В этой публикации я хочу поговорить о новых методах обработки запросов, которые призваны бороться с ошибками в оценках кардинальности, предполагаемом числе строк в операторах плана запроса, и улучшать производительность. Эти методы объединяются под общим названием – Adaptive Query Processing, и состоят из трех основных компонентов: Adaptive Memory Grant Feedback Interleaved Execution Adaptive Joins Далее мы
USE HINT и ASSUME_MIN_SELECTIVITY_FOR_FILTER_ESTIMATES
В одной из предыдущих заметок мы говорили о таком механизме как Cardinality Estimator. Cardinality Estimation, СЕ (оценка кардинальности) – это оценка предполагаемого числа строк, которое будет обработано тем или иным оператором запроса. Оценка – один из ключевых факторов при построении плана запроса. Оценку числа строк осуществляет компонент Cardinality Estimator. Хинт ASSUME_MIN_SELECTIVITY_FOR_FILTER_ESTIMATES контролирует один из аспектов
USE HINT и DISABLE_PARAMETER_SNIFFING
Прослушивание параметров — это прием оптимизации, который позволяет использовать значения параметров модуля (например, хранимой процедуры или функции), во время первого вызова, для оценки предполагаемого числа строк при построении плана. Прослушивание параметров в большинстве случаев полезная вещь, но эта техника плохо работает если значения параметров сильно отличаются по селективности. Например, в случае если для одного значения
USE HINT и ENABLE_QUERY_OPTIMIZER_HOTFIXES
Оптимизатор запросов, это компонент SQL Server, который отвечает за то, как именно будет выполняться запрос. Это довольно сложный механизм, и разработчики, которые его пишут, не застрахованы от ошибок. Сложность в исправлении ошибок оптимизатора заключается в том, что даже если найдена ошибка, приводящая к неэффективному плану, нельзя ее просто исправить. Исправление этой ошибки для какого-то проблемного
USE HINT и FORCE_LEGACY/DEFAULT_CARDINALITY_ESTIMATION
Cardinality Estimation, СЕ (оценка кардинальности) – это оценка предполагаемого числа строк, которое будет обработано тем или иным оператором запроса. Оценка – один из ключевых факторов при построении плана запроса (более подробно я рассматривал эту тему в докладе кардинальность и планы выполнения). Оценку числа строк осуществляет компонент Cardinality Estimator. До 2014 сервера, была всего одна версия
USE HINT и DISABLE_OPTIMIZED_NESTED_LOOP
Один из доступных алгоритмов соединения двух таблиц в SQL Server это вложенные циклы (Nested Loops). В зависимости от выбранного оптимизатором порядка соединения таблиц, одна из таблиц выбирается как внешняя (по ней открывается внешний цикл), вторая как внутренняя (для каждой строки из внешней таблицы выполняется внутренний цикл по второй таблице), во время соединения, внутри циклов проверяется
USE HINT и новые указания запросов в SQL Server 2016 SP1
«Query Hints» в документации переводится как «указания запросов», кто-то называет их «подсказками», но чаще говорят просто «хинты». Я буду использовать в заметке именно последнее выражение, т.к. оно более распространено в повседневной жизни и сразу дает понять, о чем идет речь. Эта публикация — введение, она открывает цикл заметок по новым хинтам, которые появились в SQL
Что можно узнать из плана запроса
Введние SQL запрос описывает результат, который необходимо получить, но не способ его получения. Набор конкретных шагов, которые сервер должен предпринять, чтобы вернуть результат называется планом выполнения запроса, его построением занимается оптимизатор. От выбора плана зависит скорость выполнения, поэтому, он является одним из самых важных элементов при анализе проблем производительности запроса. План выполнения состоит из операторов
Возобновляю публикации в русскоязычном блоге
В 2014 году, я начал вести англоязычный блог www.queryprocessor.com, пообещав не забрасывать свой первоначальный блог и продолжать публиковать в нем статьи по мере сил и возможностей. С тех пор, мужественно и последовательно, за 2.5 года я не опубликовал в нем ни одной статьи. Хватит это терпеть! Появились интересные вещи, которыми бы я хотел поделиться с