演示：内存中 OLTP 的性能改进

项目
08/29/2023

适用于：SQL Server Azure SQL 数据库 Azure SQL 托管实例

本主题中的代码示例演示了内存优化表的快速性能。从传统、已解释的 Transact-SQL 访问内存优化表中的数据时，此性能改进非常明显。从本机编译存储过程 (NCSProc) 访问内存优化表中的数据时，此性能改进甚至更明显。

若要查看有关内存中 OLTP 潜在性能改进的更全面的演示，请参阅 In-Memory OLTP Performance Demo v1.0（内存中 OLTP 性能演示 v1.0）。

本文中的代码示例是单线程的，未能利用内存中 OLTP 的并发利益。使用并发的工作负荷将带来更高的性能提升。此代码示例仅显示性能改进的一个方面，即提高了针对插入的数据访问效率。

从 NCSProc 访问内存优化表中的数据时，将完全实现内存优化表提供的性能改进。

代码示例

以下各小节介绍了每个步骤。

步骤 1a：先决条件（如果使用 SQL Server）

此第一个小节中的步骤仅适用于在 SQL Server 中运行的情况，而不适用于在 Azure SQL 数据库中运行的情况。请执行以下操作：

使用 SQL Server Management Studio (SSMS.exe) 连接到 SQL Server。或也可使用任何类似于 SSMS.exe 的工具。
手动创建一个名为 C:\data 的目录。示例 Transact-SQL 代码预期目录已预先存在。
运行短 T-SQL 以创建数据库及其内存优化的文件组。

go  
CREATE DATABASE imoltp;    --  Transact-SQL  
go  
  
ALTER DATABASE imoltp ADD FILEGROUP [imoltp_mod]  
    CONTAINS MEMORY_OPTIMIZED_DATA;  
  
ALTER DATABASE imoltp ADD FILE  
    (name = [imoltp_dir], filename= 'c:\data\imoltp_dir')  
    TO FILEGROUP imoltp_mod;  
go  
  
USE imoltp;  
go

步骤 1b：先决条件（如果使用 Azure SQL 数据库）

此小节仅适用于使用 Azure SQL 数据库的情况。请执行以下操作：

决定将用于代码示例的现有测试数据库。
如果你决定创建一个新的测试数据库，请使用 Azure 门户创建一个名为 imoltp的数据库。

如果需要有关使用 Azure 门户来实现这一操作的说明，请参阅 Azure SQL Database 入门。

步骤 2：创建内存优化表和 NCSProc

此步骤创建内存优化表和本机编译的存储过程 (NCSProc)。请执行以下操作：

使用 SSMS.exe 连接到新的数据库。
在数据库中运行以下 T-SQL。

go  
DROP PROCEDURE IF EXISTS ncsp;  
DROP TABLE IF EXISTS sql;  
DROP TABLE IF EXISTS hash_i;  
DROP TABLE IF EXISTS hash_c;  
go  
  
CREATE TABLE [dbo].[sql] (  
  c1 INT NOT NULL PRIMARY KEY,  
  c2 NCHAR(48) NOT NULL  
);  
go  
  
CREATE TABLE [dbo].[hash_i] (  
  c1 INT NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT=1000000),  
  c2 NCHAR(48) NOT NULL  
) WITH (MEMORY_OPTIMIZED=ON, DURABILITY = SCHEMA_AND_DATA);  
go  
  
CREATE TABLE [dbo].[hash_c] (  
  c1 INT NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT=1000000),  
  c2 NCHAR(48) NOT NULL  
) WITH (MEMORY_OPTIMIZED=ON, DURABILITY = SCHEMA_AND_DATA);  
go  
  
CREATE PROCEDURE ncsp  
    @rowcount INT,  
    @c NCHAR(48)  
  WITH NATIVE_COMPILATION, SCHEMABINDING, EXECUTE AS OWNER  
  AS   
  BEGIN ATOMIC   
  WITH (TRANSACTION ISOLATION LEVEL = SNAPSHOT, LANGUAGE = N'us_english')  
  DECLARE @i INT = 1;  
  WHILE @i <= @rowcount  
  BEGIN;  
    INSERT INTO [dbo].[hash_c] VALUES (@i, @c);  
    SET @i += 1;  
  END;  
END;  
go

步骤 3：运行代码

现在，你可以执行将演示内存优化表性能的查询。请执行以下操作：

使用 SSMS.exe 在数据库中运行以下 T-SQL。

忽略此首次运行生成的任何速度数据或其他性能数据。第一次运行确保执行几个仅完成一次的操作，如内存的初始分配。
同样，使用 SSMS.exe 在数据库中重新运行以下 T-SQL。

go  
SET STATISTICS TIME OFF;  
SET NOCOUNT ON;  
  
-- Inserts, one at a time.  
  
DECLARE @starttime DATETIME2 = sysdatetime();  
DECLARE @timems INT;  
DECLARE @i INT = 1;  
DECLARE @rowcount INT = 100000;  
DECLARE @c NCHAR(48) = N'12345678901234567890123456789012345678';  
  
-- Harddrive-based table and interpreted Transact-SQL.  
  
BEGIN TRAN;  
  WHILE @i <= @rowcount  
  BEGIN;  
    INSERT INTO [dbo].[sql] VALUES (@i, @c);  
    SET @i += 1;  
  END;  
COMMIT;  
  
SET @timems = datediff(ms, @starttime, sysdatetime());  
SELECT 'A: Disk-based table and interpreted Transact-SQL: '  
    + cast(@timems AS VARCHAR(10)) + ' ms';  
  
-- Interop Hash.  
  
SET @i = 1;  
SET @starttime = sysdatetime();  
  
BEGIN TRAN;  
  WHILE @i <= @rowcount  
    BEGIN;  
      INSERT INTO [dbo].[hash_i] VALUES (@i, @c);  
      SET @i += 1;  
    END;  
COMMIT;  
  
SET @timems = datediff(ms, @starttime, sysdatetime());  
SELECT 'B: memory-optimized table with hash index and interpreted Transact-SQL: '  
    + cast(@timems as VARCHAR(10)) + ' ms';  
  
-- Compiled Hash.  
  
SET @starttime = sysdatetime();  
  
EXECUTE ncsp @rowcount, @c;  
  
SET @timems = datediff(ms, @starttime, sysdatetime());  
SELECT 'C: memory-optimized table with hash index and native SP:'  
    + cast(@timems as varchar(10)) + ' ms';  
go  
  
DELETE sql;  
DELETE hash_i;  
DELETE hash_c;  
go

接下来是我们的第二次测试运行所生成的输出时间统计信息。

10453 ms , A: Disk-based table and interpreted Transact-SQL.  
5626 ms , B: memory-optimized table with hash index and interpreted Transact-SQL.  
3937 ms , C: memory-optimized table with hash index and native SP.

另请参阅

内存中 OLTP（内存中优化）