.CountryRegionCode = sp.CountryRegionCode
LEFT JOIN Person.PersonPhone pp ON pp.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID
LEFT JOIN Person.PhoneNumberType pnt ON pp.PhoneNumberTypeID = pnt.PhoneNumberTypeID
LEFT JOIN Person.EmailAddress ea ON p.BusinessEntityID = ea.BusinessEntityID

ALTER VIEW HumanResources.vEmployee

SELECT e.BusinessEntityID

, p.Title

, p.FirstName

, p.MiddleName

, p.LastName

, p.Suffix

, e.JobTitle

, pp.PhoneNumber

, pnt.[Name] AS PhoneNumberType

, ea.EmailAddress

, p.EmailPromotion

, a.AddressLine1

, a.AddressLine2

, a.City

, sp.[Name] AS StateProvinceName

, a.PostalCode

, cr.[Name] AS CountryRegionName

, p.AdditionalContactInfo

FROM HumanResources.Employee e

JOIN Person.Person p ON p.BusinessEntityID = e.BusinessEntityID

JOIN Person.BusinessEntityAddress bea ON bea.BusinessEntityID = e.BusinessEntityID

JOIN Person.[Address] a ON a.AddressID = bea.AddressID

JOIN Person.StateProvince sp ON sp.StateProvinceID = a.StateProvinceID

JOIN Person.CountryRegion cr ON cr.CountryRegionCode = sp.CountryRegionCode

LEFT JOIN Person.PersonPhone pp ON pp.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID

LEFT JOIN Person.PhoneNumberType pnt ON pp.PhoneNumberTypeID = pnt.PhoneNumberTypeID

LEFT JOIN Person.EmailAddress ea ON p.BusinessEntityID = ea.BusinessEntityID

А теперь вопрос… что если мне нужно получить не всю информацию, а только ее часть? Например, вернуть имя и фамилию работников:

SELECT BusinessEntityID
, FirstName
, LastName
FROM HumanResources.vEmployee

SELECT p.BusinessEntityID
, p.FirstName
, p.LastName
FROM Person.Person p
WHERE p.BusinessEntityID IN (
SELECT e.BusinessEntityID
FROM HumanResources.Employee e
)

SELECT BusinessEntityID

, FirstName

, LastName

FROM HumanResources.vEmployee

SELECT p.BusinessEntityID

, p.FirstName

, p.LastName

FROM Person.Person p

WHERE p.BusinessEntityID IN (

SELECT e.BusinessEntityID

FROM HumanResources.Employee e

)

Посмотрим на план выполнения в случае использования вью:

Table 'EmailAddress'. Scan count 290, logical reads 640, ...
Table 'PersonPhone'. Scan count 290, logical reads 636, ...
Table 'BusinessEntityAddress'. Scan count 290, logical reads 636, ...
Table 'Person'. Scan count 0, logical reads 897, ...
Table 'Employee'. Scan count 1, logical reads 2, ...

Table 'EmailAddress'. Scan count 290, logical reads 640, ...

Table 'PersonPhone'. Scan count 290, logical reads 636, ...

Table 'BusinessEntityAddress'. Scan count 290, logical reads 636, ...

Table 'Person'. Scan count 0, logical reads 897, ...

Table 'Employee'. Scan count 1, logical reads 2, ...

и сравним с запросом, который мы осмысленно написали ручками:

Table 'Person'. Scan count 0, logical reads 897, ...
Table 'Employee'. Scan count 1, logical reads 2, ...

1 2	Table 'Person'. Scan count 0, logical reads 897, ... Table 'Employee'. Scan count 1, logical reads 2, ...

Оптимизатор в SQL Server сделали весьма умным и на этапе упрощения дерева операторов, при построении плана выполнения, он умеет отбрасывать неиспользуемые соединения.

Однако эффективно делать он может это не всегда. Иногда ему мешает отсутствие валидного внешнего ключа между таблицами, когда нет возможности проверить «а повлияет ли соединение на результат выборки». Или, например, когда соединение идет по более чем одному полю… ну не умеет некоторых вещей оптимизатор, но это же не повод нагружать его лишней работой.

25. CURSORs

При работе с SQL Server запомните одну истину — не используйте курсоры для итерационной модификации данных. Это не Oracle!

