Zwischen meinen Reisen, Präsentationen und der Moderation von Fragen und Antworten spreche ich mit vielen Menschen über eine Vielzahl von Problemen mit der Leistung von SQL Server. In letzter Zeit hatte ich einige Interaktionen, bei denen Leute Dinge glauben, die entweder völlig falsch sind oder nur in sehr wenigen Anwendungsfällen richtig sind. Doch ihr Beharren darauf, dass diese Dinge allgemein wahr sind, ist beunruhigend.
Also dachte ich, ich würde eine neue Serie starten, um einige dieser Mythen zu unterdrücken. Nicht um auf Menschen zu zeigen und zu beweisen, dass sie falsch liegen, sondern um die Ausbreitung zu stoppen. Wenn sie diese pauschalen Aussagen an ihrem Arbeitsplatz, auf Twitter oder in Foren machen, können sie, wenn sie unkontrolliert bleiben, beeinflussbare oder weniger erfahrene Benutzer „lehren“.
Beachten Sie, dass ich nicht beabsichtige zu beweisen, dass diese Dinge nie sind wahr, denn einige können in isolierten oder erfundenen Szenarien sicherlich wahr sein . Mein Ziel ist einfach, mindestens einen Fall zu demonstrieren, wo es nicht wahr ist; Hoffentlich kann dies dazu beitragen, diese hartnäckigen Denkweisen zu ändern.
Hier sind einige der "Fakten", die mir kürzlich mitgeteilt wurden, in keiner bestimmten Reihenfolge:
- "Ein geclusterter Index ist immer besser als ein nicht geclusterter Index"
- "Dynamisches SQL hat meine Abfrage verlangsamt"
- "PIVOT ist schneller als SUM(CASE)"
- "NULLs verursachen immer schreckliche Leistungsprobleme"
- "Ausführungspläne sind nutzlos, außer bei fehlenden Indizes"
- "NOLOCK ist in Ordnung, weil viele Leute es verwenden"
- "Das Überdimensionieren von varchar/nvarchar-Spalten ist in Ordnung"
Während ich jeden Beitrag schreibe, aktualisiere ich diese Seite, indem ich das entsprechende Element in der obigen Liste verlinke.
Haben Sie Leistungsmythen, die als absolute Tatsachen herumgereicht werden, aber Sie vermuten (oder wissen vielleicht sogar), dass sie nicht immer wahr sind? Lass es mich in den Kommentaren unten, auf Twitter oder unter [email protected] wissen.
