下单快发货慢:一个 JOIN SQL 引起 SqlClient 读取数据慢的奇特问题

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更新:这人大疑问是 System.Data.SqlClient 的一1个多多 bug 引起的,详见 坑暗花明:又遇 .NET Core 中 System.Data.SqlClient 查询缓慢的大疑问

最近遇到一1个多多非常奇特的大疑问,在一1个多多 ASP.NET Core 项目中从 SQL Server 30008 R2 中查询获取 3000 条记录竟然耗时 10 多秒,可能性是查询五种慢,那到全是哪些地方奇特的大疑问。

说它非常奇特是可能性耗时主要处于在 SqlDataReader 读取数据时

2019-04-04 21:31:58.546 [Information] Executed DbCommand ("2,656"ms)
...
2019-04-04 21:32:10.690 [Debug] A data reader was disposed.

进一步测试发现

查询获取 1 条数据库记录,耗时在 2300ms 左右  
查询获取 10 条数据库记录,耗时在 1.6s-2s 之间
查询获取 3000 条数据库记录,耗时在 12s-22s 之间

日后刚结束怀疑是 EF Core 的大疑问,通过在 EF Core 源码中打点,定位到耗时处于在 _dataReader.ReadAsync 处

while (await _dataReader.ReadAsync(cancellationToken))
{
    _buffer.Enqueue(_valueBufferFactory.Create(_dbDataReader));
}

_dataReader.ReadAsync 实际调用的是 System.Data.SqlClient 中的 SqlDataReader.ReadAsync 最好的方式。

一次 ReadAsync 读取一行记录,通过在 SqlClient 的源代码中打点记录时间戳发现,在 3000 次一行一行读取中,其含有几次读取会跳出延迟,比如某一次 13 秒延迟,3000 次读取中跳出了 5 次读取延迟 —— 2s + 3s + 3s + 2s + 3s = 13s 。

经过在 System.Data.SqlClient 源代码中无数次打点记录时间戳最终定位到延迟处于在  SNIPacket.ReadFromStreamAsync()  最好的方式中  stream.ReadAsync()  时

Console.WriteLine($"Entering stream.ReadAsync() at {DateTime.Now}");
stream.ReadAsync(_data, 0, _capacity, CancellationToken.None).ContinueWith(t =>
{
    Console.WriteLine($"stream.ReadAsync().ContinueWith at {DateTime.Now}");
    //...
}

stream 对应的是 NetworkStream ,延迟处于在网络传输过程中,与 SqlClient 没关系。

TCP 抓包发现 SQL Server 服务器发送的数据到达就延迟了。

于是不到将怀疑对象锁定在 SQL Server 数据库层面。

对应的 SQL 查询句子涉及 4 张表,FROM 一张表(表A), JOIN 三张表(LEFT JOIN 表B,LEFT JOIN 表C ,INNER JOIN 表D),表A有30000多万条记录,表C有30000多万条记录,查询时按表A的主键排序,表A的聚集索引建在时间字段上,不出建在主键上。

SELECT ...
FROM TableA
LEFT JOIN TableB ON [TableA].[Id] = [TableB].[EntryID]
LEFT JOIN TableC ON [TableA].[Id] = [TableC].[EntryID]
INNER JOIN TableD  ON [TableA].[BlogID] = [TableD].[BlogID]
WHERE ([TableA].[Id] >= @__startId_0)

并全是所有查询都跳出这人大疑问,当 @__startId_0 小于一定值全是跳出。

后要尝试将  LEFT JOIN TableC 改为 INNER JOIN TableC ,大疑问竟然消失了,但进一步测试发现当  @__startId_0  再小到一定值大疑问又会跳出。

既然大疑问与 JOIN TableC 有关,那干脆不进行 JOIN ,单独查询 TableC ,后要将在 C# 代码中将查询的结果合并进行,本来改进了,查询获取 3000 条记录只需 3000 多毫秒。

这人奇特的大疑问就本来用一1个多多简单粗暴有效的最好的方式临时正确处理了。

对于这人大疑问的根本意味着着 ,怀疑与 TableA 不出把聚集索引建在 Id 字段上有关,但目前不出修改聚集索引进行验证,日后再找可能性验证。