什麼是參數化查詢?
一個簡單理解參數化查詢的方式是把它看做只是一個T-SQL查詢，它接受控制這個查詢返回什麼的參數。通過使用不同的參數，一個參數化查詢返回不同的結果。要獲得一個參數化查詢，你需要以一種特定的方式來編寫你的代碼，或它需要滿足一組特定的標准。
有兩種不同的方式來創建參數化查詢。第一個方式是讓查詢優化器自動地參數化你的查詢。另一個方式是通過以一個特定方式來編寫你的T-SQL代碼，並將它傳遞給sp_executesql系統存儲過程，從而編程一個參數化查詢。這篇文章的後面部分將介紹這個方法。
參數化查詢的關鍵是查詢優化器將創建一個可以重用的緩存計劃。通過自動地或編程使用參數化查詢，SQL Server可以優化類似T-SQL語句的處理。這個優化消除了對使用高貴資源為這些類似T-SQL語句的每一次執行創建一個緩存計劃的需求。而且通過創建一個可重用計劃，SQL Server還減少了存放過程緩存中類似的執行計劃所需的內存使用。
現在讓我們看看使得SQL Server創建參數化查詢的不同方式。
參數化查詢是怎樣自動創建的?
微軟編寫查詢優化器代碼的人竭盡全力地優化SQL Server處理你的T-SQL命令的方式。我想這是查詢優化器名稱的由來。這些盡量減少資源和最大限度地提高查詢優化器執行性能的方法之一是查看一個T-SQL語句並確定它們是否可以被參數化。要了解這是如何工作的，讓我們看看下面的T-SQL語句：
SELECT *
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader
WHERE SalesOrderID = 56000;
GO在這裡，你可以看到這個命令有兩個特點。第一它簡單，第二它在WHERE謂詞中包含一個用於SalesOrderID值的指定值。查詢優化器可以識別這個查詢比較簡單以及SalesOrderID有一個參數(“56000”)。因此，查詢優化器可以自動地參數化這個查詢。
如果你使用下面的SELECT語句來查看一個只包含用於上面語句的緩存計劃的、干淨的緩沖池，那麼你會看到查詢優化器將T-SQL查詢重寫為一個參數化T-SQL語句：
SELECT stats.execution_count AS cnt,
p.size_in_bytes AS [size],
[sql].[text] AS [plan_text]
FROM sys.dm_exec_cached_plans p
OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text (p.plan_handle) sql
JOIN sys.dm_exec_query_stats stats
ON stats.plan_handle = p.plan_handle;
GO當我在一個SQL Server 2008實例上運行這個命令時，我得到下面的輸出，(注意，輸出被重新格式化了，以便它更易讀)：
cnt size plan_text
--- ------- --------------------------------------------------------------
1 49152 (@1 int)SELECT * FROM [AdventureWorks].[Sales].[SalesOrderHeader]
WHERE [SalesOrderID]=@1
如果你看看上面輸出中的plan_text字段，你會看到它不像原來的T-SQL文本。如前所述，查詢優化器將這個查詢重新編寫為一個參數化T-SQL語句。在這裡，你可以看到它現在有一個數據類型為(int)的變量(@1)，它在之前的SELECT語句中被定義的。另外在plan_text的末尾， 值“56000”被替換為變量@1。既然這個T-SQL語句被重寫了，而且被存儲為一個緩存計劃，那麼如果未來一個T-SQL命令和它大致相同，只有SalesOrderID字段被賦的值不同的話，它就可以被用於重用。讓我們在動作中看看它。
如果我在我的機器上運行下面的命令：
DBCC FREEPROCCACHE;
GO
SELECT *
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader
WHERE SalesOrderID = 56000;
GO
SELECT *
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader
WHERE SalesOrderID = 56001;
GO
SELECT stats.execution_count AS cnt,
p.size_in_bytes AS [size],
[sql].[text] AS [plan_text]
FROM sys.dm_exec_cached_plans p
OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text (p.plan_handle) sql
JOIN sys.dm_exec_query_stats stats
ON stats.plan_handle = p.plan_handle;
GO
我從最後的SELECT語句得到下面的輸出，(注意，輸出被重新格式化以便它更易讀)：
cnt size plan_text
--- -------- --------------------------------------------------------------
2 49152 (@1 int)SELECT * FROM AdventureWorks].[Sales].[SalesOrderHeader]
WHERE [SalesOrderID]=@1
