Могу ли я гарантировать в SQL Server порядок без явного предложения ORDER BY, когда поиск по индексу принудительно выполняется для таблицы только с кластеризованным индексом?

Обновление 2014-12-18

С подавляющим ответом на главный вопрос «Нет», более интересные ответы были сосредоточены на части 2, как решить проблему производительности с помощью явного ORDER BY. Хотя я уже отметил ответ, я не удивлюсь, если бы было еще более эффективное решение.

оригинал

Этот вопрос возник, потому что единственное чрезвычайно быстрое решение, которое я смог найти для конкретной проблемы, работает только без ORDER BYпредложения. Ниже приведен полный T-SQL, необходимый для решения проблемы, а также предложенное мной решение (если это имеет значение, я использую SQL Server 2008 R2).

--Create Orders table
IF OBJECT_ID('tempdb..#Orders') IS NOT NULL DROP TABLE #Orders
CREATE TABLE #Orders
(  
       OrderID    INT NOT NULL IDENTITY(1,1)
     , CustID     INT NOT NULL
     , StoreID    INT NOT NULL       
     , Amount     FLOAT NOT NULL
)
CREATE CLUSTERED INDEX IX ON #Orders (StoreID, Amount DESC, CustID)

--Add 1 million rows w/ 100K Customers each of whom had 10 orders
;WITH  
    Cte0 AS (SELECT 1 AS C UNION ALL SELECT 1), --2 rows  
    Cte1 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte0 AS A, Cte0 AS B),--4 rows  
    Cte2 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte1 AS A ,Cte1 AS B),--16 rows 
    Cte3 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte2 AS A ,Cte2 AS B),--256 rows 
    Cte4 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte3 AS A ,Cte3 AS B),--65536 rows 
    Cte5 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte4 AS A ,Cte2 AS B),--1048576 rows 
    FinalCte AS (SELECT  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY C) AS Number FROM   Cte5)
INSERT INTO #Orders (CustID, StoreID, Amount)
SELECT CustID = Number / 10
     , StoreID    = Number % 4
     , Amount     = 1000 * RAND(Number)
FROM  FinalCte
WHERE Number <= 1000000

SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON

--For StoreID = 1, find the top 500 customers ordered by their most expensive purchase (Amount)

--Solution A: Without ORDER BY
DECLARE @Top INT = 500
SELECT DISTINCT TOP (@Top) CustID
FROM #Orders WITH(FORCESEEK)
WHERE StoreID = 1
OPTION(OPTIMIZE FOR (@Top = 1), FAST 1);
--9 logical reads, CPU Time = 0 ms, elapsed time = 1 ms
GO
--Solution B: With ORDER BY
DECLARE @Top INT = 500
SELECT TOP (@Top) CustID
FROM #Orders
WHERE StoreID = 1
GROUP BY CustID
ORDER BY MAX(Amount) DESC
OPTION(MAXDOP 1)
--745 logical reads, CPU Time = 141 ms, elapsed time = 145 ms
--Uses Sort operator

GO

Вот планы выполнения для решений A и B соответственно:

Решение A дает нужную мне производительность, но я не смог заставить ее работать с той же производительностью при добавлении какого-либо предложения ORDER BY (например, см. Решение B). И, конечно, кажется, что решение A должно было бы доставлять результаты по порядку, так как 1) таблица имеет только один индекс, 2) принудительное выполнение поиска, что исключает возможность использования сканирования порядка размещения на основе страниц IAM. ,

Итак, мои вопросы:

1. Прав ли я, что это гарантирует порядок в этом случае без заказа по пункту?

2. Если нет, есть ли другой способ форсировать план, который так же быстр, как решение А, предпочтительно тот, который избегает сортировки? Обратите внимание, что это должно было бы решить точно такую ​​же проблему (например StoreID = 1, найти 500 лучших клиентов, заказанных по их самой дорогой сумме покупки). Также необходимо будет использовать #Ordersтаблицу, но с другими схемами индексации все будет в порядке.

1. Прав ли я, что это гарантирует порядок в этом случае без заказа по пункту?

Нет . Потоковое отличие , сохраняющее порядок (разрешающий ORDER BYбез сортировки), сегодня не реализовано в SQL Server. В принципе это можно сделать, но тогда многое возможно, если нам разрешат изменить исходный код SQL Server. Если у вас есть веские основания для этой разработки, вы можете предложить это Microsoft .

2. Если нет, есть ли другой способ форсировать план, который так же быстр, как решение А, предпочтительно тот, который избегает сортировки?

