Uno de los ANTI-PATRONES (malas prácticas) de performance más frecuente es no utilizar consultas que tengan una expresión SARGS, lo cual impactará de forma notoria en la performance de nuestros procesos.

En este artículo te voy a contar que son las expresiones SARGS y veremos varios ejemplos de estos anti-patrones con su respectivo impacto en la performance.

Que es una consulta SARGABLE

Sargable es una palabra que está compuesta por tres palabras : búsqueda, argumento y capaz.

En otras palabras, SARGable se define como “En las bases de datos relacionales, se dice que una condición (o predicado) en una consulta es sargable si el motor DBMS puede aprovechar un índice para acelerar la ejecución de la consulta.

El término se deriva de una contracción de Search ARGument ABLE

Las ventajas de usar consultas SARGS son:

1. Usar los índices de forma eficiente
2. Consumir la menor cantidad de recursos de nuestro servidor (CPU, IOPS, RAM)
3. Mejorar los tiempos de respuesta de nuestros procesos / consultas.

Ejemplos

Para mis ejemplos utilizaré la base de datos AdventureWorks la cual podras descargar del siguiente link

https://github.com/Microsoft/sql-server-samples/releases/tag/adventureworks

Funciones en los WHERE

Usar funciones en los campos de los WHERE hará que nuestra consulta no sea SARG compatible y por ende no se usen los índices de forma eficiente.

Veamos los siguientes ejemplos

SELECT * FROM Person.Person
WHERE LastName = 'Miller'

SELECT * FROM Person.Person
WHERE LEFT(LastName,4) = 'Mill'

SELECT * FROM Person.Person
WHERE upper(LastName) = 'MILLER'

Ahora vamos a analizar los planes de ejecución de cada una de nuestras consultas

Como se puede observar la consulta 1 que si es SARGS usa de forma eficiente el indice (Index Seek), pero en cambio la consulta 2 y 3 como no son SARGS no lo están usando de forma eficiente (Index Scan)

Veamos que significa esto en numeros de costos de recursos.

Consulta	Costo Total Query Plan	Costo CPU	Costo I/O
1	0.28	0,0135	0.263
2	0.40	0.0363	0.365
3	0.39	0.0363	0.361

Hagamos ahora una prueba de stress de performance con nuestras 3 consultas para ver que sucede, para eso voy a utilizar la herramienta gratuita SQLQueryStress con cada una de las consultas usando 50 hilos y 50 iteraciones

Como se puede observar en las pruebas de stress también vemos impacto en los tiempos del proceso y consumos de recursos.

Funciones de fecha

Ahora vamos a ver otro ejemplo más donde usamos funciones en los WHERE pero con fechas.

Para eso veremos estas dos consultas las cuales retornan los mismos resultados.

SELECT SalesOrderID,OrderDate   
 FROM Sales.SalesOrderHeader H
 WHERE OrderDate > = '20110101'
 AND OrderDate < '20120101'

SELECT SalesOrderID,OrderDate   
 FROM Sales.SalesOrderHeader H
 WHERE YEAR(OrderDate)  = '2011'

Ahora vamos a observar los planes de ejecución donde veremos que la consulta 1 utiliza el índice de forma eficiente mientras la consulta 2 no lo hace

La siguiente tabla muestra los costos y consumos de la consulta 1 y 2 en donde se puede observar un consumo mucho mayor en la consulta 2 que en la 1, esta tabla es más grande que la del ejemplo anterior.

Consulta	Costo Total query Plan	Costo CPU	Costo I/O
1	0.0072	0.0019	0.0053
2	0.098	0.034	0.060

Uso de ISNULL en el WHERE

En este otro ejemplo veremos el uso de la función ISNULL en el WHERE y ver que sucede con SARG

Para este ejemplo primero vamos a crear un índice nuevo en nuestra tabla Person.Person

DROP INDEX IF EXISTS IX1 ON Person.Person
CREATE INDEX IX1 ON  Person.Person(MIDDLENAME)

Ahora veremos estas dos consultas que retornan los mismos resultados, pero en la primera usamos el ISNULL en el WHERE y en la segunda no.

