众所周知，Read Committed 隔离容易出现不同的异常。我阅读了 The Great Paul White 关于隔离级别的系列文章。与讨论相关的帖子是这个：
它声明（再次，这是众所周知的），在读取提交隔离下运行的语句：
Can encounter the same row multiple times;
Can miss some rows completely;
我的问题是关于“缺失的行”部分。讨论丢失行的示例通常使用以下查询来说明问题：
select count(*) from table.
我的问题是“常规”选择查询中的行是否会丢失？意思是，查询可以像
select * from table
甚至
select * from table where id = @id
还会错过在该查询开始之前提交的行吗？此问题仅适用于使用锁定（不是 RCSI）提交的读取，因为 RCSI 不允许这些类型的异常。
我有一个相当大的表，其中一列是 XML 数据，XML 条目的平均大小约为 15 KB。所有其他列都是常规整数、大整数、GUID 等。要获得一些具体数字，假设该表有一百万行，大小约为 15 GB。
我注意到的是，如果我想选择所有列，那么从这个表中选择数据真的很慢。当我做
SELECT TOP 1000 * FROM TABLE
从磁盘读取数据大约需要 20-25 秒——即使我没有对结果进行任何排序。我使用冷缓存（即 after DBCC DROPCLEANBUFFERS）运行查询。IO统计结果如下：
扫描计数 1，逻辑读取 364，物理读取 24，预读读取 7191，lob 逻辑读取 7924，lob 物理读取 1690，lob 预读读取 3968。
它抓取约 15 MB 的数据。正如我所料，执行计划显示聚集索引扫描。
除了我的查询之外，磁盘上没有 IO 进行；我还检查了聚集索引碎片接近 0%。这是一个消费级 SATA 驱动器，但我仍然认为 SQL Server 能够以超过 ~100-150 MB/分钟的速度扫描表。
XML 字段的存在导致大部分表数据位于 LOB_DATA 页面上（实际上大约 90% 的表页面是 LOB_DATA）。
我想我的问题是 - 我认为 LOB_DATA 页面会导致缓慢扫描不仅是因为它们的大小，而且还因为当表中有很多 LOB_DATA 页面时 SQL Server 无法有效地扫描聚集索引，我是否正确？
更广泛地说——拥有这样的表结构/数据模式是否合理？使用 Filestream 的建议通常说明更大的字段大小，所以我真的不想走那条路。我还没有真正找到关于这个特定场景的任何好信息。
我一直在考虑 XML 压缩，但它需要在客户端或使用 SQLCLR 完成，并且需要在系统中实现相当多的工作。
我尝试了压缩，由于 XML 高度冗余，我可以（在 ac# 应用程序中）将 XML 从 20KB 压缩到 ~2.5KB 并将其存储在 VARBINARY 列中，从而防止使用 LOB 数据页。这在我的测试中将 SELECT 速度提高了 20 倍。
我有一个查询，它连接了几个表并且执行得非常糟糕 - 行估计偏离了（1000 次）并且选择了嵌套循环连接，导致多个表扫描。查询的形式相当简单，看起来像这样：
SELECT t1.id
FROM t1
INNER JOIN t2 ON t1.id = t2.t1_id
LEFT OUTER JOIN t3 ON t2.id = t3.t2_id
LEFT OUTER JOIN t4 ON t3.t4_id = t4.id
WHERE t4.id = some_GUID
研究查询时，我注意到当我提示它对其中一个连接使用 Merge 连接时，它的运行速度快了许多倍。我可以理解这一点 - 合并连接对于连接的数据是一个更好的选择，但 SQL Server 只是没有正确选择嵌套循环。
我不完全理解的是为什么这个连接提示会改变所有计划运营商的所有估计？通过阅读不同的文章和书籍，我假设基数估计是在构建计划之前执行的，因此使用提示不会改变估计，而是明确告诉 SQL Server 使用特定的物理连接实现。
然而，我看到的是 Merge 提示使所有估计变得非常完美。为什么会发生这种情况，是否有任何通用技术可以使查询优化器在没有提示的情况下做出更好的估计——考虑到统计数据显然允许这样做？
UPD：匿名执行计划可以在这里找到： https ://www.dropbox.com/s/hchfuru35qqj89s/merge_join.sqlplan?dl=0 https://www.dropbox.com/s/38sjtv0t7vjjfdp/no_hints_join.sqlplan?dl =0
我使用 TF 3604、9292 和 9204 检查了两个查询使用的统计信息，它们是相同的。但是，扫描/查找的索引在查询之间有所不同。
除此之外，我尝试运行查询OPTION (FORCE ORDER)- 它比使用合并连接运行得更快，为每个连接选择 HASH MATCH。