當一個查詢到達數據庫引擎時，SQL Server執(zhí)行兩個主要的步驟來產生結果。***步是查詢編譯，他生成查詢計劃；第二部執(zhí)行這個查詢計劃。

查詢編譯由三個步驟組成：分析、代數化及查詢優(yōu)化。然后編譯器把經過優(yōu)化的查詢計劃保存到過程緩存中。然后執(zhí)行引擎把該計劃轉換為可執(zhí)行的形式，然后執(zhí)行其中的步驟以生成查詢結果。如果今后再執(zhí)行相同的查詢或存儲過程時，過程緩存已經包含了該計劃，則跳過編譯步驟，直接重用緩存的計劃來執(zhí)行該查詢或存儲過程。

安裝Northwind數據庫，點選“包括實際的執(zhí)行計劃”并執(zhí)行以下查詢：

USE Northwind;
GO
SELECT C.CustomerID, COUNT(O.OrderID) AS NumOrders
FROM dbo.Customers AS C
LEFT OUTER JOIN dbo.Orders AS O
ON C.CustomerID = O.CustomerID
WHERE C.City = 'London'
GROUP BY C.CustomerID
HAVING COUNT(O.OrderID) > 5
ORDER BY NumOrders;

生成結果：

執(zhí)行計劃流程圖：

文本形式的執(zhí)行計劃輸出：

|--Sort(ORDER BY:([Expr1004] ASC))
|--Filter(WHERE:([Expr1004]>(5)))
|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1004]=CASE WHEN [Expr1004] IS NULL THEN (0) ELSE [Expr1004] END))
|--Nested Loops(Left Outer Join, OUTER REFERENCES:([C].[CustomerID]))
|--Index Seek(OBJECT:([Northwind].[dbo].[Customers].[City] AS [C]), 
SEEK:([C].[City]=N'London') ORDERED FORWARD)
|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1004]=CONVERT_IMPLICIT(int,[Expr1009],0)))
|--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr1009]=Count(*)))
|--Index Seek(OBJECT:([Northwind].[dbo].[Orders].[CustomersOrders] AS [O]), SEEK:([O].
[CustomerID]=[Northwind].[dbo].[Customers].[CustomerID] as [C].[CustomerID]) ORDERED FORWARD)

計劃中的分支是交叉執(zhí)行的。該示例中SQL Server交替執(zhí)行嵌套循環(huán)的兩個分支。

灰色箭頭表示數據流，箭頭的粗細表示查詢優(yōu)化器估計通過該連接傳遞的行數。

引擎先對Customers表執(zhí)行索引查找，他將選擇來自London的***個消費者?？梢圆榭创瞬坎僮鞯脑敿毿畔ⅲ缦聢D。

可以看到此步的查找謂詞的前綴為：

[Northwind].[dbo].[Customers].[City] = N'London

被選擇的行被傳遞到嵌套循環(huán)運算符，嵌套循環(huán)則會開始進行內層循環(huán)的運算。內層循環(huán)由計算標量、流聚合、索引查找組成。

查看一下內層循環(huán)的***步，索引查找的詳細信息，如下圖：

查找謂詞的前綴為：

[Northwind].[dbo].[Orders].CustomerId =

([Northwind].[dbo].[Customers].CustomerID as [C].CustomerID)

我們看到C.CustomerID的值被用于查找Orders表以獲得該CustomerID的所有訂單。也就是說嵌套循環(huán)的內側引用了從外側得到的值。

緊接著，查詢會在找到來自London的***個消費者的所有訂單之后，將這些訂單傳遞給流聚合運算符進行統計。從文本形式的執(zhí)行計劃輸出上可以很好的理解流聚合在這里做了什么。

|--Stream Aggregate(DEFINE:([Expr1009]=Count(*)))

其實他就是數了一下，有多少個訂單。

然后是計算標量的操作：

|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1004]=CONVERT_IMPLICIT(int,[Expr1009],0)))

其實就是做了一下類型轉換。

然后，內側操作的結果會保存到外側的那行中，說白了就是把London的***個消費者的訂單數量存在這個消費者對象之中。

那么是不是當所有的嵌套循環(huán)執(zhí)行完成后，形成了一個由(消費者,該消費者的訂單個數)這樣的結構所組成的數組呢？答案是否定的，因為計劃中的分支是交叉執(zhí)行的。當一個消費者完成了數數的工作，也完成他自己在前4步的操作，進入左上角的計算標量運算符中。

那么然后，由左上角的計算標量來處理這個數據，這個步驟就是做了一下值的檢查：

|--Compute Scalar(DEFINE:([Expr1004]=CASE WHEN [Expr1004] IS NULL THEN (0) ELSE [Expr1004] END))

這里的[Expr1004]在之前已經定義過，還記得吧，首先是求某一個消費者的所有訂單數，然后把值做了類型轉換。這里又增加了一些判斷：如果[Expr1004]是NULL則返回0，否則則執(zhí)行之前的[Expr1004]。

接著，將結果傳遞給篩選器運算符。

文本形式的執(zhí)行計劃輸出：

|--Filter(WHERE:([Expr1004]>(5)))

這里很好理解，就是對這條數據進行謂詞操作，如果值不為真，則移除掉該數據。

終于，數據到達了排序運算符。大家應該可以想到，在所有要被排序的行全部就緒之前進行排序是沒有意義的，因此這些行會在排序這一步進行等待，也就是說如果對Customers表的索引查找操作又找到一個來自London的消費者，將重復執(zhí)行上述過程，直到所有要返回的行到達了排序運算符后，將按正確的順序返回這些行。

文本形式的執(zhí)行計劃輸出：

|--Sort(ORDER BY:([Expr1004] ASC))

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