Да. (Советы по таблицам и запросам требуются только при использовании показателя кардинальности до 2014 года):

-- Additional index
CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX i 
ON #Orders (StoreID, CustID, Amount, OrderID);

-- Query
SELECT TOP (500) 
    O.CustID, 
    O.Amount
FROM #Orders AS O
    WITH (FORCESEEK(IX (StoreID)))
WHERE O.StoreID = 1
AND NOT EXISTS
(
    SELECT NULL
    FROM #Orders AS O2
        WITH (FORCESEEK(i (StoreID, CustID, Amount)))
    WHERE 
        O2.StoreID = O.StoreID
        AND O2.CustID = O.CustID
        AND O2.Amount >= O.Amount
        AND
        (
            O2.Amount > O.Amount
            OR
            (
                O2.Amount = O.Amount
                AND O2.OrderID > O.OrderID
            )
        )
)
ORDER BY
    O.Amount DESC
OPTION (MAXDOP 1);

(500 row(s) affected)

 SQL Server Execution Times:
   CPU time = 0 ms,  elapsed time = 4 ms.

SQL CLR решение

Следующий скрипт демонстрирует использование табличной функции SQL CLR для удовлетворения заявленных требований. Я не эксперт по C #, поэтому код может быть улучшен:

USE Sandpit;
GO
-- Ensure SQLCLR is enabled
EXECUTE sys.sp_configure
    @configname = 'clr enabled',
    @configvalue = 1;
RECONFIGURE;
GO
-- Lazy, but effective to allow EXTERNAL_ACCESS
ALTER DATABASE Sandpit
SET TRUSTWORTHY ON;
GO
-- The CLR assembly
CREATE ASSEMBLY FlowDistinctOrder
AUTHORIZATION dbo
FROM 0x4D5A90000300000004000000FFFF0000B800000000000000400000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000800000000E1FBA0E00B409CD21B8014CCD21546869732070726F6772616D2063616E6E6F742062652072756E20696E20444F53206D6F64652E0D0D0A2400000000000000504500004C010300881F94540000000000000000E00002210B010B000010000000060000000000004E2F0000002000000040000000000010002000000002000004000000000000000400000000000000008000000002000000000000030040850000100000100000000010000010000000000000100000000000000000000000FC2E00004F00000000400000C802000000000000000000000000000000000000006000000C000000C42D00001C0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000200000080000000000000000000000082000004800000000000000000000002E74657874000000540F0000002000000010000000020000000000000000000000000000200000602E72737263000000C8020000004000000004000000120000000000000000000000000000400000402E72656C6F6300000C0000000060000000020000001600000000000000000000000000004000004200000000000000000000000000000000302F00000000000048000000020005009C210000280C000001000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001B300300CB00000001000011280700000A730800000A730900000A0A730A00000A0B071F0A6F0B00000A07026F0C00000A07166F0D00000A07036F0E00000A07176F0F00000A076F1000000A731100000A0C086F1200000A086F1300000A0D0972010000706F1400000A096F1500000A13062B321106166F1600000A13041106176F1700000A13050611056F1800000A2D1406110511046F1900000A066F1A00000A6A042E0911066F1B00000A2DC5DE0C11062C0711066F1C00000ADCDE0A092C06096F1C00000ADCDE0A082C06086F1C00000ADC062A0001280000020066003FA5000C000000000200530060B3000A000000000200460079BF000A00000000133002001A0000000200001102A50500001B0A031200281D00000A54041200281E00000A572A1E02281F00000A2A3A02281F00000A02037D2000000A2A3A027B2000000A04036F2100000A2A42534A4201000100000000000C00000076322E302E35303732370000000005006C000000EC020000237E000058030000FC03000023537472696E67730000000054070000300200002355530084090000100000002347554944000000940900009402000023426C6F620000000000000002000001571702080906000000FA25330016000001000000160000000300000001000000050000000900000001000000210000000600000002000000060000000100000003000000010000000100000000000A0001000000000006005700500006007B00600006009A0087000A000901EE0006005A013B0106008C0179011B00A00100000600CF01AF010600EF01AF010A000D02EE000600220260000E00390260000A0062024C020A00E702D4020A0016034C020A002403D4020A0036034C020A004F03D4020A0069034C020A008503D4020600C40350000600D80360000000000001000000000001000100010010002000000005000100010003011000350000000500010004002100C60026005020000000009600A600110001005021000000009600B800190004007621000000008618C000220007007E21000000008618C0002E0007008D2100000000E601CF003800080000000100D700000002001B0100000300280100000100300102000200340102000300670100000100C600000001006E01000002007301030006002100C00022002900C00022003100C00053004100C00059004900C00022005100C000220014002D02E1011C00C0002E002400C0002E006900C000220069007D02590069009002F70169009F02FC016900AA02F7016900BD02FC017100010301027900C000F70181003103220079004103050291005903F701890077030A02A10092030F02A1009B0314022400A50319022400B1031F022400B5032702A100BF032B02A900D00322002C00E70349022C00F1034E020900C00022003400C60026000C00CF003800200033005E0024000B0040002E001B0063022E0023006C022E002B00750244000B0040002F0253020A00DB01EA01F00142025C02048000000000000000000000000000000000A600000002000000000000000000000001004700000000000200000000000000000000000100E200000000000200000000000000000000000100500000000000030002000000000006005E000000003C4D6F64756C653E00466C6F7744697374696E63744F726465722E646C6C0055736572446566696E656446756E6374696F6E730052657665727365436F6D70617265726031006D73636F726C69620053797374656D004F626A65637400540053797374656D2E436F6C6C656374696F6E732E47656E657269630049436F6D706172657260310053797374656D2E436F6C6C656374696F6E730049456E756D657261626C6500466C6F7744697374696E63744F726465720046696C6C526F77002E63746F72006F726967696E616C00436F6D70617265005365727665724E616D650053797374656D2E44617461004D6963726F736F66742E53716C5365727665722E5365727665720053716C46616365744174747269627574650044617461626173654E616D65004D6178526F7773006F626A004375737449440053797374656D2E52756E74696D652E496E7465726F705365727669636573004F757441747472696275746500416D6F756E74006C6566740072696768740053797374656D2E446961676E6F73746963730044656275676761626C6541747472696275746500446562756767696E674D6F6465730053797374656D2E52756E74696D652E436F6D70696C6572536572766963657300436F6D70696C6174696F6E52656C61786174696F6E734174