SQL SERVER 隐士转换,你不仁,休怪他无义?

本文探讨了SQL Server中隐式转换导致查询效率降低的问题,特别是在使用字符型主键时,如何从=操作变为><操作,引起全表扫描。文章详细解释了两种常见的隐式转换场景,并提供了避免此类问题的方法。

SQL SERVER 在数据库的里面一直是以“绵羊”的身份出现,不如 ORACLE 的尊贵,也不如POSTGRESQL 的 犀利, 更没有MYSQL 的人气。但很多人的第一个开蒙的数据库就是SQL SERVER。SQL SERVER 的使用的面积是很广的,但这么好脾气的数据库,你若 cross the line, 那就休怪他 给你“趴窝”。

我们来看看下面的一个例子然后在讲讲,是怎么得罪了这个“小绵羊”

首先这个表,的表结构我们就不去关心了,主要的就是id 是主键

那我们的上面那个图的查询计划是很正常的,走主键。

到底是为什么一个简简单单的主键查询会搞成全表扫描,问题的关键就是

Implicit conversion in SQL Server

(表没有什么特别,就是用char作为主键)

下面我们就好好说说,这个隐士转换的问题, 首先明确的一个问题,隐士转换存在两个地方

1  给定的值没有类型, 你要SQL SERVER 给你猜, 然后猜错了

2  给定了类型,但不对,不是你对应表的字段类型,属于 X唇不对X嘴的情况

这两种情况最后的结果,继续用上面的例子,就是好好的 = 变成了  >  < 的操作

而反观正常的方式

当然问题已经说的很清楚了,解决也很简单,如果要在挖一下,SQL SERVER 的隐士转换也是有顺序的,下面就是顺序,1 用户定义,你的定义是第一位的,然后就开始以此类推的进行 “猜猜看” 的好戏了。

下面是一张表,这张表可以将类型(或者猜猜看),FROM TO  地来一个明确的表格化SHOW。

当然如果现在出现一个声音说,他们写的程序我怎么知道有没有隐士转换,或者一大堆的存储过程,我怎么知道隐士转换,那有没有方法揪出这些“害人精”。当然有办法,直接打开你的 extent event 的 plan_affecting_convert ,就能打开照妖镜,将他们一个个的抓出来。

另外有些爱“深究”的同学提出,为什么我在 SHOWPLAN_TEXT 的时候会发现一个

原因很简单,因为从NVARCHAR 要转变成 CHAR  VARCHAR ,是有可能有损耗的,为了保证这样的转换的损耗不会影响到查询的准确性,则他会将转换后最小,和最大的损失范围,作为查询的对象,而不再是你的  = , 所以如上图会变成两个量,然后 range 的查询,而你的表设计的主键又比较“nerd” 的情况下,就会让这个 RANGE  从你的表的主键的第一行,到最后一行 “滑落”。 

所以我们在操作数据库的时候,无论是对应的字段是什么类型,你定义的,声明的,或者程序里面的,都最好和他“符合” ,否则 “小绵羊” 犄角的滋味也不大好受。

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【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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