SELECT BusinessEntityID,MiddleName 
FROM Person.Person
WHERE ISNULL(MiddleName,'A')='A' 

SELECT BusinessEntityID,MiddleName  
FROM Person.Person
WHERE (MiddleName IS NULL OR MiddleName ='A')  

Observemos ahora cada plan de ejecución y sus costos

Consulta	Costo Total Query Plan	Costo CPU	Costo I/O
1	0.052	0.022	0.030
2	0.027	0.020	0.016

Aquí también podemos observar que la consulta 1 no es SARG y por ende hace un scan del indice siendo mas costoso que la consulta 2

Operadores en los campos del WHERE

Otra de las situaciones que hacen que una consulta no sea SARG es que se utilicen operadores en los campos del WHERE.

Vamos a analizarlo con ejemplos como los casos anteriores.

Para este ejemplo usaremos la tabla Sales.SalesOrderDetail de nuestra base de datos de ejemplo.

Primero creamos un índice como el siguiente:

DROP INDEX IF EXISTS IX_2 ON
 [Sales].[SalesOrderDetail] 
 CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_2 ON
 [Sales].[SalesOrderDetail] (
 [UnitPriceDiscount]
 )
 INCLUDE (
  [ProductID],
  [UnitPrice],
  [OrderQty]
 );

Luego vamos a probar las siguientes consultas y observar sus planes de ejecución / consumos

SELECT  
  [ProductID],
  [UnitPrice],
  [OrderQty]
 FROM  Sales.SalesOrderDetail
 WHERE UnitPriceDiscount + 0.10 >= 0.30 -- no es SARG compatible
 GROUP BY 
 [ProductID],
 [UnitPrice],
 [OrderQty]

SELECT  
  [ProductID],
  [UnitPrice],
  [OrderQty]
 FROM  Sales.SalesOrderDetail
 WHERE UnitPriceDiscount >= 0.20
 GROUP BY 
 [ProductID],
 [UnitPrice],
 [OrderQty]

Consulta	Costo Total Query Plan	Costo CPU	Costo I/O
1	0.66	0.138	0.52
2	0.025	0.0096	0.0156

Como se puede observar la primer consulta al no se SARG compatible tiene un mayor costo por usar el índice en modo Scan,

JOINS y SARG

Los JOINS no se quedan atras tambien de estas prácticas, si aplicamos comandos no SARG en los ON vamos a ver un impacto en la performance.

Veamos las dos siguientes consultas donde ambas dan los mismos resultados pero en una no usamos SARG compatible y por ende cambiará nuestro plan de ejecución.

SELECT p.ProductID,
  p.Name AS ProductName,
  c.Name AS Category,
  s.Name AS SubCategory
 FROM Production.Product AS p
 inner JOIN Production.ProductSubcategory AS s
  ON p.ProductSubcategoryID = s.ProductSubcategoryID
 INNER JOIN Production.ProductCategory AS c
  ON s.ProductCategoryID + 10 = c.ProductCategoryID + 10

SELECT p.ProductID,
  p.Name AS ProductName,
  c.Name AS Category,
  s.Name AS SubCategory
 FROM Production.Product AS p
 inner JOIN Production.ProductSubcategory AS s
  ON p.ProductSubcategoryID = s.ProductSubcategoryID
 INNER JOIN Production.ProductCategory AS c
  ON s.ProductCategoryID  = c.ProductCategoryID 

Consulta	Costo Total Query Plan	Costo CPU	Costo I/O
1	0.065	0.0420	0.0212
2	0.053	0.0298	0.0212

Conclusiones finales

La utilización de los anti-patrones que vimos los cuales hacen que una consulta TSQL puede ser SARGS compatible tiene impactos muy negativos en nuestros consumos de recursos y performance en general.

En mis años de experiencia veo de forma recurrente estas malas prácticas en el código TSQL las cuales sugiero siempre corregir en mis clientes.

Recuerden que más allá de los tiempos y consumos, si estamos en Azure por ejemplo vamos a estar gastando más dinero por no tener optimizados nuestro código.