747269627574650052756E74696D65436F6D7061746962696C6974794174747269627574650053716C46756E6374696F6E41747472696275746500436F6D70617265726031006765745F44656661756C7400536F7274656444696374696F6E61727960320053797374656D2E446174612E53716C436C69656E740053716C436F6E6E656374696F6E537472696E674275696C646572007365745F436F6E6E65637454696D656F7574007365745F44617461536F75726365007365745F456E6C697374007365745F496E697469616C436174616C6F67007365745F496E746567726174656453656375726974790053797374656D2E446174612E436F6D6D6F6E004462436F6E6E656374696F6E537472696E674275696C646572006765745F436F6E6E656374696F6E537472696E670053716C436F6E6E656374696F6E004462436F6E6E656374696F6E004F70656E0053716C436F6D6D616E6400437265617465436F6D6D616E64004462436F6D6D616E64007365745F436F6D6D616E64546578740053716C4461746152656164657200457865637574655265616465720044624461746152656164657200476574496E74333200476574446F75626C6500436F6E7461696E734B657900416464006765745F436F756E7400526561640049446973706F7361626C6500446973706F7365004B657956616C7565506169726032006765745F56616C7565006765745F4B65790000000000822D0D000A0020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000530045004C004500430054000D000A002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020004F002E004300750073007400490044002C0020000D000A002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020004F002E0041006D006F0075006E0074000D000A0020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000460052004F004D002000640062006F002E004F007200640065007200730020004100530020004F000D000A00200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020005700480045005200450020000D000A002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020004F002E00530074006F00720065004900440020003D002000310020000D000A00200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020004F00520044004500520020004200590020000D000A002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020002000200020004F002E0041006D006F0075006E00740020004400450053004300008E8B082F3050554B858E01B56306C38B0008B77A5C561934E08906151209011300070003120D0E0E0A080003011C1008100D03200001070615120901130009200101151209011300072002081300130012010001005408074D617853697A658000000005200101111D0420010108817B010004005455794D6963726F736F66742E53716C5365727665722E5365727665722E446174614163636573734B696E642C2053797374656D2E446174612C2056657273696F6E3D322E302E302E302C2043756C747572653D6E65757472616C2C205075626C69634B6579546F6B656E3D623737613563353631393334653038390A446174614163636573730100000054557F4D6963726F736F66742E53716C5365727665722E5365727665722E53797374656D446174614163636573734B696E642C2053797374656D2E446174612C2056657273696F6E3D322E302E302E302C2043756C747572653D6E65757472616C2C205075626C69634B6579546F6B656E3D623737613563353631393334653038391053797374656D4461746141636365737300000000540E1146696C6C526F774D6574686F644E616D650746696C6C526F77540E0F5461626C65446566696E6974696F6E2643757374494420696E7465676572204E554C4C2C20416D6F756E7420666C6F6174204E554C4C0515122D010D08000015122D0113000515120C010D06151231020D08042001010E04200101020320000E0420001245042000124D04200108080420010D0805200102130007200201130013010320000803200002120707151231020D081235123D1245080D124D06151159020D0804200013010420001300080701151159020D080615120C0113000801000200000000000801000800000000001E01000100540216577261704E6F6E457863657074696F6E5468726F77730100000000881F945400000000020000001C010000E02D0000E00F00005253445388411786AC332241BCB71A9315A6D3DD07000000633A5C55736572735C5061756C2057686974655C446F63756D656E74735C56697375616C2053747564696F20323031335C50726F6A656374735C466C6F7744697374696E63744F726465725C466C6F7744697374696E63744F726465725C6F626A5C52656C656173655C466C6F7744697374696E63744F726465722E70646200000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000242F000000000000000000003E2F0000002000000000000000000000000000000000000000000000302F0000000000000000000000005F436F72446C6C4D61696E006D73636F7265652E646C6C0000000000FF250020001000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001001000000018000080000000000000000000000000000001000100000030000080000000000000000000000000000001000000000048000000584000006C02000000000000000000006C0234000000560053005F00560045005200530049004F004E005F0049004E0046004F0000000000BD04EFFE00000100000000000000000000000000000000003F000000000000000400000002000000000000000000000000000000440000000100560061007200460069006C00650049006E0066006F00000000002400040000005400720061006E0073006C006100740069006F006E00000000000000B004CC010000010053007400720069006E006700460069006C00650049006E0066006F000000A801000001003000300030003000300034006200300000002C0002000100460069006C0065004400650073006300720069007000740069006F006E000000000020000000300008000100460069006C006500560065007200730069006F006E000000000030002E0030002E0030002E00300000004C001600010049006E007400650072006E0061006C004E0061006D006500000046006C006F007700440069007300740069006E00630074004F0072006400650072002E0064006C006C0000002800020001004C006500670061006C0043006F0070007900720069006700680074000000200000005400160001004F0072006900670069006E0061006C00460069006C0065006E0061006D006500000046006C006F007700440069007300740069006E00630074004F0072006400650072002E0064006C006C000000340008000100500072006F006400750063007400560065007200730069006F006E00000030002E0030002E0030002E003000000038000800010041007300730065006D0062006C0079002000560065007200730069006F006E00000030002E0030002E0030002E003000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000002000000C000000503F00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
WITH PERMISSION_SET = EXTERNAL_ACCESS;
GO
-- The CLR TVF with order guarantee
CREATE FUNCTION dbo.FlowDistinctOrder 
(
    @ServerName nvarchar(128), 
    @DatabaseName nvarchar(128), 
    @MaxRows bigint
)
RETURNS TABLE 
(
    CustID integer NULL, 
    Amount float NULL
)
ORDER (Amount DESC)
AS EXTERNAL NAME FlowDistinctOrder.UserDefinedFunctions.FlowDistinctOrder;