在這裡，我首先釋放過程緩存，然後我執行兩個不同、但卻類似的非參數化查詢來看看查詢優化器是會創建兩個不同的緩存計劃還是創建用於這兩個查詢的一個緩存計劃。在這裡，你可以看到查詢優化器事實上很聰明，它參數化第一個查詢並緩存了計劃。然後當第二個類似、但有一個不同的SalesOrderID值的查詢發送到SQL Server時，優化器可以識別已經緩存了一個計劃，然後重用它來處理第二個查詢。你可以這麼說是因為“cnt”字段現在表明這個計劃被用了兩次。
數據庫配置選項PARAMETERIZATION可以影響T-SQL語句怎樣被自動地參數化。對於這個選項有兩種不同的設置，SIMPLE和FORCED。當PARAMETERIZATION設置被設置為SIMPLE時，只有簡單的T-SQL語句才會被參數化。要介紹這個，看下下面的命令：
SELECT SUM(LineTotal) AS LineTotal
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader H
JOIN AdventureWorks.Sales.SalesOrderDetail D ON D.SalesOrderID = H.SalesOrderID
WHERE H.SalesOrderID = 56000
這個查詢類似於我前面的示例，除了在這裡我添加了一個額外的JOIN標准。當數據庫AdventureWorks的PARAMETERIZATION選項被設置為SIMPLE時，這個查詢不會被自動地參數化。SIMPLE PARAMETERIZATION設置告訴查詢優化器只參數化簡單的查詢。但是當選項PARAMETERIZATION被設置為FORCED時，這個查詢將被自動地參數化。
當你設置數據庫選項為使用FORCE PARAMETERIZATION時，查詢優化器試圖參數化所有的查詢，而不僅僅是簡單的查詢。你可能會認為這很好。但是在某些情況下，當數據庫設置PARAMETERIZATION為FORCED時，查詢優化器將選擇不是很理想的查詢計劃。當數據庫設置PARAMETER為FORCED時，它改變查詢中的字面常量。這可能導致當查詢中涉及計算字段時索引和索引視圖不被選中參與到執行計劃中，從而導致一個無效的計劃。FORCED PARAMETERIZATION選項可能是改進具有大量類似的、傳遞過來的參數稍有不同的查詢的數據庫性能的一個很好的解決方案。一個在線銷售應用程序，它的客戶對你的產品執行大量的類似搜索， 產品值不同，這可能是一個能夠受益於FORCED PARAMETERIZATION的很好的應用程序類型。
不是所有的查詢從句都會被參數化。例如查詢的TOP、TABLESAMPLE、 HAVING、GROUP BY、ORDER BY、OUTPUT...INTO或FOR XML從句不會被參數化。
使用sp_execute_sql來參數化你的T-SQL
你不需要依賴於數據庫的PARAMETERIZATION選項來使得查詢優化器參數化一個查詢。你可以參數化你自己的查詢。你通過重新編寫你的T-SQL語句並使用“sp_executesql”系統存儲過程執行重寫的語句來實現。正如已經看到的，上面包括一個“JOIN”從句的SELECT語句在數據庫的PARAMETERIZATION設置為SIMPLE時沒有被自動參數化。讓我重新編寫這個查詢以便查詢優化器將創建一個可重用的參數化查詢執行計劃。
為了說明，讓我們看兩個類似的、不會被自動參數化的T-SQL語句，並創建兩個不同的緩存執行計劃。然後我將重新編寫這兩個查詢使得它們都使用相同的緩存參數化執行計劃。
讓我們看看這個代碼：
DBCC FREEPROCCACHE
GO
SELECT SUM(LineTotal) AS LineTotal
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader H
JOIN AdventureWorks.Sales.SalesOrderDetail D ON D.SalesOrderID = H.SalesOrderID
WHERE H.SalesOrderID = 56000
GO
SELECT SUM(LineTotal) AS LineTotal
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader H
JOIN AdventureWorks.Sales.SalesOrderDetail D ON D.SalesOrderID = H.SalesOrderID
WHERE H.SalesOrderID = 56001
GO
SELECT stats.execution_count AS cnt,
p.size_in_bytes AS [size],
LEFT([sql].[text], 200) AS [plan_text]
FROM sys.dm_exec_cached_plans p
OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text (p.plan_handle) sql
JOIN sys.dm_exec_query_stats stats ON stats.plan_handle = p.plan_handle;
GO
在這裡，我釋放了過程緩存，然後運行這兩個包含一個JOIN的、不同的非簡單的T-SQL語句。然後我將檢查緩存計劃。這是這個使用DMV 的SELECT語句的輸出(注意，輸出被重新格式化了，以便它更易讀)：
cnt size plan_text
--- ----------- -------------------------------------------------------------------------------