Часто можно встретить такой вот код:

DECLARE @BusinessEntityID INT

DECLARE cur CURSOR FOR
SELECT BusinessEntityID
FROM HumanResources.Employee

OPEN cur

FETCH NEXT FROM cur INTO @BusinessEntityID

WHILE @@FETCH_STATUS = 0 BEGIN

UPDATE HumanResources.Employee
SET VacationHours = 0
WHERE BusinessEntityID = @BusinessEntityID

FETCH NEXT FROM cur INTO @BusinessEntityID

END

CLOSE cur
DEALLOCATE cur

DECLARE @BusinessEntityID INT

DECLARE cur CURSOR FOR

SELECT BusinessEntityID

FROM HumanResources.Employee

OPEN cur

FETCH NEXT FROM cur INTO @BusinessEntityID

WHILE @@FETCH_STATUS = 0 BEGIN

UPDATE HumanResources.Employee

SET VacationHours = 0

WHERE BusinessEntityID = @BusinessEntityID

FETCH NEXT FROM cur INTO @BusinessEntityID

END

CLOSE cur

DEALLOCATE cur

Этот код можно переписать вот так:

UPDATE HumanResources.Employee
SET VacationHours = 0
WHERE VacationHours <> 0

UPDATE HumanResources.Employee

SET VacationHours = 0

WHERE VacationHours <> 0

Приводить время выполнения и число логических чтений не стоит, но поверьте, разница действительно есть. Как вариант, просто расскажу про недавний пример из жизни. Встретил скрипт, в котором было два вложенных курсора. При выполнении данный код приводил к таймауту на клиенте, а всего он выполнялся примерно 38 секунд. Выбросил из запроса первый курсор и запрос стал выполняться 600мс. Выкинул второй курсор — 200мс.

Курсоры на SQL Server — зло!

26. STRING_CONCAT

Все что было выше — это далеко не верх того идиотизма, с которым можно столкнуться при работе. Пробовали склеивать несколько строк в одну?

Я бы конечно мог посоветовать использовать функцию STRING_CONCAT, если бы она была… На дворе 2016 год, а отдельной функции для конкатенации строк, в SQL Server так и не добавили. Нужно же как-то выходить из положения?

Создадим тестовую таблицу:

IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#t') IS NOT NULL
DROP TABLE #t
GO

CREATE TABLE #t (i CHAR(1))
INSERT INTO #t
VALUES ('1'), ('2'), ('3')

IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#t') IS NOT NULL

DROP TABLE #t

CREATE TABLE #t (i CHAR(1))

INSERT INTO #t

VALUES ('1'), ('2'), ('3')

и начнем с моего «любимца» — конкатенация строк через присваивание значений в переменную:

DECLARE @txt VARCHAR(50) = ''
SELECT @txt += i
FROM #t

SELECT @txt

--------
123

DECLARE @txt VARCHAR(50) = ''

SELECT @txt += i

FROM #t

SELECT @txt

--------

123

Все работает, но сам MS намекает, что данные способ недокументированный, и никто не застрахован от такого результата:

DECLARE @txt VARCHAR(50) = ''
SELECT @txt += i
FROM #t
ORDER BY LEN(i)

SELECT @txt

--------
3

DECLARE @txt VARCHAR(50) = ''

SELECT @txt += i

FROM #t

ORDER BY LEN(i)

SELECT @txt

--------

Скажу честно, сам в первый раз долго разбирался, почему у меня отчет по бухгалтерской проводке только последнюю строку показывает. После этого прикола было много еще чего: CLR, UPDATE, временные таблицы, рекурсия, циклы… и это все чтобы склеить строки.

На практике, в 90% случаев достаточно использовать XML:

SELECT [text()] = i
FROM #t
FOR XML PATH('')

--------
123

SELECT [text()] = i

FROM #t

FOR XML PATH('')

--------

123

Однако и тут нас может поджидать пара нюансов. Во-первых, очень часто необходимо склеить строки в разрезе каких-то данных, а не все в одно:

SELECT [name], STUFF((
SELECT ', ' + c.[name]
FROM sys.columns c
WHERE c.[object_id] = t.[object_id]
FOR XML PATH(''), TYPE).value('.', 'NVARCHAR(MAX)'), 1, 2, '')
FROM sys.objects t
WHERE t.[type] = 'U'

------------------------ ------------------------------------
ScrapReason ScrapReasonID, Name, ModifiedDate
Shift ShiftID, Name, StartTime, EndTime

SELECT [name], STUFF((

SELECT ', ' + c.[name]

FROM sys.columns c

WHERE c.[object_id] = t.[object_id]

FOR XML PATH(''), TYPE).value('.', 'NVARCHAR(MAX)'), 1, 2, '')

FROM sys.objects t

WHERE t.[type] = 'U'

------------------------ ------------------------------------

ScrapReason ScrapReasonID, Name, ModifiedDate

Shift ShiftID, Name, StartTime, EndTime

При этом крайне желательно избегать использования XML метода для парсинга, поскольку он очень ресурсоемкий:

Его можно сделать менее затратным:

SELECT [name], STUFF((
SELECT ', ' + c.[name]
FROM sys.columns c
WHERE c.[object_id] = t.[object_id]
FOR XML PATH(''), TYPE).value('(./text())[1]', 'NVARCHAR(MAX)'), 1, 2, '')
FROM sys.objects t
WHERE t.[type] = 'U'