Тестовая таблица и пример данных из вопроса:

-- Test table
CREATE TABLE dbo.Orders
(  
    OrderID    integer  NOT NULL IDENTITY(1,1),
    CustID     integer  NOT NULL,
    StoreID    integer  NOT NULL,
    Amount     float    NOT NULL
);
GO
-- Sample data
WITH  
    Cte0 AS (SELECT 1 AS C UNION ALL SELECT 1), --2 rows  
    Cte1 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte0 AS A, Cte0 AS B),--4 rows  
    Cte2 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte1 AS A ,Cte1 AS B),--16 rows 
    Cte3 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte2 AS A ,Cte2 AS B),--256 rows 
    Cte4 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte3 AS A ,Cte3 AS B),--65536 rows 
    Cte5 AS (SELECT 1 AS C FROM Cte4 AS A ,Cte2 AS B),--1048576 rows 
    FinalCte AS (SELECT  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY C) AS Number FROM   Cte5)
INSERT dbo.Orders 
    (CustID, StoreID, Amount)
SELECT 
    CustID  = Number / 10,
    StoreID = Number % 4,
    Amount  = 1000 * RAND(Number)
FROM FinalCte
WHERE 
    Number <= 1000000;
GO
-- Index
CREATE CLUSTERED INDEX IX 
ON dbo.Orders 
    (StoreID ASC, Amount DESC, CustID ASC);

Функциональный тест:

-- Test the function
-- Run several times to ensure connection is cached
-- and CLR code fully compiled
DECLARE @Start datetime2 = SYSUTCDATETIME();

SELECT TOP (500) 
    FDO.CustID
FROM dbo.FlowDistinctOrder
(
    @@SERVERNAME,   -- For external connection
    DB_NAME(),      -- For external connection
    500             -- Number of rows to return
) AS FDO 
ORDER BY 
    FDO.Amount DESC;

SELECT DATEDIFF(MILLISECOND, @Start, SYSUTCDATETIME());

План выполнения (обратите внимание на валидацию ORDERгарантии):

На моем ноутбуке это обычно выполняется за 80-100 мс. Это далеко не так быстро, как переписывание T-SQL выше, но оно должно показывать хорошую стабильность производительности при различных распределениях данных.

