为什么使用窗口聚合函数时逻辑读取如此高，尤其是使用公共子表达式假脱机时？

为什么窗口聚合函数的逻辑读取如此之高？

窗口聚合函数可能会导致执行计划中报告的高逻辑读取子表达式假脱机，特别是对于大型表。本文旨在解释这一观察背后的原因，并为理解工作表的逻辑读取计数提供见解。

说明

与传统工作表相比，工作表的逻辑读取计数不同线轴表。在工作表中，读取的每一行都会转换为一次“逻辑读取”。这与“真实”假脱机表的散列页报告不同。

以这种方式计数读取的基本原理是，它为分析提供了更有意义的信息。由于这些结构的内部性质，跟踪工作表的哈希页不太有用。假脱机报告行更好地反映了 tempdb 资源的实际利用率。

公式推导

预测工作表逻辑读取的推导公式为：

Worktable logical reads = 1 + (NumberOfRows * 2) + (NumberOfGroups * 4)

这个公式考虑了以下：

• 1: 表示将数据初始加载到工作表中。
• NumberOfRows * 2: 两个辅助线轴 (创建用于减少返回行的成本）被完全读取两次。
• NumberOfGroups * 4: 主线轴按如下所述发出行，从而得出不同组值的计数（加 1）。

主线轴行发射

主线轴，已分配任务累积行并执行聚合计算，操作如下：

• 从输入中读取每一行并将其写入工作表。
• 当遇到新组时，它发出嵌套循环运算符的一行，指示新组分区的开始。
• 每个组的平均值是使用工作表。
• 平均值与工作表中的行连接。
• 工作表被截断以准备下一组。
• 为了处理最后一组，线轴发出虚拟行。

附加注意事项

在您的测试脚本中，您注意到复制相同的进程会导致逻辑读取减少 (11)。这种差异归因于查询处理器在不同环境中采用的优化算法。在使用嵌套循环或哈希连接的一般情况下，该公式仍然有效。

结论

了解工作表中逻辑读取的计数差异对于准确解释涉及窗口聚合函数的执行计划至关重要。提供的公式提供了一种有用的方法来估计工作表逻辑读取，有助于性能分析和优化工作。

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