SELECT [name], STUFF((

SELECT ', ' + c.[name]

FROM sys.columns c

WHERE c.[object_id] = t.[object_id]

FOR XML PATH(''), TYPE).value('(./text())[1]', 'NVARCHAR(MAX)'), 1, 2, '')

FROM sys.objects t

WHERE t.[type] = 'U'

Но сути это кардинально не изменит. Теперь пробуем не использовать метод value:

SELECT t.name
, STUFF((
SELECT ', ' + c.name
FROM sys.columns c
WHERE c.[object_id] = t.[object_id]
FOR XML PATH('')), 1, 2, '')
FROM sys.objects t
WHERE t.[type] = 'U'

SELECT t.name

, STUFF((

SELECT ', ' + c.name

FROM sys.columns c

WHERE c.[object_id] = t.[object_id]

FOR XML PATH('')), 1, 2, '')

FROM sys.objects t

WHERE t.[type] = 'U'

И такой вариант будет работать хорошо и быстро, если не одно «но». Попробуйте выполнить вот такой запрос:

SELECT t.name
, STUFF((
SELECT ', ' + CHAR(13) + c.name
FROM sys.columns c
WHERE c.[object_id] = t.[object_id]
FOR XML PATH('')), 1, 2, '')
FROM sys.objects t
WHERE t.[type] = 'U'

SELECT t.name

, STUFF((

SELECT ', ' + CHAR(13) + c.name

FROM sys.columns c

WHERE c.[object_id] = t.[object_id]

FOR XML PATH('')), 1, 2, '')

FROM sys.objects t

WHERE t.[type] = 'U'

Если в строках встречаются спецсимволы, вроде табуляции, перевода строки и прочее, то мы будем получать не совсем корректные результаты.

В итоге у нас два варианта: если спецсимволов нет, то использовать вариант запроса без метода value, в противном случае обратить внимание на более ресурсоемкий план с value(‘(./text())[1]’….

27. SQL Injection

Проще всего показать проблему с sql injection, чем описать ее на словах. Предположим есть у нас такой код:

DECLARE @param VARCHAR(MAX)
SET @param = 1

DECLARE @SQL NVARCHAR(MAX)
SET @SQL = 'SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = ' + @param

PRINT @SQL
EXEC (@SQL)

DECLARE @param VARCHAR(MAX)

SET @param = 1

DECLARE @SQL NVARCHAR(MAX)

SET @SQL = 'SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = ' + @param

PRINT @SQL

EXEC (@SQL)

Сформируется вот такой запрос:

SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = 1

1	SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = 1

Если перед выполнением дописать к параметру что-то лишнее:

SET @param = '1; select ''hack'''

1	SET @param = '1; select ''hack'''

то запрос будет уже такой:

SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = 1; select 'hack'

1	SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = 1; select 'hack'

Это и есть атака, известная как sql injection, когда вместе с запросом можно будет выполнить что-то «лишнее». Тут как повезет — лишь бы прав хватило :)

Если в коде запрос формируется с помощью String.Format (или вручную), то это потенциальное место, где может возникнуть проблема с sql injection:

using (SqlConnection conn = new SqlConnection())
{
conn.ConnectionString = @"Server=.;Database=AdventureWorks2014;Trusted_Connection=true";
conn.Open();

SqlCommand command = new SqlCommand(
string.Format("SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = {0}", value), conn);

using (SqlDataReader reader = command.ExecuteReader())
{
while (reader.Read()) {}
}
}

using (SqlConnection conn = new SqlConnection())

{

conn.ConnectionString = @"Server=.;Database=AdventureWorks2014;Trusted_Connection=true";

conn.Open();

SqlCommand command = new SqlCommand(

string.Format("SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = {0}", value), conn);

using (SqlDataReader reader = command.ExecuteReader())

{

while (reader.Read()) {}

}

Другое дело, когда используется sp_executesql и параметры:

DECLARE @param VARCHAR(MAX)
SET @param = '1; select ''hack'''

DECLARE @SQL NVARCHAR(MAX)
SET @SQL = 'SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = @schema_id'

PRINT @SQL
EXEC sys.sp_executesql @SQL
, N'@schema_id INT'
, @schema_id = @param

DECLARE @param VARCHAR(MAX)

SET @param = '1; select ''hack'''

DECLARE @SQL NVARCHAR(MAX)

SET @SQL = 'SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = @schema_id'

PRINT @SQL

EXEC sys.sp_executesql @SQL

, N'@schema_id INT'

, @schema_id = @param

В таком случае, дописать к параметру что-то лишнее уже не выйдет.