Исходный код:

using Microsoft.SqlServer.Server;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Data.SqlClient;

public partial class UserDefinedFunctions
{
    private sealed class ReverseComparer<T> : IComparer<T>
    {
        private readonly IComparer<T> original;

        public ReverseComparer(IComparer<T> original)
        {
            this.original = original;
        }

        public int Compare(T left, T right)
        {
            return original.Compare(right, left);
        }
    }

    [SqlFunction
        (
        DataAccess = DataAccessKind.Read,
        SystemDataAccess = SystemDataAccessKind.None,
        FillRowMethodName = "FillRow",
        TableDefinition = "CustID integer NULL, Amount float NULL"
        )
    ]
    public static IEnumerable FlowDistinctOrder
        (
        [SqlFacet (MaxSize=128)]string ServerName, 
        [SqlFacet (MaxSize=128)]string DatabaseName,
        long MaxRows
        )
    {
        var list = new SortedDictionary<double, int>
            (new ReverseComparer<double>(Comparer<double>.Default));

        var csb = new SqlConnectionStringBuilder();
        csb.ConnectTimeout = 10;
        csb.DataSource = ServerName;
        csb.Enlist = false;
        csb.InitialCatalog = DatabaseName;
        csb.IntegratedSecurity = true;

        using (var conn = new SqlConnection(csb.ConnectionString))
        {
            conn.Open();
            using (var cmd = conn.CreateCommand())
            {
                cmd.CommandText =
                    @"
                    SELECT
                        O.CustID, 
                        O.Amount
                    FROM dbo.Orders AS O
                    WHERE 
                        O.StoreID = 1 
                    ORDER BY 
                        O.Amount DESC";

                int custid;
                double amount;

                using (var rdr = cmd.ExecuteReader())
                {
                    while (rdr.Read())
                    {
                        custid = rdr.GetInt32(0);
                        amount = rdr.GetDouble(1);

                        if (!list.ContainsKey(amount))
                        {
                            list.Add(amount, custid);
                            if (list.Count == MaxRows)
                            {
                                break;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return list;
    }

    public static void FillRow(object obj, out int CustID, out double Amount)
    {
        var v = (KeyValuePair<double, int>)obj;
        CustID = v.Value;
        Amount = v.Key;
    }
}

Без ORDER BYмного чего может пойти не так. Вы исключили все возможные проблемы, о которых я могу подумать, но это не означает, что проблем нет и не будет в будущем выпуске.

Это должно работать:

Вытяните партии из 500 строк из таблицы в цикле и остановитесь, когда вы получите 500 различных идентификаторов клиентов. Запрос на выборку может выглядеть так:

select TOP (500) Amount, CustID
into #fetchedOrders
from Orders
where StoreID = 1234 and Amount <= @lastAmountFetched
order by Amount DESC

Это выполнит упорядоченное сканирование диапазона индекса. Amount <= @lastAmountFetchedПредикат есть пошагово тянуть больше записей. Каждый запрос только физически касается 500 записей. Это означает, что это O (1). Он не становится дороже, чем дальше вы попадаете в индекс.

Вы должны поддерживать переменную так, @lastAmountFetchedчтобы она уменьшалась до наименьшего значения, которое вы извлекли в этом выражении.

Таким образом, вы будете постепенно сканировать индекс упорядоченным способом. Вы будете читать не более (500 - 1) строк больше, чем было бы оптимальное количество.

Это будет намного быстрее, чем всегда, собирая около 100000 заказов для определенного магазина. Возможно, потребуется всего несколько итераций по 500 строк в каждой.

По сути, это отдельный оператор потока, закодированный вручную.

Или используйте курсор, чтобы получить как можно меньше строк. Это будет намного медленнее, потому что выполнение 500 однострочных запросов чаще всего медленнее, чем выполнение пакета из 500 строк.

Альтернативно, просто запросите все строки без DISTINCTупорядоченного способа и заставьте клиентское приложение завершить запрос, как только будет возвращено достаточное количество строк (используя SqlCommand.Cancel).