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前一段时间，给一位朋友公司做咨询，看到他们的很多的存储过程都存在动态sql语句执行，sp_executesql，即使在没有动态表名，动态字段名的情况下仍然使用sp_executesql,这个做法是不太明智的，会存在一些性能方面的问题。
先说说什么场景使用这个系统存储过程吧，sp_executesql,是sql server动态执行一段可以带有参数（内参，外参）的语句文本的系统存储过程，传入sp_executesql 的参数会以参数的形式传递，不会是以拼凑sql的形式传递，所以能够在不得不拼接sql语句的情景下使用以防止sql注入。不得不拼接sql的情景包括 传递in内参数，动态决定表列，列名，还有就是like，为防止sql注入，也不得不拼接sql。按理来说这是一个非常好的存储过程，但是，由于他本身的限制，会对查询性能有很大的影响，下面我举个例子。

使用northwind数据库，
执行：
select * from orders where customerid = 'SAVEA';

执行：
select * from orders where customerid = 'CENTC';

这两个语句的唯一不同就是客户号不一样，一个在订单表内有31个重复值，一个没有重复值。
然后咱们再来对比当这个语句放在了一个动态执行的sql语句内部的情况如何。


创建如下存储过程：

Code
USE [Northwind]
GO
/****** 对象:  StoredProcedure [dbo].[testexecutesql]    脚本日期: 10/15/2009 20:09:45 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
ALTER proc [dbo].[testexecutesql](@customerid nchar(5))
as
begin

exec sp_executesql N'select * from orders where customerid = @cid ',
N'@cid as nchar(5)',@cid = @customerid   ;
end

然后执行这个存储过程：
exec testexecutesql 'SAVEA';
其执行计划如下图，是个聚集索引扫描：

(31 行受影响)
表 'Orders'。扫描计数 1，逻辑读取 22 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。

使用聚集索引扫描是个很明智的选择，咱们可以来看看customerid上的非聚集索引的统计信息，orders表共830行，其中客户'SAVEA'就有31个订单，所以优化器选择使用聚集索引扫描而不是嵌套循环的book mark look up。
然后咱们再来执行一个：
exec testexecutesql 'CENTC';
区别仅仅是传入的customerid参数不一样，再看看执行计划，仍然是一样，io也是一样，就是返回的行数只有一行，按理来说，只返回一行，优化器应该会选择使用非聚集索引，嵌套查找数据，但是优化器却没有好好利用customerid上的统计信息，仍然使用了聚集索引扫描，为什们？难道是索引上的统计信息不及时吗？不，在手动使用fullscan后的统计信息仍然是一样的查询计划，为什么呢？
因为sp_executesql本身就是一个存储过程，他执行动态语句的参数是不会被利用上的，所以当第一次编译的时候产生的计划，存储过程testexecutesql 是无法嗅探到的，即无法去引用customerid上的统计信息来做查询计划参考的，所以第一次编译的查询计划是聚集索引扫描就是扫描，即使第二次执行的时候应该是查找。
如何才能改变这一现状呢？
可以使用提示符，recompile强制让存储过程在执行的时候重新编译，来获得最好的执行计划，不过这也是有代价的，就是每次都需要编译，不过相比那些被浪费掉的IO，对一些大表的性能低下的查询计划还是很值得的。于是，我们把存储过程改写如下：

这样再次执行exec testexecutesql 'CENTC'; exec testexecutesql 'SAVEA';
都能获得一个最优的查询计划。

sql server能够支持语句级的重编译，自动嗅探重编译环境，阀值，使得绝大部分情况下能够很好的利用编译后的查询计划，提高数据库整体性能。我在08年初写过的一个ppt，是关数据库于重编译的，大家可以下载看看，//img.cyzone.cn/temp/SQL SERVER 高级技巧系列之二：重编译详解.ppt   

如果有朋友关注数据库性能方面的东西，可以加入我创建的一个小组，//home.cnblogs.com/group/sql/  欢迎提出自己遇到的性能问题。