В коде это будет выглядеть так:

using (SqlConnection conn = new SqlConnection())
{
conn.ConnectionString = @"Server=.;Database=AdventureWorks2014;Trusted_Connection=true";
conn.Open();

SqlCommand command = new SqlCommand(
"SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = @schema_id", conn);
command.Parameters.Add(new SqlParameter("schema_id", value));

...
}

using (SqlConnection conn = new SqlConnection())

{

conn.ConnectionString = @"Server=.;Database=AdventureWorks2014;Trusted_Connection=true";

conn.Open();

SqlCommand command = new SqlCommand(

"SELECT TOP(5) name FROM sys.objects WHERE schema_id = @schema_id", conn);

command.Parameters.Add(new SqlParameter("schema_id", value));

...

}

Теперь точно нужно сделать паузу, иначе материал рискует стать нечитабельным…

Краткие итоги по 38 страницам текста расположенного выше

Работа с базой данных — это не всегда сырок моцарелла и смузи после 8-часового дня. Есть много аспектов, на которые нужно обращать внимание при написании запросов на T-SQL. Тут я попытался собрать часть граблей, на которые сам в свое время наступал.

Безусловно, это не исчерпывающий список «подводных камней» при работе с SQL Server, но все же я надеюсь, что данный материал будет кому-то полезным. В дальнейшем я постараюсь по мере сил пополнять этот пост новыми примерами.

Если будут вопросы, конструктивные предложения и разумная критика, то все контакты в профиле.

Что осталось за бортом?

Изначально планировать подробно написать про различия между временными таблицами и табличными переменными. В итоге решил оформить это в отдельный пост, который ожидает своего завершения в январе.

Кроме того, хотел бегло рассказать про parameter sniffing, но лучше не изобретать велосипед и привести ссылку на отличный пост от Дмитрия Пилюгина: Медленно в приложении, быстро в SSMS.

3 комментария на «Microsoft SQL Server. Особенности написания запросов на T-SQL»

vg_grina говорит:

22.10.2017 в 09:17

Спасибо за статью! Я только сегодня зарегистрировался на сайте и,сл., статью прочитал только сегодня.

Войдите, чтобы ответить
Sergeich1984 говорит:

16.03.2018 в 13:29

Очень полезная статья, Спасибо!
Хочу добавить только по 17. ISNULL vs COALESCE
Функция ISNULL преобразует к типу первого операнда:

DECLARE @i int = 7

DECLARE @a decimal(10,5) = null
SELECT ISNULL(@a, @i)

DECLARE @b char(10) = NULL
SELECT ISNULL(@b, @i), DATALENGTH(ISNULL(@b, 7))

Войдите, чтобы ответить
Sergeich1984 говорит:

16.03.2018 в 13:31

Список приоритетов типов:
https://msdn.microsoft.com/ru-ru/Library/ms190309(v=sql.120).aspx

Войдите, чтобы ответить

Добавить комментарий Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

Войти с помощью:

Microsoft SQL Server. Особенности написания запросов на T-SQL

1. Data Types

2. *

3. Alias

4. Column order

5. NOT IN vs NULL

6. Date format

7. Date filter

8. Сalculation

9. Convert implicit

10. LIKE & Suppressed index

11. Unicode vs ANSI

12. COLLATE

13. BINARY COLLATE

14. Code style

15. [var]char

16. Data length

17. ISNULL vs COALESCE

18. Math

19. UNION vs UNION ALL

20. Re-read

21. SubQuery

22. CASE WHEN

23. Scalar func

24. VIEWs

25. CURSORs

26. STRING_CONCAT

27. SQL Injection

Краткие итоги по 38 страницам текста расположенного выше

Что осталось за бортом?

3 комментария на «Microsoft SQL Server. Особенности написания запросов на T-SQL»

Добавить комментарий Отменить ответ

Авторизация

Контакты

Важное

Интересное

Разное

События

Рубрики

Архивы

Microsoft SQL Server. Особенности написания запросов на T-SQL

1. Data Types

2. *

3. Alias

4. Column order

5. NOT IN vs NULL

6. Date format

7. Date filter

8. Сalculation

9. Convert implicit

10. LIKE & Suppressed index

11. Unicode vs ANSI

12. COLLATE

13. BINARY COLLATE

14. Code style

15. [var]char

16. Data length

17. ISNULL vs COALESCE

18. Math

19. UNION vs UNION ALL

20. Re-read

21. SubQuery

22. CASE WHEN

23. Scalar func

24. VIEWs

25. CURSORs

26. STRING_CONCAT

27. SQL Injection

Краткие итоги по 38 страницам текста расположенного выше

Что осталось за бортом?

3 комментария на «Microsoft SQL Server. Особенности написания запросов на T-SQL»

Добавить комментарий Отменить ответ

Авторизация

Контакты

Важное

Интересное

Разное

События

Мы в социальных сетях

Наши партнёры

Метки

Рубрики

Архивы