Query Processor & Statistics: A Performance Primer
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Le performance di un database sono strettamente legate al funzionamento del suo componente pi湛 "intelligente", il query processor, ai dati presenti nel database stesso, alle query che vengono scritte e - importantissime - alle stime di distribuzione dei dati che ogni RDBMS si mantiene per poter fare al meglio il proprio lavoro. In questa sessione vederemo come tutte queste cose concorrono a produrre performance ottimali - o meno - in SQL Server
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- 5. SQL 竪 un linguaggio DICHIARATIVO 4属 Generation Programming Language (4GL) La query descrive il risultato che si vuole (ossia il 束cosa損), senza indicare gli step per ottenerlo (ossia il 束come損) E quindi necessario un engine che si preoccupi del 束come損 Query Processor Overview
- 6. Query Processor Overview Richiesta SQL Dati (In Fretta e Corretti) Magi c
- 7. Per ogni query inviata, il ciclo di vita 竪: Query Processor Parse Bind Optimize Execute Qui viene definito il percorso di risoluzione della query, o Execution Plan
- 8. Optimizer: Percorsi Come arrivare da 束A損 a 束B損? Valuta i possibili percorsi E il traffico? E se usassi un altro mezzo? Da un peso a tutti i percorsi Prende quello meno costoso
- 9. Query Optimization e Complessit Select o_year, sum(case when nation = 'BRAZIL' then volume else 0 end) / sum(volume) from ( select YEAR(O_ORDERDATE) as o_year, L_EXTENDEDPRICE * (1 - L_DISCOUNT) as volume, n2.N_NAME as nation from PART, SUPPLIER, LINEITEM, ORDERS, CUSTOMER, NATION n1, NATION n2, REGION where P_PARTKEY = L_PARTKEY and S_SUPPKEY = L_SUPPKEY and L_ORDERKEY = O_ORDERKEY and O_CUSTKEY = C_CUSTKEY and C_NATIONKEY = n1.N_NATIONKEY and n1.N_REGIONKEY = R_REGIONKEY and R_NAME = 'AMERICA and S_NATIONKEY = n2.N_NATIONKEY and O_ORDERDATE between '1995-01-01' and '1996-12-31' and P_TYPE = 'ECONOMY ANODIZED STEEL' and S_ACCTBAL <= constant-1 and L_EXTENDEDPRICE <= constant-2 ) as all_nations group by o_year order by o_year Circa 22 Milioni di piani di esecuzioni possibili! Query del Benchmark TPC-H
- 10. Enumerare piani logicamente equivalenti applicando regole di equivalenza Per ciascun piano cosi generato equivalenti, enumerare tutti i piani fisici possibili Stimare il costo di ciascuno dei piani alternativi cosi ottenuti Eseguire il piano con il pi湛 basso costo stimato complessivo Query Optimization Main Steps
- 11. Operatori Logici Es:JOIN Operatori Fisici Es:LOOP JOIN, MERGE JOIN, HASH JOIN Query Optimization Operatori
- 12. Query Optimization Regole di riscrittura
- 13. Execution Plans
- 14. Ad ogni step del piano di esecuzione viene assegnato un costo stimato La somma totale 竪 il costo totale del piano Viene preso il piano con il costo minore Per query complesse non vengono valutati tutti i piani Tecniche di 束potatura損 vengono usate per evitare di percorrere ramificazioni ipoteticamente non efficienti. Come pu嘆 sapere il reale costo di ogni piano? Non pu嘆! Necessit di stime per capire cosa ha senso fare Cost Based Optimization
- 15. Estimated vs Actual Ovviamente, 竪 fondamentale che la stima sia realistica Il percorso 竪 stimato sulla base della quantit di dati sui cui si deve operare
- 16. Estimated vs Actual Dallexecution plan 竪 possibile avere informazioni su stima e valori attuali
- 17. E necessario avere unidea stimata dei dati con cui si andr ad operare Tanto pi湛 竪 verosimile la stima, tanto pi湛 i piani di esecuzioni saranno ottimali Punti delicati Dati distribuiti in modo non omogeneo Dipendenze e Correlazioni Data Distribution Statistics
- 18. Numero di righe Numero di righe campionate Densit dei dati Totale Per prefisso Data ed Ora di campionamento Lunghezza media della chiave Numero di step (fino a 200) Data Distribution Statistics
- 19. Creazione Manuale Statistiche create automaticamente sulle colonne indicizzate Statistiche create automaticamente da SQL Server anche per le colonne non indicizzate Data Distribution Statistics
- 20. Memorizzano informazioni sulla distribuzione dei dati allinterno della colonna Solo per la 1属 colonna Limitati a 200 steps Histograms
- 21. Da SQL Server 2005 SYS.STATS, SYS.STATS_COLUMNS, STAT_DATE DBCC SHOW_STATISTICS Da SQL Server 2008 SP2 e SQL Server 2012 SP1 SYS.DM_DB_STATS_PROPERTIES Visualizzazione ed Analisi
- 22. Show Statistics HEADER DENSITY VECTOR HISTOGRAM 123 束Alexander損 28 Rows tra 束Adams損 e 束Alexander損 (limiti esclusi) - 15 Valori Distinti - 1,86 Righe per ogni valore
- 23. demo Data Distribution Statistics At Work
- 24. Ogni cosa che va a deteriorare la qualit delle stime 竪 da evitare Evitare di applicare funzioni sulle colonne nei predicati di ricerca quando possibile Attenzione a catene di join lunghe perch辿 amplificano lerrore statistico Lutilizzo di una tabella temporanea di 束appoggio損 pu嘆 essere di grande aiuto Query Analysis & Optimization
- 25. Sapere leggere ed analizzare Piani di Esecuzione Statistiche E fondamentale per capire e quindi ottimizare una query Conclusioni
- 26. Grazie a tutti per la partecipazione Riceverete il link per il download a slide e demo via email nei prossimi giorni Per contattarmi dmauri@solidq.com Grazie
Editor's Notes
- #9: Usare la mappa per arrivare da Milano a Roma.