एसक्यूएलसेवर केस अभिव्यक्ति - शॉर्ट सर्किट मूल्यांकन?

Question

मैं एक प्रश्न है कि कुछ इस तरह करता है अनुकूलन करने के लिए कोशिश कर रहा हूँ:

SELECT 
    ... 
    CASE WHEN (condition) THEN (expensive function call #1) 
    ELSE (expensive function call #2) 
    END 
... 

क्वेरी योजना पता चलता है कि के लिए भी ऐसे मामलों में जहां पंक्तियों की 100% जब खंड को पूरा करना, समय का एक बड़ा हिस्सा में खर्च किया जाता है ईएलएसई शाखा में परिणाम के लिए कॉल।

एकमात्र तरीका मैं इसे समझ सकता हूं यह मानना ​​है कि SQLServer दोनों परिणामों का मूल्यांकन कर रहा है, फिर केवल WHEN स्थिति के मूल्यांकन के आधार पर एक का चयन कर रहा है, लेकिन मुझे कोई निश्चित संदर्भ नहीं मिल रहा है कि नहीं एक केस स्टेटमेंट के परिणाम सशर्त से पहले मूल्यांकन किया जाता है। क्या कोई मुझे संदर्भ में स्पष्टीकरण या इंगित कर सकता है?

Answer 1

क्या यह वास्तविक या अनुमानित योजना है? एसक्यूएल सर्वर एकत्रित आंकड़ों के आधार पर क्या करने की अपेक्षा करता है, इस पर आधारित योजना बनाता है, और यह हमेशा एक क्वेरी चलाने के एक उदाहरण के लिए आपको जो विशिष्ट स्थितियों को भेजता है, उसके साथ झुकाव नहीं करता है।

Answer 2

एसक्यूएल एक घोषणात्मक भाषा है। आप वांछित परिणाम में एक क्वेरी में व्यक्त करते हैं और सर्वर उन परिणामों को वितरित करने के लिए जो भी साधन चुनने के लिए स्वतंत्र है। चूंकि एसक्यूएल epxressions के मूल्यांकन के आदेश निर्धारित और OR और AND मूल्यांकन शॉर्ट सर्किट नहीं होता है।

हालांकि CASE के लिए दस्तावेज़ वास्तव में कहा गया है order of evaluation occurs in the order of declaration और मूल्यांकन बंद हो जाता है कि बाद पहले की स्थिति उत्पन्न होने:,

• का मूल्यांकन करता है input_expression, और उसके बाद निर्दिष्ट क्रम में का मूल्यांकन करता है input_expression = when_expression प्रत्येक WHEN खंड के लिए।

• पहले input_expression = when_expression कि TRUE का मूल्यांकन की result_expression देता है।

इसका मतलब है कि अगर आप का मूल्यांकन गलत शाखा में अभिव्यक्ति देखते हैं, अपने मामले हालत सही नहीं है और कभी कभी गलत या अज्ञात के लिए मूल्यांकन करता है। सुनिश्चित करें कि एसक्यूएल के त्रि-मूल्य तर्क खाते में लिया गया है (यानी आप एनयूएलएल के लिए खाते हैं)। यह भी सुनिश्चित करें कि तालिका में डेटा वह है जिसे आप उम्मीद करते हैं (यानी स्थिति वास्तव में मामलों का 100% गलत मूल्यांकन करता है)।