1 49152 SELECT SUM(LineTotal) AS LineTotal
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader H
JOIN AdventureWorks.Sales.SalesOrderDetail D
ON D.SalesOrderID = H.SalesOrderID
WHERE H.SalesOrderID = 56001
1 49152 SELECT SUM(LineTotal) AS LineTotal
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader H
JOIN AdventureWorks.Sales.SalesOrderDetail D
ON D.SalesOrderID = H.SalesOrderID
WHERE H.SalesOrderID = 56000正如你從這個輸出看到的，這兩個SELECT語句沒有被查詢優化器參數化。優化器創建了兩個不同的緩存執行計劃，每一個都只被執行了一次。我們可以通過使用sp_executesql系統存儲過程來幫助優化器為這兩個不同的SELECT語句創建一個參數化執行計劃。
下面是上面的代碼被重新編寫來使用sp_executesql 系統存儲過程：
DBCC FREEPROCCACHE;
GO
EXEC sp_executesql N'SELECT SUM(LineTotal) AS LineTotal
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader H
JOIN AdventureWorks.Sales.SalesOrderDetail D ON D.SalesOrderID = H.SalesOrderID
WHERE H.SalesOrderID = @SalesOrderID', N'@SalesOrderID INT', @SalesOrderID = 56000;
GO
EXEC sp_executesql N'SELECT SUM(LineTotal) AS LineTotal
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader H
JOIN AdventureWorks.Sales.SalesOrderDetail D ON D.SalesOrderID = H.SalesOrderID
WHERE H.SalesOrderID = @SalesOrderID', N'@SalesOrderID INT', @SalesOrderID = 56001;
GO
SELECT stats.execution_count AS exec_count,
p.size_in_bytes AS [size],
[sql].[text] AS [plan_text]
FROM sys.dm_exec_cached_plans p
OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text (p.plan_handle) sql
JOIN sys.dm_exec_query_stats stats ON stats.plan_handle = p.plan_handle;
GO如同你所看到的，我重新編寫了這兩個SELECT語句，使它們通過使用“EXEC sp_executesql”語句來執行。對這些EXEC語句中的每一個，我都傳遞三個不同的參數。第一個參數是基本的SELECT語句，但是我將SalesOrderID的值用一個變量(@SalesOrderID)替代。在第二個參數中，我確定了@SalesOrderID的數據類型，在這個例子中它是一個integer。然後在最後一個參數中，我傳遞了SalesOrderID的值。這個參數將控制我的SELECT根據SalesOrderID值所生成的結果。sp_executesql的每次執行中前兩個參數都是一樣的。但是第三個參數不同，因為每個都有不同的SalesOrderID值。
現在當我運行上面的代碼時，我從DMV SELECT語句得到下面的輸出(注意，輸出被重新格式化了，以便它更易讀)：
cnt size plan_text
--- ----------- -----------------------------------------------------------------------------------------
2 49152 (@SalesOrderID INT)SELECT SUM(LineTotal) AS LineTotal
FROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader H
JOIN AdventureWorks.Sales.SalesOrderDetail D ON D.SalesOrderID = H.SalesOrderID
WHERE H.SalesOrderID = @SalesOrderID
從這個輸出，你可以看出，我有一個參數化緩存計劃，它被執行了兩次，為每個EXEC語句各執行了一次。
使用參數化查詢來節省資源和優化性能
在語句可以被執行之前，每個T-SQL語句都需要被評估，而且需要建立一個執行計劃。創建執行計劃會占用寶貴的CPU資源。當執行計劃被創建後，它使用內存空間將它存儲在過程緩存中。降低CPU和內存使用的一個方法是利用參數化查詢。盡管數據庫可以被設置為對所有查詢FORCE參數化，但是這不總是最好的選擇。通過了解你的哪些T-SQL語句可以被參數化然後使用sp_executesql存儲過程，你可以幫助SQL Server節省資源並優化你的查詢的性能。
